這些“奇經(jīng)八脈”遍布風電場。如何疏通復雜的脈絡，為風場這個“生命體”建立更好更安全的保障，新疆金風科技股份有限公司（下稱“金風科技”）一直在探索。本期小編將帶大家走近疏通風電場脈絡的關(guān)鍵技術(shù)——地理信息技術(shù)（GIS）。

 

↑地理信息技術(shù)航空攝影測量應用

 

　　鑒于風電場的工程屬性，地理信息技術(shù)的應用貫穿于風電場全生命周期，包括宏觀選址、測風塔代表性分析、微觀選址、道路踏勘、工程設計監(jiān)管、后運維服務等多項環(huán)節(jié)。

 

　　總體來說，金風科技通過分析全國高精度地表植被信息、不同級別路網(wǎng)信息、居民地信息、自然保護區(qū)、經(jīng)過填補處理的SRTM地形數(shù)據(jù)（填補了因為氣象地理條件導致的數(shù)據(jù)缺失）。應用AI人工地表識別、無人機三維建模、時空大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、三維動態(tài)模擬仿真，實現(xiàn)了百GB級地理場景快速可視化、TB級別空間數(shù)據(jù)管理及分析。

 

　　下面小編將從將從幾個典型的應用方面說明GIS技術(shù)的價值實現(xiàn)。

 

 

　　GIS技術(shù)在風電場宏觀選址（分散式項目規(guī)劃）的應用，一是通過數(shù)字高程數(shù)據(jù)精確、迅速的提取地形、坡度、工程地質(zhì)等數(shù)據(jù)；二是通過各種政府專題圖數(shù)字化提取出電網(wǎng)接入、土地規(guī)劃、保護區(qū)等數(shù)據(jù)。

 

　　以青海省某市分散式風電場的宏觀選址為例，拋棄冗繁的數(shù)據(jù)搜索過程，引進GIS技術(shù)手段，將需要的數(shù)據(jù)和資料矢量化，同時把風資源分布數(shù)據(jù)、地形圖、土地利用現(xiàn)狀、交通、地形、遙感航片等數(shù)據(jù)進行空間疊加分析?；贕IS平臺，對目標縣進行宏觀選址分析，提取資源狀況優(yōu)、施工條件好、道路和電網(wǎng)條件良好的地區(qū)進行優(yōu)先開發(fā)；對風資源較好，其他條件不好的地區(qū)保留以期后續(xù)開發(fā)?？傮w上依靠精細化的地理信息數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，完成了基于地理信息大數(shù)據(jù)空間分析的宏觀選址。此外，對于確定開發(fā)的場址區(qū)域，GIS還可以依據(jù)特有的地形特征和數(shù)據(jù)分析，自動推薦初步的機位點排布方案，計算風電場整體投資收益率。

 

　　傳統(tǒng)方式從前期現(xiàn)場考察、資源圈定到與國土局等相關(guān)部門的信息核實、確定具體位置，需要至少35天；現(xiàn)在有了GIS技術(shù)的支持，金風科技完成這些工作僅需要5天時間，既避免了以前僅靠經(jīng)驗的“盲人摸象”模式，又改變了以往宏觀選址的無目的性、耗時長、精度低、結(jié)論不明確的缺點，減少工作時間，提高了選址精度。

 

↑基于GIS平臺的青海省某市宏觀選址

 

↑基于某區(qū)域的分散式項目人工智能識別規(guī)劃

 

 

　　GIS在微觀選址工作方面的改進，主要體現(xiàn)在其對于地形矯正處理分析，一般而言，受限于氣象條件、地表形態(tài)等限制，現(xiàn)有的類SRTM地圖存在數(shù)據(jù)失真的情況，GIS通過對地形的自動化糾偏、填補，提高在風電場在流體仿真模型方面精度。

 

　　以湖北某項目為例，復雜山地地形，存在經(jīng)驗上可判斷的風險但無法表現(xiàn)在流體模型上，因融資方對項目風險關(guān)注度高該項目停滯了兩個月余，使用填補之后的地圖數(shù)據(jù)完成了對項目對風、峽口加速、渦風區(qū)域的精準定位，對風險點位、測風塔代表性進行有效可視化的評估。同時運用無人機航拍技術(shù)、風速預測、GIS空間疊加分析等避免了人工作業(yè)偏差，降低項目風險。

 

↑基于地理環(huán)境要素的測風塔代表性評估

 

 

　　和微觀選址階段的模型仿真相仿，道路設計階段主要依靠三維建模技術(shù)：利用無人航拍技術(shù)進行三維工程仿真、三維設計等。其主要核心技術(shù)有無人機/GIS地形建模，金風科技現(xiàn)階段擁有中國地區(qū)大部分的無人機機型，且實現(xiàn)了無人機數(shù)據(jù)云處理技術(shù)；同時實現(xiàn)地形三維結(jié)果顯示，GB級別全真實超廣地形地貌三維顯示技術(shù)等?？煽焖賹崿F(xiàn)風電場內(nèi)道路設計規(guī)劃、工程量評估、風機自動排布。以某5萬丘陵項目為例，可將常規(guī)（場內(nèi)外）道路設計的工作縮短至原來的40%，提高工作效率的同時，還可對大部件到風機點位進行全程模擬，提前預知風險。

 

↑集電線路數(shù)字化排塔

 

↑集電線路二維施工圖設計

 

 

　　隨著國家能源局《2018年度風電建設管理有關(guān)要求通知》中相關(guān)內(nèi)容進一步落實，競價核準對風電場風資源評估精度提出了更高要求。同時，分散式項目的開展也在環(huán)境友好性、并網(wǎng)穩(wěn)定性方面的產(chǎn)生了眾多挑戰(zhàn)。

 

　　金風科技在不斷研發(fā)提高直驅(qū)機組并網(wǎng)性能的同時，全面使用WRF虛擬測風塔技術(shù)、雷達測風手段，彌補分散式風電場測風方面的不足；依靠GIS數(shù)據(jù)開展的智能道路規(guī)劃、線路設計技術(shù)，為包括分散式在內(nèi)的風電場建設疏通脈絡；與此同時，金風科技將地理信息與BIM的結(jié)合，實現(xiàn)少人值守/無人值守升壓站，也在分散式運維過程中大顯身手。結(jié)合GIS景觀透視+AI技術(shù)，在設計階段全程仿真運行風電場在噪聲、生態(tài)方面的影響，消除投資者后顧之憂。

 

↑典型地物目標空間文理樣本及特征庫

 

　　具體來說，GIS和AI人工智能技術(shù)的結(jié)合，可快速準確實現(xiàn)高分數(shù)據(jù)和無人機航拍數(shù)據(jù)的地物識別?，F(xiàn)階段由于高分辨數(shù)據(jù)精度較高，因此像元較為細碎，同時地物的光譜信息復雜，造成地物識別困難。

 

　　金風科技以典型高分辨率遙感影像目標機器樣本庫與特征庫建設為基礎，開發(fā)了面向道路、房屋、水域等敏感區(qū)的檢測與識別，可快速實現(xiàn)地物識別，其識別準確率高達85%左右，時間節(jié)省60%左右。從無人機航拍到地物識別的自動化流程，提升了自動化水平和工作效率，為后續(xù)數(shù)字化風電場的自動識別奠定了技術(shù)基礎。

 

　　風能的未來發(fā)展離不開現(xiàn)代化的技術(shù)，“3S”（GIS地理信息、RS遙感、GPS全球定位）技術(shù)的發(fā)展為風能的開發(fā)利用提供了新的快速、有效的解決方案。

 

↑實時線路規(guī)劃動圖

 

　　金風科技追本溯源，利用互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+AI人工智能的思維，通過3D建模、人工智能、遙感技術(shù)、無人機航拍技術(shù)，為風電場開發(fā)和利用提供精確的數(shù)據(jù)源，并利用GIS技術(shù)，實現(xiàn)風電場快速、準確、高效的運轉(zhuǎn)和評估，迎接分散式和競價核準的挑戰(zhàn)。