一种复杂山地风电场极端风况精细化评估方法

本发明公开了一种复杂山地风电场极端风况精细化评估方法。首先对风电场观测塔风速、风向时间序列进行采集并进行基本质量控制，同时收集风电场所在区域的多源中尺度数据。基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络构造深度学习模型；通过计算流体力学仿真风场区域内各机位点的加速因子，并基于测风塔长年代时间序列仿真各机位点处的场年代风速时间序列。对各机位点处的长年代风速时间序列分别利用耿贝尔极值I型概率分布法计算获得50年一遇最大风速。在参证气象站数据相关性较低、或无法获得有效气象站参考数据、风电场测风塔代表性不足的复杂山地风电场，可对风场内各机位点50年一遇最大风速进行精细化分析，便于机组差异化选型及塔筒定制化。