【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源规划领域，尤其涉及一种网格化风速数据集生成方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、风力发电在当前能源结构中占比逐年攀升。对风能资源进行准确全面的评估，是提升风电出力水平和消纳能力的先决条件。
2、现有技术中，风速观测数据在空间上分布不连续，实际工作中往往仅能通过有限的实测站点获取数据，导致在两个站点之间的广大区域缺乏足够准确的风速信息。例如，在一片广阔的待评估风能资源区域，可能只有几个位于边缘或者特定位置的实测站，这些站点数据难以反映整个区域内部详细的风速情况，对于区域内风能资源的评估只能是非常粗略的估计。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种网格化风速数据集生成方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法更生成更准确的网格化风速数据集，有助于评估风能资源分布情况。
2、本专利技术一实施例提供了一种网格化风速数据集生成方法，包括：
3、获取初始网格化风速数据集；其中，所述初始网格化风速数据集包括若干映射观测站点、若干待插值点、各映射观测站点的网格信息以及各待插值点的网格信息；
4、根据所述各映射观测站点的网格信息以及所述各待插值点的网格信息，确定各待插值点对应的局部领域；
5、对于每一所述待插值点，根据所述待插值点对应的局部领域内各映射观测站点与所述待插值点之间的近邻距离，计算得到所述待插值点的平均近邻距离；根据所述局部领域内映射观测站点的数量以及所述局部领域的面积，计算得到所述待插值点的经验近邻
6、将每一所述待插值点的插值风速值映射至对应的网格信息中，生成最终的网格化风速数据集。
7、进一步地，所述初始网格化风速数据集的确定过程，包括：
8、获取所述目标规划区域内各实际观测站点的属性数据和风速值；
9、构建一个初始可视化网格；
10、将各实际观测站点的属性数据和风速值映射至所述初始可视化网格对应的网格坐标上，生成若干映射观测站点以及各映射观测站点对应的网格信息；
11、将包含若干映射观测站点以及各映射观测站点对应的网格信息的初始可视化网格作为第一可视化网格；其中，每一所述映射观测站点对应唯一实际观测站点；
12、根据所述第一可视化网格，确定各待插值点对应的网格坐标，得到包含各待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格；
13、将所述包含各待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格作为所述初始网格化风速数据集。
14、进一步地，所述属性数据包括经度数据、纬度数据以及高程数据；
15、所述将各实际观测站点的属性数据和风速值映射至所述初始可视化网格对应的网格坐标上，生成若干映射观测站点以及各映射观测站点对应的网格信息，包括：
16、根据各实际观测站点对应的经度数据、纬度数据和高程数据，确定各实际观测站点在所述初始可视化网格上对应的网格坐标；
17、根据所述网格坐标，生成若干映射观测站点；
18、将各实际观测站点的风速值映射至对应的映射观测站点的网格坐标上，得到各映射观测站点的网格信息。
19、进一步地，所述根据所述第一可视化网格，确定各待插值点对应的网格坐标，得到包含各待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格，包括：
20、根据所述第一可视化网格中各映射观测站点对应的网格坐标，重复执行聚类操作，直至各预选聚类中心不再发生变化，停止聚类操作，将不再移动的各预选聚类中心作为最终的聚类中心；
21、对于每一聚类中心，将所述聚类中心以及被分配到所述聚类中心的各映射观测站点作为一个聚类簇；将所述聚类中心作为待插值点，将所述聚类中心的网格坐标作为所述待插值点的网格坐标；
22、得到包含若干待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格。
23、进一步地，所述根据所述各映射观测站点的网格信息以及所述各待插值点的网格信息，确定各待插值点对应的局部领域，包括：
24、对于每个聚类簇，将距离所述聚类簇中待插值点最远的映射观测站点作为目标映射观测站点，确定所述目标映射观测站点与所述待插值点之间的目标距离，并以所述目标距离为半径，以所述待插值点为圆心作圆，将落入所作圆中的区域作为所述聚类簇中待插值点对应的局部领域。
25、进一步地，所述根据所述待插值点对应的局部领域内各映射观测站点与所述待插值点之间的近邻距离，计算得到所述待插值点的平均近邻距离，包括：
26、计算所述待插值点对应的局部领域内各个映射观测站点与所述待插值点之间的近邻距离，得到近邻距离数据集；
27、对所述近邻距离数据集进行均值求解操作，得到所述待插值点的平均近邻距离。
28、进一步地，所述根据所述经验近邻距离以及所述平均近邻距离，计算得到近邻指数，并根据预设的三角形隶属函数以及所述近邻指数，确定距离衰减参数，包括：
29、根据所述经验近邻距离以及所述平均近邻距离，计算得到所述待插值点的近邻指数；
30、对所述近邻指数进行归一化，得到归一化后的近邻指数；
31、将所述归一化后的近邻指数作为所述三角形隶属函数的输入，得到所述三角形隶属函数输出的备选隶属度；
32、从所述备选隶属度中筛选出数值最大的备选隶属度，并将所述数值最大的备选隶属度作为目标隶属度；
33、根据所述目标隶属度，确定所述待插值点的距离衰减参数。
34、本专利技术一实施例还提供了一种网格化风速数据集生成装置，包括：数据集获取模块、局部领域确定模块、插值风速值计算模块以及网格化风速数据集生成模块；
35、所述数据集获取模块，用于获取初始网格化风速数据集；其中，所述初始网格化风速数据集包括若干映射观测站点、若干待插值点、各映射观测站点的网格信息以及各待插值点的网格信息；
36、所述局部领域确定模块，用于根据所述各映射观测站点的网格信息以及所述各待插值点的网格信息，确定各待插值点对应的局部领域；
37、所述插值风速值计算模块，用于对于每一所述待插值点，根据所述待插值点对应的局部领域内各映射观测站点与所述待插值点之间的近邻距离，计算得到所述待插值点的平均近邻距离；根据所述局部领域内映射观测站点的数量以及所述局部领域的面积，计算得到所述待插值点的经验近邻距离；根据所述经验近邻距离以及所述平均近邻距离，计算得到近邻指数，并根据预设的三角形隶属函数以及所述近邻指数，确定距离衰减参数；根据各映射观测站点的网格信息中的实际风速值、所述近邻距离以及所述距离衰减参数，计算得到所述待插值点的插值风速值；
38、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种网格化风速数据集生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述初始网格化风速数据集的确定过程，包括：
3.如权利要求2所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述属性数据包括经度数据、纬度数据以及高程数据；
4.如权利要求2所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述第一可视化网格，确定各待插值点对应的网格坐标，得到包含各待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格，包括：
5.如权利要求4所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述各映射观测站点的网格信息以及所述各待插值点的网格信息，确定各待插值点对应的局部领域，包括：
6.如权利要求1所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述待插值点对应的局部领域内各映射观测站点与所述待插值点之间的近邻距离，计算得到所述待插值点的平均近邻距离，包括：
7.如权利要求1所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述经验近邻距离以及所述平均近邻距离，计算得到近邻
8.一种网格化风速数据集生成装置，其特征在于，包括：数据集获取模块、局部领域确定模块、插值风速值计算模块以及网格化风速数据集生成模块；
9.一种终端设备，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的网格化风速数据集生成方法。
...【技术特征摘要】
1.一种网格化风速数据集生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述初始网格化风速数据集的确定过程，包括：
3.如权利要求2所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述属性数据包括经度数据、纬度数据以及高程数据；
4.如权利要求2所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述第一可视化网格，确定各待插值点对应的网格坐标，得到包含各待插值点和各待插值点对应的网格坐标的第二可视化网格，包括：
5.如权利要求4所述的网格化风速数据集生成方法，其特征在于，所述根据所述各映射观测站点的网格信息以及所述各待插值点的网格信息，确定各待插值点对应的局部领域，包括：
6.如权利要求1所述的网格化风...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟杰，王姝，李逸欣，王铮，周姝灿，王勃，张伊宁，郑敏嘉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。