EM的覆盖范围为北炜83°到南炜83°之间的所有陆 地区域，覆盖率为99%，空间分辨率为1弧度秒（约30m)。获取以下范围的ASTER⑶EM海 拔高程数据：中心为步骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的几何中心位置，大地坐标
[X5, Y5]，边长为80- 120km之间的正方形。
[0036] 步骤四，获取GlobeLand30地表覆盖数据，制作第一重嵌套的30m分辨率地表粗 糙度数据。GlobeLand30是中国国家基础地理信息中心制作的全球首套30m分辨率地表覆 盖产品，具有2000和2010两个基准年产品，本方法选用2010年产品。GlobeLand30覆盖 范围包括南炜80° -北炜80°的陆地，地表覆盖类型包括耕地、森林、水体、人造地表等10 类。获取以下范围的GlobeLand30地表覆盖数据：中心为步骤一建立的虚拟测风塔位置所 在的网格的几何中心位置，大地坐标[X5，Y5]，边长为80- 120km之间的正方形。利用表1 的GlobeLand30地表覆盖分类与地表粗糙度的对应关系，将获取的GlobeLand30地表覆盖 数据对应转化为30m分辨率地表粗糙度数据。
[0037] 表1 GlobeLand30地表覆盖分类与地表粗糙度的对应关系
[0040] 步骤五，开展第一重嵌套，模拟步骤一的虚拟测风塔的风速风向序列。采用计算流 体力学软件Meteodyn WT (简称"WT"），载入步骤二的4组MERRA再分析气象数据，步骤三 的ASTER GDEM海拔高程数据，以及步骤五的30m分辨率地表粗糙度数据作为边界条件，计 算网格设置如下：最小水平分辨率为lkm，最小垂直分辨率为20m，水平扩展系数为1. 1，垂 直扩展系数为1. 2,垂直参数为0. 7。完成16风向扇区的定向计算后，经由4组MERRA数据 地面50m高度的最近30年的风速风向序列：[U1、D1]、[U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]，分别外 推模拟，得到4组虚拟测风塔70-100m高度的同期风速风向序列：[U10、DIO]、[U20、D20]、 [U30、D30]、[U40、D40]。按下列公式计算加权平均后的虚拟测风塔的风速风向序列[U0、 DO]，即为所需数据：
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[0043] 步骤六，获取第二重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据及30m分辨率地表粗糙度数 据。按步骤三、四的方法获取风电场场址范围的ASTER⑶EM海拔高程数据，GlobeLand30地 表覆盖数据，制作出30m分辨率地表粗糙度数据。
[0044] 步骤七，开展第二重嵌套，模拟风电场风速分布。采用WT软件载入步骤六的虚拟 测风塔的风速风向序列，以及步骤六的ASTER GDEM海拔高程数据，30m分辨率地表粗糙度 数据作为边界条件，计算网格设置如下：最小水平分辨率为30m，最小垂直分辨率为4m，水 平扩展系数为1. 1，垂直扩展系数为1. 2,垂直参数为0. 7。完成16风向扇区的定向计算后， 经由虚拟测风塔的风速风向序列[U0、D0]，外推模拟得到风电内空间任一点的风流数据，进 而绘制出风电场30-IOOm分辨率风速分布图。
[0045] 以下为本发明的一个具体实施例：
[0046] 步骤一，在云南省临沧市云县大团山风电场内建立一座虚拟测风塔，编号为M1，大 地坐标为[633658,2676940] (WGS84坐标系，带号47)，塔高70m。
[0047] 步骤二，虚拟测风塔Ml所在的网格的四角格点A、B、C、D的大地坐标分别为 [601520, 2709953]、[669109, 2710607]、[669772, 2655232]、[601918, 2654589] (WGS84 坐标 系，带号47)，与虚拟测风塔Ml的水平距离分别为46. 1、48. 9、42. 1、38. 8km)，四角格点A、B、 C、D和虚拟测风塔Ml的位置见图2所示。获取4组MERRA数据的地面50m高度的1985- 2015年共30年的风速风向序列，逐月平均风速见图3。
[0048] 步骤三、步骤四，分别获取中心为大地坐标[635195,2681464] (WGS84坐标系，带 号47)，边长为IOOkm的正方形范围的ASTER⑶EM海拔高程数据（图4)、GlobeLand30地 表覆盖数据，并制作出30m分辨率地表粗糙度数据（图5)。
[0049] 步骤五，开展第一重嵌套，模拟得到虚拟测风塔Ml的70m高度的同期风速风向序 列，逐月平均风速见图6。
[0050] 步骤六，获取第二重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据（图7)及30m分辨率地表 粗糙度数据（图8)。
[0051] 步骤七，开展第二重嵌套，模拟得到大团山风电场70m高度的风速分布图（图9)。
【主权项】
1. 一种双重嵌套模拟风电场风速分布的方法，包括以下步骤： 步骤一，建立虚拟测风塔：在风电场内选择在场址内选取处点位，作为虚拟测风塔的位 置，并定义大地坐标为[xo, YO]; 步骤二，获取第一重嵌套的MERRA再分析气象数据。数据覆盖了全球的陆地区域以及 离岸50km以内的近海区域，水平方向上网格划分为2/3经度X 1/2炜度（约70kmX 50km)， 垂直方向上分为72层。选取步骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的四角格点位置，大 地坐标分别为[XI，Yl]、[X2, Y2]、[X3, Y3]、[X4, Y4]，与虚拟测风塔的水平距离分别为S1、 S2、S3、S4的MERRA数据，获取地面50-100m之间高度的最近20年以上的风速风向序列，一 共得到4组MERRA再分析气象数据：[U1、D1]、[U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]，其中U为风速、 D为风向； 步骤三，获取第一重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据；获取以下范围的ASTER⑶EM海 拔高程数据：中心为步骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的几何中心位置，大地坐标 为[X5, Y5]，边长为80- 120km之间的正方形； 步骤四，获取GlobeLand30地表覆盖数据，制作第一重嵌套的30m分辨率地表粗糙度数 据；获取的GlobeLand30地表覆盖数据范围为：中心为步骤一建立的虚拟测风塔位置所在 的网格的几何中心，大地坐标[X5，Y5]，边长为80- 120km之间的正方形，利用GlobeLand30 地表覆盖分类与地表粗糙度的对应关系，将获取的GlobeLand30地表覆盖数据对应转化为 30m分辨率地表粗糙度数据； 步骤五，开展第一重嵌套，模拟步骤一的虚拟测风塔的风速风向序列，采用计算流体 力学软件Meteodyn WT (简称"WT"），载入步骤二的4组MERRA再分析气象数据，步骤三的 ASTER GDEM海拔高程数据，以及步骤四的30m分辨率地表粗糙度数据作为边界条件，计算 网格设置如下：最小水平分辨率为lkm，最小垂直分辨率为20m，水平扩展系数为1. 1，垂直 扩展系数为1. 2,垂直参数为0. 7,完成16风向扇区的定向计算后，经由4组MERRA数据地面 50m高度的最近30年的风速风向序列：[U1、D1]、[U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]，分别外推模 拟，得到4组虚拟测风塔70-100m高度的同期风速风向序列：[U10、D10]、[U20、D20]、[U30、 D30]、[U40、D40];按下列公式计算加权平均后的虚拟测风塔的风速风向序列[U0、D0]，即 为所需数据：步骤六，获取第二重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据及30m分辨率地表粗糙度数据： 按步骤三、四的方法获取风电场场址范围的ASTER⑶EM海拔高程数据，GlobeLand30地表 覆盖数据，制作出30m分辨率地表粗糙度数据； 步骤七，开展第二重嵌套，模拟风电场风速分布：采用WT软件载入步骤六的虚拟测风 塔的风速风向序列，以及步骤六的ASTER GDEM海拔高程数据，30m分辨率地表粗糙度数据 作为边界条件，计算网格设置如下：最小水平分辨率为30m，最小垂直分辨率为4m，水平扩 展系数为1. 1，垂直扩展系数为1. 2,垂直参数为0. 7 ;完成16风向扇区的定向计算后，经由 虚拟测风塔的风速风向序列[UO、DO]，外推模拟得到风电内空间任一点的风流数据，进而绘 制出风电场30-100m分辨率风速分布图，完成双重嵌套风电场风速分布的模拟。2.根据权利要求1所述的双重嵌套模拟风电场风速分布的方法，其特征在于：虚拟测 风塔选址为风电场内场址中心附近、地形条件和地貌类型与场址50%以上地区相似的一处 点位，塔高为70-100m。
【专利摘要】一种双重嵌套模拟风电场风速分布的方法，包括建立虚拟测风塔、获取第一重嵌套的MERRA再分析气象数据、获取第一重嵌套的ASTER？GDEM海拔高程数据、获取GlobeLand30地表覆盖数据、开展第一重嵌套、获取第二重嵌套的ASTER？GDEM海拔高程数据及30m分辨率地表粗糙度数据、开展第二重嵌套，模拟风电场风速分布。本发明直接使用MERRA再分析气象数据，不需设立测风塔，节省立塔成本及观测时间；直接使用ASTER？GDEM海拔高程数据、GlobeLand30地表覆盖数据制作30m分辨率地表粗糙度数据，不需现场踏勘、仪器测绘、计算机处理等获取场址的海拔高程、地表粗糙度资料，提高效率。
【IPC分类】G06Q50/06
【公开号】CN105184667
【申请号】CN201510522378
【发明人】张双益
【申请人】中国长江三峡集团公司
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年8月24日