【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风电场选址领域，尤其是涉及一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法。
技术介绍
1、海上风能作为可再生能源(res)的重要组成部分，因其不占用土地、无污染、风能利用率高等优势，受到许多沿海国家的青睐。而风电场的选址依赖于风资源的情况，若不能对风能资源进行有效的评估，会导致风电场选址不够有效，发电效率低下。
2、海上风能资源评估通常分为两种类型：低分辨率的宏观评估(数千公里尺度)，提供对大面积区域风能资源的总体信息；高分辨率的微观评估(数十至数百公里尺度)，提供微观区域的精细化风资源信息。
3、在宏观风资源评估方面，由于海上风电场项目的选址不仅仅取决于当地的风速状况(包括年平均风速，风速季节变化情况，有效风速时间等)，还取决于海域的离岸距离，水深(代表着维护，安装建设的难度)，因此现有的宏观风资源评估往往综合考虑到了这几类因素，虽然目前宏观风资源评估已考虑到了众多的因素，但尚未有研究将现有风电场及其尾流效应纳入宏观风资源评估当中，这造成了风资源评估的误差。
4、在微观风资源评估中，主要目的是确定微观区域内高分辨率的风资源情况，为风场的微观选址提供信息，目前主要分为天气气研究与预报(wrf)与sar卫星结合weibull分布手段，二者能够提供高达1km2甚至更高的小区域风能信息，有研究表明sar相比wrf能够更精确的捕捉海面风速特征(例如空间分布)，使得sar成为获取微观高精度风资源信息的宝贵工具。但是sar卫星获取的是海面10m高度风速，必须将其转换风机轮毂高度以获取更为准确
5、因此，目前缺少一种对风资源进行有效评估以实现风电场选址的方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，将已建成风电场和尾流效应考虑在内，从宏观的角度对风能资源进行评估后，再利用sar卫星结合weibull分布评估局部区域的高分辨率风资源密度，从而实现准确、有效的风电场选址，使得风电场能够高效利用风资源。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，包括以下步骤：
4、获取已建成风电场位置及其尾流数据，计算风电场位置指标和尾流指标；
5、获取水深数据和离岸距离数据，计算水深指标和离岸距离指标；
6、获取风速数据，计算风资源指标；
7、基于风电场位置指标、尾流指标、水深指标、离岸距离指标和风资源指标计算每一区域的综合海洋风能指数；
8、筛选综合海洋风能指数大于预设阈值的区域作为候选区域；
9、利用候选区域的风切变指数获取指定高度的风资源情况，并利用威布尔概率分布对所述候选区域的风资源情况进行统计分析，得到平均风功率密度；
10、基于所述平均风功率密度从候选区域中进行风电场装机地址选择。
11、所述已建成风电场位置利用目标检测算法yolov8s针对sar遥感影像提取风机坐标信息得到，已建成风电场位置所在区域的风电场位置指标为1，其余区域的风电场位置指标为0。
12、所述尾流数据利用目视解译手段针对sar风场遥感影像提取得到，在预设时间内的地区每幅遥感图像中勾勒出各风电场的尾流延伸区域，并对勾勒出的尾流延伸区域进行合成，提取存在尾流效应的区域，存在尾流效应的区域的尾流指标为1，不存在尾流效应的区域的尾流指标为0。
13、所述风资源指标包括风资源功率密度、有效风速率、风能丰富度、风能变异率、月变化率、极端风速，其中，
14、所述风资源功率密度表示每平方米风能的多少，由下列公式计算：
15、
16、其中，wpd为风资源功率密度，ρ为地区空气密度，v为风速；
17、所述有效风速率表示地区风速在有效区间中的平均小时数占总小时的比例，公式如下：
18、
19、其中，ewso为有效风速率，vmin≤v≤vmax为一年中风速处于vmin到vmax的小时数，t为一年中的小时数，vmin、vmax分别表示有效风速的下限和上限；
20、所述风能丰富度为风资源功率密度大于预设阈值的时间，表示风力资源的丰富程度，计算公式如下：
21、
22、其中，rlo为风能丰富度，wpds为风资源功率密度阈值，wpd≥wpds为一年内风资源功率密度大于等于风资源功率密度阈值的小时数；
23、所述风能变异率基于风资源功率密度的平均值与标准差确定，计算公式如下：
24、
25、其中，cv为风能变异率，σp为风资源功率密度标准差，为风资源功率密度平均值；
26、所述月变化率基于风资源功率密度的月平均变化程度确定，计算公式如下：
27、
28、其中，mvi为月变化率，pm1与pm2分别为风资源功率密度月平均的最大值与最小值，pyear为风资源功率密度年平均值；
29、所述极端风速的计算公式为：
30、
31、其中，ews为50年一遇的极端风速；
32、
33、是一组风速数据平均值，σ为一组风速数据标准差。
34、所述水深指标以区域水深的值表示。
35、所述离岸距离指标通过在区域内随机生成多个点，计算每个点到海岸线距离的平均值得到。
36、所述风资源功率密度、有效风速率、风能丰富度为正指标，所述风能变异率、月变化率、极端风速、水深指标、离岸距离指标为负指标，对所有正指标和负指标进行归一化处理，统一至0-1范围内，归一化处理后的指标值越大，代表风电场建设条件越有利。
37、所述综合海洋风能指数的计算公式如下：
38、cowei＝0.22×wpd+0.219×ewso+0.102×rlo+0.096×cv
39、+0.047×mvi+ews×0.145+wd×0.0065+dc×0.106-0.1×fw-wf
40、其中，wpd为风资源功率密度，ewso为有效风速率，rlo为风能丰富度，cv为风能变异率，mvi为月变化率，ews为极端风速，wd为水深指标，dc为离岸距离指标，fw为尾流指标，wf为风电场位置指标。
41、所述利用候选区域的风切变指数获取指定高度的风资源情况具体为：
42、利用风切变指数定律将zr高度的风速转换为z高度的风速：
43、
44、其中，u代表z高度的风速，ur代表zr高度的风速，风速单位为m/s，高度单位为m，α为风剪切系数。
45、所述利用威布尔概率分布对所述候选区域的风资源情况进行统计分析，得到平均风功率密度，具体为：
46、威布尔概率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述已建成风电场位置利用目标检测算法YoloV8s针对SAR遥感影像提取风机坐标信息得到，已建成风电场位置所在区域的风电场位置指标为1，其余区域的风电场位置指标为0。
3.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述尾流数据利用目视解译手段针对SAR风场遥感影像提取得到，在预设时间内的地区每幅遥感图像中勾勒出各风电场的尾流延伸区域，并对勾勒出的尾流延伸区域进行合成，提取存在尾流效应的区域，存在尾流效应的区域的尾流指标为1，不存在尾流效应的区域的尾流指标为0。
4.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述风资源指标包括风资源功率密度、有效风速率、风能丰富度、风能变异率、月变化率、极端风速，其中，
5.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述水深指标
6.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述离岸距离指标通过在区域内随机生成多个点，计算每个点到海岸线距离的平均值得到。
7.根据权利要求4所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述风资源功率密度、有效风速率、风能丰富度为正指标，所述风能变异率、月变化率、极端风速、水深指标、离岸距离指标为负指标，对所有正指标和负指标进行归一化处理，统一至0-1范围内，归一化处理后的指标值越大，代表风电场建设条件越有利。
8.根据权利要求4所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述综合海洋风能指数的计算公式如下：
9.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述利用候选区域的风切变指数获取指定高度的风资源情况具体为：
10.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述利用威布尔概率分布对所述候选区域的风资源情况进行统计分析，得到平均风功率密度，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述已建成风电场位置利用目标检测算法yolov8s针对sar遥感影像提取风机坐标信息得到，已建成风电场位置所在区域的风电场位置指标为1，其余区域的风电场位置指标为0。
3.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述尾流数据利用目视解译手段针对sar风场遥感影像提取得到，在预设时间内的地区每幅遥感图像中勾勒出各风电场的尾流延伸区域，并对勾勒出的尾流延伸区域进行合成，提取存在尾流效应的区域，存在尾流效应的区域的尾流指标为1，不存在尾流效应的区域的尾流指标为0。
4.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述风资源指标包括风资源功率密度、有效风速率、风能丰富度、风能变异率、月变化率、极端风速，其中，
5.根据权利要求1所述的一种基于多层级海上风能资源评估的风电场选址方法，其特征在于，所述水深指标以区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓莉荣，丁志立，符杨，任浩瀚，李振坤，苏向敬，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：
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