风电场对气象雷达降雨量影响的分析与定量化评估方法技术

一种风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法。其利用雷达与风电场经纬度位置信息计算风电场与雷达相对距离，并与雷达视线距离进行比较；计算风轮机回波信号强度，比较其与雷达接收机灵敏度大小；利用风电场和雷达所在区域地形高度，并结合雷达仰角以及波束宽度等参数，计算雷达波束的照射范围。计算处于雷达照射范围内风轮机的长度，基于物理光学法的解析模型计算风轮机RCS进而得到雷达反射率；通过改变风轮机的尺寸参数以及分布方式，分析风轮机模型以及风轮机分布方式对雷达反射率的影响；利用雷达反射率与降雨量的关系，计算风电场区域的降雨量。本发明专利技术利用基于物理光学法的解析模型完成，具有计算速度快、处理步骤相对简单等优点。

【技术实现步骤摘要】
风电场对气象雷达降雨量影响的分析与定量化评估方法
本专利技术属于风电场对气象雷达的影响评估
，特别是涉及一种风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法。
技术介绍
近年来，世界各国对于清洁可再生资源的需求越来越大，风能作为一种重要的可再生资源也得到了飞速的发展。近十多年来世界风力发电累计装机容量一直呈指数增长。由于风力发电行业的发展，越来越多的风力发电场(简称风电场)相继建成，同时，风电场的规模和风轮机的结构也越来越大。然而，最近研究表明，作为风电场主体的风轮机，由于其结构庞大和具有复杂的电磁散射特性，因此会对民航气象雷达、空管通信、导航和监视等电子设备产生严重影响。目前，风电场建设主要考虑的问题是风能的利用情况，而很少考虑其对附近雷达的影响。通过研究风电场对气象雷达的影响评估技术，可以优化风电场选址，在风电场建立前确定其是否会对附近气象雷达产生干扰以及干扰的程度等。目前包括美国、英国、西班牙以及瑞典在内的欧美国家已经开始进行关于风电场对气象雷达的干扰研究，但我国在这方面的研究还较少。因此，在风电产业迅速发展的情况下，研究风轮机对气象雷达的影响评估技术，对于优化风电场选址、减少对雷达系统的干扰具有重要意义。近年来许多学者都在一直关注风电场对气象雷达的影响评估技术。2008年美国的下一代气象雷达(NEXRAD)运行中心通过无线电咨询委员会(IRAC)与风电场建设部门合作，使风电场尽量建设在气象雷达视线范围之外，并提出了风电场对气象雷达干扰评估方法的建议。2009年，美国俄克拉荷马大学气象研究中心开发了风电场对气象雷达影响评估系统，在早期风电场规划过程中，开发人员可以通过该评估系统，快速地分析风电场建设项目是否会对气象雷达网络产生潜在的影响，并以不同颜色标注指示其影响程度。2010年世界气象组织(WMO)及欧洲气象服务中心(EUMETNET)针对风电场对气象雷达的干扰问题，分别提出了相应的风电场选址要求。2015年，L.Norin等人利用瑞典南部风电场建成前后各三年的实测数据，定量分析了风电场对气象雷达反射率、谱宽以及径向速度的影响程度。但该方法的缺点是需要大量的实测数据支持，且无法在风电场建立前评估风电场的潜在影响，因此，研究一种能够快速准确地定量评估风电场对气象雷达影响程度的方法是十分必要的。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种计算速度快且步骤相对简单的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法。为了达到上述目的，本专利技术提供的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法包括按顺序进行的下列步骤：(1)利用谷歌地球以及气象雷达二次数据获得风电场位置和地形信息以及雷达的位置、地形、工作参数和气象目标参数信息；(2)利用步骤(1)中获得的信息，计算上述雷达视线距离以及雷达与风电场中风轮机之间的相对地表距离，若雷达与风轮机之间的相对地表距离大于雷达视线距离，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，反之则进行步骤(3)；(3)计算风电场回波信号强度和雷达接收机灵敏度，并将风电场回波信号强度与雷达接收机灵敏度进行比较，若小于雷达接收机灵敏度则不会对雷达造成影响，反之则进行步骤(4)；(4)利用步骤(1)中获得的风轮机位置、雷达仰角、雷达海拔高度和雷达波束宽度，计算雷达波束照射范围；(5)利用步骤(4)计算的雷达波束范围，首先确定风轮机是否处于雷达波束照射范围内，若不处于雷达波束照射范围内，即风轮机无法被雷达波束照射，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，否则计算风轮机被雷达波束照射部分的长度，并利用风轮机RCS解析模型计算风轮机RCS，然后根据气象雷达方程计算风轮机的雷达反射率；(6)改变风轮机的尺寸和布局，重复步骤(2)至步骤(5)，并根据计算结果分析不同尺寸的风轮机以及布局方式对雷达反射率的影响；(7)利用雷达反射率与降雨量的关系，结合步骤(5)中获得的风轮机的雷达反射率，计算出风轮机所在地区的估计降雨量，同时结合步骤(1)中获得的实际雷达散射率因子得到实际的降雨量，通过对比，分析风电场对该地区降雨量的影响。在步骤(1)中，所述的利用谷歌地球以及气象雷达二次数据获得风电场位置和地形信息以及雷达的位置、地形、工作参数和气象目标参数信息的方法是：首先利用已知的先验信息获得风电场的方位，然后利用该方位在谷歌地球中读取该风电场中风轮机的经纬度、海拔高度以及尺寸信息，同时利用气象雷达二次数据读取该风电场周围的气象雷达经纬度、海拔高度、中频带宽、噪声系数、增益、波长、仰角、波束宽度、雷达脉冲宽度以及包括实际雷达反射率在内的气象目标参数信息。在步骤(2)中，所述的雷达视线距离以及雷达与风电场中风轮机之间的相对地表距离的计算公式为：雷达视线范围为：其中：D1表示风轮机与地球水平切点的距离，D2表示雷达与地球水平切点的距离，hf表示风轮机的海拔高度，hr表示雷达的海拔高度；将该最大距离D转化为相对地表距离为：在步骤(3)中，所述的计算风电场回波信号强度和雷达接收机灵敏度的方法是：为了判断风电场回波信号是否可以被雷达接收机接收，需要计算雷达接收机灵敏度即雷达接收微弱信号的能力，如式(4)所示：Simin＝-114+10log(Bradar)+Fn(10)式中Bradar表示雷达的中频带宽，MHz，Fn表示噪声系数，dB，当干噪比小于-9dB时，不会对雷达性能造成影响，即风轮机对雷达产生影响的门限值为：Pthresh＝Simin-9＝-124dBm；在已知风轮机雷达散射截面积的情况下，利用式(5)的气象雷达方程可计算得到雷达接收机所能接收到的最小功率，即接收机灵敏度Pthresh所决定的风轮机与雷达之间的最大距离dmax，即：式中G表示雷达增益，Pt分别表示雷达发射信号功率，λ表示波长，σ表示风轮机RCS；根据风轮机RCS解析模型，其中，式(6)—式(7)可分别用于计算风轮机桅杆和叶片部分RCS，式中a表示桅杆半径，L表示桅杆高度，λ表示波长，θ表示雷达与桅杆所成俯仰角，H表示叶片长度。在步骤(4)中，所述的利用步骤(1)中获得的风轮机位置、雷达仰角、雷达海拔高度和雷达波束宽度，计算雷达波束照射范围的方法是：在考虑雷达与风轮机所在地区海拔高度影响的条件下，可通过几何关系计算得到雷达波束照射范围，如式(8)—式(10)所示；首先根据余弦定理，可利用式(8)计算风轮机与雷达之间的夹角α：利用正弦定理分别计算雷达波束在与雷达割线距离为l处的最大、最小波束高度，l近似等于风轮机与雷达之间的距离d，最大、最小波束高度分别为：式中，h1和h2分别代表雷达波束最大、最低高度，hr表示雷达高度，φ0表示雷达仰角，θ0表示雷达波束宽度，R表示地球半径。在步骤(5)中，所述的计算风轮机被雷达波束照射部分的长度，并利用风轮机RCS解析模型计算风轮机RCS，然后根据气象雷达方程计算风轮机的雷达反射率的方法是：在明确风轮机被照射情况后，可利用风轮机RCS解析模型计算风轮机RCS，根据雷达波束示意图可知雷达视线与风轮机所成俯仰角θ可表示为：式中，α为风轮机与雷达之间的夹角，具体计算公式如式(8)所示，φ0表示雷达仰角；进而可代入式(6)—(7)所示的风轮机RCS解析模型计算公式计算出风轮机桅杆、叶片对应的RCS；降雨量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：(1)利用谷歌地球以及气象雷达二次数据获得风电场位置和地形信息以及雷达的位置、地形、工作参数和气象目标参数信息；(2)利用步骤(1)中获得的信息，计算上述雷达视线距离以及雷达与风电场中风轮机之间的相对地表距离，若雷达与风轮机之间的相对地表距离大于雷达视线距离，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，反之则进行步骤(3)；(3)计算风电场回波信号强度和雷达接收机灵敏度，并将风电场回波信号强度与雷达接收机灵敏度进行比较，若小于雷达接收机灵敏度则不会对雷达造成影响，反之则进行步骤(4)；(4)利用步骤(1)中获得的风轮机位置、雷达仰角、雷达海拔高度和雷达波束宽度，计算雷达波束照射范围；(5)利用步骤(4)计算的雷达波束范围，首先确定风轮机是否处于雷达波束照射范围内，若不处于雷达波束照射范围内，即风轮机无法被雷达波束照射，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，否则计算风轮机被雷达波束照射部分的长度，并利用风轮机RCS解析模型计算风轮机RCS，然后根据气象雷达方程计算风轮机的雷达反射率；(6)改变风轮机的尺寸和布局，重复步骤(2)至步骤(5)，并根据计算结果分析不同尺寸的风轮机以及布局方式对雷达反射率的影响；(7)利用雷达反射率与降雨量的关系，结合步骤(5)中获得的风轮机的雷达反射率，计算出风轮机所在地区的估计降雨量，同时结合步骤(1)中获得的实际雷达散射率因子得到实际的降雨量，通过对比，分析风电场对该地区降雨量的影响。...

【技术特征摘要】
1.一种风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：(1)利用谷歌地球以及气象雷达二次数据获得风电场位置和地形信息以及雷达的位置、地形、工作参数和气象目标参数信息；(2)利用步骤(1)中获得的信息，计算上述雷达视线距离以及雷达与风电场中风轮机之间的相对地表距离，若雷达与风轮机之间的相对地表距离大于雷达视线距离，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，反之则进行步骤(3)；(3)计算风电场回波信号强度和雷达接收机灵敏度，并将风电场回波信号强度与雷达接收机灵敏度进行比较，若小于雷达接收机灵敏度则不会对雷达造成影响，反之则进行步骤(4)；(4)利用步骤(1)中获得的风轮机位置、雷达仰角、雷达海拔高度和雷达波束宽度，计算雷达波束照射范围；(5)利用步骤(4)计算的雷达波束范围，首先确定风轮机是否处于雷达波束照射范围内，若不处于雷达波束照射范围内，即风轮机无法被雷达波束照射，则说明该风轮机不会对雷达造成干扰，否则计算风轮机被雷达波束照射部分的长度，并利用风轮机RCS解析模型计算风轮机RCS，然后根据气象雷达方程计算风轮机的雷达反射率；(6)改变风轮机的尺寸和布局，重复步骤(2)至步骤(5)，并根据计算结果分析不同尺寸的风轮机以及布局方式对雷达反射率的影响；(7)利用雷达反射率与降雨量的关系，结合步骤(5)中获得的风轮机的雷达反射率，计算出风轮机所在地区的估计降雨量，同时结合步骤(1)中获得的实际雷达散射率因子得到实际的降雨量，通过对比，分析风电场对该地区降雨量的影响。2.根据权利要求1所述的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述的利用谷歌地球以及气象雷达二次数据获得风电场位置和地形信息以及雷达的位置、地形、工作参数和气象目标参数信息的方法是：首先利用已知的先验信息获得风电场的方位，然后利用该方位在谷歌地球中读取该风电场中风轮机的经纬度、海拔高度以及尺寸信息，同时利用气象雷达二次数据读取该风电场周围的气象雷达经纬度、海拔高度、中频带宽、噪声系数、增益、波长、仰角、波束宽度、雷达脉冲宽度以及包括实际雷达反射率在内的气象目标参数信息。3.根据权利要求1所述的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述的雷达视线距离以及雷达与风电场中风轮机之间的相对地表距离的计算公式为：雷达视线范围为：其中：D1表示风轮机与地球水平切点的距离，D2表示雷达与地球水平切点的距离，hf表示风轮机的海拔高度，hr表示雷达的海拔高度；将该最大距离D转化为相对地表距离为：4.根据权利要求1所述的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述的计算风电场回波信号强度和雷达接收机灵敏度的方法是：为了判断风电场回波信号是否可以被雷达接收机接收，需要计算雷达接收机灵敏度即雷达接收微弱信号的能力，如式(4)所示：Simin＝-114+10log(Bradar)+Fn(3)式中Bradar表示雷达的中频带宽，MHz，Fn表示噪声系数，dB，当干噪比小于-9dB时，不会对雷达性能造成影响，即风轮机对雷达产生影响的门限值为：Pthresh＝Simin-9＝-124dBm；在已知风轮机雷达散射截面积的情况下，利用式(5)的气象雷达方程可计算得到雷达接收机所能接收到的最小功率，即接收机灵敏度Pthresh所决定的风轮机与雷达之间的最大距离dmax，即：式中G表示雷达增益，Pt分别表示雷达发射信号功率，λ表示波长，σ表示风轮机RCS；根据风轮机RCS解析模型，其中，式(6)—式(7)可分别用于计算风轮机桅杆和叶片部分RCS，式中a表示桅杆半径，L表示桅杆高度，λ表示波长，θ表示雷达与桅杆所成俯仰角，H表示叶片长度。5.根据权利要求1所述的风电场对气象雷达降雨量影响的分析和定量化评估方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述的利用步骤(1)中...

【专利技术属性】
技术研发人员：何炜琨，汲超迪，王晓亮，吴仁彪，
申请(专利权)人：中国民航大学，
类型：发明
国别省市：天津,12