朱蓉：下面请来自英国Zephir的Michael Harris。他获得了牛津大学物理学一级学位，主要的研发和推广激光用于风能产业的风速测定。

Michael Harris：大家上午好，我的名字是Michael Harris。我是英国的Zephir公司，我们主要是供应商，我们可以看到我们在北京服务的公司的图表。我们在E1场馆内有一个展台，我会介绍一下我们公司的情况和技术，以及分析散射的光，研究湍流的速度等等。

我们这个公司已经有了很长的历史在70年代的时候，就有一个雷达的创新，但是在最近这个技术才用于风电行业。十年前我们刚开始建了一个雷达，在风机上面安装。在叶片前面有数百米叶片的风机。我们做这个资源评估在过去几年这个进展比较慢。因为要说服这个产业采用新技术。但是现在速度正在加快。我们现在也有了其他的一些生产企业的合作。我们希望能够一起来推动这些新技术在多个行业的应用。

首先大家可能会问，为什么用雷达来进行资源评估。当然，如果你要想测量一下风速的话，你必须要要用，肯定会涉及到一个非常大的结构，你用雷达就可以在地面上测量，而不用一个非常高的，非常大的测风塔。这样的话进行测量或者是说资源的评估就可以非常直接，可以很好的检查不同的地方，检测不同地方的风的行为表现。包括一些结冰的情况等等。

同时，雷达也可以进行校准，而且校准非常稳定。现在对于雷达的接受程度的情况，跟传统的测风塔先相比，我们在这里有一个测试场，我们的雷达现在正在接受这个最终的验证的阶段。我们可以检测雷达用GLGA，一起来检测这些雷达是从工厂出厂的时候进行了完全的矫正最后现场进行性能的检查。这里最后的验证检查有几个标准。我们至少要测试这些雷达一周的时间。然后也考虑到了当地的风速、高度、用测风塔测量的高度。我们必须要满足一定的要求。比如说这些雷达的风的风向和测风塔的风向必须要保证达到一定的标准。这张幻灯片介绍的是一些数据。通过测试几个雷达。一共是有79个300的验证地点。所以他的数据是非常一致的。我们还需要检查这些矫正在长期是否能够保持稳定。同时，确保这些雷达在一年以后能够重新检测这些雷达的性能是否保持一致。我们再看到这些基本的资源的不确定性因素方面，在测量这个LOS的速度方面，主要是有两个参数，一个是激光的波长，另外一个是样本的频率。我们是用探测器来确定的，这些都是波长和频率是比较稳定的。

当然还有其他的不确定的因素在现实情况下，所以你的假设模型是有可能会崩溃的，所以说在我们有一个机会能够验证这个雷达的校准，我们与丹麦的科学家合作，在丹麦的一个风场，这个工作是在这个风机上的叶片上进行检测。我们用风道来检测雷达的性能。这套系统是在叶片上进行修正的，就沿着这个气流的方向。它的范围比较窄，只有3.3米，非常接近于传感器。这样的话我们可以很好的进行比较，我们还就各种速度进行了测试，从每秒零米到每秒75米来确保雷达的精准。我们很高兴看到我们的通道确实保证了数据的准确性。而且让我们也很好的了解了雷达管理当中的不确定性。我相信我们要考虑在这个实际的现场工作情况下有更多的不确定性因素要考虑。可能雷达能够确认管道的校准，而不是反过来。那么在雷达的功率曲线的接受性，我们有两种方法，一个是基于地面的，一个是风机的。你把这个雷达和你的测风塔放在同一个位置。遵守这个IEC的标准规定，同时你的雷达在风机上是一个更好的选项。因为雷达可以随着风机的转动而转动，会朝着来风的方向，你可以看到在我们的系统当中也可以进行配制。配制中这两种方式既可以是配制在这个风机上面，也可以配制在地面上。我们ICE的标准实际上是允许我们使用地面的雷达的。下一个IEC的标准会允许我们使用地面雷达。