基于测风激光雷达的湍流检测方法、装置、介质及设备与流程

本技术涉及风能测量领域，特别是一种基于测风激光雷达的湍流检测方法、装置、介质及设备。

背景技术：

1、随着海上风电产业的快速发展，对风资源评估的需求日益提高。漂浮式测风激光雷达（floating lidar system，fls）因其部署便捷、成本低以及数据质量高等优势，在风资源评估领域得到了广泛应用。

2、漂浮式测风激光雷达的数据经运动补偿算法修正后，仍存在无法通过运动消除的系统性测量偏差。研究表明，嵌入于背景稳定流场中的扰动湍流事件（如嵌入式扰动湍流）是此类偏差的重要来源之一。然而，现有的扰动湍流检测方法主要依赖单一湍流指标的固定阈值筛选，由于未能有效统筹测量高度效应与多维特征，导致在不同高度层及夜间复杂时段下存在误报率高、漏报率高以及鲁棒性不足的问题，增加了海上风资源评估的不确定性。

3、因此，需要提供一种高准确度的扰动湍流检测方法，提升测量数据的准确性与鲁棒性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供一种基于测风激光雷达的湍流检测方法，所述方法包括：

2、获取测风激光雷达输出的原始风速数据集，并构建由测量高度和预设的时间窗口组成的多个时空窗口；

3、以所述时空窗口为单位，基于所述时空窗口下的原始风速数据，确定用于表征各维度湍流活动特征的湍流特征向量；

4、针对每一所述测量高度，基于所述测量高度下各时空窗口的湍流特征向量，确定在所述测量高度下，每一维度的湍流特征对应的自适应阈值；

5、对于任一所述时空窗口，将所述时空窗口对应的湍流特征向量与对应同一测量高度的自适应阈值进行比对，根据比对结果确定所述时空窗口的超标特征数量；并在所述超标特征数量及有效风速样本数均满足设定条件时，将所述时空窗口标记为候选异常时空窗口；

6、确定所述候选异常时空窗口下的原始风速数据的小波能量；针对每一所述测量高度，基于所述测量高度下各候选异常时空窗口的小波能量，确定所述测量高度对应的能量判别阈值；

7、基于所述小波能量与对应测量高度下的能量判别阈值的比对结果，对所述候选异常时空窗口进行二次筛选确认，得到存在扰动湍流的目标异常时空窗口。

8、可选的，所述湍流特征向量至少包括以下特征项的组合：水平风速的湍流强度、峭度、标准差和极差，垂直风速的标准差和极差，以及运动补偿残差的统计特征值。

9、可选的，基于所述测量高度下各时空窗口的湍流特征向量，确定在所述测量高度下，每一维度湍流特征对应的自适应阈值，包括：

10、针对每一维度的所述湍流特征，将所述测量高度下所有时空窗口对应的同维度湍流特征进行升序排序，得到湍流数据序列；

11、确定所述湍流数据序列中的第一预设百分位数，作为在所述测量高度下，所述维度的湍流特征对应的自适应阈值。

12、可选的，将所述时空窗口对应的湍流特征向量与对应同一测量高度的自适应阈值进行比对，根据比对结果确定所述时空窗口的超标特征数量，包括：

13、对于所述时空窗口对应的湍流特征向量中每一维度的湍流特征，将所述湍流特征与对应同一测量高度及同一维度的自适应阈值进行大小比较；并当所述湍流特征大于对应的自适应阈值时，判定所述湍流特征超标；

14、统计所述时空窗口内超标的湍流特征总数量，作为所述超标特征数量；

15、对应的，在所述超标特征数量及有效风速样本数均满足设定条件时，将所述时空窗口标记为候选异常时空窗口，包括：

16、当所述超标特征数量大于预设指标数量阈值且所述时空窗口的有效风速样本数大于预设样本数阈值时，将所述时空窗口判定为所述候选异常时空窗口。

17、可选的，确定所述候选异常时空窗口下的原始风速数据的小波能量包括：

18、从所述候选异常时空窗口下的原始风速数据中提取通过有效性验证的数据，并组成候选风速序列；对所述候选风速序列进行线性去趋势处理，得到目标风速序列；

19、将所述目标风速序列分别与预设的多个尺度的归一化小波卷积核进行卷积，确定各所述尺度下的卷积系数均方值，并将均方值中的最大值确定为所述候选异常时空窗口的小波能量。

20、可选的，针对每一所述测量高度，基于所述测量高度下各候选异常时空窗口的小波能量，确定所述测量高度对应的能量判别阈值，包括：

21、针对每一所述测量高度，将对应所述测量高度的候选异常时空窗口的小波能量升序排序，得到能量序列；将所述能量序列中的第二预设百分位数，作为所述测量高度对应的能量判别阈值；

22、对应的，基于所述小波能量与对应测量高度下的所述能量判别阈值的比对结果，对所述候选异常时空窗口进行二次筛选确认，包括：

23、将所述候选异常时空窗口中，小波能量不低于对应测量高度的能量判别阈值的窗口，判定为所述目标异常时空窗口。

24、可选的，所述方法还包括：

25、获取预先配置的夜间起始时刻和夜间结束时刻，其中，所述夜间起始时刻和所述夜间结束时刻均采用24小时制；

26、若所述夜间起始时刻小于所述夜间结束时刻，当所述目标异常时空窗口的窗口起始时刻和窗口结束时刻均位于所述夜间起始时刻与所述夜间结束时刻构成的区间内时，将所述目标异常时空窗口标记为夜间异常时空窗口；

27、若所述夜间起始时刻大于或等于所述夜间结束时刻，当所述目标异常时空窗口的窗口起始时刻大于或等于所述夜间起始时刻，或者所述窗口结束时刻小于或等于所述夜间结束时刻时，将所述目标异常时空窗口标记为所述夜间异常时空窗口。

28、本技术还提供了一种基于测风激光雷达的湍流检测装置，所述装置包括：

29、数据获取模块，用于获取测风激光雷达输出的原始风速数据集，并构建由测量高度和预设的时间窗口组成的多个时空窗口；

30、湍流特征确定模块，用于以所述时空窗口为单位，基于所述时空窗口下的原始风速数据，确定用于表征各维度湍流活动特征的湍流特征向量；

31、自适应阈值确定模块，用于针对每一所述测量高度，基于所述测量高度下各时空窗口的湍流特征向量，确定在所述测量高度下，每一维度的湍流特征对应的自适应阈值；

32、候选窗口确定模块，用于对于任一所述时空窗口，将所述时空窗口对应的湍流特征向量与对应同一测量高度的自适应阈值进行比对，根据比对结果确定所述时空窗口的超标特征数量；并在所述超标特征数量及有效风速样本数均满足设定条件时，将所述时空窗口标记为候选异常时空窗口；

33、能量及阈值确定模块，用于确定所述候选异常时空窗口下的原始风速数据的小波能量；针对每一所述测量高度，基于所述测量高度下各候选异常时空窗口的小波能量，确定所述测量高度对应的能量判别阈值；

34、目标窗口二次筛选模块，用于基于所述小波能量与对应测量高度下的能量判别阈值的比对结果，对所述候选异常时空窗口进行二次筛选确认，得到存在扰动湍流的目标异常时空窗口。

35、本技术还提供了一种电子设备，包括：

36、存储器，用于存储计算机程序；

37、处理器，用于执行如上述任一项所述的基于测风激光雷达的湍流检测方法的步骤。

38、本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的基于测风激光雷达的湍流检测方法的步骤。

39、综上，本技术提供了一种基于测风激光雷达的湍流检测方法、装置、介质及设备。基于测风激光雷达输出的原始风速数据集，以时空窗口为单位，确定多维湍流特征向量；基于高度分层确定自适应阈值并进行超标多维比对筛选，得到候选异常窗口；进一步确定小波能量并结合候选群体内部的能量判别阈值进行二次筛选确认，最终精准锁定存在扰动湍流的目标异常时空窗口。本技术利用高度自适应多维特征阈值初筛与小波能量候选二次复核的双重机制，消除了高度效应与偶发噪声干扰，显著提升了扰动湍流检测的准确度与鲁棒性。