风作为一种可再生的清洁能源,在实际应用中受到越来越多的研究和重视。随着城市化进程的不断加速,风速传感器在观测原始风资料时受环境因素的影响越来越显著。因此,如何还原风观测的原始状态,恢复历史风数据资料是本文研究的重点。论文主要研究内容和结论归纳如下:基于计算流体动力学理论的流动和耦合控制方程,建立观测场的三维多物理场耦合特性分析模型,数值计算不同建筑物迎风面的风速、风向、建筑物高度、风速传感器距建筑物距离等多种影响因子条件下风速传感器的测量误差。本文建立了七个几何模型,定量分析出风速传感器在不同环境参数下的影响情况。入口方向为0°时气流撞击到建筑物,由于阻碍作用首先会在建筑物的迎风面形成一小块回流区域,区域长度约为1/2倍建筑物高度,此时迎风面的风速下降,气流缓慢爬升过建筑物,由于建筑物表面的拖曳作用以及摩擦等因素造成的能量损失,会使得气流在建筑物背风面形成明显的气流涡区。通过对入口风速进行数值分析,表明建筑物迎风面风速越大,建筑物背风面产生衰减度极值的距离越远,衰减度也越高,对建筑物背风面的风数据观测影响也就越大。分析产生这种结果的主要原因是随着入口风速的增大,建筑物背风面所产生的涡区范围越大,形成的尾流越长,从而延缓了气流恢复到入口速度的时间和距离。通过比对不同入口风速下,建筑物高度所对应的《气象设施和气象探测环境保护条例》中规定10倍高度距离的风速值,表明《气象设施和气象探测环境保护条例》中规定的10倍高度距离仍然是不够的,需要继续加大保护距离。由于计算流体动力学方法仅能计算有限种类模型,如能获得任意环境条件下风速传感器的测量误差,即可对风资料进行修正,提高风速数据的准确性。本文通过神经网络算法拟合出风速观测误差的修正方程,实现为影响因子连续变化时提供准确修正数据的目标,从而对历史风资料数据进行修订。