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申请/专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江华东工程建设管理有限公司
摘要：本发明公开了一种复杂地形条件下风电场风资源评估方法，属于风力发电技术领域，其特征在于，包括步骤：S1获取测风数据良好且具有复杂地形区域内地形起伏度参数；S2对测风数据及地形进行建模与数值模拟；S3将模拟结果与测风塔数据进行对比验证，获得风速数据训练集；S4采用神经网络对数据集进行训练与调优，构建地形起伏度与山地风速之间的非线性关系，获得风速预测模型；S5预测并绘制风电场风资源图谱。本发明考虑到在复杂地形条件下因测风数据缺失造成风电场选址困难，结合地理信息与数值模拟，运用神经网络搭建地形起伏度和山地风速之间的非线性关系，对测风数据缺乏的地区进行风速预测，快速绘制风速图谱，帮助风电场进行风资源评估。
主权项：1.一种复杂地形条件下风电场风资源评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用地形处理软件统计测风数据良好且具有复杂地形区域内地形起伏度参数，对获取的数据进行预处理，得到包括地形高度、坡度和方向参数的数据集，作为描述地形特征的输入数据；步骤S2：基于测风数据良好区域内的地形起伏度参数，采用三维地形建模软件构建地形模型，将构建的地形模型导入到流体力学软件中进行网格划分与数值模拟；步骤S3：收集测风塔数据，获取测风塔处的风速和风向数据，将数值模拟结果与收集得到的测风塔数据进行对比验证，通过误差分析和数据校正，获得地形上空指定高度处的风速数据，将该数据集作为风速特征的输入数据；步骤S4：采用神经网络对所获得的数据集进行训练，通过调整神经网络参数，构建复杂地形条件下地形起伏度与山地风速之间的非线性关系模型，直至模型精度达到预设标准，获得风速预测模型；步骤S5：将测风数据缺乏区域内的地形起伏度参数导入到训练好的神经网络模型中进行风速预测，得到相应区域的风速数据，根据预测的风速大小绘制风电场风资源图谱，并进行风资源评估。
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