[发明专利]海上风能资源选址新技术在审
申请号: | 201710194009.4 | 申请日: | 2017-03-29 |
公开(公告)号: | CN108665123A | 公开(公告)日: | 2018-10-16 |
发明(设计)人: | 郑崇伟;李崇银 | 申请(专利权)人: | 郑位极芸 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 116018 辽宁省*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 风能 风能资源 大数据 高时空分辨率 标准化处理 新能源开发 变化指数 变异系数 查询条件 防灾减灾 风场数据 海上风能 海上施工 绘图软件 季节变化 时间序列 影像文件 用户返回 有效风速 资源评估 综合评估 精细化 可视化 风速 离岸 权重 索引 水深 选址 查询 海域 海洋 分析 | ||
1.风能资源等级区划(即选址)新技术,其步骤包括:
1)海表风场数据的收集整理,按照指定格式进行存储;
2)风能密度数据的计算,按照指定格式进行存储;
3)计算风能评估、海上施工、防灾减灾关注的各要素(简称风能要素),并按照指定格式输出初始风能要素影像文件;
4)将风能开发关注的风能要素、环境要素进行标准化处理,并建立查询索引;
5)邀请风能领域的知名专家对风能开发关注的要素进行评估,得到各要素在风能开发中的权重;
6)利用Delphi法(专家咨询权数法),精细化地计算各个海域风能资源的期望值;
7)将风能资源的期望值划分为7个等级,实现风能的等级区划。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:新的风能资源等级区划标准综合考虑了资源特征和环境特征。传统的等级区划只考虑了风能特征,而在实际的风能开发过程中,还需要考虑一系列与海洋工程密切相关的要素。本专利设计的新风能等级区划方案综合考虑了:风能密度的大小(WPD)、有效风速出现的频率(EWSO)、风能密度等级频率(RLO)、资源储量(ES)、水深(WD)、离岸距离(DC)、极值风速(EWS)、稳定性(变异系数Cv、月变化指数Mv、季节变化指数Sv)。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:本专利制定的新风能等级区划标准能够更好地展现风能等级的区域性差异,比传统的方案有明显改进。以南北半球西风带为例,传统的等级区划结果表明该区域都属于7级风能,对于西风带内的风力发电选址基本没有参考价值。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于:定量计算了单位面积的风能资源的总储量、有效储量、技术开发量。具体计算方法如下:
EPD=EPE*Ce (3)
式(1)中,EPT是风能的总储量,是年平均风能密度,H是全年小时数,H=365d×24h=8760h。式(2)中,EPE是风能的有效储量,HE是全年中有效风速出现的小时数。式(3)中,EPD是技术开发量,Ce为0.785,是指风力机叶片实际扫掠面积,即对于直径为1m的风轮扫掠面积为0.52×π=0.785m2。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:计算了每个区域的稳定性,且稳定性考虑全面,包括变异系数Cv、月变化指数Mv、季节变化指数Sv。具体计算方法如下:
式(4)-(6)中,Cv为变异系数,为均值,S为标准差;PM1为最丰富月份的风能密度,PM12为最贫乏月份的风能密度,Pyear为多年平均的风能密度;PS1为最丰富季节的风能密度,PS4为最贫乏季节的风能密度,Pyear为多年平均风能密度。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:采用极差变换,将风能开发关注的要素进行标准化处理,方法如下:
在决策矩阵X中,对于正向指标,取:
在决策矩阵X中,对于逆向指标,取:
xij是原始值,yij是标准化后的值。经过极差变换后,指标值均在0~1之间,正向指标和逆向指标都被转化为正向指标,最优值为1,最劣值为0。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
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G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理