基于無人機(jī)的復(fù)雜地貌上空風(fēng)場(chǎng)實(shí)測(cè)研究

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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 長沙 410082

0 引 言

自然界中，近地風(fēng)在其行程中會(huì)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(chǎng)變化也不盡一致[1]，目前對(duì)于近地風(fēng)特性的研究主要是風(fēng)場(chǎng)沿高度方向的梯度分布和風(fēng)剖面研究，而對(duì)地形地貌影響下風(fēng)場(chǎng)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(jiǎn)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(shí)的風(fēng)場(chǎng)分布，確定風(fēng)力發(fā)電機(jī)的最佳安裝位置。Ren等[3]在某6 km×6 km的試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)設(shè)立10個(gè)固定測(cè)點(diǎn)，并結(jié)合CFD模擬和測(cè)點(diǎn)相關(guān)性，建立了風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型，并將預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明：弱相關(guān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)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(chǎng)特性，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，得到了目標(biāo)區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)參數(shù)，用以指導(dǎo)復(fù)雜地形環(huán)境下風(fēng)資源評(píng)估。雷若冰等[5]對(duì)多個(gè)測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，有效地描述了整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)群的風(fēng)速分布。現(xiàn)有研究多基于數(shù)值模擬和多個(gè)測(cè)風(fēng)塔之間數(shù)據(jù)相關(guān)性的算法研究，當(dāng)測(cè)風(fēng)塔相距較遠(yuǎn)時(shí)，對(duì)局部區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)情況難以全面掌握，有一定局限性。

傳統(tǒng)的風(fēng)場(chǎng)實(shí)測(cè)主要依靠固定式測(cè)風(fēng)塔[6-7]和現(xiàn)場(chǎng)搭設(shè)可移動(dòng)式測(cè)風(fēng)桅桿[8-10]開展，但這類設(shè)備體積大、可移動(dòng)性差，往往只能測(cè)量風(fēng)場(chǎng)沿高度方向的梯度分布，測(cè)量平面風(fēng)場(chǎng)難度較大。隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用小型無人機(jī)測(cè)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(jī)攜帶皮托靜壓管等儀器測(cè)風(fēng)的方法[11]。馬舒慶等[12]基于微型氣象無人機(jī)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(jī)攜帶皮托-靜壓管等測(cè)風(fēng)儀器進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)測(cè)量，并對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差修正，提高了測(cè)量精度。固定翼無人機(jī)操控難度大，難以實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)測(cè)量，且需要特定的起降跑道，對(duì)場(chǎng)地要求較高。多旋翼無人機(jī)具有垂直起降、機(jī)動(dòng)靈活、定點(diǎn)懸停、精確定位等諸多優(yōu)勢(shì)，因此用多旋翼無人機(jī)搭載風(fēng)速儀進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)測(cè)量值得深入探討。Bruschi等[14]在四旋翼飛行器機(jī)身上方安裝二維風(fēng)速傳感器并進(jìn)行風(fēng)洞試驗(yàn)，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(cè)量幾乎不受影響，但該試驗(yàn)未對(duì)機(jī)身姿態(tài)改變時(shí)的影響進(jìn)行研究。李正農(nóng)等[15]對(duì)六旋翼無人機(jī)搭載風(fēng)速儀測(cè)風(fēng)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了風(fēng)洞試驗(yàn)研究，結(jié)果表明：機(jī)身傾角會(huì)對(duì)風(fēng)速測(cè)量產(chǎn)生一定影響，對(duì)風(fēng)向角測(cè)量無影響，但試驗(yàn)時(shí)無人機(jī)機(jī)身固定，不能模擬真實(shí)的飛行狀態(tài)?，F(xiàn)階段對(duì)于多旋翼無人機(jī)測(cè)風(fēng)的研究多基于數(shù)值模擬和風(fēng)洞試驗(yàn)，這兩種研究方式并不能模擬無人機(jī)在復(fù)雜大氣環(huán)境中真實(shí)的飛行狀態(tài)，因此，需要對(duì)無人機(jī)搭載測(cè)風(fēng)儀實(shí)測(cè)的可行性進(jìn)行深入研究。

本文通過多旋翼無人機(jī)搭載風(fēng)速儀進(jìn)行實(shí)地風(fēng)速和風(fēng)向測(cè)量，并對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及誤差修正，初步驗(yàn)證在復(fù)雜環(huán)境中利用無人機(jī)搭載風(fēng)速儀進(jìn)行風(fēng)速風(fēng)向?qū)崪y(cè)的可行性；其次，基于不同地形地貌對(duì)于近地風(fēng)場(chǎng)的影響不同，通過無人機(jī)多點(diǎn)測(cè)風(fēng)并結(jié)合測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)，獲取各測(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)與測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，從而在已知測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)時(shí)，推知測(cè)風(fēng)塔周圍不同地貌影響下的某一高度平面的風(fēng)場(chǎng)特性。不同來流方向地面粗糙度不同，對(duì)風(fēng)場(chǎng)造成的影響也不盡相同，因此本文選取實(shí)測(cè)期間某一特定來流方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，旨在對(duì)多旋翼無人機(jī)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)測(cè)量這一新方法進(jìn)行初步探討和研究。

1 實(shí)測(cè)概況

1.1 場(chǎng)地概況

實(shí)測(cè)場(chǎng)地位于北京市延慶區(qū)中國科學(xué)院某試驗(yàn)基地內(nèi)，如圖1所示。

圖1 實(shí)測(cè)地點(diǎn)Fig.1 Test site

紅色星標(biāo)位置為測(cè)風(fēng)塔。為便于描述，將場(chǎng)地劃分為4個(gè)象限平面。如圖所示，第一象限地貌較為復(fù)雜，靠近測(cè)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(cè)風(fēng)塔處為低矮松樹(2 m左右)，距離測(cè)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(duì)平坦，多為低矮松樹(2 m左右)和灌木叢，其對(duì)上空風(fēng)場(chǎng)的影響可能較小；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(gè)約12 m高)，還有一些試驗(yàn)廠房。復(fù)雜的場(chǎng)地狀況可能會(huì)造成上空風(fēng)場(chǎng)的波動(dòng)更大。該場(chǎng)地冬季西風(fēng)盛行，來風(fēng)方向場(chǎng)地較為平坦空曠，4、5級(jí)風(fēng)較為常見，是進(jìn)行實(shí)測(cè)研究的理想場(chǎng)所。

1.2 實(shí)測(cè)系統(tǒng)

實(shí)測(cè)系統(tǒng)由40 m高的測(cè)風(fēng)塔和大疆M600 PRO六旋翼無人機(jī)組成，如圖2所示。

圖2 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)系統(tǒng)Fig.2 The field measurement system

在測(cè)風(fēng)塔10、20、30和40 m高度處各安裝了一個(gè)WindSonic二維超聲風(fēng)速儀，風(fēng)速儀采樣頻率為1 Hz。無人機(jī)機(jī)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(cè)得數(shù)據(jù)通過無線電臺(tái)實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫娔X。兩超聲波風(fēng)速儀的具體參數(shù)見表1。測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速儀和無人機(jī)風(fēng)速儀均為正北向安裝，規(guī)定正北方向來風(fēng)時(shí)，風(fēng)向角θ為0°；正東方向來風(fēng)時(shí)，風(fēng)向角θ為90°，其余風(fēng)向角按照順時(shí)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(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)測(cè)前在風(fēng)洞中利用澳大利亞TFI Series 100眼鏡蛇三維脈動(dòng)風(fēng)速探頭對(duì)兩超聲風(fēng)速儀進(jìn)行二次標(biāo)定(出廠時(shí)已標(biāo)定)。標(biāo)定時(shí)，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(jìn)行測(cè)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(cè)風(fēng)速基本一致，誤差(相對(duì)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(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，可以用其所測(cè)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行對(duì)比分析。

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

1.3 實(shí)測(cè)方案

本次試驗(yàn)分2階段進(jìn)行。第一階段探究復(fù)雜環(huán)境中無人機(jī)搭載風(fēng)速儀實(shí)測(cè)的可行性與準(zhǔn)確性:為避免無人機(jī)與測(cè)風(fēng)塔相互影響，保證無人機(jī)飛行安全，將無人機(jī)放置在與測(cè)風(fēng)塔水平距離為5 m處垂直起飛，與風(fēng)場(chǎng)實(shí)測(cè)相對(duì)應(yīng)，在20 m高度處進(jìn)行風(fēng)速風(fēng)向測(cè)量，每次測(cè)量時(shí)間10 min，將測(cè)得的無人機(jī)數(shù)據(jù)與測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。第二階段進(jìn)行平面風(fēng)場(chǎng)的測(cè)定：通過無人機(jī)多點(diǎn)測(cè)風(fēng)，并結(jié)合測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)作為參考，獲取各測(cè)點(diǎn)位置風(fēng)場(chǎng)與測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)的相互關(guān)系，推知測(cè)風(fēng)塔周邊不同地貌影響下的平面風(fēng)場(chǎng)特性。

由于地貌中定日鏡約為12 m高，綜合考慮地貌對(duì)風(fēng)場(chǎng)可能的影響以及無人機(jī)飛行安全，此次風(fēng)場(chǎng)實(shí)測(cè)高度選為20 m。圖3中紅點(diǎn)位置為測(cè)風(fēng)塔，將其作為參考點(diǎn)，設(shè)置為原點(diǎn)(0，0)；其他測(cè)點(diǎn)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(cè)點(diǎn)x、y方向間隔均為20 m，總共設(shè)置11×11=121個(gè)測(cè)點(diǎn)。無人機(jī)在每個(gè)測(cè)點(diǎn)懸停10 min。

圖3 實(shí)測(cè)測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)系Fig.3 Coordinate system of measured points

2 無人機(jī)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(shí)直接比較風(fēng)速意義不大。后續(xù)風(fēng)場(chǎng)測(cè)量過程中，受地貌影響，不同測(cè)點(diǎn)處無人機(jī)所測(cè)風(fēng)向與測(cè)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(cè)風(fēng)塔和無人機(jī)上安裝的風(fēng)速儀所實(shí)測(cè)到的數(shù)據(jù)為風(fēng)速時(shí)程u(t)和風(fēng)向時(shí)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(shí)程u(t)分解為分量ux(t)和uy(t)。實(shí)測(cè)風(fēng)速時(shí)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(shí)間間隔稱為平均時(shí)距。我國規(guī)范將平均時(shí)距取為10 min，平均時(shí)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(shí)距的乘積。相應(yīng)平均時(shí)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(dòng)程度，為某一高度處在給定持續(xù)時(shí)間內(nèi)風(fēng)速分量時(shí)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(jī)實(shí)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向修正

風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果表明，無人機(jī)機(jī)身傾角會(huì)對(duì)無人機(jī)風(fēng)速測(cè)量產(chǎn)生影響，因此需要先根據(jù)風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果對(duì)無人機(jī)傾角造成的誤差進(jìn)行修正。將無人機(jī)實(shí)測(cè)風(fēng)速時(shí)程數(shù)據(jù)u(t)按照每30 s時(shí)距求取平均值，根據(jù)平均值的大小選取修正系數(shù)，進(jìn)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(shí)程，u(t)為原始風(fēng)速時(shí)程，α為修正系數(shù)。李正農(nóng)等[15]根據(jù)無人機(jī)相關(guān)參數(shù)推算出不同風(fēng)速下機(jī)身傾角，并進(jìn)行風(fēng)洞試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明：機(jī)身傾斜時(shí)無人機(jī)所測(cè)風(fēng)速偏大，控制風(fēng)速為8 m/s時(shí)，無人機(jī)測(cè)得風(fēng)速比水平時(shí)約增大2%；控制風(fēng)速為10 m/s時(shí)，無人機(jī)測(cè)得風(fēng)速比水平時(shí)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(duì)實(shí)測(cè)無人機(jī)風(fēng)速時(shí)程進(jìn)行修正，然后按式(1)～(5)分解計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果與測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如表4所示。可以看出，無人機(jī)原始實(shí)測(cè)風(fēng)速較測(cè)風(fēng)塔偏大，通過修正，可以很大程度上消除機(jī)身傾角對(duì)風(fēng)速測(cè)量的影響。修正后的無人機(jī)平均風(fēng)速數(shù)據(jù)與測(cè)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(gè)方向的風(fēng)速分量仍然存在較大誤差。

表4 無人機(jī)風(fēng)速修正前后數(shù)據(jù)對(duì)比Table 4 Data comparison before and after MUA wind speed correction

風(fēng)洞試驗(yàn)結(jié)果還表明，無人機(jī)風(fēng)向的測(cè)量不會(huì)受到機(jī)身姿態(tài)變化的影響，但通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以看出無人機(jī)和測(cè)風(fēng)塔存在大約3.5°的風(fēng)向測(cè)量誤差。這是由于測(cè)風(fēng)塔和無人機(jī)風(fēng)速儀均以正北方向?yàn)?°方向角，在實(shí)際操作過程中，無人機(jī)風(fēng)速儀0°角使用GPS和電子指南針輔助對(duì)北，精度高，幾乎不會(huì)產(chǎn)生誤差；而測(cè)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(dòng)進(jìn)行0°角對(duì)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(gè)方向的風(fēng)速分量誤差較大，因此以測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，修正無人機(jī)風(fēng)向數(shù)據(jù)，可以消除風(fēng)向誤差對(duì)風(fēng)速的影響，從而更好地探究無人機(jī)實(shí)測(cè)的準(zhǔn)確性。將無人機(jī)所測(cè)風(fēng)向時(shí)程每一瞬時(shí)點(diǎn)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(shí)程進(jìn)行計(jì)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(gè)風(fēng)速分量和平均風(fēng)速都更接近測(cè)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(chǎng)測(cè)量中，為保證無人機(jī)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，將無人機(jī)起飛點(diǎn)統(tǒng)一設(shè)定于距離測(cè)風(fēng)塔5 m處，利用測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)修正無人機(jī)風(fēng)速儀誤差后，再進(jìn)行不同測(cè)點(diǎn)處的風(fēng)場(chǎng)測(cè)量。

表5 無人機(jī)風(fēng)向修正前后數(shù)據(jù)對(duì)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(shí)程如圖5所示，從圖中可以看出，修正后無人機(jī)風(fēng)速和風(fēng)向時(shí)程數(shù)據(jù)與測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程數(shù)據(jù)吻合良好。需要注意的是，y方向風(fēng)速分量時(shí)程原本為負(fù)值，為便于繪圖，將y分量同時(shí)乘以-1處理，圖6同理。

圖5 測(cè)風(fēng)塔、修正后無人機(jī)風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程圖Fig.5 Wind speed and direction time history of wind tower and modified UAV

2.3 無人機(jī)湍流度修正

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

(i=3,…,n-2)

(7)

式(7)無法計(jì)算4個(gè)端點(diǎn)(開始2個(gè)點(diǎn)和最后2個(gè)點(diǎn))，這種情況稱為“端部效應(yīng)”。4個(gè)端點(diǎn)值可以采用原始數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，即：

(8)

將上述經(jīng)過無人機(jī)風(fēng)速和風(fēng)向修正后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，然后對(duì)分解后的x、y方向風(fēng)速分量時(shí)程進(jìn)行5點(diǎn)滑動(dòng)平均處理，結(jié)果如表6所示。從表6中可以看出，滑動(dòng)平均對(duì)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(diǎn)滑動(dòng)平均后，部分野值點(diǎn)的影響被消除，數(shù)據(jù)更為平滑，時(shí)程數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度明顯減小。

表6 無人機(jī)數(shù)據(jù)滑動(dòng)平均修正前后結(jié)果對(duì)比Table 6 Comparison of results before and after MUA data moving average correction

對(duì)風(fēng)速分量滑動(dòng)平均之后，風(fēng)速分量時(shí)程的每個(gè)瞬時(shí)點(diǎn)會(huì)發(fā)生變化，因此與之對(duì)應(yīng)的風(fēng)向時(shí)程瞬時(shí)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(shí)程數(shù)據(jù)。

或

(9)

圖6 測(cè)風(fēng)塔、滑動(dòng)平均后無人機(jī)風(fēng)速風(fēng)向時(shí)程圖Fig.6 Wind speed and wind direction time history of wind tower and UAV after moving average

3 實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析

由于地貌的影響，不同測(cè)點(diǎn)位置的風(fēng)向數(shù)據(jù)與測(cè)風(fēng)塔存在不同，風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)無法直接進(jìn)行比較，需要將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解處理。通過第2節(jié)所述無人機(jī)數(shù)據(jù)前處理方法對(duì)各測(cè)點(diǎn)無人機(jī)實(shí)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行修正分解，然后取對(duì)應(yīng)相同時(shí)間段的測(cè)風(fēng)塔分量數(shù)據(jù)，利用式(10)求取各測(cè)點(diǎn)位置無人機(jī)和測(cè)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(cè)點(diǎn)位置風(fēng)場(chǎng)參數(shù)與測(cè)風(fēng)塔風(fēng)場(chǎng)參數(shù)的相對(duì)關(guān)系。通過比值C和測(cè)風(fēng)塔風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)可以推知不同測(cè)點(diǎn)在地貌影響下的風(fēng)場(chǎng)狀況；此外，比值C能在一定程度上反映地貌對(duì)測(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)的影響程度，C越大表示測(cè)點(diǎn)位置地貌對(duì)風(fēng)場(chǎng)的影響程度越大。比值C計(jì)算公式為：

(10)

3.1 風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速結(jié)果分析

實(shí)測(cè)后得到全部測(cè)點(diǎn)的風(fēng)速比CS見表7和8，為了更加直觀地得到整個(gè)風(fēng)場(chǎng)平面風(fēng)速實(shí)測(cè)值的變化趨勢(shì)，通過Matlab對(duì)所有實(shí)測(cè)值風(fēng)速比繪制三維圖和等值線圖，并將等值線圖與場(chǎng)地圖進(jìn)行對(duì)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(dòng)，這種波動(dòng)情況能夠反映不同地貌影響下風(fēng)場(chǎng)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(dòng)較大，第一、三象限波動(dòng)較小。需要注意的是實(shí)測(cè)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(shí)測(cè)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(shì)平坦，風(fēng)場(chǎng)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(cè)風(fēng)塔遠(yuǎn)處的風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)了較大的風(fēng)速比波動(dòng)，此象限x、y方向風(fēng)速分量比最大值均位于(-60，80)測(cè)點(diǎn)，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(shí)，整個(gè)場(chǎng)地的樹木對(duì)于20 m高度處的風(fēng)場(chǎng)影響較小，故此象限內(nèi)風(fēng)速比的整體變化較小，僅有個(gè)別測(cè)點(diǎn)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(shí)，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(dòng)。整個(gè)風(fēng)場(chǎng)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(yàn)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(gè)較大值出現(xiàn)，說明這些測(cè)點(diǎn)位置風(fēng)速較測(cè)風(fēng)塔變化較多，風(fēng)場(chǎng)受地貌影響顯著。

3.2 風(fēng)場(chǎng)風(fēng)向角分析

全部測(cè)點(diǎn)的風(fēng)向比CD見表9。為了更加直觀地得到整個(gè)風(fēng)場(chǎng)平面風(fēng)向角比的變化趨勢(shì)，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(cè)風(fēng)塔風(fēng)速儀和無人機(jī)風(fēng)速儀均以正北向?yàn)?°風(fēng)向角，試驗(yàn)過程中測(cè)得的來流風(fēng)為西風(fēng)，來流方向場(chǎng)地較為平坦空曠。通過分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可知，無人機(jī)與測(cè)風(fēng)塔風(fēng)向數(shù)據(jù)的比值非常接近1，即在相同時(shí)間段內(nèi)，無人機(jī)風(fēng)速儀和測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速儀測(cè)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(dòng)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(dòng)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(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)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(dòng)程度；其他3個(gè)象限風(fēng)向角比波動(dòng)較小，僅有個(gè)別測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)較大，說明這3個(gè)象限內(nèi)地貌對(duì)20 m高度處風(fēng)場(chǎng)風(fēng)向影響有限。

3.3 風(fēng)場(chǎng)湍流度分析

全部測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)后計(jì)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(chǎng)地圖進(jìn)行對(duì)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(dòng)程度大，這說明整個(gè)風(fēng)場(chǎng)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(jì)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(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)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(cè)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(cè)點(diǎn)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(gè)別測(cè)點(diǎn)湍流度分量比偏大外，整個(gè)象限湍流度比及其變化程度與其他3個(gè)象限相比較小，這是因?yàn)榈谌笙薜孛草^為平坦，地貌對(duì)上空風(fēng)場(chǎng)影響小，風(fēng)速的波動(dòng)程度也更小。

結(jié)合比值表和圖11、12可以看出，整個(gè)風(fēng)場(chǎng)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(gè)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(gè)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(dòng)相對(duì)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(duì)20 m高度處風(fēng)場(chǎng)平面干擾更大，使得上空風(fēng)場(chǎng)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(jī)搭載風(fēng)速儀，對(duì)某試驗(yàn)基地區(qū)域上空平面風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)測(cè)，將實(shí)測(cè)結(jié)果結(jié)合場(chǎng)地進(jìn)行分析，探討了利用多旋翼無人機(jī)搭載風(fēng)速儀進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)測(cè)量的可行性，得到以下結(jié)論：

1) 無人機(jī)實(shí)測(cè)平均風(fēng)速較測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)平均風(fēng)速偏大，通過機(jī)身傾角修正可以很大程度上消除平均風(fēng)速誤差。測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速儀安裝時(shí)手動(dòng)對(duì)準(zhǔn)0°方向角的過程中出現(xiàn)安裝誤差，使無人機(jī)風(fēng)向數(shù)據(jù)和測(cè)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(jī)飛行姿態(tài)調(diào)整等原因，無人機(jī)測(cè)量得到的湍流度數(shù)據(jù)偏大，通過滑動(dòng)平均處理可以一定程度上減小無人機(jī)湍流度，使誤差滿足實(shí)測(cè)要求。

3) 地貌對(duì)于風(fēng)場(chǎng)影響明顯。第四象限地貌復(fù)雜，聚光鏡和定日鏡對(duì)上空風(fēng)場(chǎng)干擾較大，此象限內(nèi)測(cè)點(diǎn)風(fēng)場(chǎng)參數(shù)會(huì)有較大的波動(dòng)變化；其他3個(gè)象限地貌相對(duì)平坦，風(fēng)場(chǎng)參數(shù)波動(dòng)較小，但會(huì)在部分測(cè)點(diǎn)受到地貌影響，產(chǎn)生較大變化。

4) 場(chǎng)地內(nèi)無人機(jī)和測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的比值關(guān)系，可以一定程度上反映測(cè)風(fēng)塔周邊復(fù)雜地貌對(duì)于上空風(fēng)場(chǎng)的影響程度，利用比值C和測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)可以推知不同測(cè)點(diǎn)處風(fēng)場(chǎng)狀況，初步驗(yàn)證了利用無人機(jī)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)測(cè)量分析的可行性，為風(fēng)電場(chǎng)微觀選址、區(qū)域風(fēng)場(chǎng)測(cè)量等提供了新的思路。