[发明专利]一种基于压缩传感的风场重建方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩传感的风场重建方法，计算模型为风场，风场两侧受到边界影响，会产生边界层。x方向为水平方向，y方向为风穿过风场方向，风速方向垂直于入口处沿y方向进入风场，当进口风速发生变化后，计算对该场造成的影响，将发生进口风速变化前后的速度场进行比较，在扰动向前推进的某一刻会得到一个存在一些峰值区域且大部分点处净增值的场，计算区域运用贝尔运算等理论，应用质量守恒方程、动量守恒方程以及湍动能和湍动能耗散率方程进行计算，并利用合适的小波基对矩阵进行稀疏化处理。本发明能够对风场进行快速预测，通过少量计算重构大量网格上的数据。运算时间相比传统预测方法更短。

技术领域

本发明涉及风场预测领域，具体是一种基于压缩传感的风场重建方法。

背景技术

风能是一种取之不竭，蕴藏巨大的清洁能源。参考来自世界风能协会的统计，全球风电装机总容量在2008年达到1.20791亿kw，年增长速度为28.7％，甚至高于过去十年的平均增长速度。在世界范围内风力发电得到了广泛的应用，到2008年底，全球70多个国家建设了风电场。在世界范围内普遍接受风力发电作为替代能源技术。

短期风场预测的目的是直接或简介地预测风力发电场的输出(先估测风场，然后转换成电)。短期预测主要面向电网交易市场(每日交易和盘中交易)，系统管理一些维护任务调度，推动系统运营商，电力公司及风电场的利益。

风场预测方法主要分为统计大气模型方法和物理大气模型方法。统计大气模型方法依赖力学原理，是根据历史统计数据找出天气状况与风电场的关系，然后根据数值：天气预报数据和实测数据，对风电场输出功率进行预测。这种方法因为预报速度快，所以经常用于风电的超短期预测。统计模型方法主要包括时间序列、神经网络、支持向量机等。物理大气模型方法主要依据质量守恒、动量、能量守恒基本物理原理及气体状态方程，对一系列微分方程组进行数值求解，从初始状态进行迭代，预测未来某个时刻大气的状态，借助物理方法将节点上的预报数据内插或外推到风场中相关的位置以及风力发电机桨叶轴心的高度。目前有多种三维数值天气预报模型已经应用，包括MESO公司的MASS模型、宾西法尼亚州立大学和国家大气中心的MM5模型等。物理模型的优势是不需要大量的、长期的测量数据，而且更适用于复杂地形。应用统计方法预测风场的准确性依赖于大量数据样本，因而计算量较大，特别是当参数的先验概率分布比较复杂，尤其参数维数比较高时，传统的统计方法计算速度会比较慢。

应用物理大气模型方法预测风场的缺点是需要科研人员具有丰富的气象知识，了解物理特性，如果模型建立的比较粗糙，预测精度下降较快。然而，在风场这样大的尺度下，求解流体力学的守恒方程组(例Navier-stokes方程组)并获取较高空间分辨率的风速分布，将需要巨大数量的数据处理，因而会需要巨大的计算资源和能力，目前该方法尚难以提供风电机尺度上的详细风速分布。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于压缩传感的风场重建方法，以解决上述背景技术中提出的问题，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于压缩传感的风场重建方法，计算模型选择一块不小于7000m²的正方形风场，风场两侧受到边界影响，会产生边界层。x方向为水平方向，y方向为风穿过风场方向；初始时，风速方向垂直于入口处沿y方向进入风场，当进口风速发生变化后，对该场造成的影响也将计入考虑中。假定某时刻后，进口处x＝-8～-12m至x＝8～12m位置间风速增长为4～6m/s，方向仍垂直于入口处进入风场，再来考虑整个风场的风速情况。将发生进口风速变化前后的速度场进行比较，在扰动向前推进的某一刻必会得到一个存在一些峰值区域且90％点处净增值的场，作为一个具有稀疏性矩阵，计算区域运用贝尔运算，从正方形区域切除圆柱体部分作为计算区域，对于计算区域，网格划分采用四边形(Quad)网格，在平面内平铺(Pave)生成，因此得到10000个网格点数据；对于时间步长的选择，根据Δt＝网格大小/流动速度，确定时间步长。流体计算采用时间平均的N-S方程，描述流场的方程包括质量守恒方程，动量守恒方程，以及湍动能和湍动能耗散率方程如下：