【技术实现步骤摘要】
基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统及方法
[0001]本专利技术涉及软件开发
,更具体地说,本专利技术涉及一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统及方法。
技术介绍
[0002]中国拥有3.2万公里的海岸线,其中中东部沿海50公里范围内多为滩涂地形,风电建设成本低、沿海风能丰富、风电转化率较高,是建设海上风电场得天独厚的条件。目前我国已把发展海上风电作为深入推进能源生产和消费革命、促进大气污染防治的重要手段,但是海上风电场从建设规划期内的选址、施工安装、运维以及生产管理等一系列的过程都会受天气、海洋的影响,使得海上安装、运维安全风险高、有效作业时间短、发电效率不高,而且不同的月份受到影响的天气类型也不一样。因此,在复杂的气象形势和海洋环境下,如何从规划期、运维期、生产期再到管理期提供精确化气象服务以及智能管理,保障生产安全,提高运维、施工效率,对风电场建设、生产和运维尤为重要。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术的上述缺陷,本专利技术的目的是提供一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统及方法,本专利技术所要解决的技术问题是:在复杂的气象形势和海洋环境下,如何从规划期、运维期、生产期再到管理期提供精确化气象服务以及智能管理,保障生产安全,提高运维、施工效率,对风电场建设、生产和运维起到智能化的管理。
[0004]为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:
[0005]一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统,包括:风电场选址子系统,气象海洋精细化 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统,其特征在于:包括:风电场选址子系统,气象海洋精细化预报服务子系统,风功率预测子系统以及人船智能管理子系统;所述风电场选址子系统;利用沿海气象站、海岛气象站和浮标站30年到50年的气象历史数据计算出平均风速、风向、风频的变化规律,选取年平均风速大于6m/s的海域,同时对台风、近海大风、雷暴、大雾、暴雨等灾害性天气进行评估;所述气象海洋精细化预报服务子系统;利用机器学习方法,将海洋、气象和北斗卫星定位等多源数据融合,通过高精度数值模式,预报出气象海洋精细化预报信息以及各类灾害性天气预报预警信息;所述风功率预测子系统;运用全球预报系统资料和测风塔风速历史数据,通过中尺度数值预报模式,建立风功率预测模型;所述人船智能管理子系统;根据船舶AIS信息,运维人员携带的GPS定位数据,对人员、船舶实时位置监控、查询历史轨迹、运维船舶、人员、备品、备件管理,同时将维护需求、最佳人员配置、维护工期及天气窗口期信息进行算法优化。2.根据权利要求1所述的一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统,其特征在于:风电场选址子系统包括:近海风能资源储量和区划模块:利用沿海海岸、海岛自动气象站、测风塔以及浮标站风速,风向数据结合气象再分析资料,计算近海地区平均风速、风频、有效风能密度,确定出风机轮毂高度风能资源储量;风能资源开发评估模块:根据年平均有效风能密度将风能依次划分为丰富区、较丰富区、可利用区和贫乏区;海上灾害性天气风险评估模块:利用海上气象、海洋自动站数据、社会性数据信息对有台风、近海大风、雷暴、大雾高影响天气进行评估。3.根据权利要求1所述的一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统,其特征在于:气象海洋精细化预报服务子系统主要的模块包含:气象自动站监测数据显示模块:用于将海上风电场及其周边气象自动站温度、湿度、气压、风、浪、流等气象、海洋监测信息逐10分钟气象监测数据以图形、表格显示;测风塔数据显示及工作状态监控模块:通过测风塔监测数据显示风向玫瑰图、历史数据查询以及测风塔工作状况监控信息;海上风电场精细化气象、海洋预报模块:用于逐小时预报基于风电场内的10米、风机轮毂高度风速、风向、温度、湿度、能见度、雨量信息;海上风电场灾害性天气监测及预报预警服务模块:通过多普勒天气雷达、卫星云图、闪电定位仪多种监测设备实时监测显示台风、大风、雷暴、大雨以及强对流灾害性天气的预报、预警信息的制作与发布,避免或减少气象灾害造成的风险或损失;海上风电场气象预报预警制作和发布模块:用于订正海上风电场气象、海洋的精细化预报值,并根据近海及海岛气象监测数据和大尺度环流分析制作出雷电、强对流、大雾、台风、短时强降水灾害性天气预报预警信息发送给用户。4.根据权利要求1所述的一种基于气象大数据的海上风电场智能气象服务系统,其特征在于:风功率预测子系统;用于每天08时,20时发布逐15分钟的未来72小时的每台风机功率和...
【专利技术属性】
技术研发人员:王博妮,黄亮,朱天华,李超,孙家清,薛经萍,杨茜茜,张顾,张敏,
申请(专利权)人:江苏省气象服务中心,
类型:发明
国别省市:
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