广西桂林风电场设计风速推算实例分析

广西桂林风电场设计风速推算实例分析利用桂林气象站经过一致性订正后的年最大风速资料，采用极值I型分布函数推算出桂林气象站50年一遇最大风速作为基本风速，根据风电场测风塔连续完整一年的实测最大风速资料，通过建立气象站与测风塔之间的相关关系，采用比值法将基本风速推算得出风电场各高度的设计风速。

结果表明：桂林气象站10m高度50年一遇最大风速为20.3m/s；桂林气象站与测风塔70m高度的最大风速的比值为1.536；测风塔50m、70m、80m高度50年一遇最大风速分别为30.0m/s、31.2m/s和31.6m/s；风电场近似轮毂高度（80m）标准空气密度下50年一遇最大风速为29.1m/s，建议风电场采用Ⅲ类风电机组。

标签：风电场；设计风速；极值I型；一致性订正前言风电场50年一遇最大风速作为风能资源评估中一个重要的设计参数，是决定风电机组极限载荷的关键指标，也是风电项目开发中机组选型和经济评估的关键指标之一[1-3]。

根据风能资源评估的要求[4]，需要在风电场场址处设立测风塔开展至少连续一年的现场观测。

由于测风塔观测的时间较短，需要结合附近具有代表性的气象站的长期观测资料来进行风资源分析。

目前，风电项目的评估大多数通过建立参证气象站与测风塔风速的相关性，由气象站历年最大风速序列作为基础，推算风电场50年一遇最大风速[5-8]。

随着全球气候变暖和城市化的加剧，气象站周边观测环境遭到了比较严重影响，对气象站历年最大风速序列进行一致性订正，能更好地反映该区域长年代风环境的变化特征。

文章以桂林地区某风电场为例，探讨了基于气象站长期观测资料一致性订正基础上，采用极值I型分布函数推算风电场50年一遇最大风速的方法，为风电场的最大风速设计提供参考。

1 资料与方法1.1 资料收集桂林地区某风电场内一座70m高测风塔2012年4月1日00：00（北京时，下同）～2013年3月30日23：50实测的逐日10min平均最大风速资料，测风塔海拔高度为1358m，测风塔在距地70m、50m、30m与10m高度层安装有风速仪，在70m、10m高度安装有风向仪。

近海山地风电场50年一遇最大风速推算方法分析摘要：论述在复杂山地，尤其是受台风影响区域风电场设计中，从风机安全性并兼顾风电场发电效益方面考虑，通过合理的方法分析确定风电场50年一遇最大风速并分析台风影响，为风机选型提供依据。

关键词：复杂山地风电场；50年一遇最大风速；台风影响；空气密度变化；1引言风电场50年一遇最大风速是风电场风能资源评估及支撑风机选型的一个重要参数，关系到风电机组在风电场运营期内遭遇极端风速情况的安全性及发电效益。

风电场所处地理位置、地形地貌的不同导致了场址风况特性的差异。

在广西部分近海区域的山地风电场，因地形较复杂且靠近北部湾、雷州半岛海域，平均风速不大，但易受地形及热带气旋的双重影响，风电场50年一遇最大风速值Vref大多介于IEC III类及IEC II类[1]之间，一般而言，同等风况条件下IEC III类风机发电效益相对较好，IEC II类风机安全性相对较高，对于此类风电场的设计，如何确定风电场50年一遇最大风速，如何在保证风机安全性的前提下尽可能的提高发电效益，细化Vref推算成果就显得尤为重要。

2 风机分类标准根据国际电工协会IEC的风机分类标准（详见表1），IEC III类及IEC II类风电机组Vref的临界值为37.5m/s，值得一提的是，该风速值指的是标准大气状况（空气密度ρ=1.225kg/m3）下的50年一遇最大风速，对于非标准大气状况，须将推算成果订正至标准空气密度下。

表中各数值应用于轮毂高度，Vref 表示风电场50 年一遇的10 分钟最大风速。

3 常用推算方法对于复杂山地风电场，常用的50年一遇最大风速推算方法有：极值分布-Gumbel频率曲线法，五日最大法，五倍平均风速法等。

3.1 极值分布-Gumbel频率曲线法极值分布-Gumbel频率曲线法基于极值I型概率分布，分布函数为:此方法相对于Gumbel频率曲线法的优势在于，只需要获取一年的实际测风数据，在没有可靠的相关气象站资料的情况下，也能得出较为客观的结论，较为适用于复杂山地风电场。

风电场内输电线路设计风速取值分析发布时间：2021-08-10T10:50:36.113Z 来源：《中国电力企业管理》2021年4月作者：石先志[导读] 设计风速是输电线路设计的一个重要荷载条件，对线路安全和工程造价影响很大，如何确定合理的设计风速对输电线路的经济性以及工程建成后的安全运行至关重要。

文章通过一个工程实例阐述了山区风电场内输电线路设计风速的分析计算方法，在充分搜集与风速相关的资料的基础上，从多方面多角度进行分析论证，最终确定一个合理的设计风速取值。

武汉众志启成电力设计有限公司石先志武汉市 430000摘要：设计风速是输电线路设计的一个重要荷载条件，对线路安全和工程造价影响很大，如何确定合理的设计风速对输电线路的经济性以及工程建成后的安全运行至关重要。

文章通过一个工程实例阐述了山区风电场内输电线路设计风速的分析计算方法，在充分搜集与风速相关的资料的基础上，从多方面多角度进行分析论证，最终确定一个合理的设计风速取值。

关键词：风电场；输电线路；设计风速；风速取值设计风速是输电线路设计的一个重要参数，对工程造价和安全性影响较大。

风电场大多位于山区，甚至是高山峻岭，地形变化较大且气象资料较少，要准确的分析确定风电场输电线路设计风速较为困难，需要多方面的分析论证。

山区风电场线路，由于路径区地形起伏较大，山顶、山脊、迎风面以及山凹、山谷等各种地貌风速均有所不同。

有实测风速观测资料的气象站均位于市（县）城区附近，城市一般位于山间谷底的河流旁，气象站观测风速不能代表山区复杂的地形地貌下的风速。

由于风速观测资料有限，山区地形复杂，因此要准确分析确定山区输电线路设计风速的取值是较为困难的。

以下以一个工程实例说明山区风电场输电线路的设计风速取值的分析计算方法。

1工程概况和设计风速重现期的确定?某风电场，地貌为山地，海拔较高，高差较大，沿线海拔在400～1200m之间。

该地区属北亚热带湿润性季风气候区，气候温凉，光照充足，雨热同期，四季分明；由于地形复杂，小区域气候差异大。

广西风电发展现状 1. 广西金紫山风能资源丰富桂林市金紫山最高海拔 1800 多米，山顶平坦，有十里坪坦的 美称。

海拔 1300 米以上的地形开阔，多为天然草场山地地形，冷暖气流流动几乎没有阻隔，常 有大风天气。

蕴藏着丰富的风能资源。

金紫山年平均风速达 6 米/秒以上，70 米塔高风速达 7.4 米/秒。

金紫山风电场的风速为广西境内发展风能发电风速最好的建设地点之一， 成为全区少有的 风能“富矿。

2. 市场需求旺盛广西经济的飞速发展对能源的需求日趋增大，而目前广西能源的生产量 无法满足能源的需求，广西的大部分地区依旧存在电力资源短缺的情况，因此急需发展风力发 电。

虽然国内风电产业得到了迅速发展，但广西的风电发展缓慢，起步落后于其他省区，广西 的风电资源开发利用水平仍落后于全国平均水平。

广西第一个风力发电项目金紫山一期工程于 2017 年才开始启动，2011 年 10 月投入使用。

因此，广西金紫山风电二期项目的建成将大幅增加资源县地方自有资源，对于缓解全县乃 至全市、全区电力紧张局面将产生积极的影响，这对于加快资源县富民强县的步伐，有着十分 重要的意义。

3. 金紫山二期发展风电的有利条件（1）虽然广西省发展风电时期较晚，但是随着对风能 资源勘探的深度越来越深、辐射范围越来越广，广西部分地区的风能资源也被逐渐开发出来， 受到地方政府越来越多的重视。

同时广西省是电力资源稀缺的省份，因此对于开发当地的风电资源主观能动性强。

（2）财政支持广西风电产业发展研究广西省在一些风电产业的相关文件中，提出了鼓励 风电技术研发的策略。

分别采用资金补助、以奖代补等形式激励风电企业进行新产品的研发、工艺的改进和建立 示范项目。

通过奖励的方式，激励了风电企业的风电研发前进步伐，也在一定程度上促进了广西地区 风电产业的发展。

4. 风电发展过程中的建议（1）由于广西的风电起步落后于其他省区，所以广西的风电发 展一定要借鉴全国各地的风电发展经验， 从中汲取成功的经验和失败的教训， 结合自身的情况， 寻找出一条适合自己的风电发展道路。

风电场代表年风速计算方法的分析随着全球环境保护意识的不断提高、清洁能源的使用率不断增加，风能发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的重视。

而风电场是指搭建在一定地域范围内、利用风能产生电能的场所，风电场的建设需要精确地计算最适合该地区的风速，以确保风力发电机的最佳发电效果。

因此，风电场代表年风速的计算方法是风电场建设中的一个核心问题，是风电场设计及运营过程中的重要环节。

本文将重点分析目前常用的代表年风速计算方法，包括数值模拟法、统计学方法、解析方法三种方法，探讨各自的特点、适用场合及其优缺点，为风电场的设计提供一定的参考依据。

一、数值模拟法：数值模拟法主要是通过计算机模拟风场的流体动力学过程，得出风电场代表年风速。

该方法需要大量的气象学和计算机科学的知识，且需要考虑的参数众多，包括地形、气象条件等等，因此其数据准确性较高，尤其适用于涉及到复杂地形的风电场。

该方法的步骤分为两部分：首先，需要运行数值天气预报模型计算出目标站点未来一年的风场数据；其次，需要对计算结果进行后处理，计算得到代表年风速。

但是，由于该方法需要大量的计算量和设备、技术的要求较高，其成本也相应高昂，因此难以普及应用。

二、统计学方法：统计学方法是通过统计历史气象数据的风速频率分布，得出风电场的代表年风速。

该方法适用于基于连续多年的气象观测数据进行历史分析，因此其计算较为简单，能够快速得到结果。

该方法的步骤主要包括确定统计区域、筛选气象观测点、统计气象数据、绘制风速频率分布曲线和计算代表年风速。

但是，该方法仅仅考虑了历史数据，没有考虑到随机经验，绘制出来的风速频率分布曲线可能存在不确定性，结果可能存在一定的偏差。

因此，在实际应用中，需要将该方法与其他方法相结合，进行校核。

三、解析方法：解析方法是通过分析风场的特征、统计分析风速的分布型态、进行适当的理论分析，得出风电场代表年风速。

该方法是一种基于公式推导及理论分析的方法，不需要大量观测数据和计算机模型，但需要对风场特性进行了解和分析。

桂林市风能资源开发利用研究白先达桂林市气象局（广西桂林市541001）摘 要风能资源的开发利用已经成为各国、各地列入议事议程的大事。

桂林地处大陆内地，大规模有开发价值的风电场并不存在，但在一些较为平坦的高山顶上，还是存在具有开发价值的风电场所。

开发山区风电场，对山区经济发展具有极大的拉动作用。

根据我们普查结果，资源县金紫山和龙胜县南山已经开始了风电场的建设，这将为桂林清洁能源的开发打开了新的篇章。

关键词：风能资源，开发利用，研究1 引言风能（wind energy）是地球表面大量空气流动所产生的动能。

地面受太阳辐照后，不同地方气温变化会不同，加上空气中水蒸汽的含量不同，就会引起各地气压的差异，在水平方向上，空气就会由高压向低压地区流动，这就形成了风，风就具有风能。

风能是一种天然能源，它有如下几个特点：(1)能够再生，永不枯竭。

只要太阳和地球存在，就有风能，因此它是取之不尽，用之不竭，可再生的能源。

(2)蕴藏量丰富，地球表面到处都有分布。

(3)清洁无污染，到处都可开发利用。

煤、天然气、石油的大量消耗，总有一天会挖完采尽，燃烧这些东西还会排放大量的CO2等污染物，会给人类生活环境造成极大污染和破坏，危害人类健康，而风能开发就没有这样的弊病，风能开发利用越多，空气中的漂尘和降尘会越少。

另外，风能的开发也不存在开采和运输问题，无论何地(海边、平原亦或山区)只要有开采价值，设备能够运输到位，都可建立风电站，就地开发，就地利用。

通过电网远程运输，还不会造成污染和环境问题。

在当前全球能源供应日趋紧张的形势下，充分开发和利用风能资源，对建设节约型社会，保持国家及地区的经济可持续发展有着十分重要的意义。

在应对气候变化，减少温室气体排放的措施中，提高能源使用效率与发展再生能源已成为众多国家的选择，而风电是目前技术最成熟，价格最据竞争力的可再生能源。

据计算全球的风能是全球水能的10倍多。

对于内陆的桂林山区，在海拔1000m以上的不少山头，老百姓反映常年都有比较大的风，根据群众反映，我们组织各县对可能存在大风的地方进行了考察，给市发改局提供了可以开发风电场的考察报告，根据我们的考察结果，资源县金紫山风电场一期工程已经启动。

影响广西风电开发的主要气象灾害分析及评估卢小凤;凌俪嘉;周绍毅;何如;罗红磊【摘要】利用1951-2014年广西90个气象站雷暴、结冰、雨凇、大风以及热带气旋资料,对影响广西风电开发的主要气象灾害进行特征分析和影响评估.结果表明:广西各地历年最大风速极值一般出现在3-9月,推算几个代表气象站70m高度50a 一遇最大风速小于37.5m/s;广西雷暴活动频繁,主要出现在每年的4-9月,各风能潜力区受雷暴影响均较大;积冰集中出现在12月至次年2月,积冰影响由桂北向桂南递减,主要影响区为桂北和部分高海拔山区;热带气旋4-12月影响广西,大部分可给风电场带来良好的效益,少数中心进入内陆的破坏型热带气旋可能会造成较大破坏.【期刊名称】《气象研究与应用》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】5页(P52-56)【关键词】风电场;气象灾害;特征分析;影响评估;广西【作者】卢小凤;凌俪嘉;周绍毅;何如;罗红磊【作者单位】广西区气象服务中心,南宁530022;浙江水利水电学院,杭州310018;广西区气象服务中心,南宁530022;广西区气候中心,南宁530022;广西区气象服务中心,南宁530022;广西区气候中心,南宁530022;广西区气象服务中心,南宁530022;广西区气候中心,南宁530022【正文语种】中文【中图分类】P46按照风能资源状况和工程建设条件，广西属于国家划分的第四类风电资源区。

广西风能资源主要集中在湘桂走廊、海拔较高的开阔山地和沿海地区。

近几年风电项目在广西风能潜力区发展速度迅猛、风电容量日益增大，2015年累计核准装机容量达365万千瓦。

但由于风力发电机组是在自然环境下工作，当遭遇灾害性天气影响时，风电场的安全运营会受到威胁，甚至损失惨重。

柳艳香、杜树成等［1－2］分析了影响风电场安全运行的气象灾害种类，郑有飞、杨梦兮、吴琼等［3－5］分别对江苏省、江苏北部沿海、江西省风电场的气象灾害风险进行评估。

风电设计预测风速计算公式引言。

风能作为一种清洁、可再生的能源资源，受到了越来越多的关注和重视。

在风电场的设计和规划中，准确地预测风速是至关重要的，因为风速直接影响着风力发电机组的发电量。

因此，建立准确的风速预测模型对于风电场的运营和管理具有重要意义。

本文将探讨风电设计预测风速的计算公式，以及其在风电场规划中的应用。

风速预测的重要性。

在风电场的规划和设计中，准确地预测未来一段时间内的风速是至关重要的。

风速的预测可以帮助风电场管理者合理安排发电机组的运行时间，提高发电效率，降低运营成本。

此外，风速的预测还可以帮助风电场管理者做出合理的风电场布局和规划，从而最大限度地利用风能资源，提高风电场的发电量和经济效益。

风速预测模型。

风速预测模型是通过对历史风速数据进行分析和建模，来预测未来一段时间内的风速。

目前，常用的风速预测模型包括统计模型、物理模型和机器学习模型。

统计模型是通过对历史风速数据进行统计分析，来预测未来的风速。

常用的统计模型包括时间序列分析、回归分析等。

物理模型是基于大气动力学原理，通过对大气环流和地形等因素进行建模，来预测未来的风速。

机器学习模型是通过对大量的历史风速数据进行训练，来构建预测模型。

常用的机器学习模型包括神经网络、支持向量机、随机森林等。

风速预测的计算公式。

风速预测模型通常会输出一个预测的风速值，这个值可以通过以下公式来计算：\[V = V_0 + \sum_{i=1}^{n}w_iX_i\]其中，V表示预测的风速，\(V_0\)表示基础风速，\(w_i\)表示权重系数，\(X_i\)表示影响因素。

影响因素包括但不限于大气压力、温度、湿度、地形、海洋表面温度等。

通过对这些影响因素进行分析和建模，可以得到相应的权重系数，从而计算出预测的风速值。

风速预测的应用。

风速预测模型可以应用于风电场的规划、设计和运营管理中。

在风电场的规划和设计中，可以通过风速预测模型来选择合适的风电场布局，从而最大限度地利用风能资源。

广西典型风电场风力发电分析摘要：广西风力发电已具有一定规模，本文选择3个典型风电场，从风速和发电量进行比对分析，找出规律，利于借鉴。

关键词：广西；风力发电；比对1 广西风资源广西大陆海岸线长约1595千米，地处低纬度，北回归线横贯中部，属亚热带季风气候。

风能资源中，风功率密度达到200W/m2以上的技术可开发量为2643万kW，分布在三个带12个区内：I带有三区，分别为：与湖南交界的桂东北山区、桂东的都庞岭与萌渚岭交界一带、柳州北部天平山和架桥岭交界一带；II带有四个区，分别为：桂西北的凤凰山一带、桂中忻城和柳江一带山区、大明山南段、桂西中部的六韶山与西大明山一带山区；III带有五个区，分别为桂东南大容山一带、钦州与玉林之间的罗阳山、六万大山一带、桂西南十万大山一带、北部湾沿岸、涠洲岛。

至2017年末,广西投运风电场19个,装机容量1500.9MW，年发电量248793万kWH，占总电量的1.61%。

2 风电资源分析2.1 数据来源本文选取了以下3个位于广西境内的典型风电场：风电场Ⅰ：地处广西风资源III带桂东南大容山一带风能资源丰富带，位于玉林市，典型的山地地形，海拔800m至 1250m之间。

风电场Ⅱ：地处广西风资源I带与湖南交界的桂东北山区风能资源丰富带，位于恭城县燕子山至圆石山之间，典型的山地地形，海拔1300m至1600m之间。

风电场Ⅲ：地处广西风资源I带桂东北都庞岭山区风能资源丰富带，位于灌阳县、兴安县与全州县交界处山区，风场海拔高度 800m至1900m之间。

2.2 数据分析在风电场风资源评估中，风功率密度是风能资源的综合指标，平均风速和风功率密度及其频率分布＼方向分布构成其主要参数。

广西投运风电场主要对风速进行监测，本文从风速和发电量对风力发电进行比对。

2.2.1 风速•年均风速分析风电场Ⅰ（见图2.1）运营后，2015年平均风速略大于可研数据，其余年份均小于可研数据，年均风速较可研年均风速偏小5.87%。

风电场风切变指数计算方法汇总风电场开发建设和风力发电的前提是风能资源评估，对风能资源的正确评估是风电场取得良好经济效益的关键。

风能资源评估的主要目的是确定风电场的装机容量、风力发电机组选型及布置等。

而确定风电场合适风力发电机组选型及其安装高度的一个重要依据就是风切变指数。

本文汇总了风切变指数的5种不同的计算方法，供大家根据风电场的实际情况选择合适的计算方法，减小风切变指数的计算误差。

1.风切变指数定义在近地层中，风速随高度的变化显著。

造成风在近地层中垂直变化的原因有动力因素和热力因素，前者主要来源于地面的摩擦效应，即地面的粗糙度，后者主要表现为与近地层大气垂直稳定度的关系。

当大气层结为中性时，湍流将完全依靠动力原因来发展，这时风速随高度变化服从普朗特经验公式：*0()ln u z u z k z = （1） 式中：k 为von Karman 常数，k=0.4；u*为摩擦速度，u*=（τ/ρ）1/2，其中τ为表面剪切应力，ρ为空气密度。

假设混合长度随高度变化有简单指数关系，由此推导的风切变指数律为：()n n i iz u u z α= （2） 式中：u n 和u i 分别为高度在z n 和z i 处的风速，α为风切变指数。

2.风切变指数的影响因素风切变指数受大气稳定性的影响严重，在中性（neutral ）、稳定（stable ）与不稳定（unstable ）等不同大气条件下，风廓线的变化很大。

此时，需要考虑大气稳定性的影响，式（1）表示的对数律公式需要进行大气稳定性的修正，修正后的表达式为*0()ln()u z u z k z ϕ=- （3） 式中：φ为与大气稳定性相关的函数，不稳定条件时φ为正值，稳定条件时φ为负值，中性条件时φ为零。

大气稳定性可以采用Richardson 数来描述，其表达式为2()i t g z R u T z∂∂=∂∂ （4） 其中：g 为重力加速度，一般取g=9.81m/s 2；T 为计算层的平均温度，K ；t 为在高度z 处的温度；u 为在高度z 的风速。