省级风能资源信息管理及辅助决策平台研制

0　引言

在全国风电快速发展的大背景下,各大风电企业竞相进驻湖北开发风能资源,湖北省各类风电项目已达150多个,总装机容量达到400多万kW,风电已成迅猛发展之势．但由于历史原因,风电场及风能资源观测数据呈分散状态,缺乏统一管理,更没有省级的风电场和风能资源可视化管理平台,在风电场宏观选址方面主观随意性强,不利于能源主管部门科学决策．

利用知识模型驱动的GIS辅助决策系统(DSS)已在各行各业得到了广泛的应用,如刘盛和等[1]利用GIS空间分析方法实现了土地利用动态变化的空间分析测算模型,杨密[2]基于WebGIS的城市电网规划辅助决策系统的设计与研究,郑朝洪等[3]提出了基于GIS的旅游度假区区位选址分析等．在风电场宏观选址方面,邓院昌等[4]对风电场宏观选址中地形条件的分析与评价进行了研究,周二雄等[5]、陶奕衫等[6]分别对风电场宏观选址的综合决策展开了研究,谢今范等[7]对数值模拟技术在风电场宏观选址中的应用进行了深入研究,而将GIS空间分析技术用于省级风能资源信息管理并开发出系统的却不多见．

针对上述问题,本文基于GIS技术建立了湖北省风能资源信息管理及辅助决策平台,实现了对风电项目的动态跟踪管理,并对测风数据、发电量数据及历史数据进行综合管理．在此基础上,分析和筛选对风场选址影响较大的因子并赋予不同的权重,然后结合高分辨率的地理高程数据和遥感影像数据进行空间分析,计算所选风场推荐开发的等级指数并生成选址报告,为政府科学决策提供技术支撑．

在诸项推进“一带一路”倡议的金融组织制度中，最为引人瞩目的就是亚投行的设置。亚投行是政府间性质的区域多边开发机构，通过搭建一个高水平的合作平台，让沿线各国充分利用各种杠杆工具撬动大量的涌入资金，从而为基础建设提供源源不断的金融支持。对世界而言，亚投行补充和完善了全球融资体系，对以国际货币基金组织和世界银行为主导的国际金融格局提出挑战，是完善全球金融体系和变革金融治理结构的推动力[20]。

1　系统设计

1.1　数据准备

平台中需要大量的GIS数据,如湖北省的行政区划、水系、道路、保护区、景点、矿藏、文物、居民区、高分辨率的高程数据(DEM)和影像数据等基础地理信息资料.全省影像数据使用空间分辨为16 m的数据,由于随州市和利川市两地风能资源较好,所以使用了更高分辨率的影像数据．另外还包括全省风电场的坐标及边界,全省的风能资源数值模拟数据等内容．采用不同的图层对这些数据进行分类管理,各类GIS数据如表1所示,类型SHP为基于文件方式存储的GIS文件,DEM为数字高程模型文件,BIN为采用二进制存储的影像文件.

该平台能够对全省风能资源项目的建设进度进行动态跟踪和管理,省级能源主管部门可通过系统查看全省风资源的分布、风电场的建设进度、已建成风电场的运行情况,也可以按企业和区域进行组合查询,生成各类统计图表,对数据进行综合分析与统计，进行风电场的辅助选址等．

 

表1　GIS数据

 

Table 1　GIS data

  

名称类型分辨率/m说明行政区划SHP500市、县、乡名称及边界DEM数据DEM90全省影像数据1BIN2.5随州、利川影像数据2BIN16全省水系SHP500河流、湖泊、水库道路SHP500高速、国道、乡道风电场坐标及边界数值模拟数据70全省

除了GIS数据外,系统中还需要对一些多源数据进行融合管理,主要有风场的基本信息(项目名称、开发企业、拐点坐标、核准文号、当前状态、装机容量、建成投产时间等)及投产运行的风电场实时发电功率数据、勘测选址和运行保障的测风塔数据、国家站与区域自动站实时数据、风能评估报告等．将这些数据进行数据库的规范化设计后进行统一存储和管理．

1.2　网络结构图

网站服务器、数据库服务器、GIS服务器和文件服务器(FTP服务器)部署于湖北省气象服务中心,系统中所需要的数据从分布于全省的各个风电场、测风塔进行实时采集,此外,还要与省能源主管部门和企业用户进行联接,各部门之间采用互联网进行互联．FTP服务器接受来自全省各风电场的实时数据的上传,授予权限的用户使用硬件加密狗和密码方式对系统进行访问．系统的网络拓扑结构如图1所示．

  

图1　网络结构Fig.1　Network architecture

1.3　系统功能设计

管理平台分为数据采集和业务管理系统2大部分,数据采集子系统使用C/S结构,业务管理子系统采用B/S结构.业务子系统共分为5个功能模块,分别为风电场和测风塔的基本信息管理、实时数据监控、资源查询、辅助决策及系统配置5大功能模块,如图2所示．GIS平台使用MapGIS 10.0,数据库使用SQL SERVER2008 R2．

2　风电场辅助选址

风电场辅助选址是本平台的一项重要的功能,风电场的选址需要对大量的地理数据进行收集、分析、整理.传统的选址方法枯燥乏味,空间分析效率低下,缺乏直观性.GIS空间分析使用各种技术手段对空间数据进行处理变换,以抽取出隐含于各空间实体中的某些关系,并采用文字和图形方式进行直接表达,为各种决策应用提供合理、科学的技术支持[8]．

观察组48例中，痊愈15例，显效20例，有效10例，无效3例，总有效率为93.75%；对照组48例中，痊愈11例，显效15例，有效12例，无效10例，总有效率为79.16%，观察组明显优于对照组，两组效果比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。

风电场辅助选址需要多源数据进行整合和分析,挖掘出有价值的信息.空间分析包含确定地理数据特征类型．GIS空间关系通常是用连通性、方向性、邻接性、密闭度来描述的[9-10]．

3．姚振宗(1842—1906)《隋书经籍志考证》引冯氏《诗纪》：“……今存秋胡行七首，忧愤诗一首，赠秀才入军十九首，酒会诗七首，杂诗一首，答二郭三首，与阮德如一首，游仙诗一首，述志诗二首，六言十首，思亲诗一首(以上凡53首，《百三家集》作54首。)又嵇喜答嵇康四首，郭遐周赠嵇康三首，郭遐叔赠五首，阮德如答二首。”(合前，正符宋本68首之数，其相传本集所有之数如此也)

[5]　周二雄,李凤婷,朱贺,等.风电场宏观选址综合决策的研究[J].太阳能学报,2015,36(6):1448-1452

2.1　风电场选址影响因子分析

1)风能资源条件．风电场选址时,所选区域的风能资源是最重要的影响因子．系统充分考虑风能资源的可开发条件,综合分析周边50 km内的测风塔的长年代平均风速、长年代平均风功率密度,参考周边国家站及区域站的常年平均风速结果,结合70 m高度的1 km分辨率模拟年平均风功率密度和风速,然后通过GIS的专题统计功能分析区域的历年风速．

  

图2　系统功能模块Fig.2　System function modules

2)土地利用类型．对土地利用类型进行分类,按照风电场选址的特点,可将土地利用类型分为沙裸地、草地、耕地、风电场、林地、集中居民点、河流/水库、自然保护区、风景名胜区、军事敏感区和文物保护区、压矿区等．然后再分为有利于和不利于风电场开发两类,如沙裸地比较适合开发,草地较适宜开发,而耕地、居民点、军事敏感区、自然保护区等则不利于开发,如与已建风电场重叠也不适合开发[3]．

3)地形地貌．地形地貌条件是另外一个重要的影响因子．过陡的坡面会带来道路和场地平整工程和大量的土方工作,也不适于风机吊装作业等,一般认为地形起伏度小于300 m,坡度小于10°较适合风电场的开发[4]．

4)场地的可进入性(交通运输条件)．风电场的建设涉及到叶片、塔筒等设备的运输和安装,对场址的交通运输条件要求较高.基于选择的场址距离最近的交通主干道的距离进行计算,如国道、省道、高速公路等,采用MapGIS的Distance Analyse进行距离分析．

5)基础设施条件．风电场发电后需要就近并网输出,附近有升压站的场址是值得选择的,可以减少升压站建设的时间和财力成本.一般来说,升压站越远,建设成本就会越高,所以采用MapGIS的Distance Analyse进行距离分析．

参考文献References

2.2　辅助选址报告

对于给出的待选风场拐点坐标,使用MapGIS的空间置叠分析功能,判断与已开发风电场区域是否重叠及重叠面积,计算所选区域的占地面积,通过空间综合分析得出包含风能资源条件、地形地貌、土地利用类型、交通运输条件、基础设施条件等影响因子的选址报告,如表3所示,再结合专家知识库判定场地的可开发性．

 

表2　所选场址推荐开发等级

 

Table 2　Recommended development levels of the chosen site

  

开发等级说明推荐开发指数阈值(Rc)A非常适合开发8≤RcB较适合开发7≤Rc<8C一般适合开发6≤Rc<7D不适合开发Rc<6

3　系统应用

从以上学生对各项英语技能的自我评价和学习难度评价的均值可以看出，即使过了大学英语四级考试，学生对自身的英语能力评价偏低，认为英语偏难，两者的各项均值均未达到一般水平（3）。这表明学生在英语学习上信心不足，学习能力上还存有很大的差距，从而从客观上说明开设英语后续课程的必要性、重要性与紧迫性。从小学起，经过了长达12年甚至更久的英语学习，学生如此低地评价自己的英语能力，这值得所有英语教师和相关研究者深思反省目前的英语教育现状。

这些大量的基础数据结合GIS空间分析技术,生成风电场的辅助选址分析报告,如给定某待选风场的坐标串,系统自动计算得到所选区域的地形地貌数据和图示,地形起伏<300 m,坡度<10°,如图3所示;70 m高度的1 km分辨率的模拟年平均风速范围为5.31～6.05 m/s,风功率密度范围为191.2～233.03 W/m2,分别如图4和图5所示．通过综合分析场址的可入性(交通条件)、土地利用类型等其他影响因子,系统判定所选场址推荐开发等级为B,即较适合开发．但在实际开发过程中,还需要结合专家经验进行综合判定,弥补GIS系统在模型分析方面能力的不足．

 

表3　辅助选址报告

 

Table 3　Assisstant site-choosing report

  

拐点坐标经纬度坐标串(每组以分号分隔)开发面积/km2是否重叠是/否重叠风场名称风场名重叠面积/km2地形地貌地形起伏/m,坡度/(°)基础设施距最近并网接入点距离/km土地利用类型适合开发类型:沙裸地、草地、林地等不适合开发类型:耕地、风电场、集中居民点、河流/水库、自然保护区、风景名胜区、军事敏感区、文物保护区、压矿区等风能资源状况周边50km测风塔状况塔号经纬度长年平均风速/(m/s)长年平均风功率密度/(W/m2)距离/km塔号1????︙︙︙︙︙周边50km内国家站及区域站状况站号站名经纬度海拔常年风速/(m/s)去年风速/(m/s)距离/km站号1站名1?????︙︙︙︙︙︙︙70m高度数值模拟结果风速/(m/s)风速范围风功率密度/(W/m2)风功率密度范围交通类别最短距离/km最远距离/km最小方位/(°)最大方位/(°)乡道/省道/国道/高速????推荐开发指数A/B/C/D

  

图3　所选场址地形地貌 Fig.3　Topographic features of the chosen site

  

图4　70 m高度风速分布(m/s) Fig.4　Wind speed distribution at 70 m height(m/s)

  

图5　70 m高度风功率密度分布(W/m2) Fig.5　Wind power densities distribution at 70 m height (W/m2)

4　结论

YANG Mi.Design and research of assistant decision system for urban power network planning based on WebGIS[M].Chongqing:College of Automation,Chongqing University,2010

根据各个影响因子设置权重值,通过GIS进行分析计算,最后得出一个所选场址的推荐开发指数Rc∈[1,10],将指数分为A、B、C、D 4个等级[8],如表2所示．

[1]　刘盛和,何书金.土地利用动态变化的空间分析测算模型[J].自然资源学报,2002,17(5):533-539

教师与学生面对面组织的活动：教师首先介绍本节课程的教学内容和教学目标，然后对学生自主学习过程中产生的共性疑难问题进行讲解。接下来，按照难易程度逐个实施教师预先设计好的课堂教学活动。对于只需要识记的概念性知识点，教师直接组织学生完成作业，对完成作业有困难的学生可以进行一对一辅导。对于需要理解和应用的知识点，教师可归纳出几个关键性问题，组织学生进行小组讨论，小组讨论结束后由小组代表发言，进行关键问题解决方案的成果汇报，教师对学生汇报中存在的问题进行讲解。

LIU Shenghe,HE Shujin.A spatial analysis model for measuring the rate of land use change[J].Journal of Natural Resources,2002,17(5):533-539

[2]　杨密.基于WebGIS的城市电网规划辅助决策系统的设计与研究[D].重庆:重庆大学自动化学院,2010

本文对建设省级风能资源信息管理系统的数据准备、系统方案设计、系统功能设计、风电场选址的重要影响因子分析和风场推荐开发等级指标、风电场辅助选址决策报告设计等方面进行了尝试和探讨．通过系统使用和实例验证,平台能够较好地满足湖北省风能资源信息管理及辅助决策的需要,同时也为其他省份风能资源信息管理与辅助决策平台建设提供了思路和解决办法．

[3]　郑朝洪,陈文成.基于GIS的旅游度假区区位选址分析[J].测绘科学,2010,35(2):180-182

ZHENG Chaohong,CHEN Wencheng.Choosing sites for developing resorts[J].Science of Surveying and Mapping,2010,35(2):180-182

对于小学阶段的学生而言，他们有着很强的模仿能力，因此，在小学体育教学中，一个重要的教学方法便是通过模仿情景的创设，来提升体育教学质量。具体而言，教师可以借助自身动作示范、优秀学生动作示范以及利用多媒体技术播放动作视频等多种形式，来为学生创设一种模仿情景，进而，让学生在模仿情景之中相互探讨、相互示范，逐渐达到掌握动作要领的目的。而我们作为教师，应当意识到模仿作为一种基础性的学习行为，对于学生在体育课堂的学习有很强的帮助作用，因此在体育教学中，要充分重视模仿情景的创设，只有这样，才能最大效益地提升教学质量。

DENG Yuanchang,YU Zhi,ZHONG Quanwei.Analysis and evaluation on topographic condition for macroscope choice of a wind farm location[J].East China Electric Power,2010,38(8):1244-1247

在1917年法国皮卡第的一场战斗中，德军突破了防线，直接冲入了英法联军的阵地，正在挖战壕的华工们猝不及防，他们只得用铁锹、镐头与德国兵肉搏，当英法联军赶到时，大部分华工已战死。

[4]　邓院昌,余志,钟权伟.风电场宏观选址中地形条件的分析与评价[J].华东电力,2010,38(8):1244-1247

本研究旨在探讨喉源性咳嗽患者的局部病理改变与中医辨证的相关性，以期为临床上采用中医治疗喉源性咳嗽提供有力的借鉴和帮助，为此，针对2015年1月～2017年1月期间广西中医学院第一附属医院耳鼻咽喉科门诊收治的600例喉源性咳嗽患者进行研究分析，现报道如下。

所有工业以太网组织都提供了模型，用来描述现有工厂如何与基于TSN的新设备协同工作。现有工业网络的接口由网关（Sercos）、带耦合器（EtherCAT）或没有任何特殊硬件（PROFINET RT）的接口组成。特别是PROFINET和EtherNet/IP计划将其完整协议作为第2层用于TSN。这使得逐步过渡到TSN成为可能。总之，TSN将在新装置中随处可见，并逐渐以岛或区段的形式导入至现有装置中。

张无忌再也忍耐不住，从雪橇中一跃而起，拦在静玄身前，叫道：“且住！”静玄一怔，退了一步。张无忌大声道：“这般残忍凶狠，你不惭愧么？”

ZHOU Erxiong,LI Fengting,ZHU He,et al.Research on comprehensive decision-making of wind farm macro-siting[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2015,36(6):1448-1452

[6]　陶奕衫,闫广新,王建军,等.风电场宏观选址综合决策方法的研究[J].四川电力技术,2014,37(2):27-30

肖家山金矿勘查工作以达到详查评价要求，地表工程间距一般为40 m，部分地段加密至20 m。深部工程勘探线间距为80 m，部分地段为40 m；沿倾向钻探间距为60 m。基本查明了主要矿体的规模、形态和分布情况。表1中所列矿体规模数据基本能代表最低工业品位为1.20 g/t时矿床的金资源量（占矿区资源总量92%），以其进行的相关统计分析结果虽然不能完善地反映所有成矿过程，但完全能反映成矿过程中资源量生长的数量关系或规律。

TAO Yishan,YAN Guangxin,WANG Jianjun,et al.Research on comprehensive decision-making methods for macroscopic choice of a wind farm location[J].Sichuan Electric Power Technology,2014,37(2):27-30

[7]　谢今范,王玉昆,张亮,等.数值模拟技术在风电场宏观选址中的应用[J].气象与环境学报,2013,29(5):148-153

XIE Jinfan,WANG Yukun,ZHANG Liang,et al.The application of numerical simulation technique to macro-siting of wind farm[J].Journal of Meteorology and Environment,2013,29(5):148-153

[8]　刘耀林.从空间分析到空间决策的思考[J].武汉大学学报(信息科学版),2007,32(11):1050-1054

LIU Yaolin.Thinking from spatial analysis to spatial decision-making[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2007,32(11):1050-1054

[9]　朱欣娟,石美红,薛惠锋,等.基于GIS的空间分析及其发展研究[J].计算机工程与应用,2002,38(18):62-63

ZHU Xinjuan,SHI Meihong,XUE Huifeng,et al.Research of GIS-based spatial analysis and its development[J].Computer Engineering and Applications,2002,38(18):62-63

[10]　朱会义,何书金,张明.土地利用变化研究中的GIS空间分析方法及其应用[J].地理科学进展,2001,20(2):104-110

ZHU Huiyi,HE Shujin,ZHANG Ming.GIS spatial analysis and its application in the research of land use change[J].Progress in Geography,2001,20(2):104-110