1.一种基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：激光雷达测风仪测量风速时间序列；

通过风力机上的机舱式激光雷达测风仪测量设定位置处的风速时间序列数据v0、v1…vi、vi+1…，激光雷达测风仪每间隔t秒获得一次设定位置处的风速时间序列数据，时间序列数据时间间隔为t；

步骤2：建立气动系数迭代模型，构建激光雷达测量风速的迭代计算模型；

步骤21：确定风力机的时限要求；

步骤22：风力机的气动系数计算模型如下所示：

式中：Ki,j表示i序列测量风速对应j次迭代风力机的气动系数，Ki,0表示i序列测量风速对应的初始化气动系数；A、B、C和D分别表示气动系数与总推力系数关系的第一系数、第二系数、第三系数和第四系数；CTi,j表示i序列测量风速对应j次迭代总推力系数；i表示激光雷达测量风速序列；j表示i序列测量风速对应系数的迭代次数，j从0开始，每次迭代开始先自增1；

步骤23：构造风速测量的距离迭代模型如下所示：

yi,j＝yi,j‑1‑vi,j‑1×t；

式中：yi,j表示vi,j位置与风轮平面位置的距离，yi,0表示vi位置与期望位置的距离；

yi,j‑1表示vi,j‑1位置与风轮平面位置的距离；vi,j‑1表示i序列测量风速j‑1次迭代风速；t表示激光雷达测风时间序列数据时间间隔，为时间限定值；

步骤24：激光雷达测量风速的迭代计算模型如下所示：

式中：vi,j表示i序列测量风速j次迭代风速，vi,0等于激光雷达测风仪测量风速时间序列数据vi；R表示风力机的风轮半径；Ki,j‑1表示i序列测量风速对应j‑1次迭代风力机的气动系数；

步骤3：根据雷达测量风速的迭代计算模型，计算风力机期望位置处风速；

根据步骤2中的激光雷达测量风速的迭代计算模型，确定风力机风轮中心处风速，如下所示：式中： 表示vi经处理得到的风力机期望位置处风速；Ki,j+1表示i序列测量风速对应j‑

1次迭代风力机的气动系数；步骤4：获取迭代过程的积累时间，完成风力机的风速时间序列数据处理；

根据步骤2和步骤3积累时间信息，得到与风力机期望位置处风速 对应的时间信息ti；步骤3所需时间ti,last的获取方法如下所示：式中：ti,last表示i序列测量风速经步骤3处理所需时间；d表示风力机期望位置距风轮平面的距离；

进一步得到，风力机期望位置处风速 对应的时间信息ti，如下所示：ti＝(i+j)×t+ti,last；

式中：ti表示风速 对应的时间信息。

2.根据权利要求1所述的基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法，其特征在于，所述步骤21中的确定风力机的时限要求，具体为：验证激光雷达测量设定位置处的风速是否能在时间t内到达期望位置，如下所示：式中：t表示激光雷达测风时间序列数据时间间隔，为时间限定值；

上述不等式成立时，表明处理过程风速vi,j不能在t时间内到达期望位置，进行步骤2；

上述不等式不成立时，表明处理过程风速vi,j能在t时间内到达期望位置，退出步骤2。

3.根据权利要求1所述的基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法，其特征在于，所述步骤22中总推力系数计算方法，具体为：步骤221：调整激光雷达测风仪和SCADA系统同步测量数据；

步骤222：总推力系数的计算模型如下所示：

式中：σ表示风力机的实度；δ表示风力机升力曲线斜率；λi+j表示i+j序列测量风速vi+j对应叶尖速比；βi+j表示i+j序列测量风速vi+j对应桨距角，实际应用中从风力机SCADA系统获取；γi+j表示i+j序列测量风速vi+j对应偏航角，从风力机SCADA系统获取；ai,j表示i序列测量风速j次迭代诱导系数，ai,0表示初始化诱导系数。

4.根据权利要求3所述的基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法，其特征在于，所述步骤222中叶尖速比迭代公式如下所示：式中：ωi+j表示i+j序列测量风速vi+j对应风轮转速，从风力机SCADA系统获取。

5.根据权利要求3所述基于气动系数的风力机风速时间参数确定方法，其特征在于，所述步骤222中诱导系数迭代公式如下所示：式中：θi+j表示i+j序列测量风速vi+j对应风轮偏角，从风力机SCADA系统获取；θi+j‑1表示i+j‑1序列测量风速vi+j‑1对应风轮偏角；λi+j‑1表示i+j‑1序列测量风速vi+j‑1对应叶尖速比；

β表示风力机的桨距角；ai,j‑1表示i序列测量风速j‑1次迭代诱导系数。