申请/专利权人：北京金风科创风电设备有限公司

申请日：2017-12-26

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN109961207B

主分类号：G06Q10/06(20120101)

分类号：G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.13#授权;2019.07.26#实质审查的生效;2019.07.02#公开

摘要：本发明提供一种确定风资源的方法和装置，所述确定风资源的方法包括：确定目标区域的大气稳定度指数；获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。本发明的确定风资源的方法和装置通过准确划分的大气稳定度等级进而将风电场划分为不同的区域，分别针对不同的区域来进行风电场风资源评估，可以有效提高风电场风资源评估的准确性。

主权项：1.一种确定风资源的方法，其特征在于，包括：确定目标区域的大气稳定度指数；获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源；其中，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值的步骤包括：对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间；分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。

全文数据：确定风资源的方法和装置技术领域本发明总体说来涉及风电技术领域，更具体地讲，涉及一种确定风资源的方法和装置。背景技术在风电场建设之前，需要论证分析风电场建设的可行性。风资源评估作为分析风电场建设的可行性的基础，是大力发展风力发电的重要前提条件。目前，大气稳定度是影响风资源评估准确性的一个重要方面，在现有的确定风资源的方法中，通常直接假定大气是中性的，而且假定风电场具有均一的大气稳定度，这容易导致仿真建模出现偏离实际情况的问题，亟待改进。发明内容本发明的目的在于提供一种确定风资源的方法和装置，可以提高风电场风资源评估的准确性。本发明的一方面提供一种确定风资源的方法，包括：确定目标区域的大气稳定度指数；获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。可选地，确定目标区域的大气稳定度指数的步骤包括：获取与大气稳定度相关的气象要素；根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数；基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。可选地，获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列的步骤包括：将所述目标区域划分为多个网格；获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。可选地，所述坐标点为所述网格的中心点。可选地，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值的步骤包括：对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间；分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。可选地，对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类的步骤包括：按照大气稳定度指数值的平均值、变化趋势或者空间距离对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类。可选地，基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级的步骤包括：分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。可选地，基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源的步骤包括：分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型；分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据；根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。可选地，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源的步骤包括：根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源。可选地，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源的步骤包括：获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。可选地，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数。可选地，分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值的步骤包括：通过类别距离、相似度或者方差分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。本发明的另一方面还提供一种确定风资源的装置，包括：指数确定单元，确定目标区域的大气稳定度指数；获取单元，获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；可用指数值确定单元，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；划分单元，基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；风资源确定单元，基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。可选地，指数确定单元获取与大气稳定度相关的气象要素，并根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数，然后基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。可选地，获取单元将所述目标区域划分为多个网格，并获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。可选地，所述坐标点为所述网格的中心点。可选地，可用指数值确定单元对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间，然后分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。可选地，可用指数值确定单元按照大气稳定度指数值的平均值、变化趋势或者空间距离对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类。可选地，划分单元分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。可选地，风资源确定单元分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型，然后分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据，并根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。可选地，风资源确定单元根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源。可选地，风资源确定单元获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。可选地，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数。可选地，可用指数值确定单元通过类别距离、相似度或者方差分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。本发明的另一方面还提供一种计算机可读存储介质，存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的确定风资源的方法的计算机程序。本发明的另一方面还提供一种计算装置，包括：处理器；存储器，用于存储当被处理器执行使得处理器执行如上所述的确定风资源的方法的计算机程序。本发明的确定风资源的方法和装置通过准确划分的大气稳定度等级进而将风电场划分为不同的区域，分别针对不同的区域来进行风电场风资源评估，可以有效提高风电场风资源评估的准确性。附图说明通过下面结合附图进行的详细描述，本发明的上述和其它目的、特点和优点将会变得更加清楚，其中：图1示出根据本发明的实施例的确定风资源的方法的流程图。图2示出根据本发明的实施例的确定目标区域的大气稳定度指数的步骤的流程图。图3示出根据本发明的实施例的基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源的步骤的流程图。图4示出根据本发明的实施例的确定风资源的装置的框图。具体实施方式现在，将参照附图更充分地描述不同的示例实施例，其中，一些示例性实施例在附图中示出。下面参照图1至图4描述根据本发明的实施例的确定风资源的方法和装置。图1示出根据本发明的实施例的确定风资源的方法的流程图。在步骤S10，确定目标区域的大气稳定度指数。这里，大气稳定度指数是最能够表征风电场的大气稳定度变化的大气稳定度指数。作为示例，大气稳定度指数可包括：莫尼奥布霍夫长度Monin-ObukhovLength，MOL、位温梯度，但本发明不限于此。应当理解，随着风电场实际情况发生变化，代表该风电场的大气稳定度变化的大气稳定度指数可不同，不同的大气稳定度指数所判断的大气处于何种稳定度状态也不同。下面结合图2来详细描述“确定目标区域的大气稳定度指数”的过程。图2示出根据本发明的实施例的确定目标区域的大气稳定度指数的步骤的流程图。参照图2，在步骤S101，获取与大气稳定度相关的气象要素。这里，气象要素包括通过传感器实际测得的气象要素和通过数值模式仿真获得的气象要素，本发明不限于此。作为示例，气象要素包括：气温、大气压力、运动热通量、空气密度，本发明不限于此。应当理解，数值模式是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，模拟历史或预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。数值模式考虑到的气象要素包括温度、气压、风速、风向、水汽等等。模式内的三维空间被分割成为排列整齐的网格点阵，而各网格点上气象变数的数值则代表了当时大气的状况。网格点数量愈多，模式分辨率愈高，愈能够细致地勾画出大气的实际状况。这里，数值模式包括中尺度数值模式和具有模拟仿真能力的数值模式。例如，中尺度数值模式包括中尺度天气预报模式WRF、中尺度非流体静力模式MM5、区域大气模拟系统RAMS。具有模拟仿真能力的数值模式包括各种气候模式、海洋模式、海气耦合模式。在步骤S102，根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数。作为示例，莫尼奥布霍夫长度是体现近地面层湍流切应力和浮力做功相对大小的长度尺度，常用来表示近地面层的大气稳定度。可通过下述公式计算莫尼奥布霍夫长度L：L＝-U*3CpPκgHR，这里，U*为摩擦速度，Cp为比热，P为大气压力，κ为冯卡门常数，g为重力加速度，H为运动热通量，R为气体常数。作为示例，位温梯度指数用来进行大气是否稳定的判定，可通过下述公式计算位温梯度指数：这里，θ为位温，表示将气块由最初的压力P沿绝热过程修正到1000hPa的标准压力时所具有的温度；γ为温度垂直递减率，表示单位高差通常取100m气温变化速率的负值；γd为干绝热递减率，表示干空气绝热上升或下降100m时，气块温度降低或升高的数值，γd是一个常数，通常取值0.98℃100m。具体地，位温θ的计算公式为：θ＝T*1000PRCp，这里，T为气温，P为大气压力，R为气体常数，Cp为比热。具体地，温度垂直递减率γ的计算公式为：在步骤S103，基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。优选地，筛选出与所述目标区域的风资源参数的变化情况相吻合的大气稳定度指数，确定为所述目标区域的大气稳定度指数。这里，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数等。通常，大气的稳定程度在风场上体现为风切变的大小或者湍流强度的大小。可根据历史风速和历史风速所在的高度计算风切变指数，以反映风速随高度增加的快慢。也可根据历史风速标准差和历史平均风速计算湍流强度指数，以反映风速随时间变化的程度。应当理解，大气越稳定时，上下层空气交换弱，故上下层的风速差异大，风切变大，而湍流较小；反之，大气越不稳定时，上下层空气交换剧烈，故风切变小，湍流大。因此，当所述目标区域的风资源参数为风切变指数时，将与风切变指数变化趋势一致的大气稳定度指数确定为所述目标区域的大气稳定度指数。当所述目标区域的风资源参数为湍流强度指数时，将与湍流强度指数变化趋势相反的大气稳定度指数确定为所述目标区域的大气稳定度指数。返回图1，在步骤S20，获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值。在步骤S20的一个实施例中，将所述目标区域划分为多个网格；获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。也就是说，对所述目标区域格网格化，从而将所述目标区域划分为多个网格。优选地，所述坐标点为所述网格的中心点。作为示例，可在天气预报模式下将所述目标区域划分为多个网格。应当理解，天气预报模式为完全可压缩以及非静力模式，采用F90语言编写，水平方向采用ArakawaC网格，垂直方向则采用地形跟随质量坐标，在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta算法。天气预报模式不仅可以用于真实天气的个案模拟，也可以用其包含的模块组作为基本物理过程探讨的理论根据，其还具有多重嵌套及方便定位于不同地理位置的能力。在步骤S30，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值。在步骤S30的一个实施例中，对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间；分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。这里，针对所述多个聚类空间中的每个聚类空间确定该聚类空间中的可用大气稳定度指数值，从而得到所有聚类空间中的可用大气稳定度指数值。在天气预报模式下，依据大气稳定度指数值的平均值、变化趋势、空间距离等原则，对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类得到多个聚类空间，从而划分出稳定度的不同变化空间。然后，在每一个聚类空间内，通过类别距离、相似度、方差等，确定最能代表大气稳定度变化情况的大气稳定度指数序列作为可用大气稳定度指数值。在步骤S40，基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级。在步骤S40的一个实施例中，分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。应当理解，每个聚类空间的可用大气稳定度指数值对所述聚类空间的大气稳定度等级的划分可不同。这里，大气稳定度划分的等级可根据需要进行设置，例如，大气稳定度可划分为三个等级，分别为：稳定、中性、不稳定；也可划分为五个等级，分别为：强稳定、弱稳定、中性、弱不稳定、强不稳定，本发明对此不作限定。应当理解，等级划分的越多，对大气稳定度的评估越精细。作为示例，当所述可用大气稳定度指数值处于第一预定范围内时，可确定大气稳定度等级为稳定；当所述可用大气稳定度指数值处于第二预定范围内时，可确定大气稳定度等级为中性，当所述可用大气稳定度指数值处于第三预定范围内时，可确定大气稳定度等级为不稳定。可根据需要设置所述第一预定范围、第二预定范围和第三预定范围，本发明对此不作限定。以所述可用大气稳定度指数值为莫尼奥布霍夫长度为例，莫尼奥布霍夫长度的数值为无穷大时表示中性大气，莫尼奥布霍夫长度的数值为正时表示稳定大气，莫尼奥布霍夫长度的数值为负时表示不稳定大气。在步骤S50，基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。下面结合图3来详细描述“基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源”的过程。图3示出根据本发明的实施例的基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源的步骤的流程图。参照图3，在步骤S501，分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型。应当理解，所述聚类空间的流体模型是根据不同大气稳定度等级建立的，在不同的大气稳定度等级下，建立的所述聚类空间的流体模型可不同。作为示例，流体模型可包括：WT、WindSim、离散的流体力学方程和湍流模型，但本发明不限于此。应当理解，WT基于计算流体力学的原理对风电场进行风流模拟，由此得知风电场空间每一处的风流情况，进而可以评估出地形对风流造成的各种影响。以风加速因子即各个格点上的风速与参考点风速之间的比值为例，具体的建立流体模型的过程包括：确定计算区域的位置以及半径r，该区域需涵盖目标区域的全体；依据确定的计算区域半径r，提供相应的地形图和粗糙度分布图，一般地，地形图半径Ra＝r*1.2*sqrt2.0，粗糙度分布图半径Rb＝r*1.2*sqrt2.0+2000m；将计算区域内的空间离散为细小的网格，并设置积分步长、迭代次数等；选择步骤S30中划分的稳定度等级作为某一特征空间内的整体稳定度水平，或者直接导入相应等级的稳定度序列能够表征稳定度随时间及空间的变化；将风向划分为多个扇区，如划分为16个扇区，得到扇区步长，依据离散的流体力学方程和湍流模型进行数值积分，得到每个聚类空间的每个等级所对应的风加速因子。应当理解，风加速因子可用于修正计算每个序列也就是每个聚类空间的每个等级中的每个序列所对应的实测风速例如，测风塔数据，以得到精确的风速。在步骤S502，分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据。这里，测风数据包括：测风塔实际测风数据、虚拟测风塔的测风数据。应当理解，与所述流体模型计算所需的测风数据可为与划分的大气稳定度等级中的每个等级对应的测风数据。在步骤S503，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。也就是说，针对划分的大气稳定度等级中的每个等级，使用该等级下的流体模型和测风数据进行计算，得到该等级下的计算结果，然后，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。在步骤S503的一个实施例中，根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源；获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。作为示例，将与该大气稳定度等级对应的测风塔数据输入风加速因子场中进行综合，得到该大气稳定度等级的风速分布结果，对每个聚类空间中的每个大气稳定度等级的风速分布结果进行加权计算，来确定每个聚类空间的风速分布结果，然后，将每个聚类空间的风速分布结果简单汇总，得到所述目标区域的风资源。作为另一示例，将每个聚类空间中的每个大气稳定度等级的风速分布结果的平均值确定为每个聚类空间的风速分布结果，然后，将每个聚类空间的风速分布结果简单汇总，得到所述目标区域的风资源。进一步地，再将每个聚类空间的风速分布结果结合空气密度就得到每个聚类空间的风能分布结果，然后，将每个聚类空间的风能分布结果进行汇总，得到所述目标区域的风资源。下面结合图4来详细描述本发明的实施例的确定风资源的装置。图4示出根据本发明的实施例的确定风资源的装置的框图。参照图4，根据本发明的实施例的确定风资源的装置包括：指数确定单元100、获取单元200、可用指数值确定单元300、划分单元400、风资源确定单元500。指数确定单元100确定目标区域的大气稳定度指数。这里，大气稳定度指数是最能够表征风电场的大气稳定度变化的大气稳定度指数。作为示例，大气稳定度指数可包括：莫尼奥布霍夫长度、位温梯度，但本发明不限于此。在指数确定单元100的一个实施例中，指数确定单元100获取与大气稳定度相关的气象要素，并根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数，然后基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。这里，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数等。获取单元200获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值。在获取单元200的一个实施例中，获取单元200将所述目标区域划分为多个网格，并获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。优选地，所述坐标点为所述网格的中心点。可用指数值确定单元300确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值。在可用指数值确定单元300的一个实施例中，可用指数值确定单元300对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间，然后分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。优选地，可用指数值确定单元300按照大气稳定度指数值的平均值、变化趋势或者空间距离等对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类。划分单元400基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级。在划分单元400的一个实施例中，划分单元400分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。这里，大气稳定度划分的等级可根据需要进行设置，例如，大气稳定度可划分为三个等级，分别为：稳定、中性、不稳定；也可划分为五个等级，分别为：强稳定、弱稳定、中性、弱不稳定、强不稳定，本发明对此不作限定。风资源确定单元500基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。在风资源确定单元500的一个实施例中，风资源确定单元500分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型，然后分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据，并根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。这里，测风数据包括：测风塔实际测风数据、虚拟测风塔的测风数据。应当理解，与所述流体模型计算所需的测风数据可为与划分的大气稳定度等级中的每个等级对应的测风数据。优选地，风资源确定单元500根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源，获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。此外，本发明的实施例的确定风资源的方法和装置，通过准确划分的大气稳定度等级进而将风电场划分为不同的区域，分别针对不同的区域来进行风电场风资源评估，可以有效提高风电场风资源评估的准确性。根据本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上所述的确定风资源的方法的计算机程序。根据本发明的实施例还提供一种计算装置。该计算装置包括处理器和存储器。存储器用于存储程序指令。所述程序指令被处理器执行使得处理器执行如上所述的确定风资源的方法的计算机程序。此外，应该理解，根据本发明示例性实施例的确定风资源的装置中的各个单元可被实现硬件组件和或软件组件。本领域技术人员根据限定的各个单元所执行的处理，可以例如使用现场可编程门阵列FPGA或专用集成电路ASIC来实现各个单元。尽管已经参照其示例性实施例具体显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

权利要求：1.一种确定风资源的方法，其特征在于，包括：确定目标区域的大气稳定度指数；获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标区域的大气稳定度指数的步骤包括：获取与大气稳定度相关的气象要素；根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数；基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列的步骤包括：将所述目标区域划分为多个网格；获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述坐标点为所述网格的中心点。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值的步骤包括：对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间；分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类的步骤包括：按照大气稳定度指数值的平均值、变化趋势或者空间距离对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级的步骤包括：分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源的步骤包括：分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型；分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据；根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源的步骤包括：根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源的步骤包括：获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。11.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数。12.如权利要求5所述的方法，其特征在于，分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值的步骤包括：通过类别距离、相似度或者方差分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。13.一种确定风资源的装置，其特征在于，包括：指数确定单元，确定目标区域的大气稳定度指数；获取单元，获取分别与所述目标区域内多个坐标点对应的多个大气稳定度指数序列，每个所述序列包括与相应坐标点对应的预定段时间内的多个大气稳定度指数值；可用指数值确定单元，确定所述多个大气稳定度指数序列中的可用大气稳定度指数值；划分单元，基于所述可用大气稳定度指数值划分大气稳定度等级；风资源确定单元，基于划分的所述大气稳定度等级确定所述目标区域的风资源。14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，指数确定单元获取与大气稳定度相关的气象要素，并根据所述气象要素计算一个或多个大气稳定度指数，然后基于所述目标区域的风资源参数对所述一个或多个大气稳定度指数进行筛选，并从中确定一个作为所述目标区域的大气稳定度指数。15.如权利要求13所述的装置，其特征在于，获取单元将所述目标区域划分为多个网格，并获取预定时间段内每个网格处的多个大气稳定度指数值，进而得到每个网格的大气稳定度指数序列。16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述坐标点为所述网格的中心点。17.如权利要求13所述的装置，其特征在于，可用指数值确定单元对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类，以得到多个聚类空间，然后分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，可用指数值确定单元按照大气稳定度指数值的平均值、变化趋势或者空间距离对所述多个大气稳定度指数序列进行聚类。19.如权利要求17所述的装置，其特征在于，划分单元分别基于所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值分别划分所述多个聚类空间的大气稳定度等级。20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，风资源确定单元分别基于所述每个聚类空间的每个大气稳定度等级建立所述聚类空间的流体模型，然后分别获取与所述流体模型计算所需的测风数据，并根据所有所述流体模型的计算结果确定所述目标区域的风资源。21.如权利要求20所述的装置，其特征在于，风资源确定单元根据所述流体模型计算出的风加速因子以及测风塔数据确定所述每个聚类空间的风资源。22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，风资源确定单元获取并汇总所有聚类空间的确定的风资源，得到所述目标区域的风资源。23.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述目标区域的风资源参数包括：风切变指数、湍流强度指数、指示大气垂直混合作用的指数、边界层的湍流能量、气象要素的梯度变化指数。24.如权利要求17所述的装置，其特征在于，可用指数值确定单元通过类别距离、相似度或者方差分别确定所述多个聚类空间的可用大气稳定度指数值。25.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有当被处理器执行时使得处理器执行如权利要求1至12中任意一项所述的确定风资源的方法的计算机程序。26.一种计算装置，其特征在于，包括：处理器；存储器，用于存储当被处理器执行使得处理器执行如权利要求1至12中任意一项所述的确定风资源的方法的计算机程序。

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