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半年风数据知多少(二)

时间: 2024-02-07 22:51:51 |   作者: 华体汇体育app入口

详细介绍

  前段时间小编写了“半年风数据知多少(一)”,由上文可知,仅有半年测风数据,利用再分析数据对其进行数据延长会导致风数据的风频发生明显的变化,风频向平均风速方向变化。本文将解释发生这种情况的原因。

  案例分析笔者以山西某风电场的实测完整一年的测风数据作为原始数据,测风塔位于山的主梁之上,周围没有明显遮挡。从该数据中节选出2016.1~2016.6月的数据作为实测的半年原始数据,以覆盖该点的MERRA2数据作为插补源。利用测风同期的测风塔数据与再分析数据的相关性对其进行插补,插补结果为完整一年的数据。该测风塔与再分析数据之间的相关性较好,R2=0.553。

  因此,在此例中,用再分析数据同测风塔数据的线性回归方程关系插补测风塔数据,相当于将再分析数据中大于年平均风速的部分缩小(最小值近似为测风塔年平均风速),将再分析数据中小于年平均风速的部分放大(最大值近似为测风塔年平均风速),然后对测风塔数据来进行插补。

  用再分析数据插补的测风塔风速相较于实测数据,数据区间较小,数据相对集中于平均风速邻域,从而增加了平均风速邻域的风速频率,进而减小了高风速段,低风速段的频率。

  推广当需要插补的风速数据量较大时,以再分析数据利用线性回归相关方程对其进行插补,方程结构形如y=kx+b,在一般情况下,0

  1。以此方程对数据来进行插补时,均会导致如上例情况出现,即插补后的平均风速近似于实测数据,但风频相差较大。风频相差较大的原因是,插补过程中的线性回归方程会使再分析数据风速向着测风塔年平均风速靠近,导致年平均风速邻域内的频率增加,高风速段和低风速段的频率减小。

  总结综上所述,仅有半年测风数据(或是完整率较差的测风数据),需要插补的数据量较大,以插补后的数据对区域内的风能资源情况做评估会导致评估结果出现一定的误差,这样便引入一个很大的不确定性,并且对后续计算、微观选址等工作的展开均会有负面影响。

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