首页> 中文学位 >近岸海洋风能的星载SAR遥感技术及应用研究
【6h】

近岸海洋风能的星载SAR遥感技术及应用研究

代理获取

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状与发展趋势

1.3 主要研究内容及论文组织结构

2 海面风场SAR遥感技术

2.1 引言

2.2 海面风场SAR遥感原理

2.3 SAR数据产品的校准和预处理

2.4 SAR海面风场反演方法

2.5 小结

3 基于SAR的海洋风能资源计算方法研究

3.1 引言

3.2 风能资源的描述方法

3.3 风速概率分布及其参数估计法

3.4 风能的计算方法

3.5 近海面层风速廓线

3.6 基于SAR的海洋风能资源计算方法

3.7 小结

4 研究海域和数据

4.1 研究海域概况

4.2 遥感数据

4.3 数值模拟风场数据

4.4 现场观测风场数据

5 SAR风场反演影响因素研究

5.1 引言

5.2 浙江沿海SAR风场反演影响因素研究

5.3 浙江沿海沿岸上升流的影响与修正

5.4 小结

6 浙江沿海SAR风场反演

6.1 引言

6.2 SAR风场反演

6.3 反演结果验证

6.4 小结

7 基于SAR的浙江沿海风能评估

7.1 引言

7.2 浙江沿海气候特点

7.3 浙江沿海风能资源宏观评估

7.4 浙江沿海风能资源微观评估

7.5 结果验证对比

7.6 小结

8 总结与展望

8.1 全文总结

8.2 主要创新点

8.3 工作展望

参考文献

附录A:近岸海洋风能SAR遥感软件系统

致谢

展开▼

摘要

海上风电场的开发迫切需要对海上风能资源进行准确评估,传统评估方法无法获取海上高空间覆盖密度的风场资料,而利用数值模拟技术的海上风能资源评估方法,其精度和分辨率都较低。随着卫星遥感技术的发展,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)为近海风能资源评估提供了新的技术手段。本文对星载SAR的近岸海洋风能遥感技术进行了研究。研究过程利用2005年~2011年443景ENVISAT ASAR影像反演了浙江沿海长时间序列高分辨率、高精度的海面10m高度处风场数据。基于所得到的风场数据对浙江沿海风能资源进行了评估,并对该海域的风能资源的宏观分布和微观分布特征进行了研究。
  为提取浙江沿海高精度风速数据,针对研究海域,对影响ENVISAT ASAR风场反演的主要因素进行了研究,并建立了处理方法。特别是为减少浙江沿海夏季盛行的沿岸上升流对ASAR风场反演的影响,结合高分辨率数值模式风场数据提出了一种风速修正方法,修正了上升流海区被低估的风速,该方法提高了上升流海区SAR风速反演精度。
  对国际上CMOD4、CMOD5和CMOD-IFR2三种常用的SAR风场反演模式以及极化率模型进行了深入研究,并根据与浮标测量风速数据的比对结果,最终选用CMOD4风场反演模式来提取浙江沿海海面风场。利用测风塔和气象浮标观测的风场数据对ENVISAT ASAR反演风场数据进行对比验证,与测风塔观测风速对比结果中均方根误差为1.42m/s,与气象浮标观测风速对比结果中均方根误差为0.89m/s。结果表明,EVISAT ASAR提取的浙江沿海风速资料具有较高精度,可作为浙江沿海风能资源评估的高精度、高分辨率风速资料。
  基于所提取的浙江沿海高分辨率的风速数据对浙江沿海风能资源进行了评估,并对该海域的风能资源分布特征进行了研究,得到以下主要结论:
  (1)空间地理分布特征:浙江沿海风能资源极为丰富。在浙江沿海海面10m高度处年平均风速在5m/s~10m/s的范围,近岸海域50km范围内年平均风能密度达到100W/m2~300W/m2。在浙江南部海域风能资源最为丰富,其年平均风能密度最大可达500W/m2。总体来说,从近岸到远离海岸线的海域风能密度整体呈现梯度变化的趋势,由东向西呈递减趋势,浙江沿海岛屿也是其风能资源最为丰富地区之一。
  (2)时间(季节变化)分布特征:浙江沿海风能资源在季节变化上呈现为“秋冬季大,春夏季小”。在春夏季节浙江近岸海域50km内的平均风能密度在100W/m2~200W/m2的范围,而在秋冬季节,近岸海域50km范围内的平均风能密度达到200W/m2~300W/m2。
  (3)空间垂直分布特征:采用近地面层指数规律风廓线将ENVISAT ASAR反演得到的海面10m高度的风速换算到海面70m高,研究分析得到浙江沿海70m高度的风能资源更为丰富,在近岸海域的年平均风速达到6m/s~11m/s,年平均风能密度为200W/m2~800W/m2。
  (4)本文基于ENVISAT ASAR影像对浙江沿海风能资源评估结果与基于浮标现场观测风速的评估结果相符较好,Weibull分布参数尺度因子 A相对误差为1.59%,形状参数k相对误差为7.83%,年平均风速相对误差为4.86%,年平均风能密度相对误差为2.0%。且比 NCEP-NCAR数值模拟风场资料评估结果精度较高。本文研究结果还与传统方式中对浙江沿海的风能资源评估结果相吻合。结果表明,基于ENVISAT ASAR影像可对近海海上风能资源进行空间分辨率评估,且具有较高精度。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号