具体实施方式

现将详细参照本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号始终指的是相同的部件。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本公开。

图1示出根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取方法的流程图。

参照图1，在步骤S10，获取现场实际的测风数据。

作为示例，所述测风数据可包括通过现场的测风设备测得的至少一段时间内的风速数据，例如，秒级风速数据。

在步骤S20，基于获取的测风数据，拟合湍流模型的特定参数的参数值。

作为示例，所述湍流模型可包括但不限于Kaimal湍流模型。

作为示例，所述特定参数可包括但不限于以下项之中的至少一项：风速在各个方向上的积分尺度参数、以及风速在不同方向上的标准差之间的比值。

作为示例，风速在各个方向上的积分尺度参数可包括：风速在第一方向上的积分尺度参数、风速在第二方向上的积分尺度参数、以及风速在第三方向上的积分尺度参数。其中，第一方向、第二方向、以及第三方向基于主风向而确定。

作为示例，风速在不同方向上的标准差之间的比值可包括：风速在第二方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值、以及风速在第三方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值。

在步骤S30，根据拟合得到的所述特定参数的参数值，确定符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，该湍流模型用于风力发电机组设计。

作为示例，可通过将所述湍流模型的所述特定参数的参数值设置为基于实际测风数据拟合得到的参数值，来确定符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型。

根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取方法适用于但不局限于如广泛应用的Kaimal湍流模型的参数拟合，下面以Kaimal湍流模型为例，详细描述本公开的示例性实施例。

IEC 61400-1附录C中(C.14)对Kaimal湍流模型的定义如下式：

其中，L_k表示风速在各个方向上的积分尺度参数，在流体力学范畴内描述了涡流的大小，f表示频率，V_hub表示风速，σ_k表示风速标准差，S_k(f)表示风速的功率谱密度(也即，风功率谱密度)，是频率的函数，参数的具体定义可参见IEC标准。关于L_k的取值，IEC标准中表C.1给出如下参考：

表1 Kaimal湍流模型参数

关于Λ₁的取值，IEC标准6.3章中公式(5)指定：

随着容量的不断增加，目前常见的风力发电机组的塔高都远高于60米，依照此标准，可以计算得到L_k在u、v、w方向上的参考取值分别为：L_u＝340.2m、L_v＝113.4m、L_w＝27.72m。

本公开考虑到在不同地形及环境条件下，不同风场的实际湍流情况不同，如果不加以区分地直接采用IEC 61400-1定义的通用模型参数，则无法刻画具体的风场或机组点位的风况，因此，本公开提出针对具体现场针对性地拟合湍流模型的特定参数的参数值，进而获得符合现场实际的风资源情况的湍流模型。

为了确定所要拟合的具体模型参数(即，要拟合的对象)，本公开首先对公式(1)稍作简化，可以得到式(3)：

IEC标准中公式(C.15)还给出了风速标准差和风功率谱密度的积分关系，如式(4)所示：

联立式(3)和式(4)，可以得到：

本公开得到对频率的积分始终为1，为方便后续表述，将这一比例关系称为“归一化功率谱”。在保证上述积分关系成立的前提下，Kaimal模型公式(1)中可变参数只有L_k，但可放宽IEC标准中表C.1中的三维比例关系。因此，本公开确定了需要拟合的所述特定参数可包括：

(1)u、v、w三个方向(即，第一方向、第二方向、第三方向)上的积分尺度参数L_u、L_v、L_w；

(2)v方向的风速标准差相较于u方向的风速标准差的比例c₂₁(c₂₁＝σ_v/σ_u，对应于IEC标准表C3.1中的通用参考值“0.8”)、w方向的风速标准差相较于u方向的风速标准差的比例c₃₁(c₃₁＝σ_w/σ_u，对应于IEC标准表C3.1中的通用参考值“0.5”)。

作为示例，步骤S20可包括：基于获取的测风数据，确定实际的风功率谱相关模型；并确定能够使得实际的风功率谱相关模型与对应的风功率谱理论模型之间的差异最小的所述特定参数的参数值；其中，所述风功率谱理论模型为：基于理论湍流模型确定的包含待求的所述特定参数的风功率谱相关模型。例如，风速在各个方向上的积分尺度参数可通过该方法拟合得到。

图2示出根据本公开示例性实施例的拟合湍流模型的特定参数的参数值的方法的流程图。

参照图2，在步骤S201，按照预设时间间隔，将获取的测风数据划分为多组测风数据。

这里，每组测风数据包括预设时长内的测风数据的时间序列。例如，测风数据的采样频率可为1Hz。例如，所述预设时长可为10min。

在步骤S202，分别基于每组测风数据，确定该组测风数据的平均主风向，并将基于该组测风数据的平均主风向对该组测风数据进行投影得到的在各个方向上的风速的时间序列，作为一组拟合样本。换言之，基于N组测风数据得到N组拟合样本，各组测风数据与各组拟合样本一一对应。

作为示例，测风数据可包括：通过测风设备测得的x方向上的风速和y方向上的风速，x方向和y方向对应于测风设备的固定坐标系的坐标轴，例如，如图3所示，x方向可为正北方向，y方向可为正东方向。此外，测风数据还可包括：通过测风设备测得的z方向上的风速，其中，z方向垂直于x方向和y方向。

作为示例，可通过式(6)确定每组测风数据的平均主风向

其中，表示该组测风数据中的x方向上的风速的均值，表示该组测风数据中的y方向上的风速的均值。例如，图3示出了u方向(也即，第一方向)和v方向(也即，第二方向)构成的主风向坐标系与原始测风数据的风向坐标系在水平面内的关系，此外，w方向(也即，第三方向)与原始测风数据的z方向相同。

作为示例，可通过式(8)基于每组测风数据的平均主风向对该组测风数据进行投影以得到在各个方向上的风速的时间序列：

其中，v_x表示该组测风数据中的x方向上的风速，v_y表示该组测风数据中的y方向上的风速，v_u表示主风向投影(也即，主风向分解)得到的u方向上的风速，v_v表示投影得到的v方向上的风速。

在步骤S203，基于多组拟合样本，拟合湍流模型的所述特定参数的参数值。

作为示例，可基于多组拟合样本，确定实际的风功率谱相关模型；并确定能够使得实际的风功率谱相关模型与对应的风功率谱理论模型之间的差异最小的所述特定参数的参数值。具体地，可确定能够使得各个实际的风功率谱相关模型，分别与各自对应的风功率谱理论模型之间的差异所构成的总差异最小的所述特定参数的参数值。其中，每个实际的风功率谱相关模型基于一组拟合样本得到。

作为示例，可通过非线性寻优的方法，确定能够使得实际的风功率谱相关模型与对应的风功率谱理论模型之间的差异最小的所述特定参数的参数值。应该理解，可使用各种适当的非线性寻优算法，本公开对此不作限制。

作为示例，所述非线性寻优的方法所使用的目标函数可表示为：

其中，λ表示待求的特定参数，N表示拟合样本的总组数，F(data_i)表示基于第i组拟合样本得到的实际的风功率谱相关模型，F_th(λ)表示与所述风功率谱相关模型对应的包含λ的风功率谱理论模型。例如，λ可为积分尺度参数L_k。

作为示例，当所述特定参数为风速在各个方向上的积分尺度参数时，步骤S203可包括：分别针对所述各个方向中的每一方向，基于所述多组拟合样本确定风速在该方向上的积分尺度参数的参数值，其中，所述积分尺度参数的参数值使得各个实际的在该方向上的风功率谱相关模型，分别与对应的在该方向上的风功率谱理论模型之间的差异所构成的总差异最小。其中，每个实际的在该方向上的风功率谱相关模型是基于，对一组拟合样本中的在该方向上的风速的时间序列进行频域变换得到的风功率谱，而得到的；在该方向上的风功率谱理论模型为：基于理论湍流模型确定的包含在该方向上的积分尺度参数的，在该方向上的风功率谱相关模型。

具体说来，可分别针对每组拟合样本，基于该组拟合样本中的在该方向上的风速的时间序列，得到一个对应的实际的在该方向上的风功率谱相关模型、以及一个对应的在该方向上的风功率谱理论模型，并将该风功率谱相关模型与该风功率谱理论模型之间的差异作为与该组拟合样本对应的模型差异；然后，确定能够使得与各组拟合样本对应的模型差异所构成的总差异最小的风速在该方向上的积分尺度参数的参数值。

作为示例，实际的在该方向上的风功率谱相关模型与对应的在该方向上的风功率谱理论模型之间的差异，可由对数坐标系下的2范数定义。

作为示例，实际的风功率谱相关模型可为：对应的风功率谱理论模型可为：其中，L_k表示风速在所述各个方向中的任一方向K上的积分尺度参数，f表示频率，S_k,i表示对第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列进行频域变换得到的风功率谱，表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的方差，V_k,i表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的均值。

作为示例，可通过非线性寻优的方法，基于所述多组拟合样本确定风速在该方向上的积分尺度参数的参数值。应该理解，可使用各种适当的非线性寻优算法，本公开对此不作限制。

作为示例，当所述湍流模型为Kaimal湍流模型时，所述非线性寻优的方法所使用的目标函数可表示为：

其中，L_k表示风速在所述各个方向中的任一方向K上的积分尺度参数，f表示频率，S_k,i表示对第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列进行频域变换得到的风功率谱，表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的方差，V_k,i表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的均值，N表示拟合样本的总组数。

作为示例，所述非线性寻优的方法的初始值和约束条件可由实际情况和需求而确定。例如，当所述湍流模型为Kaimal湍流模型时，初始值可设定为IEC标准中的通用参考值，L_k下限可设置为10m。

此外，作为示例，当所述特定参数为风速在不同方向上的标准差之间的比值时，步骤S203可包括：分别针对所述各个方向中的每一方向，确定每组拟合样本中的在该方向上的风速的时间序列的标准差(也即，每组拟合样本的在该方向上的风速标准差)，并将各组拟合样本的在该方向上的风速标准差的平均值作为实际风速在该方向上的标准差；然后，基于实际风速在各方向上的标准差，确定风速在不同方向上的标准差之间的比值。例如，可将实际风速在第二方向上的标准差与实际风速在第一方向上的标准差之间的比值，作为所述湍流模型的风速在第二方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值；可将实际风速在第三方向上的标准差与实际风速在第一方向上的标准差之间的比值，作为所述湍流模型的风速在第三方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值。

确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型可用于描述所述现场的三维风湍流强度。作为示例，根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取方法还可包括以下步骤中的至少一项：

根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，评估或呈现所述现场实际的风资源特征。例如，评估某风场的湍流模型与IEC标准的差异性、随时间的动态变化规律、分扇区湍流强度差异性统计等。

根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对所述现场安装的风力发电机组的参数进行相应调整。例如，根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，调整湍流控制功能相关参数等。

根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对由于风况引起的所述现场安装的风力发电机组的异常情况进行复现。

根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对将在所述现场安装的风力发电机组进行仿真测试。例如，样机型式测试中仿真模型和实测载荷/性能精准复现。

根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，开发适用于所述现场的风力发电机组。

此外，应该理解，确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型的应用场景可包括但不限于上述应用场景，本公开对此不作限制。

作为示例，可利用Bladed仿真数据，对用于拟合Kaimal模型的特定参数的参数值的拟合算法进行验证，以风速在u方向上的积分尺度参数为例进行验证。如图4所示，仿真数据共有7组，每组时长10分钟，采样频率为50Hz，叶轮中心点平均风速从7m/s到19m/s，步长为2m/s，生风过程采用的是Kaimal湍流模型默认参数，即u方向上的真实积分尺度参数L_u＝340.2m。各组仿真数据的叶轮中心点风速变量的归一化功率谱如图4中的灰色曲线所示，可以看出虽然风速不同，但各组仿真结果的归一化功率谱的形状接近。利用上述L_k拟合方法得到的L_u约为340.59m，与实际值偏差仅为0.39m，误差为0.7％。以7组仿真的平均风速13m/s为例，拟合得到的理论归一化功率谱如图4中的加粗曲线所示，很好地描述了仿真结果的归一化功率谱，由此可见仿真结果验证了这一拟合方法的可靠性。

利用某一测风塔数据对上述拟合方法进行进一步验证。原始测风数据分为五段，跨度为2020年6月7日至2021年1月20日，数据采样频率为1Hz，首先对原始测风数据进行10min统计，得到8404组测风数据。如图5所示，在对测风数据进行主风向投影后，v和w方向的平均风速在0附近，波动幅度较小且形状接近，实时风速主要体现在u方向上。图6示出根据本公开示例性实施例的u方向上的风速分布直方图；图7示出根据本公开示例性实施例的u方向上的风速与湍流强度之间的关系。

根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取方法，使用上述测风数据，拟合得到的湍流模型的积分尺度参数L_u＝590.94m，L_v＝295.33m，L_w＝61.13m，均大于IEC标准中给出的通用参考值。结合三个方向的风速标准差σ_k，以V_hub＝10m/s为例，根据公式(1)得到的理论功率谱密度曲线如图8所示。

将10min主风向平均风速等分为6个仓，各方向下每个风速仓内各10min数据的归一化功率谱和相应的归一化理论功率谱对比情况如图9-图11所示。可以看到不同风速下理论功率谱密度形状略有差异，在各风速仓内拟合得到的功率谱曲线与实际数据形状接近，拟合结果良好。

按五段原始测风数据的时间分段，分别对L_k进行拟合，得到的拟合结果变化趋势如图12和表2所示，可以看到不同时段拟合结果三方向同大同小，且整体较为一致，波动幅度不大。

表2现场数据不同时段下的L_k拟合结果

各10min数据的风速标准差比值与平均风速的关系如图13所示，每个散点代表一个10min数据，黑色曲线标注了1m/s风速仓内的平均风速标准差比值，可以看到低风速段散点离散度较大，整体上各风速段下的风速标准差较为接近。统计得到u、v、w三个方向的10min风速标准差的平均值分别为σ_u＝0.63，σ_v＝0.56＝0.89σ_u，σ_w＝0.38＝0.60σ_u，即c₂₁＝0.89，c₃₁＝0.60。

图14示出根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取设备的结构框图。

如图14所示，根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取设备包括：数据获取单元10、参数拟合单元20、以及模型确定单元30。

具体说来，数据获取单元10用于获取现场实际的测风数据。

参数拟合单元20用于基于获取的测风数据，拟合湍流模型的特定参数的参数值。

模型确定单元30用于根据拟合得到的所述特定参数的参数值，确定符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，该湍流模型用于风力发电机组设计。

作为示例，参数拟合单元20可基于获取的测风数据，确定实际的风功率谱相关模型；并确定能够使得实际的风功率谱相关模型与对应的风功率谱理论模型之间的差异最小的所述特定参数的参数值；其中，所述风功率谱理论模型为：基于理论湍流模型确定的包含待求的所述特定参数的风功率谱相关模型。

作为示例，参数拟合单元20可包括：数据划分单元(未示出)、拟合样本获取单元(未示出)、以及拟合单元(未示出)。

具体地，数据划分单元用于按照预设时间间隔，将获取的测风数据划分为多组测风数据，其中，每组测风数据包括预设时长内的测风数据的时间序列。

拟合样本获取单元用于分别基于每组测风数据，确定该组测风数据的平均主风向，并将基于该组测风数据的平均主风向对该组测风数据进行投影得到的在各个方向上的风速的时间序列，作为一组拟合样本。

拟合单元用于基于多组拟合样本，拟合湍流模型的所述特定参数的参数值。

作为示例，所述特定参数可包括以下项之中的至少一项：风速在各个方向上的积分尺度参数、以及风速在不同方向上的标准差之间的比值。

作为示例，风速在各个方向上的积分尺度参数可包括：风速在第一方向上的积分尺度参数、风速在第二方向上的积分尺度参数、以及风速在第三方向上的积分尺度参数；和/或，风速在不同方向上的标准差之间的比值可包括：风速在第二方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值、以及风速在第三方向上的标准差与风速在第一方向上的标准差之间的比值；其中，第一方向、第二方向、以及第三方向基于主风向而确定。

作为示例，所述特定参数可包括：风速在各个方向上的积分尺度参数；其中，拟合单元可分别针对所述各个方向中的每一方向，基于所述多组拟合样本确定风速在该方向上的积分尺度参数的参数值，其中，所述积分尺度参数的参数值使得各个实际的在该方向上的风功率谱相关模型，分别与对应的在该方向上的风功率谱理论模型之间的差异所构成的总差异最小，其中，每个实际的在该方向上的风功率谱相关模型是基于，对一组拟合样本中的在该方向上的风速的时间序列进行频域变换得到的风功率谱，而得到的，在该方向上的风功率谱理论模型为：基于理论湍流模型确定的包含在该方向上的积分尺度参数的，在该方向上的风功率谱相关模型。

作为示例，实际的在该方向上的风功率谱相关模型与对应的在该方向上的风功率谱理论模型之间的差异，可由对数坐标系下的2范数定义。

作为示例，拟合单元可通过非线性寻优的方法，基于所述多组拟合样本确定风速在该方向上的积分尺度参数的参数值。

作为示例，所述湍流模型为Kaimal湍流模型，其中，所述非线性寻优的方法所使用的目标函数可为：

其中，L_k表示风速在所述各个方向中的任一方向K上的积分尺度参数，f表示频率，S_k,i表示对第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列进行频域变换得到的风功率谱，表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的方差，V_k,i表示第i组拟合样本中的在K方向上的风速的时间序列的均值，N表示拟合样本的总组数。

作为示例，所述特定参数可包括：风速在不同方向上的标准差之间的比值，其中，拟合单元可分别针对所述各个方向中的每一方向，确定每组拟合样本中的在该方向上的风速的时间序列的标准差，并将各组拟合样本的在该方向上的风速标准差的平均值作为实际风速在该方向上的标准差；基于实际风速在各方向上的标准差，确定风速在不同方向上的标准差之间的比值。

作为示例，根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取设备还可包括：应用单元(未示出)，应用单元根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，评估所述现场实际的风资源特征；和/或，根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对所述现场安装的风力发电机组的参数进行相应调整；和/或，根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对由于风况引起的所述现场安装的风力发电机组的异常情况进行复现；和/或，根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，对将在所述现场安装的风力发电机组进行仿真测试；和/或，根据确定的符合所述现场实际的风资源情况的湍流模型，开发适用于所述现场的风力发电机组。

应该理解，根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取设备所执行的具体处理已经参照图1-13进行了详细描述，这里将不再赘述相关细节。

应该理解，根据本公开示例性实施例的湍流模型的获取设备中的各个单元可被实现硬件组件和/或软件组件。本领域技术人员根据限定的各个单元所执行的处理，可以例如使用现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)来实现各个单元。

本公开的示例性实施例提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时实现如上述示例性实施例所述的湍流模型的获取方法。该计算机可读存储介质是可存储由计算机系统读出的数据的任意数据存储装置。计算机可读存储介质的示例包括：只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘、光数据存储装置和载波(诸如经有线或无线传输路径通过互联网的数据传输)。

根据本公开的示例性实施例的电子设备包括：处理器(未示出)和存储器(未示出)，其中，存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述示例性实施例所述的湍流模型的获取方法。

虽然已表示和描述了本公开的一些示例性实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本公开的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行修改。