风象台 | GoldGIS 让风场微观选址如此简单

北极星风力发电网讯:风电平价上网时代来临，如何提高风电场地图数据处理和风机排布设计的效率？如何实现在线同步项目设计与项目管理？

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这些问题，已成为平价上网时代下风资源微观选址中亟需解决的掣肘。针对上述问题，小编今天为大家介绍的GoldGIS，也将带来一份不一样的风电场设计体验。

风电平价时代将至，为风电行业带来了更多的新机遇与新挑战。同时，近年来备受关注的内蒙、东北、上海庙等大基地项目，也吸引了诸多业内目光。平价时代下，风电项目普遍存在规划区域广阔、数据格式和质量多变、限制性因素多等掣肘，风电场设计在工具和流程上也存在诸多不便。在此背景下，2019年7月，新疆金风科技股份有限公司（下称“金风科技”）推出了针对风电场前期微观选址软件——GoldGIS。

GoldGIS秉持着针对风电场的地理数据精准定位、灵活处理、高效设计的使用原则，以工程师操作习惯为基础，成为一个集远程协同、个人项目管理的微观选址平台。平台接入了全球谷歌卫星影像、天地图地形、天地图矢量注记及全球SRTM高程的地理数据，同时为用户提供诸多自动化工具，包括：地型图自动校正和外扩、风机自动排布方案、机位点风险识别、坐标系和数据格式无感转换、场区范围SRTM提取、辅助判断机组间距及噪声影响、限制性因素集成展示等。

坐标系融合数据是金矿，标准的数据是金子

风电场前期规划阶段的数据具有明显的来源多样、格式多变、标准不一等特点，这导致了到手资料不仅难以处理更难以统一可视化。GoldGIS根据金风多年风电行业经验不仅将各类数据完美兼容，更是采用独有的坐标系融合设计把我国平面投影坐标和国际通用的WGS84球面坐标融合。数据处理和可视化中所需要的重投影、平移等动作全部自动化并精准显示在地图上，实现了所得即所见；另一方面，上传或者生成的数据都可以以多种格式下载到不同坐标系下的准确坐标，所见即所得，极大提高了工作效率和并降低了操作失误几率。

风匠一键出图？是的！

高昂的地形测绘价格决定了目前风电场设计中能取得的实测地形图面积相当有限，平地项目的测绘资料更是稀缺。而不论是线性WAsP模型、国内更常用的CFD流体模拟、亦或是WRF气象预报模式都对大范围地形数据有要求。为了打破传统费时费力的人工处理流程，GoldGIS风匠功能采取自主研发的图像形态算法和优化后的全国SRTM数据库，配合独有的坐标系融合功能，通过地图自动校正——地图边缘识别——地图外扩三大步骤，自动完成地图外扩。结果一键导出实现了与资源计算软件的无缝衔接。

自动排布工程师决定结果，而我决定过程

兴起的大基地、日益严峻的环保要求、逐渐稀少的可建设用地、平价带来的抢装潮...风电行业对快速迭代风机排布方案提出了越来越高的要求。传统的人工机位排布方案虽然精准可靠，但是其人力消耗相当大。在工程师和研发人员的努力下，各种自动排布算法层出不穷，但是其准确性、时间和算力成本难以平衡，体验尴尬、难以落地。

GoldGIS针对上述问题自主研发的风机自动排布算法，可以满足工程师对风机排布需求，耗时极短，准确度较高。该算法根据场区地形及地势，规避场区限制性区域的同时，通过改进后的果蝇算法进行全局迭代寻优，根据海拔高度排布机位点。该算法还加入了对前后排机组方位角的考量，最小化尾流影响。得到的结果可以配合风险识别功能在GoldGIS平台上快速手动优化，用工程师的经验和智慧为最终的排布“保驾护航”。

风险识别收益带来风险，风险不一定产生收益

窝风、背风区等特殊地形是机组安全运行和发电收益的头号“杀手”之一。目前，国内市场上主要以工程师个人经验和CFD流体推算的湍流来逐机位识别。如今，金风科技资深工程师根据十多年的风资源经验，将经验量化、公式化，形成独有的风险识别算法。该算法标绘出主风向和次主风向上的风险地形，工程师可根据计算结果，辅以高程剖面工具和对项目的个人理解，综合判断机位的可行性来调整和优化机位排布。