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GoldGIS,讓風場微觀選址如此簡單

2019-09-05  來源:中國風力發電網  [已有0人評論]  [有償投稿]
核心提示:風電平價上網時代來臨,如何提高風電場地圖數據處理和風機排布設計的效率?如何實現在線同步項目設計與項目管理?。
中國風力發電網訊:風電平價上網時代來臨,如何提高風電場地圖數據處理和風機排布設計的效率?如何實現在線同步項目設計與項目管理?
這些問題,已成為平價上網時代下風資源微觀選址中亟需解決的掣肘。針對上述問題,小編今天為大家介紹的GoldGIS,也將帶來一份不一樣的風電場設計體驗。
風電平價時代將至,為風電行業帶來了更多的新機遇與新挑戰。同時,近年來備受關注的內蒙、東北、上海廟等大基地項目,也吸引了諸多業內目光。平價時代下,風電項目普遍存在規劃區域廣闊、數據格式和質量多變、限制性因素多等掣肘,風電場設計在工具和流程上也存在諸多不便。在此背景下,2019年7月,新疆金風科技股份有限公司(下稱“金風科技”)推出了針對風電場前期微觀選址軟件——GoldGIS。
GoldGIS秉持著針對風電場的地理數據精準定位、靈活處理、高效設計的使用原則,以工程師操作習慣為基礎,成為一個集遠程協同、個人項目管理的微觀選址平臺。平臺接入了全球谷歌衛星影像、天地圖地形、天地圖矢量注記及全球SRTM高程的地理數據,同時為用戶提供諸多自動化工具,包括:地型圖自動校正和外擴、風機自動排布方案、機位點風險識別、坐標系和數據格式無感轉換、場區范圍SRTM提取、輔助判斷機組間距及噪聲影響、限制性因素集成展示等。
↑GoldGIS的衛星影像數據
坐標系融合
數據是金礦,標準的數據是金子
風電場前期規劃階段的數據具有明顯的來源多樣、格式多變、標準不一等特點,這導致了到手資料不僅難以處理更難以統一可視化。GoldGIS根據金風多年風電行業經驗不僅將各類數據完美兼容,更是采用獨有的坐標系融合設計把我國平面投影坐標和國際通用的WGS84球面坐標融合。數據處理和可視化中所需要的重投影、平移等動作全部自動化并精準顯示在地圖上,實現了所得即所見;另一方面,上傳或者生成的數據都可以以多種格式下載到不同坐標系下的準確坐標,所見即所得,極大提高了工作效率和并降低了操作失誤幾率。
風匠
一鍵出圖?是的!
高昂的地形測繪價格決定了目前風電場設計中能取得的實測地形圖面積相當有限,平地項目的測繪資料更是稀缺。而不論是線性WAsP模型、國內更常用的CFD流體模擬、亦或是WRF氣象預報模式都對大范圍地形數據有要求。為了打破傳統費時費力的人工處理流程,GoldGIS風匠功能采取自主研發的圖像形態算法和優化后的全國SRTM數據庫,配合獨有的坐標系融合功能,通過地圖自動校正——地圖邊緣識別——地圖外擴三大步驟,自動完成地圖外擴。結果一鍵導出實現了與資源計算軟件的無縫銜接。
自動排布
工程師決定結果,而我決定過程
興起的大基地、日益嚴峻的環保要求、逐漸稀少的可建設用地、平價帶來的搶裝潮...風電行業對快速迭代風機排布方案提出了越來越高的要求。傳統的人工機位排布方案雖然精準可靠,但是其人力消耗相當大。在工程師和研發人員的努力下,各種自動排布算法層出不窮,但是其準確性、時間和算力成本難以平衡,體驗尷尬、難以落地。
GoldGIS針對上述問題自主研發的風機自動排布算法,可以滿足工程師對風機排布需求,耗時極短,準確度較高。該算法根據場區地形及地勢,規避場區限制性區域的同時,通過改進后的果蠅算法進行全局迭代尋優,根據海拔高度排布機位點。該算法還加入了對前后排機組方位角的考量,最小化尾流影響。得到的結果可以配合風險識別功能在GoldGIS平臺上快速手動優化,用工程師的經驗和智慧為最終的排布“保駕護航”。
風險識別
收益帶來風險,風險不一定產生收益
窩風、背風區等特殊地形是機組安全運行和發電收益的頭號“殺手”之一。目前,國內市場上主要以工程師個人經驗和CFD流體推算的湍流來逐機位識別。如今,金風科技資深工程師根據十多年的風資源經驗,將經驗量化、公式化,形成獨有的風險識別算法。該算法標繪出主風向和次主風向上的風險地形,工程師可根據計算結果,輔以高程剖面工具和對項目的個人理解,綜合判斷機位的可行性來調整和優化機位排布。
未來可期
GoldGIS與您相伴
GoldGIS作為一個項目制的工具平臺,具有極強的可擴展性。未來,GoldGIS計劃逐步加入環評、數據分類等模塊,實現真正的風資源地信數據和排布設計一體化,為迎接“風火同價”和實現“風電2020”,積聚前行之力。
來源:金風科技微平臺


 
 

(來源:金風科技微平臺)

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