半年风数据知多少(二)-北极星风力发电网

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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。

来源：微信公众号“计鹏新能源”ID：jipengxinnengyuan

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。

注意到利用最小二乘法做出参证数据与测风塔数据的线性回归方程为

式1 y=0.667x+2.218

式中：y为测风塔风速，x为再分析数据风速

因此，当y=x时，y=x=6.66，风速值接近于测风塔年平均风速

当x>6.66时，6.66

当x<6.66时，x

从再分析数据中可以读出，测风同期的x的最大值为21.659，最小值为0.42，求得y的最大值为16.665，最小值为2.498。

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

用插补量较大的数据进行计算后续参数时，会导致涉及风频的参数计算结果失真，如风频，weibull分布参数，年可利用小时数，风功率密度等。并且，用此数据计算风电场发电量时，计算结果会相对偏小。

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进行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。

原标题：【计鹏原创】半年风数据知多少(二)

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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