這些“奇經八脈”遍布風電場。如何疏通復雜的脈絡，為風場這個“生命體”建立更好更安全的保障，新疆金風科技股份有限公司（下稱“金風科技”）一直在探索。本期小編將帶大家走近疏通風電場脈絡的關鍵技術——地理信息技術（GIS）。

 

↑地理信息技術航空攝影測量應用

 

　　鑒于風電場的工程屬性，地理信息技術的應用貫穿于風電場全生命周期，包括宏觀選址、測風塔代表性分析、微觀選址、道路踏勘、工程設計監管、后運維服務等多項環節。

 

　　總體來說，金風科技通過分析全國高精度地表植被信息、不同級別路網信息、居民地信息、自然保護區、經過填補處理的SRTM地形數據（填補了因為氣象地理條件導致的數據缺失）。應用AI人工地表識別、無人機三維建模、時空大數據分析技術、三維動態模擬仿真，實現了百GB級地理場景快速可視化、TB級別空間數據管理及分析。

 

　　下面小編將從將從幾個典型的應用方面說明GIS技術的價值實現。

 

 

　　GIS技術在風電場宏觀選址（分散式項目規劃）的應用，一是通過數字高程數據精確、迅速的提取地形、坡度、工程地質等數據；二是通過各種政府專題圖數字化提取出電網接入、土地規劃、保護區等數據。

 

　　以青海省某市分散式風電場的宏觀選址為例，拋棄冗繁的數據搜索過程，引進GIS技術手段，將需要的數據和資料矢量化，同時把風資源分布數據、地形圖、土地利用現狀、交通、地形、遙感航片等數據進行空間疊加分析。基于GIS平臺，對目標縣進行宏觀選址分析，提取資源狀況優、施工條件好、道路和電網條件良好的地區進行優先開發；對風資源較好，其他條件不好的地區保留以期后續開發。總體上依靠精細化的地理信息數據、氣象數據、環境數據，完成了基于地理信息大數據空間分析的宏觀選址。此外，對于確定開發的場址區域，GIS還可以依據特有的地形特征和數據分析，自動推薦初步的機位點排布方案，計算風電場整體投資收益率。

 

　　傳統方式從前期現場考察、資源圈定到與國土局等相關部門的信息核實、確定具體位置，需要至少35天；現在有了GIS技術的支持，金風科技完成這些工作僅需要5天時間，既避免了以前僅靠經驗的“盲人摸象”模式，又改變了以往宏觀選址的無目的性、耗時長、精度低、結論不明確的缺點，減少工作時間，提高了選址精度。

 

↑基于GIS平臺的青海省某市宏觀選址

 

↑基于某區域的分散式項目人工智能識別規劃

 

 

　　GIS在微觀選址工作方面的改進，主要體現在其對于地形矯正處理分析，一般而言，受限于氣象條件、地表形態等限制，現有的類SRTM地圖存在數據失真的情況，GIS通過對地形的自動化糾偏、填補，提高在風電場在流體仿真模型方面精度。

 

　　以湖北某項目為例，復雜山地地形，存在經驗上可判斷的風險但無法表現在流體模型上，因融資方對項目風險關注度高該項目停滯了兩個月余，使用填補之后的地圖數據完成了對項目對風、峽口加速、渦風區域的精準定位，對風險點位、測風塔代表性進行有效可視化的評估。同時運用無人機航拍技術、風速預測、GIS空間疊加分析等避免了人工作業偏差，降低項目風險。

 

↑基于地理環境要素的測風塔代表性評估

 

 

　　和微觀選址階段的模型仿真相仿，道路設計階段主要依靠三維建模技術：利用無人航拍技術進行三維工程仿真、三維設計等。其主要核心技術有無人機/GIS地形建模，金風科技現階段擁有中國地區大部分的無人機機型，且實現了無人機數據云處理技術；同時實現地形三維結果顯示，GB級別全真實超廣地形地貌三維顯示技術等。可快速實現風電場內道路設計規劃、工程量評估、風機自動排布。以某5萬丘陵項目為例，可將常規（場內外）道路設計的工作縮短至原來的40%，提高工作效率的同時，還可對大部件到風機點位進行全程模擬，提前預知風險。

 

↑集電線路數字化排塔

 

↑集電線路二維施工圖設計

 

 

　　隨著國家能源局《2018年度風電建設管理有關要求通知》中相關內容進一步落實，競價核準對風電場風資源評估精度提出了更高要求。同時，分散式項目的開展也在環境友好性、并網穩定性方面的產生了眾多挑戰。

 

　　金風科技在不斷研發提高直驅機組并網性能的同時，全面使用WRF虛擬測風塔技術、雷達測風手段，彌補分散式風電場測風方面的不足；依靠GIS數據開展的智能道路規劃、線路設計技術，為包括分散式在內的風電場建設疏通脈絡；與此同時，金風科技將地理信息與BIM的結合，實現少人值守/無人值守升壓站，也在分散式運維過程中大顯身手。結合GIS景觀透視+AI技術，在設計階段全程仿真運行風電場在噪聲、生態方面的影響，消除投資者后顧之憂。

 

↑典型地物目標空間文理樣本及特征庫

 

　　具體來說，GIS和AI人工智能技術的結合，可快速準確實現高分數據和無人機航拍數據的地物識別。現階段由于高分辨數據精度較高，因此像元較為細碎，同時地物的光譜信息復雜，造成地物識別困難。

 

　　金風科技以典型高分辨率遙感影像目標機器樣本庫與特征庫建設為基礎，開發了面向道路、房屋、水域等敏感區的檢測與識別，可快速實現地物識別，其識別準確率高達85%左右，時間節省60%左右。從無人機航拍到地物識別的自動化流程，提升了自動化水平和工作效率，為后續數字化風電場的自動識別奠定了技術基礎。

 

　　風能的未來發展離不開現代化的技術，“3S”（GIS地理信息、RS遙感、GPS全球定位）技術的發展為風能的開發利用提供了新的快速、有效的解決方案。

 

↑實時線路規劃動圖

 

　　金風科技追本溯源，利用互聯網+大數據+AI人工智能的思維，通過3D建模、人工智能、遙感技術、無人機航拍技術，為風電場開發和利用提供精確的數據源，并利用GIS技術，實現風電場快速、準確、高效的運轉和評估，迎接分散式和競價核準的挑戰。