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申请/专利权人：交通运输部天津水运工程科学研究所
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246315A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06N3/084;G06Q50/26;G06Q50/06;G06F111/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开一种海上风电场址重现期水文要素计算方法和系统，包括：采用修正后的大气海洋环境数据驱动海洋模型，对风电场址内观测周年观测时段进行模拟；对海洋模型的模拟结果进行验证和模型率定；将风电场址关键站位的连续水文数据和风电场址的周年水文观测数据作为BP神经网络模型的多变量输入特征因子进行训练，对海洋模型长时间模拟结果进行优化；基于工程海域最优化的模型水文数据集，对风电场址重现期水文要素进行推算。采用本发明的技术方案，解决无法针对由于潮汐类型复杂、极端天气事件频发以及受海洋环流影响严重的海洋风电场址重现期水文要素推算的问题。
主权项：1.一种海上风电场址重现期水文要素计算方法，其特征在于，包括：步骤S1、获取指定区域的大气海洋环境数据；步骤S2、对所述大气海洋环境数据进行修正；步骤S3、采用修正后的大气海洋环境数据驱动海洋模型，对风电场址内观测周年观测时段进行模拟；其中，海洋模型为高分辨率的三维斜压海洋数值模型；步骤S4、采用实测潮位和各层流速、流向资料对海洋模型的模拟结果进行验证，通过调整海床糙率和涡粘性系数进行模型率定；步骤S5、将经过充分验证和率定的海洋模型进行连续30年以上的模拟计算，得到风电场址关键站位的连续水位、流速、流向水文数据；步骤S6、将所述风电场址关键站位的连续水文数据和风电场址的周年水文观测数据作为BP神经网络模型的多变量输入特征因子进行训练，采用Levenberg-Marquardt算法对海洋模型长时间模拟结果进行优化，得到工程海域最优化水文数据集；步骤S7、基于工程海域最优化的模型水文数据集，对风电场址重现期水文要素进行推算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 交通运输部天津水运工程科学研究所 一种海上风电场址重现期水文要素计算方法和系统
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