GIS如何疏通风电场的“奇经八脉”？

文 | 王乾坤，董倩倩，许嘉丽，闫瑞

刚接触到风资源工程师这个职业之际，有人将工程师戏称为“风水师”。看过《盗墓笔记》的人应该不会感到陌生：传说中的主角都有一把“黑金古刀”。在科学技术日益先进的今天，风资源工程师又有何种利器？

随着电网结构和相关政策的不断完善以及风资源的多元化，我国风电行业经过30多年的发展，风电场的关键收益元素组成已由原来的机组适应性和机组发电性能，拓展到现在包括地形复杂性、环境友好性、并网稳定性、投资安全性等在内的多个元素。

这些“奇经八脉”遍布风电场。如何疏通复杂的脉络，为风电场这个“生命体”建立更好、更安全的保障？新疆金风科技股份有限公司（下称“金风科技”）一直在探索。因此，笔者将带大家走近疏通风电场“脉络”的关键技术——地理信息技术（GIS）。

鉴于风电场的工程属性，地理信息技术的应用贯穿于风电场全生命周期，包括宏观选址、测风塔代表性分析、微观选址、道路踏勘、工程设计监管、后运维服务等多项环节。

总体来说，金风科技通过分析全国高精度地表植被信息、不同级别路网信息、居民地信息、自然保护区、经过填补处理的SRTM地形数据（填补了因为气象地理条件导致的数据缺失），应用AI（人工智能）人工地表识别、无人机三维建模、时空大数据分析技术、三维动态模拟仿真，实现了百GB级地理场景快速可视化、TB级别空间数据管理及分析。

下面，笔者将从几个典型的应用方面说明GIS技术的价值实现。

图1 地理信息技术航空摄影测量应用

宏观（分散式）项目规划

GIS技术在风电场宏观选址（分散式项目规划）中的应用包括：一是通过数字高程数据精确、迅速地提取地形、坡度、工程地质等数据；二是通过各种政府专题图数字化提取出电网接入、土地规划、保护区等数据。

以青海省某市分散式风电场的宏观选址为例，抛弃繁冗的数据搜索过程，引进GIS技术手段，将需要的数据和资料矢量化，同时把风资源分布数据、地形图、土地利用现状、交通、地形、遥感航片等数据进行空间叠加分析。基于GIS平台，对目标县进行宏观选址分析，优先开发资源状况好、施工条件好、道路和电网条件好的地区；保留风资源较好、其他条件不好的地区，以备后续开发。总体上依靠精细化的地理信息数据、气象数据、环境数据，完成了基于地理信息大数据空间分析的宏观选址。此外，对于确定开发的场址区域，GIS还可以依据特有的地形特征和数据分析，自动推荐初步的机位点排布方案，计算风电场整体投资收益率。

运用传统方式，从前期现场考察、资源圈定到与国土部门等相关机构的信息核实、确定具体位置，至少需要35天；现在有了GIS技术的支持，金风科技完成这些工作仅需要5天时间，既避免以前仅靠经验的“盲人摸象”模式，又改变了以往宏观选址的无目的性、耗时长、精度低、结论不明确的缺点，减少了工作时间，提高了选址精度。

精确风险模拟

GIS对微观选址工作的改进，主要体现在其对于地形的矫正处理分析。一般而言，受限于气象条件、地表形态等，现有的类SRTM地图存在数据失真的情况。GIS通过对地形的自动化纠偏、填补，提高了风电场流体仿真模型方面的精度。

以湖北某项目为例。该项目位于复杂山地地形中，存在经验上可判断、但无法表现在流体模型上的风险。因融资方对项目风险关注度高，项目停滞了两月有余。使用填补之后的地图数据完成了项目对风、峡口加速及涡风区域的精准定位，对风险点位、测风塔代表性进行有效可视化的评估。同时运用无人机航拍技术、风速预测、GIS空间叠加分析等避免了人工作业偏差，降低项目风险。

快速工程设计

和微观选址阶段的模型仿真相仿，道路设计阶段主要依靠三维建模技术：利用无人航拍技术进行三维工程仿真、三维设计等，其主要的核心技术包括无人机/GIS地形建模。

金风科技现阶段拥有中国地区大部分的无人机机型，且实现了无人机数据云处理技术；同时实现地形三维结果显示、GB级别全真实超广地形地貌三维显示技术等，可快速实现风电场内道路设计规划、工程量评估、机组自动排布。以某5万千瓦丘陵项目为例，可将常规（场内外）道路设计的工作缩短至原来的40%，在提高工作效率的同时，还可对从大部件到风电机组点位进行全程模拟，提前预知风险。

图2 基于GIS平台的青海省某市宏观选址

图3 基于某区域的分散式项目人工智能识别规划

革新与融合

随着国家能源局发布的《2018年度风电建设管理有关要求通知》中相关内容进一步落实，竞价核准对风电场风资源评估精度提出了更高要求。同时，分散式项目的开发，也给环境友好性、并网稳定性方面带来了众多挑战。

金风科技在不断研发提高直驱机组并网性能的同时，全面使用WRF虚拟测风塔技术、雷达测风手段，弥补分散式风电场测风方面的不足；依靠GIS数据开展的智能道路规划、线路设计技术，为包括分散式在内的风电场建设疏通脉络；与此同时，金风科技将地理信息与BIM结合，打造少人值守/无人值守升压站，在分散式风电运维过程中大显身手。结合GIS景观透视+AI技术，在设计阶段全程仿真运行风电场给生态等方面产生的影响，消除投资者后顾之忧。

具体来说，GIS和AI技术的结合，可快速准确实现高分数据和无人机航拍数据的地物识别。现阶段由于高分辨数据精度较高，因此，像元较为细碎，同时地物的光谱信息复杂，造成地物识别困难。金风科技以典型高分辨率遥感影像目标机器样本库与特征库建设为基础，开发了面向道路、房屋、水域等敏感区的检测与识别，可快速实现地物识别，其识别准确率高达85%左右，节省60%左右的时间。从无人机航拍到地物识别的自动化流程，提升了自动化水平和工作效率，为后续数字化风电场的自动识别奠定技术基础。

风能的未来发展离不开现代化的技术，“3S（GIS：地理信息、RS：遥感、GPS：全球定位）”技术的发展为风能的开发利用提供了新的快速、有效的解决方案。

金风科技追本溯源，利用互联网+大数据+AI的思维，通过3D建模、人工智能、遥感技术、无人机航拍技术，为风电场开发和利用提供精确的数据源，并利用GIS技术，实现风电场快速、准确、高效的运转和评估，迎接分散式和竞价核准的挑战。