一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法技术

本发明专利技术涉及一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，包括以下步骤：S1，获取风电场遥感影像，根据遥感影像数据建立地形三维格网模型；S2，从地形三维格网模型中提取多维地形环境语义；S3，改进A*算法；S32，建立行驶安全设计的语义约束模型，约束A*算法的选线过程；S4，以改进的A*算法在风电场中进行运输道路自动选线；S5，考虑道路弯道的成本与安全因素，采用多元线性规划对S4选择的线路进行道路优化；S6，根据风机设备参数和运输设备参数计算规划线路的道路安全行驶宽度；S7，建立道路三维模型，无缝套合道路模型与地形格网模型。本发明专利技术能够提高风电场道路规划精度。

【技术实现步骤摘要】
一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法
本专利技术属于地理空间信息系统
，特别是涉及一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法。
技术介绍
风机设备生产制造的社会集中性和风能优势资源的偏远分布特征(如草原、山脊、戈壁滩、海岛和海滩等)，使风电场道路设计成为风电项目建设中保障风电设备运输安全不可或缺的重要环节。传统风电运输道路设计主要通过物流方实地勘探并依托后台多视图的CAD辅助制图技术进行综合评估。多视图的CAD勘测设计系统虽然能够在一定程度上实现运输道路设计的自动化，但由于视图拆分投影的抽象性和多维空间整体表达能力的欠缺，在遇到研究区域广阔，地形地质环境复杂等情况时，往往在勘察设计、方案比选时仍需要投入大量的人力物力和时间成本，才能获得最优方案。此外，风机设备体庞大、结构精密的特征与道路运输环境的空间有限性矛盾决定了其运输过程必须纳入高效量化规划与动态监控管理，传统作业量大且效率低下的人工实测方案难以应对大场景和远距离的运输线路设计需求；日趋多样化的线路环境及其附属设施进一步造成运输线路空间结构的复杂性，极大加剧了人工处理成本。加之风机设备超重、超长、超高等非常规特征，在涉及宏观复杂的远距离多尺度运输环境中，对道路横断面宽度、道路净空、沿途最小转弯半径等的多参数条件的专题性制约，使得风机设备运输涉及大量的道路改造或道路新建需求，其复杂性和特例性使现有的设计过程通长需要投入大量的建设成本，极大的延长了风电建设工程的实施周期。因此，在越来越强调立体空间感知的今天，如何充分融合逐步成熟与广泛应用的科学技术优势，合理利用已有的风电场道路运输条件，同时顾及多维宏观运输道路环境和风机设备参数等专题结构特征，实现快速、高效、准确的运输道路设计，发展面向二维抽象到面向三维实景的风电场道路设计技术，满足风机运输道路的专题化和智能化需求是急需解决的关键问题。三维地理信息系统作为融合三维仿真、计算机科学以及虚拟现实等多学科的智慧地球支撑技术，为多维空间信息的立体表达提供了更加丰富、逼真的平台，对多维信息的定性评估、定量评估及场景可视化提供了有力的支撑，将抽象难懂的信息进行系统有效的整合、交互直观的展示，有利于风电相关行业结合自身经验实现准确和快速的分析决策。相关文献：NazliYoncaAydin，ElcinKentel，SebnemDuzgun，GIS-basedenvironmentalassessmentofwindenergysystemsforspatialplanning：AcasestudyfromWesternTurkey.RenewableandSustainableEnergyReviews14(2010)364-373；RiccardoMari，LorenzoBottai，CaterinaBusillo，etal.AGIS-basedinteractivewebdecisionsupportsystemforplanningwindfarmsinTuscany(ltaly).RenewableEnergy，2011，36(2)：754-763。风电行业在三维地理信息方向已有风能风资源评估、风电场的微观选址、风能图谱制作等多样化应用，相关文献有：高阳华，王堰，邱新法，等.基于GIS的复杂地形风能资源模拟研究.太阳能学报，2008，29(2)：163-169；ShengpengSun，FengliangLiu，SongXue，etal.ReviewonwindpowerdevelopmentinChina：Currentsituationandimprovementstrategiestorealizefuturedevelopment.RenewableandSustainableEnergyReviews，2015，(45)：598-599.而风电场道路设计与三维地理信息系统的融合却是一个新方向，对于风电场道路建设，无论是在前期道路设计阶段，还是在后期改造与管理维护阶段，三维地理信息系统都能发挥其独特的优势，因此，基于三维地理信息技术的风电场道路优化设计具有广阔的应用前景和实际意义，是未来“风电场数字道路”建设的新方向。相关文献：NazliYoncaAydin，ElcinKentel，SebnemDuzgun，GIS-basedenvironmentalassessmentofwindenergysystemsforspatialplanning：AcasestudyfromWesternTurkey.RenewableandSustainableEnergyReviews14(2010)364-373；RiccardoMari，LorenzoBottai，CaterinaBusillo，etal.AGIS-basedinteractivewebdecisionsupportsystemforplanningwindfarmsinTuscany(Italy).RenewableEnergy，2011，36(2)：754-763；王菲.企业家论坛(一)：风电行业迎来数字化发展新时代.风能，2017，49-51。风电场道路线路选取是为了将已有进场道路、风机点位连接起来，以满足风电行业设备运输、工程施工及管理维护的需求，国内外学者对于风电场建设及道路线路选取也有相关研究，相关文献有：LeenSeokKang，HyounSeokMoon，NashwanDawood，etal.Developmentofmethodologyandvirtualsystemforoptimisedsimulationofroaddesigndata.AutomationinConstruction，2010，19(8)：1000-1005；PilarChias，TomásAbad.Windfarms：GIS-basedvisualimpactassessmentandvisualizationtools.CartographyandGeographicInformationScience，2013Vol.40，No.3，229-237。风电场道路分为设备运输起点到进场点的场外道路及进场点到风机点位的场内道路，场外道路大多是利用现有的高速公路、国道、省道、县道等，而场内道路则是待修建的运输道路，相关文献：程兴宏，朱蓉，何晓凤，等.基于GIS技术的陆上风能资源开发制约因素分析.资源科学，2010，32(7)：1272-1279。谢春生就风机设备的运输、建设工期与投资等影响因素提出了不同的风电场进场道路选取方案，以满足道路交通便捷、设备运输安全及工程量小的建设原则，同时提出了运输主干线及支路的协调的总体道路优化设计方法，为风电场进场道路设计提供了有益的思路，相关文献：谢春生.山区风电场道路设计的影响因素及关键问题.水电与新能源，2014(6)：70-72。风电场大多建立在偏远的山区，山区的地形地质条件及风机点位的布设直接影响到了线路的选取，在对周围地形环境进行实地勘察的基础上，充分考虑气候气象条件、地形地貌因素、水文地质环境以及军事和自然保护区等影响因素，遵循由面及带，由带及线的风电场线路选取规则。依照在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取风电场遥感影像，根据遥感影像数据建立地形三维格网模型；S2，从地形三维格网模型中提取多维地形环境语义；S3，改进A*算法，包括：S31，建立多维地形环境语义成本函数模型，通过多维地形环境语义成本函数模型替换A*算法中的代价函数，以欧几里得距离替换A*算法中的估价函数；S32，建立行驶安全设计的语义约束模型，约束A*算法的选线过程；S4，以改进的A*算法在风电场中进行运输道路自动选线；S5，考虑道路弯道的成本与安全因素，采用多元线性规划对S4选择的线路进行道路优化；S6，根据风机设备参数和运输设备参数计算规划线路的道路安全行驶宽度；S7，建立道路三维模型，无缝套合道路模型与地形格网模型。

【技术特征摘要】
1.一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取风电场遥感影像，根据遥感影像数据建立地形三维格网模型；S2，从地形三维格网模型中提取多维地形环境语义；S3，改进A*算法，包括：S31，建立多维地形环境语义成本函数模型，通过多维地形环境语义成本函数模型替换A*算法中的代价函数，以欧几里得距离替换A*算法中的估价函数；S32，建立行驶安全设计的语义约束模型，约束A*算法的选线过程；S4，以改进的A*算法在风电场中进行运输道路自动选线；S5，考虑道路弯道的成本与安全因素，采用多元线性规划对S4选择的线路进行道路优化；S6，根据风机设备参数和运输设备参数计算规划线路的道路安全行驶宽度；S7，建立道路三维模型，无缝套合道路模型与地形格网模型。2.根据权利要求1所述的一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，步骤S2包括：建立道路长度语义、道路坡度语义、土石填挖量语义和限制因素语义四类地形信息的语义约束模型。3.根据权利要求1所述的一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，步骤S31中，计算不同地形环境因素下的成本函数，并对多维地形环境因素的重要程度进行权重分配，按不同地形环境因素下的成本函数和相应权重计算多维地形约束下的道路中心线规划函数。4.根据权利要求1所述的一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，步骤S32中所述行驶安全设计的语义约束模型包括：首先搜索选线结果中相邻三点，构成一个折角，判断是否能在该折角处构建最小转弯半径的弯道，排除不满足的备选点；通过输入相邻的四个点构成两个折角，判断在两个折角处构建转弯半径最小的弯道时，其两弯道间直线距离是否满足道路线形设计规范。5.根据权利要求1所述的一种优化精细施工成本的风电场道路智能设计方法，其特征在于，步骤S4包括：S41，以风电场运输与进场点为起点，依次遍历各风机点，以改进的A*算法进行最佳寻径；S42，保存最短的线路作为已选线路，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢潇，曾浩炜，张叶廷，李荣亚，
申请(专利权)人：浙江中海达空间信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33