[发明专利]构建海上风能数据资料库及海上风能发电量数据库的方法

说明书

本发明提供一种构建海上风能数据资料库及海上风能发电量数据库的方法，构建海上风能数据资料库的方法包括如下步骤：S1：获取中尺度气象数值模式的边界条件，所述边界条件包括海上风场范围边界上的气象变量信息；S2：利用空间时间分离的方法对所述气象变量信息进行分解；S3：用中尺度气象数值模式对所述边界条件降维，获得高精度的模态天气场；S4：进一步获取高精度的实际天气场，建立高精度区域三维风场数据库。即可得到同时反映时间和空间变化的30年长期高精度三维风场，从而建立中国近海高精度的风能资料与发电量数据库。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及一种构建海上风能数据资料库及海上风能发电量数据库的方法。

背景技术

风能，作为一种清洁可再生而又能方便获取的能源，是目前最具有开发前景的可再生能源之一。海上风能由于资源丰富，其开发方式带来的视觉及噪音污染较陆地风能小，从而近些年来发展迅速。然而，相比较陆地风能，海上风能面临更为复杂的情况。在整个风能计划中面临的最大障碍是风能资料的精确性与可靠性。海上浮标和测风塔等观测站点十分稀少，且通常仅有短时间内的观测数据，无法满足风能评估的需求。因此，目前卫星遥感技术和数值模拟依旧是主流手段评估海上风能的潜力。近期的一些研究表明，卫星遥感观测的海上风速资料能够提供可靠的风能评估结果。例如，Jiang等人基于9年的卫星遥感观测数据综合地评估了中国沿海的风能潜力。然而，由于技术的限制，卫星观测的风速资料精度较低(～2m/s)，空间分辨率(25～50km)和时间分辨率较为粗糙(1天)，因此仅仅提供大尺度的天气场特征。相比较卫星遥感技术，数值模拟是另一种有效的手段在风能评估中广泛应用。Yamaguchi和Ishihara验证了中尺度数值模式RAMS在风能预报上的可靠性。相比较卫星观测数据，中尺度的数值模式能够模拟一系列复杂的物理过程，可以生成高分辨率的局部三维风场结构，从而为风能预报提供了更精细化的脉动场细节。除了直接在中尺度气象数值模式中模拟长时间的风场以外，对已有的数值产品(全球尺度模型(GCM)或再分析资料)进行动力学降维(DDM)也是一种有效的手段提供高精度的长时间连续风场。

传统的动力学降维(DDM)技术用于将粗糙的全球尺度模型(GCM)或历史再分析资料降维至区域性或局部尺度的高精度模型(RCM)。在绝大多数的DDM过程中，降尺度的区域模型(RCM)与对应相同动力学特征的全球尺度模型(GCM)或再分析资料应保持一致的大尺度天气场趋势。而中尺度的气象数值模式在DDM过程中用于添加或提升更多不同尺度的天气细节。换而言之，为了能够提高某一研究区域的分辨率，中尺度的气象模式在GCM中嵌入高分辨率的区域模型，该嵌套的区域模型有随时间变化的、由GCM产生的大尺度天气场提供边界条件。这种嵌套能够提升GCM中缺失的地形特征和小尺度天气特征。经过降维后得到的高分辨率区域模型有助于我们更好地理解局部天气场的时间和空间分布。

然而，由于高性能计算和存储空间的限制，直接在中尺度数值模式中模拟长期的高精度风场(30年)或利用中尺度数值模式对全球尺度模型或再分析资料的风场进行动力学降维均十分困难。此外，中尺度数值模式对风场的长期模拟将导致较大的累计误差，影响计算结果的可靠性与精确性。DDM目前主要应用在东部亚洲、西部非洲以及其余的陆面区域，一系列研究结果表明，DDM对侧面边界条件(LBC)的处理十分敏感，这通常与低空射流是否正确模拟有关。若要获得海上高精度的三维风场，全耦合的大气-海洋-陆地GCM模拟意味着大气、陆地和海洋物理过程的完全相互作用，这对整个中尺度数值模式，尤其是边界条件(LBC)的预处理上提出了较高的要求。因此，若要建立中国近海高精度的风能资料与发电量数据库，存在上述的技术难题。

发明内容

本发明为了解决现有技术中缺乏高精度风能数据的问题，提供一种构建海上风能数据资料库及海上风能发电量数据库的方法。

为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下所述：