吳紅華, 張 亮, 馮 豪, 胡昊輝, 李正農(nóng)

湖南大學(xué) 建筑安全與節(jié)能教育部重點實驗室, 長沙 410082

0 引 言

自然界中，近地風(fēng)在其行程中會遇到不同的地形地貌，隨著地形和地表粗糙度的變化，風(fēng)場變化也不盡一致[1]，目前對于近地風(fēng)特性的研究主要是風(fēng)場沿高度方向的梯度分布和風(fēng)剖面研究，而對地形地貌影響下風(fēng)場的平面分布特征研究較少，并且多集中于風(fēng)電領(lǐng)域。陳愛等[2]簡化三維分析模型，用數(shù)值模擬方法研究了復(fù)雜地形影響下不同來流風(fēng)向時的風(fēng)場分布，確定風(fēng)力發(fā)電機的最佳安裝位置。Ren等[3]在某6 km×6 km的試驗場內(nèi)設(shè)立10個固定測點，并結(jié)合CFD模擬和測點相關(guān)性，建立了風(fēng)場預(yù)測模型，并將預(yù)測值與實測值進行對比，結(jié)果表明：弱相關(guān)測點預(yù)測效果較差。Palma等[4]采用線性與非線性方法研究馬德拉島東部海岸某區(qū)域風(fēng)場特性，并與實測數(shù)據(jù)對比，得到了目標(biāo)區(qū)域的風(fēng)場參數(shù)，用以指導(dǎo)復(fù)雜地形環(huán)境下風(fēng)資源評估。雷若冰等[5]對多個測風(fēng)塔風(fēng)速數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，有效地描述了整個風(fēng)電場群的風(fēng)速分布?，F(xiàn)有研究多基于數(shù)值模擬和多個測風(fēng)塔之間數(shù)據(jù)相關(guān)性的算法研究，當(dāng)測風(fēng)塔相距較遠(yuǎn)時，對局部區(qū)域的風(fēng)場情況難以全面掌握，有一定局限性。

傳統(tǒng)的風(fēng)場實測主要依靠固定式測風(fēng)塔[6-7]和現(xiàn)場搭設(shè)可移動式測風(fēng)桅桿[8-10]開展，但這類設(shè)備體積大、可移動性差，往往只能測量風(fēng)場沿高度方向的梯度分布，測量平面風(fēng)場難度較大。隨著無人機技術(shù)的發(fā)展，利用小型無人機測風(fēng)引起廣泛關(guān)注。1992年，澳大利亞氣象局Holland等首次提出以氣象無人機攜帶皮托靜壓管等儀器測風(fēng)的方法[11]。馬舒慶等[12]基于微型氣象無人機盤旋飛行，利用水平空速歸零法和解析法求得風(fēng)速風(fēng)向。周偉靜等[13]利用固定翼無人機攜帶皮托-靜壓管等測風(fēng)儀器進行風(fēng)場測量，并對實測數(shù)據(jù)進行誤差修正，提高了測量精度。固定翼無人機操控難度大，難以實現(xiàn)定點測量，且需要特定的起降跑道，對場地要求較高。多旋翼無人機具有垂直起降、機動靈活、定點懸停、精確定位等諸多優(yōu)勢，因此用多旋翼無人機搭載風(fēng)速儀進行風(fēng)場測量值得深入探討。Bruschi等[14]在四旋翼飛行器機身上方安裝二維風(fēng)速傳感器并進行風(fēng)洞試驗，結(jié)果表明：風(fēng)速數(shù)據(jù)存在一定誤差，而風(fēng)向角的測量幾乎不受影響，但該試驗未對機身姿態(tài)改變時的影響進行研究。李正農(nóng)等[15]對六旋翼無人機搭載風(fēng)速儀測風(fēng)的準(zhǔn)確性進行了風(fēng)洞試驗研究，結(jié)果表明：機身傾角會對風(fēng)速測量產(chǎn)生一定影響，對風(fēng)向角測量無影響，但試驗時無人機機身固定，不能模擬真實的飛行狀態(tài)?，F(xiàn)階段對于多旋翼無人機測風(fēng)的研究多基于數(shù)值模擬和風(fēng)洞試驗，這兩種研究方式并不能模擬無人機在復(fù)雜大氣環(huán)境中真實的飛行狀態(tài)，因此，需要對無人機搭載測風(fēng)儀實測的可行性進行深入研究。

本文通過多旋翼無人機搭載風(fēng)速儀進行實地風(fēng)速和風(fēng)向測量，并對實測數(shù)據(jù)進行分析及誤差修正，初步驗證在復(fù)雜環(huán)境中利用無人機搭載風(fēng)速儀進行風(fēng)速風(fēng)向?qū)崪y的可行性；其次，基于不同地形地貌對于近地風(fēng)場的影響不同，通過無人機多點測風(fēng)并結(jié)合測風(fēng)塔數(shù)據(jù)，獲取各測點風(fēng)場與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，從而在已知測風(fēng)塔數(shù)據(jù)時，推知測風(fēng)塔周圍不同地貌影響下的某一高度平面的風(fēng)場特性。不同來流方向地面粗糙度不同，對風(fēng)場造成的影響也不盡相同，因此本文選取實測期間某一特定來流方向的數(shù)據(jù)進行分析，旨在對多旋翼無人機進行風(fēng)場測量這一新方法進行初步探討和研究。

1 實測概況

1.1 場地概況

實測場地位于北京市延慶區(qū)中國科學(xué)院某試驗基地內(nèi)，如圖1所示。

圖1 實測地點Fig.1 Test site

紅色星標(biāo)位置為測風(fēng)塔。為便于描述，將場地劃分為4個象限平面。如圖所示，第一象限地貌較為復(fù)雜，靠近測風(fēng)塔處有2組東西走向的槽式聚光鏡(高約7 m)，較遠(yuǎn)處為低矮松樹(2 m左右)和灌木叢；第二象限中樹木較多，靠近測風(fēng)塔處為低矮松樹(2 m左右)，距離測風(fēng)塔較遠(yuǎn)處有廠房和大片高大的楊樹林；第三象限相對平坦，多為低矮松樹(2 m左右)和灌木叢，其對上空風(fēng)場的影響可能較??；第四象限地貌最為復(fù)雜，有2組南北走向的槽式聚光鏡(高約7 m)和定日鏡群組(單個約12 m高)，還有一些試驗廠房。復(fù)雜的場地狀況可能會造成上空風(fēng)場的波動更大。該場地冬季西風(fēng)盛行，來風(fēng)方向場地較為平坦空曠，4、5級風(fēng)較為常見，是進行實測研究的理想場所。

1.2 實測系統(tǒng)

實測系統(tǒng)由40 m高的測風(fēng)塔和大疆M600 PRO六旋翼無人機組成，如圖2所示。

圖2 現(xiàn)場實測系統(tǒng)Fig.2 The field measurement system

在測風(fēng)塔10、20、30和40 m高度處各安裝了一個WindSonic二維超聲風(fēng)速儀，風(fēng)速儀采樣頻率為1 Hz。無人機機身上部搭載SA210二維超聲風(fēng)速儀，采樣頻率也為1 Hz。風(fēng)速儀測得數(shù)據(jù)通過無線電臺實時傳輸?shù)诫娔X。兩超聲波風(fēng)速儀的具體參數(shù)見表1。測風(fēng)塔風(fēng)速儀和無人機風(fēng)速儀均為正北向安裝，規(guī)定正北方向來風(fēng)時，風(fēng)向角θ為0°；正東方向來風(fēng)時，風(fēng)向角θ為90°，其余風(fēng)向角按照順時針方向類推。

表1 超聲波風(fēng)速儀參數(shù)Table 1 Parameters of ultrasonic anemometer

為保證風(fēng)速儀測量結(jié)果的準(zhǔn)確性，實測前在風(fēng)洞中利用澳大利亞TFI Series 100眼鏡蛇三維脈動風(fēng)速探頭對兩超聲風(fēng)速儀進行二次標(biāo)定(出廠時已標(biāo)定)。標(biāo)定時，將眼鏡蛇風(fēng)速探頭分別與兩超聲波風(fēng)速儀在同一高度同一位置處進行測量，標(biāo)定結(jié)果見表2。由表2可知，兩超聲風(fēng)速儀與眼鏡蛇風(fēng)速探頭所測風(fēng)速基本一致，誤差(相對于眼鏡蛇風(fēng)速探頭數(shù)據(jù))均小于0.5%，可以認(rèn)為兩超聲風(fēng)速儀測風(fēng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，可以用其所測數(shù)據(jù)直接進行對比分析。

表2 風(fēng)速標(biāo)定結(jié)果Table 2 Wind speed calibration results

1.3 實測方案

本次試驗分2階段進行。第一階段探究復(fù)雜環(huán)境中無人機搭載風(fēng)速儀實測的可行性與準(zhǔn)確性:為避免無人機與測風(fēng)塔相互影響，保證無人機飛行安全，將無人機放置在與測風(fēng)塔水平距離為5 m處垂直起飛，與風(fēng)場實測相對應(yīng)，在20 m高度處進行風(fēng)速風(fēng)向測量，每次測量時間10 min，將測得的無人機數(shù)據(jù)與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)進行對比分析。第二階段進行平面風(fēng)場的測定：通過無人機多點測風(fēng)，并結(jié)合測風(fēng)塔數(shù)據(jù)作為參考，獲取各測點位置風(fēng)場與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，推知測風(fēng)塔周邊不同地貌影響下的平面風(fēng)場特性。

由于地貌中定日鏡約為12 m高，綜合考慮地貌對風(fēng)場可能的影響以及無人機飛行安全，此次風(fēng)場實測高度選為20 m。圖3中紅點位置為測風(fēng)塔，將其作為參考點，設(shè)置為原點(0，0)；其他測點位置通過坐標(biāo)x、y確定，x指示東西方向，東方為正，y指示南北方向，北方為正，x、y的范圍均為[-100，100]。測點x、y方向間隔均為20 m，總共設(shè)置11×11=121個測點。無人機在每個測點懸停10 min。

圖3 實測測點坐標(biāo)系Fig.3 Coordinate system of measured points

2 無人機數(shù)據(jù)前處理

2.1 數(shù)據(jù)前處理基本理論

矢量風(fēng)速與風(fēng)向是密切相關(guān)的，風(fēng)向不同時直接比較風(fēng)速意義不大。后續(xù)風(fēng)場測量過程中，受地貌影響，不同測點處無人機所測風(fēng)向與測風(fēng)塔風(fēng)向不可能完全一致，因此需要將風(fēng)速分解到x、y方向上，以便于比較。測風(fēng)塔和無人機上安裝的風(fēng)速儀所實測到的數(shù)據(jù)為風(fēng)速時程u(t)和風(fēng)向時程φ(t)兩列，規(guī)定正北方向(y軸正向)為0°，正東方向(x軸正向)為90°，如圖4。通過風(fēng)向φ(t)可以將風(fēng)速時程u(t)分解為分量ux(t)和uy(t)。實測風(fēng)速時程沿x、y方向的分量ux(t)和uy(t)為：

圖4 風(fēng)速、風(fēng)向示意圖Fig.4 Sketch map of wind speeds and directions

(1)

為確定最大平均風(fēng)速而規(guī)定的時間間隔稱為平均時距。我國規(guī)范將平均時距取為10 min，平均時距內(nèi)2正交方向的平均風(fēng)速為：

(2)

式中，n為采樣頻率與時距的乘積。相應(yīng)平均時距內(nèi)水平平均風(fēng)速U和平均風(fēng)向θ分別為：

(3)

(4)

定義Ii(i=x，y)為x、y方向上的湍流度分量。Ii反映了風(fēng)的脈動程度，為某一高度處在給定持續(xù)時間內(nèi)風(fēng)速分量時程標(biāo)準(zhǔn)差與相應(yīng)高度處水平平均風(fēng)速U的比值:

Ii=σi/U, (i=x、y)

(5)

式中，σx、σy分別為ux(t)、uy(t) 的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 無人機實測風(fēng)速風(fēng)向修正

風(fēng)洞試驗結(jié)果表明，無人機機身傾角會對無人機風(fēng)速測量產(chǎn)生影響，因此需要先根據(jù)風(fēng)洞試驗結(jié)果對無人機傾角造成的誤差進行修正。將無人機實測風(fēng)速時程數(shù)據(jù)u(t)按照每30 s時距求取平均值，根據(jù)平均值的大小選取修正系數(shù)，進行不同傾角下風(fēng)速修正，具體修正公式和修正系數(shù)為：

u1(t)=u(t)/α

(6)

式中，u1(t)為修正后風(fēng)速時程，u(t)為原始風(fēng)速時程，α為修正系數(shù)。李正農(nóng)等[15]根據(jù)無人機相關(guān)參數(shù)推算出不同風(fēng)速下機身傾角，并進行風(fēng)洞試驗，試驗結(jié)果表明：機身傾斜時無人機所測風(fēng)速偏大，控制風(fēng)速為8 m/s時，無人機測得風(fēng)速比水平時約增大2%；控制風(fēng)速為10 m/s時，無人機測得風(fēng)速比水平時約增大5%，其余風(fēng)速范圍按照插值法確定，具體修正系數(shù)如表3所示。

表3 風(fēng)速修正系數(shù)Table 3 Correction coefficient of wind speed

利用上述修正方法對實測無人機風(fēng)速時程進行修正，然后按式(1)～(5)分解計算，將計算結(jié)果與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)進行對比，如表4所示?？梢钥闯?，無人機原始實測風(fēng)速較測風(fēng)塔偏大，通過修正，可以很大程度上消除機身傾角對風(fēng)速測量的影響。修正后的無人機平均風(fēng)速數(shù)據(jù)與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)比較接近，但是由于風(fēng)向角存在誤差，分解到x、y兩個方向的風(fēng)速分量仍然存在較大誤差。

表4 無人機風(fēng)速修正前后數(shù)據(jù)對比Table 4 Data comparison before and after MUA wind speed correction

風(fēng)洞試驗結(jié)果還表明，無人機風(fēng)向的測量不會受到機身姿態(tài)變化的影響，但通過實測數(shù)據(jù)可以看出無人機和測風(fēng)塔存在大約3.5°的風(fēng)向測量誤差。這是由于測風(fēng)塔和無人機風(fēng)速儀均以正北方向為0°方向角，在實際操作過程中，無人機風(fēng)速儀0°角使用GPS和電子指南針輔助對北，精度高，幾乎不會產(chǎn)生誤差；而測風(fēng)塔風(fēng)速儀安裝在20 m高度處，高空作業(yè)難度大，在手動進行0°角對北的過程中不可避免地可能產(chǎn)生一定的偏差，造成此處3.5°的安裝誤差。風(fēng)向誤差的存在導(dǎo)致分解到x、y兩個方向的風(fēng)速分量誤差較大，因此以測風(fēng)塔數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，修正無人機風(fēng)向數(shù)據(jù)，可以消除風(fēng)向誤差對風(fēng)速的影響，從而更好地探究無人機實測的準(zhǔn)確性。將無人機所測風(fēng)向時程每一瞬時點風(fēng)向修正3.5°以消除安裝誤差，然后利用修正后的風(fēng)向時程進行計算，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，經(jīng)過風(fēng)向修正后，x方向風(fēng)速分量增大，y方向風(fēng)速分量減小，2個風(fēng)速分量和平均風(fēng)速都更接近測風(fēng)塔風(fēng)速數(shù)據(jù)，風(fēng)速誤差顯著減小。在后續(xù)風(fēng)場測量中，為保證無人機數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將無人機起飛點統(tǒng)一設(shè)定于距離測風(fēng)塔5 m處，利用測風(fēng)塔數(shù)據(jù)修正無人機風(fēng)速儀誤差后，再進行不同測點處的風(fēng)場測量。

表5 無人機風(fēng)向修正前后數(shù)據(jù)對比Table 5 Data comparison before and after MUA wind direction correction

數(shù)據(jù)處理前后的風(fēng)速和風(fēng)向時程如圖5所示，從圖中可以看出，修正后無人機風(fēng)速和風(fēng)向時程數(shù)據(jù)與測風(fēng)塔風(fēng)速風(fēng)向時程數(shù)據(jù)吻合良好。需要注意的是，y方向風(fēng)速分量時程原本為負(fù)值，為便于繪圖，將y分量同時乘以-1處理，圖6同理。

圖5 測風(fēng)塔、修正后無人機風(fēng)速風(fēng)向時程圖Fig.5 Wind speed and direction time history of wind tower and modified UAV

2.3 無人機湍流度修正

修正后的無人機風(fēng)向與測風(fēng)塔風(fēng)向一致，無人機平均風(fēng)速、風(fēng)速分量與測風(fēng)塔數(shù)據(jù)相比誤差較小，但是2個分量方向的無人機湍流度仍然較大，原因主要有2點：一是當(dāng)風(fēng)速發(fā)生變化時，無人機為保持飛行的穩(wěn)定性會立刻進行橫滾角和俯仰角的姿態(tài)調(diào)整，造成部分瞬時點誤差偏大，增大了數(shù)據(jù)的波動程度；二是無人機在實測過程中由于信號傳輸?shù)仍虍a(chǎn)生少量野值點，也使測得的數(shù)據(jù)波動變大，因此需要進一步處理計算湍流度誤差。

(i=3,…,n-2)

(7)

式(7)無法計算4個端點(開始2個點和最后2個點)，這種情況稱為“端部效應(yīng)”。4個端點值可以采用原始數(shù)據(jù)補齊，即：

(8)

將上述經(jīng)過無人機風(fēng)速和風(fēng)向修正后的數(shù)據(jù)進行分解，然后對分解后的x、y方向風(fēng)速分量時程進行5點滑動平均處理，結(jié)果如表6所示。從表6中可以看出，滑動平均對平均風(fēng)速、平均風(fēng)向、風(fēng)速分量沒有影響，但是可以有效地減小湍流度。其原因是采用5點滑動平均后，部分野值點的影響被消除，數(shù)據(jù)更為平滑，時程數(shù)據(jù)的波動程度明顯減小。

表6 無人機數(shù)據(jù)滑動平均修正前后結(jié)果對比Table 6 Comparison of results before and after MUA data moving average correction

對風(fēng)速分量滑動平均之后，風(fēng)速分量時程的每個瞬時點會發(fā)生變化，因此與之對應(yīng)的風(fēng)向時程瞬時數(shù)據(jù)也發(fā)生了改變，利用式(9)可以推算變化之后的風(fēng)向時程數(shù)據(jù)。

或

(9)

圖6 測風(fēng)塔、滑動平均后無人機風(fēng)速風(fēng)向時程圖Fig.6 Wind speed and wind direction time history of wind tower and UAV after moving average

3 實測風(fēng)場數(shù)據(jù)分析

由于地貌的影響，不同測點位置的風(fēng)向數(shù)據(jù)與測風(fēng)塔存在不同，風(fēng)場數(shù)據(jù)無法直接進行比較，需要將實測數(shù)據(jù)進行分解處理。通過第2節(jié)所述無人機數(shù)據(jù)前處理方法對各測點無人機實測風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進行修正分解，然后取對應(yīng)相同時間段的測風(fēng)塔分量數(shù)據(jù)，利用式(10)求取各測點位置無人機和測風(fēng)塔分量數(shù)據(jù)的比值C，比值C表示地貌影響下20 m高度水平面不同測點位置風(fēng)場參數(shù)與測風(fēng)塔風(fēng)場參數(shù)的相對關(guān)系。通過比值C和測風(fēng)塔風(fēng)場數(shù)據(jù)可以推知不同測點在地貌影響下的風(fēng)場狀況；此外，比值C能在一定程度上反映地貌對測點風(fēng)場的影響程度，C越大表示測點位置地貌對風(fēng)場的影響程度越大。比值C計算公式為：

(10)

3.1 風(fēng)場風(fēng)速結(jié)果分析

實測后得到全部測點的風(fēng)速比CS見表7和8，為了更加直觀地得到整個風(fēng)場平面風(fēng)速實測值的變化趨勢，通過Matlab對所有實測值風(fēng)速比繪制三維圖和等值線圖，并將等值線圖與場地圖進行對應(yīng)，詳見圖7和8。

從表7、8和圖7、8可以看出，平面內(nèi)風(fēng)速比有一定的波動，這種波動情況能夠反映不同地貌影響下風(fēng)場風(fēng)速變化情況。通過x、y方向風(fēng)速分量比三維圖可以看出，第二、四象限風(fēng)速比波動較大，第一、三象限波動較小。需要注意的是實測風(fēng)向接近270°，分解后y方向風(fēng)速分量較小，導(dǎo)致部分比值大，而x方向更接近實測風(fēng)的來流方向，更具有代表性。

表7 x方向風(fēng)速分量比CSxTable 7 The ratio of wind speed component in x direction CSx

圖7 風(fēng)速比CS三維圖Fig.7 Three-dimensional graph of wind speed ratio CS

第一象限中地勢平坦，風(fēng)場受地貌影響較小，因此風(fēng)速比有一定變化但是變化不劇烈。

第二象限中，距測風(fēng)塔遠(yuǎn)處的風(fēng)場出現(xiàn)了較大的風(fēng)速比波動，此象限x、y方向風(fēng)速分量比最大值均位于(-60，80)測點，分別為1.045、3.540，原因可能是受到附近成片楊樹林的干擾，風(fēng)速發(fā)生較大變化。

第三象限的地貌較為平坦，當(dāng)西側(cè)來風(fēng)時，整個場地的樹木對于20 m高度處的風(fēng)場影響較小，故此象限內(nèi)風(fēng)速比的整體變化較小，僅有個別測點數(shù)值較大。

圖8 風(fēng)速比CS等值線圖Fig.8 Contour graph of wind speed ratio CS

表8 y方向風(fēng)速分量比CSyTable 8 The ratio of wind speed component in y direction CSy

第四象限地貌最為復(fù)雜，西側(cè)來風(fēng)時，由于地面槽式聚光鏡和定日鏡群的干擾，此象限出現(xiàn)了較大的風(fēng)速比波動。整個風(fēng)場中x、y方向風(fēng)速分量比最大值均出現(xiàn)在此象限內(nèi)，其中x方向風(fēng)速分量比最大值1.098出現(xiàn)在兩層試驗用房的上方，y方向風(fēng)速分量比最大值3.738出現(xiàn)在東西走向的槽式聚光鏡上方，另外此象限內(nèi)還有多個較大值出現(xiàn)，說明這些測點位置風(fēng)速較測風(fēng)塔變化較多，風(fēng)場受地貌影響顯著。

3.2 風(fēng)場風(fēng)向角分析

全部測點的風(fēng)向比CD見表9。為了更加直觀地得到整個風(fēng)場平面風(fēng)向角比的變化趨勢，通過Matlab軟件將所有風(fēng)向角比繪制成三維圖和等值線圖，詳見圖9和10。

表9 風(fēng)向比 CDTable 9 The ratio of wind direction CD

圖9 風(fēng)向角比值CD三維圖Fig.9 Three-dimensional graph of wind direction ratio CD

圖10 風(fēng)向角比值CD等值線圖Fig.10 Contour graph of wind direction ratio CD

測風(fēng)塔風(fēng)速儀和無人機風(fēng)速儀均以正北向為0°風(fēng)向角，試驗過程中測得的來流風(fēng)為西風(fēng)，來流方向場地較為平坦空曠。通過分析實測數(shù)據(jù)可知，無人機與測風(fēng)塔風(fēng)向數(shù)據(jù)的比值非常接近1，即在相同時間段內(nèi)，無人機風(fēng)速儀和測風(fēng)塔風(fēng)速儀測得的風(fēng)向角差別較小。

從風(fēng)向角比值三維圖可以看出，風(fēng)向角比在第四象限內(nèi)的波動有明顯的增大，最大值1.015和最小值0.972均位于這一象限。從風(fēng)向角比等值線圖可以看出，風(fēng)向角比波動較大的區(qū)域位于聚光鏡和定日鏡群上方，原因可能是槽式聚光鏡和定日鏡群較高，導(dǎo)致部分測點風(fēng)場受到干擾，風(fēng)向產(chǎn)生變化，從而增大了風(fēng)向角比的波動程度；其他3個象限風(fēng)向角比波動較小，僅有個別測點數(shù)據(jù)較大，說明這3個象限內(nèi)地貌對20 m高度處風(fēng)場風(fēng)向影響有限。

3.3 風(fēng)場湍流度分析

全部測點實測后計算得到的x、y方向湍流度分量比CT見表10和11。與風(fēng)速和風(fēng)向相同，通過Matlab軟件把所有湍流度比繪制成三維圖和等值線圖，并將等值線圖與場地圖進行對應(yīng)，詳見圖11和12。

從表10、11和圖11、12可看出，x、y方向湍流度分量比的波動程度大，這說明整個風(fēng)場平面湍流度變化較大。從湍流度比等值線圖可以看出：

圖11 計算湍流度比CT三維圖Fig.11 Three-dimensional graph of calculated turbulence ratio CT

表10 x方向湍流度分量比CTxTable 10 The ratio of turbulence component in x direction CTx

表11 y方向湍流度分量比CTyTable 11 The ratio of turbulence component in y direction CTy

第一象限中部分測點風(fēng)場受到下方東西走向的聚光鏡的干擾，x、y方向湍流度分量比數(shù)據(jù)偏大。

第二象限遠(yuǎn)離測風(fēng)塔的位置受到成片楊樹的影響，湍流度有所增加，因此部分測點的湍流度分量比值較大，此象限內(nèi)x方向湍流度分量比最大值達(dá)到1.365。

第三象限除個別測點湍流度分量比偏大外，整個象限湍流度比及其變化程度與其他3個象限相比較小，這是因為第三象限地貌較為平坦，地貌對上空風(fēng)場影響小，風(fēng)速的波動程度也更小。

結(jié)合比值表和圖11、12可以看出，整個風(fēng)場平面x方向湍流度分量比最大值1.431和最小值0.540均位于第四象限東西走向聚光鏡與南北走向聚光鏡的交匯區(qū)域，另有多個較大值出現(xiàn)在定日鏡群上方，y方向湍流度分量比在槽式聚光鏡上方也明顯偏大；此外，第四象限等值線與其他3個象限相比更為密集，表明第四象限x、y方向湍流度分量比波動相對其他象限更為劇烈，原因是地面的7 m高槽式聚光鏡和12 m高定日鏡群對20 m高度處風(fēng)場平面干擾更大，使得上空風(fēng)場變化復(fù)雜，湍流度顯著增大。

4 結(jié) 論

本文通過多旋翼無人機搭載風(fēng)速儀，對某試驗基地區(qū)域上空平面風(fēng)場進行實測，將實測結(jié)果結(jié)合場地進行分析，探討了利用多旋翼無人機搭載風(fēng)速儀進行風(fēng)場測量的可行性，得到以下結(jié)論：

1) 無人機實測平均風(fēng)速較測風(fēng)塔實測平均風(fēng)速偏大，通過機身傾角修正可以很大程度上消除平均風(fēng)速誤差。測風(fēng)塔風(fēng)速儀安裝時手動對準(zhǔn)0°方向角的過程中出現(xiàn)安裝誤差，使無人機風(fēng)向數(shù)據(jù)和測風(fēng)塔風(fēng)向數(shù)據(jù)存在偏差，導(dǎo)致x、y方向風(fēng)速分量誤差較大，經(jīng)風(fēng)向修正后，風(fēng)速分量誤差顯著減小。

2) 由于無人機飛行姿態(tài)調(diào)整等原因，無人機測量得到的湍流度數(shù)據(jù)偏大，通過滑動平均處理可以一定程度上減小無人機湍流度，使誤差滿足實測要求。

3) 地貌對于風(fēng)場影響明顯。第四象限地貌復(fù)雜，聚光鏡和定日鏡對上空風(fēng)場干擾較大，此象限內(nèi)測點風(fēng)場參數(shù)會有較大的波動變化；其他3個象限地貌相對平坦，風(fēng)場參數(shù)波動較小，但會在部分測點受到地貌影響，產(chǎn)生較大變化。

4) 場地內(nèi)無人機和測風(fēng)塔實測風(fēng)場數(shù)據(jù)的比值關(guān)系，可以一定程度上反映測風(fēng)塔周邊復(fù)雜地貌對于上空風(fēng)場的影響程度，利用比值C和測風(fēng)塔數(shù)據(jù)可以推知不同測點處風(fēng)場狀況，初步驗證了利用無人機進行風(fēng)場測量分析的可行性，為風(fēng)電場微觀選址、區(qū)域風(fēng)場測量等提供了新的思路。