一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法和系统与流程

1.本发明属于电气工程领域，尤其涉及一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法和系统。

背景技术：

2.近年来，由于全球变暖的气候问题日益严峻且化石能源濒临枯竭，为了填补化石能源短缺而造成的用电需求缺口，需要大力发展无污染的可再生能源。风能作为可再生能源的一种，不仅分布广泛、蕴藏量丰富，而且清洁干净，对环境十分友好，有助于缓解温室效应。研究表明，全球大气中总风能储量约为3.8
×
1016kwh，其中包括可开发风能4.3
×
1012kwh，约为全世界可利用水能的10倍。为了进一步开发利用风能资源，需要对区域风力发电资源进行评估。目前的风力发电资源评估方法普遍是直接获取目标区域的风速数据，再结合风速-风电转换关系，得到目标区域的风电数据，对目标区域的风力发电资源进行评估。
3.现有对于风力发电资源的评估主要基于雷达探测、卫星反演、气象模式数值模拟、中尺度数值模拟、计算流体力学(cfd)数值模拟、地理信息系统(gis)等方法进行。其中，基于雷达探测、卫星反演、地理信息系统(gis)等方法往往存在观测高度不统一、时间分辨率不一致而导致风电资源评估准确度较低的问题；而基于气象模式数值模拟、中尺度数值模拟、计算流体力学数值模拟的方法主要聚焦于风电资源空间总量的评估没有结合实际地形地貌进行地理空间资源的匹配，无法明确目标区域内部的风电资源分布情况。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法。
5.本发明的另一目的在于提供一种高分辨率的陆上风力发电资源评估系统。
6.实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，包括：
8.构建目标区域的平面栅格模型；
9.获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；
10.根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格；
11.根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积；
12.根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量；
13.根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子；
14.根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风
电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电资源进行评估。
15.进一步地，所述平面栅格模型中栅格的长度范围在0.01
°
～0.25
°
纬度，宽度范围在0.01
°
～0.25
°
经度。
16.进一步地，所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据通过如下方法进行获取：
17.获取目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；
18.采用knn算法将目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据的分辨率统一为所构建平面栅格模型的栅格分辨率。
19.进一步地，所述采用knn算法将目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据的分辨率统一为所构建平面栅格模型的栅格分辨率采用如下方法：
20.1)根据所述平面栅格模型构建训练集，训练集中第i训练样本记为(xi,yi)，xi为第i训练样本的中心点经度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点经度；yi为第i训练样本的中心点纬度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点纬度；i＝1,2，...，i，i为训练样本总数；
21.根据所述地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据构建测试集，测试集中第j测试样本记为(xj,yj)，xj为第j测试样本的中心点经度，即为地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据中第j个网格的中心点经度；yj为第j测试样本的中心点纬度，即为地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据中第j个网格的中心点纬度；j＝1,2，...，j，j为测试样本总数；
22.2)分别计算测试集中每一测试样本与训练集中各训练样本的空间距离，其中，测试集中第j测试样本与训练集中第i训练样本的空间距离计算公式如下：
23.d
ji
＝r
·
arcos[cos(yi)
·
cos(yj)
·
cos(x
i-xj)+sin(yi)
·
sin(yj)]
[0024]
其中，r为地球半径，r取6371km；xi和yi分别为第i训练样本的中心点经度和纬度；xj和yj分别为第j测试样本的中心点经度和纬度；
[0025]
3)分别对每一测试样本与不同训练样本的空间距离进行排序，到与每一测试样具有最小空间距离的训练样本；
[0026]
4)将测试样本所包含的地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据赋予对应的训练样本，得到平面格栅模型的格栅分辨率下的地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据。
[0027]
进一步地，所述根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格的具体步骤包括：
[0028]
获取平面栅格模型中每一栅格的高度数据以及坡度数据，筛选出高度小于等于3000米并且坡度小于等于10
°
的栅格。
[0029]
进一步地，所述根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积的具体步骤包括：
[0030]
获取平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖类型，根据地表覆盖类型对应的可用面积系数，计算每一待评估栅格的可用面积。
[0031]
进一步地，根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及
叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量的具体步骤包括：
[0032]
根据典型风力发电机额定容量数据和叶片直径数据确定典型风力发电机的单位占地面积，再根据每一待评估栅格的可用面积，得到各待评估栅格的可装机容量。
[0033]
进一步地，根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子的具体步骤包括：
[0034]
获取各待评估栅格的历史风速数据
[0035]
根据所获取的历史风速数据进行外推，得到各待评估栅格在任意高度下的历史风速数据，进而得到各待评估栅格在典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据；
[0036]
根据典型风力发电机对应的风速-风功率曲线以及各待评估栅格在典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据，得到各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率；
[0037]
根据各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率计算出各待评估栅格的风电资源容量因子。
[0038]
进一步地，所述地表覆盖数据采用mcd12q1中的i型地表覆盖数据集；所述数字高程数据采用strm数字高程集
[0039]
，所述历史风速数据采用欧洲中尺度预报中心的历史风速数据集。
[0040]
一种高分辨率的陆上风力发电资源评估系统，包括：
[0041]
模型构建模块，用于构建目标区域的平面栅格模型；
[0042]
数据获取模块，用于获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；
[0043]
数据处理模块，用于根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格；并根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积；根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量；根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子；
[0044]
评估模块，根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电资源进行评估。
[0045]
本发明相比于现有技术具有如下有益效果：
[0046]
本发明提出一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法和系统，该方法建立了目标区域的平面栅格模型，并结合地表覆盖数据以及数字高程数据对该模型内的栅格进行地理空间资源的匹配，筛选出具有建设风力发电机地形条件的栅格，再结合历史风速数据对这些筛选出的栅格的风电资源潜力进行评估，可以明确目标区域内部风电资源的分布情况。
[0047]
本发明评估方法对栅格的长度和宽度进行设计，建立高分辨率的平面栅格模型，并基于该平面栅格模型的分辨率，对目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据进行空间尺度统一，得到高分辨率的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据，结合这些高分辨率数据对目标区域的风力发电资源进行评估，得到的评估结果具有精细化程度高，准确度高的优点。
附图说明
[0048]
图1为本发明评估方法的流程图；
具体实施方式
[0049]
实施例一：
[0050]
一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，如图1所示，包括：
[0051]
1)构建目标区域的平面栅格模型；所构建的平面栅格模型中栅格的长度范围在0.01
°
～0.25
°
纬度，宽度范围在0.01
°
～0.25
°
经度。本例中平面栅格模型中栅格的规模选取数字高程数据集的分辨率，确定栅格的长度为0.05
°
纬度，宽度为0.05
°
经度(约为5.57km)。
[0052]
2)获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据。该步骤的具体方法包括：
[0053]
获取目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据；本例中地表覆盖数据采用mcd12q1中的i型地表覆盖数据集，该数据集的空间分辨率为500m，对于赤道附近的空间分辨率约为0.00463
°
；数字高程数据采用strm数字高程集，该数据集的空间分辨率为0.05
°
经度*0.05
°
纬度；历史风速数据采用欧洲中尺度预报中心的历史风速数据集，该数据集的空间分辨率为0.25
°
经度*0.25
°
纬度。
[0054]
采用knn算法将目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据的分辨率统一为所构建平面栅格模型的栅格分辨率，由于本例中构建的平面栅格模型的栅格分辨率与数字高程数据一致，所以只需对地表覆盖数据和历史风速数据进行分辨率统一。统一分辨率的具体步骤包括
[0055]
第一、根据所述平面栅格模型构建训练集，训练集中第i训练样本记为(xi,yi)，xi为第i训练样本的中心点经度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点经度；yi为第i训练样本的中心点纬度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点纬度；i＝1,2，...，i，i为训练样本总数；
[0056]
根据所述地表覆盖数据/历史风速数据构建测试集，测试集中第j测试样本记为(xj,yj)，xj为第j测试样本的中心点经度，即为地表覆盖数据/历史风速数据中第j个网格的中心点经度；yj为第j测试样本的中心点纬度，即为地表覆盖数据/历史风速数据中第j个网格的中心点纬度；j＝1,2，...，j，j为测试样本总数；
[0057]
第二、设置knn算法中的参数k为1，分别计算测试集中每一测试样本与训练集中各训练样本的空间距离，其中，测试集中第j测试样本与训练集中第i训练样本的空间距离计算公式如下：
[0058]dji
＝r
·
arcos[cos(yi)
·
cos(yj)
·
cos(x
i-xj)+sin(yi)
·
sin(yj)]
[0059]
其中，r为地球半径，r取6371km；xi和yi分别为第i训练样本的中心点经度和纬度；xj和yj分别为第j测试样本的中心点经度和纬度；
[0060]
第三、分别对每一测试样本与不同训练样本的空间距离进行排序，到与每一测试样具有最小空间距离的训练样本；
[0061]
第四、将测试样本所包含的地表覆盖数据/历史风速数据赋予对应的训练样本，得到平面栅格模型的栅格分辨率下的地表覆盖数据/历史风速数据。
[0062]
3)根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格，具体步骤包括：
[0063]
获取平面栅格模型中每一栅格的高度数据以及坡度数据，筛选出高度小于等于3000米并且坡度小于10
°
的栅格。
[0064]
4)获取平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖类型，地表覆盖类型组成包括城市和建筑、农田、荒地等17类，不同地表覆盖类型对应的可用面积系数不同，根据表1所示的地表覆盖类型对应的可用面积系数，计算每一待评估栅格的可用面积。
[0065]
表1 17种地表覆盖类型对应的土地可用面积系数
[0066]
地表覆盖可用面积系数地表覆盖可用面积系数水体0％稀树草原75％常绿针叶林0％草地90％常绿阔叶林0％永久湿地0％落叶针叶林0％农田2％落叶阔叶林0％城镇与建成区0％混交林0％农田与自然植被镶嵌体2％郁闭灌木林15％冰雪0％稀疏灌木林50％荒地80％有林草地45％
[0067]
5)当自然风经过风电场时，沿风向分布的上下游风电机组的输入风速并不相同，具体来说，当自然风通过上游风电机组吹向下游风电机组时，由于上游风电机组的遮挡会对下游风电机组产生强烈的湍流，这将使得下游风电机组的输入风速小于上游风电机组的输入风速，这种现象被称为尾流效应。规则排列下，风电机组组间间距越大，尾流效应的影响越小，上游机组和下游机组的风速差异越小。瑞典ffa风电场实测结果表明：两台风力发电机组排成一列，间距为五倍的叶轮直径,沿着平行于两风电机组所在直线的方向吹12m/s来流风时，处于尾流区域的风力发电机组的输出功率仅为无干扰情况下的60％左右；间距变为10倍叶轮直径时，处于尾流区的风力发电机组不受上游风电机组影响，其输出功率为无干扰情况下100％。所以根据典型风机的额定容量数据和叶轮直径，同时合理考虑风机的尾流效应，即可确定每个风机所需要占用的土地面积，进而根据每一待评估栅格的可用面积就可以得到待评估栅格的可装机容量，形成高分辨率的风电可装机容量评估结果。
[0068]
本实施例中假设所有风电场均装设某典型风机，该风机装机容量为1.1mw，叶轮直径为82m，切入风速为3m/s，切出风速为21m/s，风机轮毂高度设置为60m，为避免尾流效应，风机装设间距设置为10倍叶轮直径。因此，该风机占地面积约为2.69平方千米，依据该参数进一步计算待评估栅格的可装机容量。
[0069]
6)根据历史风速数据以及典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子，具体步骤包括：
[0070]
获取各待评估栅格的历史风速数据；本例中采用欧洲中尺度预报中心公布的近10年距地面10m和50m高度，时间分辨率为1小时的历史风速数据。
[0071]
进一步根据所获取的距地面10m和50m高度的历史风速数据进行外推，得到各待评估栅格在任意高度下的历史风速数据，再通过最小二乘指数定律进而得到各待评估栅格在
典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据，计算方法如下：
[0072][0073]
式中，vz表示风机轮毂高度处的风速，va表示距地面10m处的风速，最小二乘摩擦系数α
ls
可以通过如下公式计算得到：
[0074][0075]
式中，vi为hi高度的风速，n为除待求高度下的风速数据外所有风速数据的总计，本实例中取n＝2，利用距地面10m处和地面50m处的风速数据按照此公式计算得到最小二乘摩擦系数。
[0076]
根据典型风力发电机对应的风速-风功率曲线以及各待评估栅格在典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据，得到各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率；
[0077]
根据各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率计算出各待评估栅格的风电资源容量因子，其中，容量因子按照如下公式计算：
[0078][0079]
其中，cf表示某一栅格对应的风电容量因子，p
w(t)
表示t时刻该栅格中典型风机的输出功率，cw为典型风机对应的额定装机容量。
[0080]
7)根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电资源进行评估。
[0081]
实施例二：
[0082]
一种高分辨率的陆上风力发电资源评估系统，包括：
[0083]
模型构建模块，用于构建目标区域的平面栅格模型；
[0084]
数据获取模块，用于获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；
[0085]
数据处理模块，用于根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格；并根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积；根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量；根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子；
[0086]
评估模块，根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电
资源进行评估。
[0087]
实施例三：
[0088]
本实施例采用实施例一中的方法对我国陆上区域进行风电资源进行评估，其中，所构建的平面栅格模型中栅格的长度为0.05
°
纬度，宽度为0.05
°
经度；所采用的地表覆盖数据为mcd12q1中的i型地表覆盖数据集，所采用的17种地表覆盖类型与土地可用面积系数如实施例一中表1所示。所采用的数字高程数据为strm数字高程集；所采用的典型风力发电机参数如表2所示，该风机的额定功率为1.1mw，切入风速为3m/s，切出风速为21m/s，叶轮直径为82m，适用于虚拟风机的轮毂高度选择为60m。
[0089]
表2某典型风机参数表
[0090][0091]
本例获取了我国陆上区域的风电装机容量(mw/km2)分布图，通过该分布图可知，我国陆上风电可装机容量主要集中在新疆北部、蒙东、蒙西等地区，同时青海、甘肃、广西、河北、西藏等区域风电装机容量也较为丰富，具有较为可观的开发前景。
[0092]
本例还获取了我国陆上区域的风电容量因子分布图，通过该分布图可知，我国陆上风能资源的分布有以下两点特性：
[0093]
第一、蒙东、蒙西、黑龙江、辽宁北部、新疆西北部地区受冬季风影响，风能资源尤为丰富。
[0094]
第二、东南沿海地区沿海一带省份受东南季风影响，海岸线附近风能资源特别丰富。

技术特征：

1.一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：包括：构建目标区域的平面栅格模型；获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格；根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积；根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量；根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子；根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电资源进行评估。2.根据权利要求1所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述平面栅格模型中栅格的长度范围在0.01
°
～0.25
°
纬度，宽度范围在0.01
°
～0.25
°
经度。3.根据权利要求2所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据通过如下方法进行获取：获取目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；采用knn算法将目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据的分辨率统一为所构建平面栅格模型的栅格分辨率。4.根据权利要求3所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述采用knn算法将目标区域的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据的分辨率统一为所构建平面栅格模型的栅格分辨率采用如下方法：1)根据所述平面栅格模型构建训练集，训练集中第i训练样本记为(x
i
,y
i
)，x
i
为第i训练样本的中心点经度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点经度；y
i
为第i训练样本的中心点纬度，即为平面栅格模型中第i个栅格的中心点纬度；i＝1,2，...，i，i为训练样本总数；根据所述地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据构建测试集，测试集中第j测试样本记为(x
j
,y
j
)，x
j
为第j测试样本的中心点经度，即为地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据中第j个网格的中心点经度；y
j
为第j测试样本的中心点纬度，即为地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据中第j个网格的中心点纬度；j＝1,2，...，j，j为测试样本总数；2)分别计算测试集中每一测试样本与训练集中各训练样本的空间距离，其中，测试集中第j测试样本与训练集中第i训练样本的空间距离计算公式如下：d
ji
＝r
·
ar cos[cos(y
i
)
·
cos(y
j
)
·
cos(x
i-x
j
)+sin(y
i
)
·
sin(y
j
)]其中，r为地球半径，r取6371km；x
i
和y
i
分别为第i训练样本的中心点经度和纬度；x
j
和y
j
分别为第j测试样本的中心点经度和纬度；3)分别对每一测试样本与不同训练样本的空间距离进行排序，到与每一测试样具有
最小空间距离的训练样本；4)将测试样本所包含的地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据赋予对应的训练样本，得到平面格栅模型的格栅分辨率下的地表覆盖数据/数字高程数据/历史风速数据。5.根据权利要求2所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格的具体步骤包括：获取平面栅格模型中每一栅格的高度数据以及坡度数据，筛选出高度小于等于3000米并且坡度小于等于10
°
的栅格。6.根据权利要求2所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积的具体步骤包括：获取平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖类型，根据地表覆盖类型对应的可用面积系数，计算每一待评估栅格的可用面积。7.根据权利要求2所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量的具体步骤包括：根据典型风力发电机额定容量数据和叶片直径数据确定典型风力发电机的单位占地面积，再根据每一待评估栅格的可用面积，得到各待评估栅格的可装机容量。8.根据权利要求2所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子的具体步骤包括：获取各待评估栅格的历史风速数据根据所获取的历史风速数据进行外推，得到各待评估栅格在任意高度下的历史风速数据，进而得到各待评估栅格在典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据；根据典型风力发电机对应的风速-风功率曲线以及各待评估栅格在典型风力发电机的轮毂高度下的历史风速数据，得到各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率；根据各待评估栅格采用典型风力发电机时的历史输出功率计算出各待评估栅格的风电资源容量因子。9.根据权利要求1所述的高分辨率的陆上风力发电资源评估方法，其特征在于：所述地表覆盖数据采用mcd12q1中的i型地表覆盖数据集；所述数字高程数据采用strm数字高程集；所述历史风速数据采用欧洲中尺度预报中心的历史风速数据集。10.一种高分辨率的陆上风力发电资源评估系统，其特征在于：包括：模型构建模块，用于构建目标区域的平面栅格模型；数据获取模块，用于获取所述平面栅格模型中每一栅格的地表覆盖数据、数字高程数据以及历史风速数据；数据处理模块，用于根据平面栅格模型中每一栅格的数字高程数据，筛选出可建设风力发电机的栅格，作为待评估栅格；并根据各待评估栅格的地表覆盖数据，计算出每一待评估栅格的可用面积；根据每一待评估栅格的可用面积以及典型风力发电机的额定容量以及叶片直径数据，确定各待评估栅格的可装机容量；根据每一栅格的历史风速数据和典型风力发电机的轮毂高度数据计算各待评估栅格的风电资源容量因子；
评估模块，根据待评估栅格的可装机容量以及风电资源容量因子，计算出各待评估栅格的风电资源容量，根据各待评估栅格的风电资源容量的大小对各待评估栅格的风电资源进行评估。

技术总结

本发明公开了一种高分辨率的陆上风力发电资源评估方法和系统，该方法建立了目标区域的平面栅格模型，并结合地表覆盖数据以及数字高程数据对该模型内的栅格进行地理空间资源的匹配，筛选出具有建设风力发电机地形条件的栅格，再结合历史风速数据对栅格的风电资源潜力进行评估，该方法可以明确目标区域内部风电资源的分布情况。资源的分布情况。资源的分布情况。