一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術提供了一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法級裝置，方法包括對氣象站和測風塔的實測數據進行分類以及處理，建立實測數據序列；計算NWP風能圖譜，并對NWP網格點進行空間聚類，將風能圖譜劃分為不同的區域；利用建立的實測數據序列對NWP風能圖譜里的每個格點的數據進行訂正。本發明專利技術用實測數據對數值模擬風速做訂正,提高風速的準確率；用K值空間聚類對區域進行劃分，使格點風速能找到屬性最接近的實測站點進行訂正，提高了訂正的可靠性和合理性；通過訂正，提高了風資源圖譜的精確度，為宏觀選址提供可靠的依據。

【技術實現步驟摘要】
一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法及裝置
本專利技術屬于風電功率
，尤其是涉及一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法及裝置。
技術介紹
風力發電是我國重要的后續能源之一,大力發展風電對我國能源供應和環境保護極為重要。NWP模式通過大量計算得出的風能圖譜為宏觀選址提供依據，幫助投資者找到風資源豐富適合開發的區域。解決人工現場踏勘工作量大、耗時長、可靠性低的問題。目前行業常規的風資源圖譜大多是利用全球環流的再分析數據，采用中尺度大氣模式,對所在區域進行模擬計算，獲得分辨率1～3km范圍的風資源圖譜。數值模式是在一定的初始和邊界條件下，通過數值求解大氣運動方程，從而預知大氣運動狀態的技術。受初始邊界條件及地形、粗糙度描述的準確性，次網格尺度物理過程的引入和數值方法自身的誤差等因素的限制，數值模式的誤差是客觀存在的，并具有較大的不確定性。而且中尺度數值模式水平分辨率太低，無法體現出局地地形和粗糙度對風速分布的影響。由于這些原因，現在的風資源圖譜存在較大的誤差。數值模式是在一定的初始和邊界條件下，通過數值求解大氣運動方程，從而預知大氣運動狀態的技術。受初始邊界條件及地形、粗糙度描述的準確性，次網格尺度物理過程的引入和數值方法自身的誤差等因素的限制，數值模式的誤差是客觀存在的，并具有較大的不確定性。而且中尺度數值模式水平分辨率太低，無法體現出局地地形和粗糙度對風速分布的影響。由于這些原因，現在的風資源圖譜存在較大的誤差。用實測數據訂正風資源風速分布時，研究人員通常找距離最近的氣象站數據來進行訂正。氣象要素是典型的時空數據，在時間和空間上有很強的相關性。用最鄰近的點訂正只考慮了空間距離，忽略了周圍環境差異造成的較近兩點氣象特征差異大、相關性低。空間聚類是指將空間數據集中的對象分成由相似對象組成的類。同類中的對象間具有較高的相似度，而不同類中的對象間差異較大。通過空間聚類，將屬性相似、空間鄰近的點聚成一簇，劃為一個區域，用這一區域里的氣象站數據訂正NWP風速序列。聚類后的這一區域不僅距離相近，氣象屬性相似度高，從理論上來說同一簇里的測風塔與格點之間風速相關性較高，能有效的訂正NWP數值模擬風速序列。
技術實現思路
有鑒于此，本專利技術旨在提出一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，用實測數據對NWP數值模擬風速序列進行訂正后，以減小數值模式產生的誤差，極大的提高風能圖譜的準確性，為風場前期選址提供依據。為達到上述目的，本專利技術的技術方案是這樣實現的：一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，包括如下步驟：(1)對氣象站和測風塔的實測數據進行分類以及處理，建立實測數據序列；(2)計算NWP風能圖譜，并對NWP網格點進行空間聚類，將風能圖譜劃分為不同的區域；(3)利用步驟(1)建立的實測數據序列對NWP風能圖譜里的每個格點的數據進行訂正。進一步的，所述步驟(1)具體包括如下步驟：(a1)對實測數據進行分類，分為氣象站數據和測風塔數據；(a2)對氣象站自動觀測數據進行檢驗，刪除掉無效數據；(a3)對測風塔數據進行完整性和合理性分析，檢驗出缺測數據和不合理數據，整理出一套連續一年完整的逐小時測風數據；(a4)測風塔風速序列推長，利用風場附近長期氣象站30年的觀測數據，將風場測風塔數據推長，補齊歷史30年風速序列；(a5)循環a.1-a.4步驟直至所有實測數據處理完畢。進一步的，所述步驟(a2)中無效數據包括不刷新死數，即連續6小時數值不變、以及越限數據，即風速值超過40m/s。進一步的，所述步驟(2)具體包括如下步驟：(b1)采用NCEP發布的水平分辨率2.5°×2.5°的歷史30年全球再分析數據，利用WRF數值模式降尺度，得到目標區域的1km×1km的逐小時風資源數據；(b2)提取每個格點的10m高度層的30年平均風速V(i,j)，其中i為經度，j為緯度；(b3)將N個V(i,j)分為k個簇；(b4)選擇k個聚類中心a1,a2,a3……ak,用這k個點的平均風速建立k個空間聚類表V1,V2,V3……Vk；(b5)按照最小距離法則逐個對樣本V(i,j)進行分類,計算其與每個代表點的距離，將其指派到離聚類中心最近的組里；(b6)用各聚類表計算聚類均值V，并用來作為各聚類新的代表點；(b7)循環b4、b5直到聚類均值V不變或代表點未發生變化，則說明函數收斂，停止計算；(b8)將每個聚類表里的元素邊界連在一起，將要訂正的圖譜劃分成為k個區域m1,m2,m3……mk；(b9)變換k值，循環b4～b8，選取效果較好的一次k值進行空間聚類。進一步的，所述步驟(3)具體包括如下步驟：(c1)對風能圖譜里的每個格點,找到所屬區域范圍內最近的三個實測站點n1,n2,n3；(c2)根據站點風速序列與模擬的風速序列的相關關系，分別用這三個站點的風速序列對NWP模擬的風速序列進行訂正，得到3組訂正結果；(c3)將3組訂正結果根據站點與格點的距離進行距離加權，得到最終的訂正結果。相對于現有技術，本專利技術所述的一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法具有以下優勢：(1)本專利技術用實測數據對數值模擬風速做訂正,提高風速的準確率；(2)本專利技術用K值空間聚類對區域進行劃分,使格點風速能找到屬性最接近的實測站點進行訂正,提高了訂正的可靠性和合理性，通過訂正，能使風資源圖譜的精確度提高，為宏觀選址提供可靠的依據。本專利技術的另一目的在于提出一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的裝置，以提高風能圖譜的準確性，為風場前期選址提供依據。為達到上述目的，本專利技術的技術方案是這樣實現的：一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的裝置，包括用于對氣象站和測風塔的實測數據進行分類以及處理，建立實測數據序列的實測數據序列建立裝置；用于計算NWP風能圖譜，并對NWP網格點進行空間聚類，將風能圖譜劃分為不同的區域的空間聚類裝置以及風能圖譜劃分裝置；用于利用實測數據序列對NWP風能圖譜里的每個格點的數據進行訂正的訂正裝置。進一步的，所述實測數據序列建立裝置包括用于對實測數據進行分類，分為氣象站數據和測風塔數據的數據分類裝置；用于對氣象站自動觀測數據進行檢驗，刪除掉無效數據的數據檢驗裝置；用于對測風塔數據進行完整性和合理性分析，檢驗出缺測數據和不合理數據，整理出一套連續一年完整的逐小時測風數據的數據整理裝置；用于對測風塔風速序列推長，利用風場附近長期氣象站30年的觀測數據，將風場測風塔數據推長，補齊歷史30年風速序列的數據補齊裝置。進一步的，所述空間聚類裝置以及風能圖譜劃分裝置包括用于采用NCEP發布的水平分辨率2.5°×2.5°的歷史30年全球再分析數據，利用WRF數值模式降尺度，得到目標區域的1km×1km的逐小時風資源數據的目標區域獲得裝置；用于提取每個格點的10m高度層的30年平均風速V(i,j)，其中i為經度，j為緯度的格點數據提取裝置；用于將N個V(i,j)分為k個簇的劃分裝置；用于選擇k個聚類中心a1,a2,a3……ak,用這k個點的平均風速建立k個空間聚類表V1,V2,V3……Vk；的空間聚類表建立裝置；用于按照最小距離法則逐個對樣本V(i,j)進行分類,計算其與每個代表點的距離，將其指派到離聚類中心最近的組里的分類裝置；用于用各聚類表計算聚類均值V，并用來作為各聚類新的本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：包括如下步驟：(1)對氣象站和測風塔的實測數據進行分類以及處理，建立實測數據序列；(2)計算NWP風能圖譜，并對NWP網格點進行空間聚類，將風能圖譜劃分為不同的區域；(3)利用步驟(1)建立的實測數據序列對NWP風能圖譜里的每個格點的數據進行訂正。

【技術特征摘要】
1.一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：包括如下步驟：(1)對氣象站和測風塔的實測數據進行分類以及處理，建立實測數據序列；(2)計算NWP風能圖譜，并對NWP網格點進行空間聚類，將風能圖譜劃分為不同的區域；(3)利用步驟(1)建立的實測數據序列對NWP風能圖譜里的每個格點的數據進行訂正。2.根據權利要求1所述的一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：所述步驟(1)具體包括如下步驟：(a1)對實測數據進行分類，分為氣象站數據和測風塔數據；(a2)對氣象站自動觀測數據進行檢驗，刪除掉無效數據；(a3)對測風塔數據進行完整性和合理性分析，檢驗出缺測數據和不合理數據，整理出一套連續一年完整的逐小時測風數據；(a4)測風塔風速序列推長，利用風場附近長期氣象站30年的觀測數據，將風場測風塔數據推長，補齊歷史30年風速序列；(a5)循環a.1-a.4步驟直至所有實測數據處理完畢。3.根據權利要求2所述的一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：所述步驟(a2)中無效數據包括不刷新死數，即連續6小時數值不變、以及越限數據，即風速值超過40m/s。4.根據權利要求1所述的一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：所述步驟(2)具體包括如下步驟：(b1)采用NCEP發布的水平分辨率2.5°×2.5°的歷史30年全球再分析數據，利用WRF數值模式降尺度，得到目標區域的1km×1km的逐小時風資源數據；(b2)提取每個格點的10m高度層的30年平均風速V(i,j)，其中i為經度，j為緯度；(b3)將N個V(i,j)分為k個簇；(b4)選擇k個聚類中心a1,a2,a3……ak,用這k個點的平均風速建立k個空間聚類表V1,V2,V3……Vk；(b5)按照最小距離法則逐個對樣本V(i,j)進行分類,計算其與每個代表點的距離，將其指派到離聚類中心最近的組里；(b6)用各聚類表計算聚類均值V，并用來作為各聚類新的代表點；(b7)循環b4、b5直到聚類均值V不變或代表點未發生變化，則說明函數收斂，停止計算；(b8)將每個聚類表里的元素邊界連在一起，將要訂正的圖譜劃分成為k個區域m1,m2,m3……mk；(b9)變換k值，循環b4～b8，選取效果較好的一次k值進行空間聚類。5.根據權利要求1所述的一種基于空間聚類訂正NWP風能圖譜的方法，其特征在于：所述步驟(3)具體包括如下步驟：(c1)對風能圖譜里的每個格點,找到所屬區域范圍內最近的三個實測站點n1,n2,n3；(c2)根據站點風速序列與模擬的風速序列的相關關系，分別用這三個站點的風速序列對NWP模擬的風速序列進行訂正，得到3組訂正結果；(c3)將3組訂正結果根據站點與格點的距離進行距離加權，得到最終...

【專利技術屬性】
技術研發人員：向婕，雍正，董芬，
申請(專利權)人：北京國能日新系統控制技術有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11