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然而,测风塔在测风过程中,往往由于仪器损坏,数据传输故障,结冰等原因,部分传感器数据出现缺失或异常。风资源工程师需要识别出异常数据,将异常的数据排除统计。
一个完整的测风数据处理,风资源工程师往往要经过数据质量筛选、数据修正、数据插补、长期订正等过程。上述任何一步,都有可能引入很大的不确定性,1%的风速不确定性,会带来3%左右的发电量不确定性,对于现在众多开发中的低风速风电场,3%的发电量可能就决定着风电场是否盈利,盈利多少。
由此可见,风资源工程师在风场的评估中可是承担了不可小觑的作用。如下是小编单位的标准化测风塔分析流程:
本周咱们就先聊聊前三步:
数据质量筛选
通常测风设备故障主要有冰冻、卡顿、传感器损坏、传输故障等。
风资源工程师在数据筛选过程中需要将上述故障数据充分识别。那么如何判断测风数据是否为故障数据呢?
缺失数据:缺失数据比较好判断,顾名思义,就是出现了一段时间数据为空的情况。
无效数据:无效数据是指风速、风向、温度、气压超出了正常范围的一些数值。对于正常测风状态下的数据,当其超出正常范围,需要判别其是否为无效数据,对于每种传感器,都应设定合理的判断上下限。
冰冻数据:是指传感器由于结冰或者覆冰导致的异常数据。对于风速数据,当温度低于结冰温度,一般情况下<6℃既可能发生冰冻的情况,通过判断该层传感器与上下层的关系,以及当前时刻的平均值与标准偏差值的表征,当持续的时间满足一定要求时,那么判定该段数据为冰冻。由于冰冻前后期,测风设备并不会完全冻住不动,很难通过单点和单层数据进行冰冻识别,因此,较为复杂的判断逻辑对自动化也提出了要求。
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