海上风电潜力评估方法、装置和计算机设备

摘要

本申请涉及一种海上风电潜力评估方法、装置和计算机设备。所述方法包括：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。采用本方法能够提高海上风电潜力的评估准确度。

说明书

技术领域

本申请涉及风力发电技术领域，特别是涉及一种海上风电潜力评估方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着全球能源需求的增加和对环境可持续性的日益关注，可再生能源如风能在能源产业中变得越来越重要。由于海上风资源更加丰富且风速更稳定，海上风电作为风能开发的一种未来的一种重要开发形式，具有较大的潜力。海上风电的规划、设计和运营需要准确的风力资源评估，以确保投资的可行性和风险的最小化。

然而，现有的评估方法在研究时间尺度、覆盖范围和数据精度上存在不足，导致海上风电的评估无法达到预期精确度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高评估精确度的海上风电潜力评估方法、装置和计算机设备。

第一方面，本申请提供了一种海上风电潜力评估方法。该方法包括：

构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；

根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；

基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

在其中一个实施例中，构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据包括：

获取海上观测的实际风速数据；

获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；

根据误差校正WRF模型；

根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

在其中一个实施例中，根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量包括：

根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；

根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；

根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

在其中一个实施例中，方法还包括：

基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

在其中一个实施例中，方法还包括：

采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

在其中一个实施例中，基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估包括：

根据预测风速数据，获取年均风电发电量；

根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；

基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

第二方面，本申请提供了一种海上风电潜力评估装置，装置包括：

气象数据获取模块，用于通过嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；

发电量核算模块，用于根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；

潜力评估模块，用于基于风机全生命周期发电量评估风电资源潜力。

第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；

根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；

基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；

根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；

基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；

根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；

基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

上述海上风电潜力评估方法、装置和计算机设备，构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。通过嵌套结构的WRF模型达到降尺度的目的，将大尺度、低分辨率的海上气象数据转化为小尺度、高分辨率的气象数据，无论在时间尺度上还是在空间尺度上都有很大提升。同时WRF模型作为一种气象模拟的模型，可生成大量气象数据，突破了传统技术方案依赖实际采集数据进行评估的局限，因此为后续的风电资源潜力评估提供量大且精度高的数据支撑，有利于提高风电资源潜力评估的精确度。此外，相较于传统评价方法只基于风速和风能公式量化区域的风力潜力，本发明在预测风速数据基础上，获取风机全生命周期的发电量，将风机技术的影响纳入风电潜力的评估中，进一步提高了风电资源潜力评估的精确度。

附图说明

图1为一个实施例中海上风电潜力评估方法的应用环境图；

图2为一个实施例中海上风电潜力评估方法的流程示意图；

图3为一个实施例中WRF模型的示意图；

图4为一个实施例中海上风电潜力评估装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的海上风电潜力评估方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

海上风电潜力评估是风电项目决策的基础。高精度的风资源评估可以帮助确定最佳的风力涡轮机尺寸、类型和布局，以最大程度地捕获风能，提高发电效率。此外，海上风电项目涉及巨额投资，需要长期回报。基于准确的潜力评估，投资者和决策者可以更好地评估项目的经济可行性，制定合理的投资计划，减小项目在规划、建设和运营阶段的风险。政府和能源规划者可以根据准确的评估结果，制定更有针对性的政策和规划，促进可再生能源的发展和能源转型。因此，如何尽可能提高海上风电潜力评估的准确度，仍有待技术人员研究。

海上风电的潜力评估存在以下几个特点：

第一，数据需求量大。风力发电的影响因子包括风速大小、风速分布、空气密度、风机类型等。同时，海洋环境因素如海流、海浪、盐度、温度等对风能的利用也有影响，因此评估需要大量的风速、海流、海浪等气象和海洋数据。

第二，研究时间尺度长，空间范围大，数据精度要求高。以风速为例，风速在不同时间和空间上都存在较大差异。一方面，风速的日尺度、季节尺度和年际尺度的变化会影响不同时间段发电的潜力及可利用性，另一方面，风速的空间变化将影响风机的空间布局，因此较高分辨率的风速等气象数据是开展评估的基础。

第三，评估模型复杂。海洋环境存在不确定性，海上发电潜力评估既要从自然角度出发考虑气象模型和风速分布，又要从技术角度出发考虑风力涡轮机的技术（如风机功率曲线）和布局，评估流程复杂。

第四，数据降尺度难度大。为了获取高时空分辨率数据，需要长时间序列数据进行降尺度。由于海上天气和气候条件复杂，数据降尺度考虑因子较多，存在较大挑战性。

对应于上述海上风电的潜力评估特点，目前的评估方法存在的不足为：评估数量不足；研究时间尺度、覆盖范围和数据精度不足；评估模型较简单；气候和气象模型不完整。

针对以上问题，在一个实施例中，如图2所示，提供了一种海上风电潜力评估方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据。

其中，WRF模型是能够进行大气模拟以用于研究和业务预报目的的中尺度数值天气预报模型。本实施例使用WRF模型基于完全可压缩和非流体静力学欧拉方程实现气象数据降尺度。

如图3所示，WRF模型包括一个主网格（D01）和三个嵌套网格（D02、D03和D04）单向交互。D01以目标区域为中心，网格点为121×121，水平分辨率为27km。D02、D03、D04的水平分辨率分别为9 km（121×121网格点）、3 km（91×91网格点）和1km（91×91网格点）。WRF模型可以充分模拟风电场周围发生的局部气象效应。该模型的横向和边界条件由欧洲中期天气预报中心第五代再分析产品ERA5再分析数据集驱动，空间分辨率为27公里，该数据集的下载期限为2012年1月1日至2022年12月31日，为期十年的每小时风速数据。

目前可获取的风速数据普遍存在空间分辨率较低或时间分辨率较低问题，限制了评价结果在时间和空间上的准确性。如ERA5数据时间分辨率较高（小时尺度），空间分辨率较低（27 km），而Global Wind Atlas数据具有较高的空间分辨率（250 m），但是时间分辨率较低（多年平均）。以上数据单独使用都不足以准确评估海上风电潜力。

本实施例通过WRF模型可以实现对高精度（1km水平分辨率）、长时间序列（十年每小时）的风速数据进行拟合，从而获得拟合效果较好且数据量较大的预测风速数据，更准确地模拟风能资源的变化，进而实现更精准的海上风电潜力评估结果。这有助于避免投资风险，优化资源配置。

本实施例中，WRF模型中如时间序列和水平分辨率的参数可以根据实际情况调整，上述参数设置仅为一种可实施方案，并不对方案本身做限定。

步骤204，根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量。

将预测风速数据与风机的运行参数结合，获取风机全生命周期发电量。全生命周期发电量是指风机从服役到退役所有的发电量。风机的运行参数包括风机使用寿命、风力涡轮机的尺寸、风机类型等。

在对风电资源潜力进行评估时，除风速相关气象数据外，还考虑风机技术的影响，从而更为全面、准确地评估潜力。

步骤206，基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

基于地理信息技术设定研究对象目标区域，根据降尺度后的预测风速数据计算目标区域的风机全生命周期发电量。风机全生命周期发电量越大，则风电资源潜力越大。

基于准确的风电潜力评估，可以支持更合理的项目规划，包括风力涡轮机的尺寸选择、布局设计以及电网连接等，这将提高风电场的发电效率和整体性能。

通过嵌套结构的WRF模型达到降尺度的目的，将大尺度、低分辨率的海上气象数据转化为小尺度、高分辨率的气象数据，无论在时间尺度上还是在空间尺度上都有很大提升。同时WRF模型作为一种气象模拟的模型，可生成大量气象数据，突破了传统技术方案依赖实际采集数据进行评估的局限，因此为后续的风电资源潜力评估提供量大且精度高的数据支撑，有利于提高风电资源潜力评估的精确度。此外，相较于传统评价方法只基于风速和风能公式量化区域的风力潜力，本发明在预测风速数据基础上，获取风机全生命周期的发电量，将风机技术的影响纳入风电潜力的评估中，进一步提高了风电资源潜力评估的精确度。

在一个实施例中，步骤202包括：获取海上观测的实际风速数据；获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；根据误差校正WRF模型；根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

通过计算实际风速数据与预测风速数据之间的误差，得出WRF模型在模拟海上气象情况时与实际海上气象情况的偏差。若误差较大，则说明WRF模型的模拟效果不佳，此时需对其进行校正，直至误差在可接受范围内。

WRF模型对气象情况的模拟包括多种气象因素，如风速、温度、气压、风向等，为令WRF模型更好地模拟海上气象情况，在对其进行校正时，需同时调整多种气象因素的参数。

在获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差时，可通过计算平均绝对误差（MAE，Mean Absolute Error）、平均误差（ME，Mean Error）等获得。

其中，MAE是一种可以提供有关预测值与实际值之间偏差清晰信息的预测工具，而ME可以给出对总体预测给出低估或高估水平的评价。 MAE和ME的表达式分别为

在一个实施例中，步骤204包括：根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

风机全生命周期发电量的计算公式如下：

；

其中，LE表示风机全生命周期发电量（kWh）；AF表示年使用比例，指风机在由于维护等原因关停外，实际投入使用的时间比例，可以取值为0.97；Y表示风机的一般寿命（年），可以取值为20；

通过功率曲线和风速分布计算获得，计算公式如下：

；

其中，Pw(u)表示拟合的风机功率曲线；u表示切入风速到切出风速，该值与风机的类型有关，如风机类型为3-22.5m/s，则u的取值为3至22.5，积分的下限a即为3，积分的上限b则为22.5；f(u)表示不同风速u出现的概率，即风速分布。

常见的风速分布如威布尔分布，威布尔分布模型表示如下：

；

其中，

目前的风能潜力评价只基于风速和风能公式量化区域的风力潜力，忽略了风机技术的影响。同时部分评价使用简单的容量因子进行区域风力发电潜力评估，对空间、时间条件考虑不足。本实施例通过计算风机全生命周期发电量，优化了评价模型，提高了评价结果的准确性。

在一个实施例中，方法还包括：基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

风速分布的模型有很多，如伽马分布、对数正态分布、瑞利分布等。考虑到风速分布的变化，可根据不同的风速分布构建不同场景的WRF模型，然后重复步骤202至步骤204，获取对应场景下的风电资源潜力评估。

在实际场景中，调用对应场景下的WRF模型，即可获取该场景下风电资源潜力评估，令评估结果更准确、可靠。

在一个实施例中，方法还包括：采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

在每一次构建WRF模型时，均可以采用蒙特卡洛方法进行WRF模型的验证。蒙特卡洛方法包括以下步骤：

1、确认验证指标。确定WRF模型输出的指标作为验证指标，如温度、风速等。在本实施例中即为风速，WRF模型输出即为预测风速数据。

2、使用蒙特卡洛方法，为WRF模型输出引入随机误差。这些误差应该与实际观测数据中的误差相似。可以根据观测数据的误差特性，例如正态分布，生成随机误差。

3、将随机误差添加到原始的 WRF 模型输出中，生成多个不同的模拟结果。每个模拟结果都包含随机误差。

4、对每个模拟结果，将其与对应的观测数据进行比较。计算模型与观测数据之间的差异，例如均方根误差、相关系数等。

5、对WRF模型输出与观测数据比较结果的集合，计算置信区间。这可以通过计算均值、标准差等统计量来实现。置信区间表示对模型结果准确性的信心范围。

在一个实施例中，可通过绘制图表，将WRF模型输出与观测数据和置信区间进行可视化，以便更好地理解模型性能。

另外，在步骤202中，包括对WRF模型的校正步骤，也可以采用上述蒙特卡洛方法进行校正。此时，WRF模型输出即为预测风速数据，观测数据即为实际风速数据。在引入随机误差后，将模拟结果与观测数据之间进行比较，根据比较结果判断模拟结果与观测数据之间的偏差大小，若偏差较大，则对WRF模型进行校正，即调整WRF模型的参数，进一步优化WRF模型。

通过蒙特卡洛方法对WRF模型进行准确性的验证，可以保障WRF模型对海上气象情况的模拟效果，从而保障WRF模型拟合数据的准确性，进而保障后续风电资源评估的准确性。

在一个实施例中，步骤206包括：根据预测风速数据，获取年均风电发电量；根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

在一些海上风电潜力评估方案中，只关注短期或特定时间尺度的数据，而长期、季节性和年际变化等因素也对项目的可行性产生影响。已有研究表明，气候变化正导致海上风资源的变化，这会对未来发电潜力产生影响。当前的潜力评估可能未充分考虑这种影响。

WRF模型得到的是在不同经纬度下不同时间的风速数据，提取不同时间段的风速数据，即可相应计算出年均风电发电量、季节变化和年际变化指标。

年均风电发电量计算可通过风机全生命周期发电量与风机使用年限的比值确定。季节变化可通过获取每季的预测风速数据，分别计算对应的发电量，以获得季节变化。年际变化可通过获取周期的预测风速数据，分别计算对应发电量，以获得年际变化，其中周期可以为两年到八年。

在其他实施例中，还可以选择其他的时间尺度进行评估，如年代际变化（十年以上）、月变化等等。

本发明通过高精度长时间序列的海上风电潜力评估计算方法，建立高精度长时间序列的气象数据。通过对风力发电机组的功率评估，建立风力发电量核算模型并应用于目标区域风能开发中。高精度长时间序列的海上风电潜力评估计算方法有助于更准确地评估海上风电潜力，提高风能开发项目的可行性和效益。

基于高精度的评估结果，可带来以下效果：

1、更合理的项目规划：准确的风电潜力评估可以支持更合理的项目规划，包括风力涡轮机的尺寸选择、布局设计以及电网连接等。这将提高风电场的发电效率和整体性能。

2、精细的风电场布局：基于高精度评估结果，可以优化风电场内风力涡轮机的布局，最大程度地捕获风能，减少阵列内的相互影响，提高发电量。

3、投资决策支持：可靠的风电潜力评估有助于投资者做出明智的决策，确定是否投资于海上风电项目，并制定合理的投资计划。

4、电网规划和稳定性：精确的潜力评估有助于优化电网连接和能源输送，确保风电产生的电能能够稳定地融入电网，提高电网稳定性。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的海上风电潜力评估方法的海上风电潜力评估装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个海上风电潜力评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于海上风电潜力评估方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种海上风电潜力评估装置，包括：气象数据获取模块402、发电量核算模块404和潜力评估模块406，其中：

气象数据获取模块402，用于通过嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据。

发电量核算模块404，用于根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量。

潜力评估模块406，用于基于风机全生命周期发电量评估风电资源潜力。

其中，气象数据获取模块402还用于获取海上观测的实际风速数据；获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；根据误差校正WRF模型；根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

发电量核算模块404还用于根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

潜力评估模块406还用于根据预测风速数据，获取年均风电发电量；根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

此外，海上风电潜力评估装置还可以基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

海上风电潜力评估装置还可以采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

上述海上风电潜力评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

本实施例建立由气象数据获取模块402、发电量核算模块404和潜力评估模块406共3个模块构成的评估装置，对目标区域的海上风电项目开发进行潜力评估分析，实现高精准度的潜力评估。同时，采用多层嵌套、高空间分辨率和时间分辨率对气象数据进行降尺度模拟，并运用误差分析法评估模拟效果，提高模型的准确率实现模型的最优化配置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储气象相关数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种海上风电潜力评估方法。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据包括：获取海上观测的实际风速数据；获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；根据误差校正WRF模型；根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取年均风电发电量；根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据包括：获取海上观测的实际风速数据；获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；根据误差校正WRF模型；根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取年均风电发电量；根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据；根据预测风速数据，获取风机全生命周期发电量；基于风机全生命周期发电量进行风电资源潜力评估。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：构建嵌套结构的WRF模型，获取海上的预测风速数据包括：获取海上观测的实际风速数据；获取预测风速数据和实际风速数据之间的误差；根据误差校正WRF模型；根据校正后的WRF模型，获取预测风速数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取功率曲线和风速分布；根据功率曲线和风速分布，获取年平均功率；根据年平均功率，结合风机的年使用比率和使用寿命，获取风机全生命周期发电量。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：基于不同的风速分布场景，构建对应于不同场景的WRF模型，并基于不同场景的WRF模型进行对应的风电资源潜力评估。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：采用蒙特卡洛方法对WRF模型进行多次模拟，验证根据WRF模型获得的预测风速数据的置信区间，确认WRF模型的准确性。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据预测风速数据，获取年均风电发电量；根据不同时段的预测风速数据，获取季节性变化指标和年际变化指标；基于风机全生命周期发电量，结合年均风电发电量、季节性变化指标和年际变化指标，综合评估风电资源潜力。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。