风电场风资源代表年分析法

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。

风电场风能资源测量和评估技术规定风电场风能资源测量和评估技术规定________________________________________随着我国风电发电技术的不断发展，风电场的建设也越来越多，风电发电的可行性和可靠性也在不断提高。

然而，风电场的可行性最终将取决于风能资源测量和评估技术的水平。

因此，我们必须研究和制定风电场风能资源测量和评估技术规定，以确保可靠性和可行性。

一、风能资源测量1、测量范围风能资源测量覆盖了风速、风向和大气压力等三个方面，以及气温、相对湿度、降水等气象要素。

2、测量原理有关原理方面，主要是采用由多个传感器组成的传感器网络对大气中的各种物理特征进行实时测量，并将测量数据传送到相应的计算机中进行处理分析，从而实现风能资源测量。

3、测量方法在具体测量方法方面，可采用传统的人工测量法，也可采用连续在线测量法。

人工测量法主要是通过手持式或固定式的仪器对大气中的物理特征进行测量，但是这种方法的效率较低；而连续在线测量法则可以通过安装在现场的传感器来实时测量大气中的物理特征，这种方法的效率相对较高。

二、风能资源评估1、评估方法针对风能资源评估，一般采用风场实测数据分析法或数值模拟法。

前者是通过实测数据分析来得出关于风能资源的详细信息；而后者则是通过对大气中物理特征进行数值模拟，以此来得出关于风能资源的详细信息。

2、评估参数在评估过程中，主要考虑以下几个参数：风速、风向、风力、风速衰减系数、年平均风速、年平均可利用功率密度以及其它相关参数。

三、总结随着我国风电发电技术的不断发展，为了保证风电场可靠性和可行性，必须对其进行正确的风能资源测量和评估。

具体而言，要进行风能资源测量，则要考虑三个方面的物理特征；而在进行风能资源评估时，则要考虑多个参数。

希望通过此文引起对于此问题的重视，以保证我国风电发电行业的可靠性和可行性。

风电场风能资源测量和评估技术规定正文：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 风电场风能资源测量和评估技术规定（国家发展改革委2003年9月30日发布发改能源[2003]1403号）第一章总则第一条为加强风电场风能资源测量和评估技术管理，统一和规范工作内容、方法和技术要求，提高工作成果质量，根据国家标准GB/T 18709-2002《风电场风能资源测量方法》和GB/T 18710-2002《风电场风能资源评估方法》，制定《风电场风能资源测量和评估技术规定》（以下简称本规定）。

第二条本规定适用于规划建设的大型风电场项目，其它风电场项目可参照执行。

第二章风能资源测量第三条测风塔位置和数量1、测风塔安装位置应具有代表性1）测风塔安装点应在风电场中有代表性，并且周围开阔；2）测风塔安装点靠近障碍物如树林或建筑物等对分析风况有负面影响，选择安装点时应尽量远离障碍物。

如果无法避开，则要求测风点距离障碍物的距离大于10倍障碍物的高度。

2、测风塔数量应满足风能资源评估要求测风塔数量应满足风电场风能资源评价的要求，并依据风场地形复杂程度而定。

对地形比较平坦的大型风电场，一般在场址中央选择有代表性的点安装1个70m高测风塔。

在测风塔70m和40m高度分别安装风向标测量风向，在10m、25m、40m、50m、60m和70m分别安装风速仪测量风速，在3m高度附近安装气压计和温度计测量气压和温度。

另外，在70m塔周围应再安装3-4个40m高测风塔，在40m测风塔的40m和25m高度分别安装风向标测量风向，在10m、25m和40m高度分别安装风速仪测量风速。

对地形复杂的风电场，测风塔的数量应适当增加。

风电场运行数据分析与优化方法研究引言：近年来，随着可再生能源的发展和利用的推广，风电场成为可再生能源中重要的组成部分。

然而，由于风能本身的不稳定性和难以预测性，风电场的运行和维护面临着诸多挑战。

为了提高风电场的发电效率和可靠性，进行风电场运行数据分析和优化方法研究变得尤为重要。

一、风电场运行数据分析1.数据收集与清洗风电场运行数据的收集是进行分析的基础。

现代风电场通常配备有数据采集设备，可以得到风电机组和整个风电场的多种数据。

这些数据包括风速、转速、温度、压力等参数。

在进行数据分析前，需要对数据进行清洗，去除噪声和错误数据，确保数据的准确性和一致性。

2.数据特征分析与挖掘通过对风电场运行数据进行特征分析和挖掘，可以发现其中的规律和潜在问题。

常用的数据特征包括数据的统计指标、频谱分析、相关性分析等。

通过分析特征，可以判断风电场的运行状态和表现，并针对性地进行优化。

3.故障检测与诊断风电场在长期运行中难免会出现故障，及时检测和诊断故障是保障风电场正常运行的重要环节。

通过对风电场运行数据进行分析，可以检测出异常数据和趋势变化，从而判断是否存在故障。

进一步，结合故障数据库和专家经验，可以诊断故障的原因，并采取相应的措施进行维修和修复。

二、风电场运行优化方法研究1.风电场发电功率预测模型风电场的发电功率与风速、风向、温度等因素密切相关。

通过建立准确的发电功率预测模型，可以为风电场的日常运营和调度提供依据。

常用的预测模型包括数学建模方法、神经网络方法、机器学习方法等。

预测模型的准确性和可靠性对风电场的运行效率和收益具有重要影响。

2.运行策略优化针对风电场的具体运行特点和目标，研究合理的运行策略是优化风电场效能的关键。

包括运行参数的优化、风电机组的优化配置、流场结构优化等。

通过优化策略，可以最大限度地提高风电场的发电效率，降低维护成本，延长设备寿命。

3.运维数据集成与智能决策风电场的运维过程中产生的数据非常庞杂，如何将这些数据进行集成和分析，以便提供智能决策，是当前的研究热点之一。

风资源计算确定性分析及多塔交叉检验计算摘要：本文分析了风资源计算的不确定性问题，对代表年订正的方法和不确定性进行了研究，分析了计算流体力学技术在不同条件下进行风能资源模拟的可靠性，同时也对多塔综合计算时，采用距离作为加权评估参数，多维度分析如何实现风资源的精确分析计算，为风资源评估提供借鉴。

关键词：风资源；精确性；流场分析；0引言：风电是未来最具发展潜力的可再生能源技术之一，具有资源丰富、产业基础好、经济竞争力较强、环境影响微小等优势，是最有可能在未来支撑世界经济发展的能源技术之一。

从GWEC统计的全球风电装机数据来看，未来五年总装机容量达到557GW，每年的装机容量维持在110GW，其中陆上风电占比84.2%，海上风电市场比例逐年增加，2026年海上风电占比达到24%。

陆上风电装机以亚洲、欧洲、拉美、北美区域装机居多，其中中国、美国、巴西、越南、英国在2021年装机分列前五名。

近年来，东南亚区域的越南、泰国、菲律宾，中亚的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦以及西亚的阿曼，拉美地区的巴西、秘鲁、智利、阿根廷、墨西哥以及北非的阿尔及利亚等国家无论是从政府颁布的装机容量规划还是相应的电价补贴举措可以看出有潜在的广阔市场前景[1]。

各主要国家与地区都出台了鼓励风电发展的行业政策，尤其是在双碳政策的鼓励下，中国今后几年风电装机迅猛。

未来，亚洲、北美洲及欧洲仍是推动风电市场不断发展的中坚力量。

1 风资源评估简介为了使风能成为经济的能源，风电行业正沿着开发更大和更可靠的风力发电机组的方向发展，风能开发也变得越来越资本密集。

风电投资的经济性显然极大地取决于风场的风资源情况，而其中隐含的重要内容是对风资源情况判断的准确性。

我们必须对多年的实际风气候进行准确判断，才能正确决策风场建设的地点，计算发电量和佐证投资。

可以说，风资源评估的水平对一个风电项目的成功与否起到决定性的作用[2]。

1.1 风资源的不确定性风资源问题之所以复杂，在很大程度上就是因为不确定性，因此也是研究风资源问题的关键切入点。

风能资源评估的关键技术及方法哎呀，说起风能资源评估，这可是个相当重要的事儿！你想啊，要是没搞清楚风能的情况，就盲目地建风电场，那得多浪费钱，多不靠谱啊！我先给您讲讲风能资源评估的关键技术吧。

这其中有个特别重要的技术叫做测风塔观测。

简单说，就是在合适的地方立个高高的塔，上面装着各种仪器来测风的速度、方向、温度啥的。

有一次我去参观一个测风塔，那塔可真高，我仰头看都觉得脖子酸。

工作人员爬上去维护仪器的时候，我在下面那个揪心啊，就怕他们出点啥意外。

不过他们都特别熟练，很快就把工作完成了。

这让我深深感受到，测风塔观测这个技术，虽然看起来简单，但是背后需要工作人员的专业和勇气。

还有一种技术叫数值模拟。

这就像是在电脑里建一个虚拟的风世界，通过各种复杂的数学模型和算法来预测风能的情况。

我记得有一次，一群研究人员为了让数值模拟更准确，连续熬了好几个通宵，不断调整参数，眼睛都熬红了。

最后得出的结果让人眼前一亮，对风能资源的评估特别有帮助。

再来说说评估的方法。

统计分析法是常用的一种，就是把收集到的风数据进行各种统计和分析。

比如说算平均值、最大值、最小值啥的。

这就好比我们算考试成绩的平均分一样，能大概知道风的“水平”咋样。

另外，还有一种叫风图谱分析法。

这个有点像看地图找宝藏，通过专门的风图谱来找到风能丰富的区域。

有一回，一个团队为了找到一个最适合建风电场的地方，拿着风图谱在野外转了好多天，鞋子都磨破了，最终还真让他们找到了一块“风水宝地”。

在进行风能资源评估的时候，可不能马虎。

得综合运用这些技术和方法，反复验证，才能得出靠谱的结果。

就像盖房子，得把地基打牢了，房子才能结实。

总之，风能资源评估的关键技术及方法可真不简单，需要专业的知识、细心的操作，还有不怕吃苦的精神。

希望未来在这些技术和方法的帮助下，我们能更好地利用风能，让它为我们的生活带来更多的便利和好处！。

利用Windographer软件进行测风数据处理及风资源分析一、前言从测风塔导出的测风数据仅仅是最原始的测风数据，而对一座风电场风资源的评估，需要的是经过数据检验、合理性检验、不合理数据处理、长期数据的订正等一系列的处理后的数据。

测风数据的检测、筛选的前期处理工作，通常可以用Excel表格和Windographer软件里的相关功能进行。

因为每个测量对象一整年的十分钟时间序列数据多达52560个，每个测风搭一般有3~5个通道，若干个测量对象，并且一个风电场不止一个测风搭，所以测风数据的处理实际上是个非常繁琐且复杂的过程，需要操作人员有足够的细心及耐心才能完成这项工作。

二、缺测时段检验用Windographer打开原始测风数据txt文件，首先会出现如图1所示的对话框。

浏览确认下读取的各个通道是否有误，点OK即可。

进入windographer主页面，主页面的左侧Summary一览，介绍了所载入的测风数据基本信息。

见图2。

主页面有四幅图，分别是垂直风切变廓线图、风频玫瑰图、月平均风速图、日平均风速图，可以从主页面显示的基本信息对原始测风数据有个初步认识。

Array图2 Windographer 主界面在主页面点击进入Time Series时间序列菜单，出现图3的窗口,窗口右侧有所有测量对象信息，可选择需要查看的对象勾选。

图3： Windographer 主界面通过此方法查找缺测数据，首先勾选全部的全部的风速数据通道，查找并统计出缺测的风速时间序列。

查找方法：将波形图放大，放大到可以看到每天的波形曲线，波形线中断的时间段即为缺测时间段。

结合原始数据的Excel 表格，找出每个中断的具体时间序列点，如图4，风速波形线在2013年3月27日出现中断，然后找到Excel 中对应的时间序列（图5），找出具体的缺测时间段是在2013/03/27 7:20 ~2013/03/27 16:50 ，并且此段时间所有测风速的通道都是中断的。

针对风电场的风力发电预测与气象影响分析风电场作为一种可再生能源的发电方式，其发电效率与风力的变化密切相关。

因此，对于风电场进行风力发电的预测与气象影响的分析具有重要意义。

本文将对风力发电预测与气象影响进行探讨，以期提供可行的解决方案。

一、风力发电的预测风力发电的预测侧重于对风速的准确测量和预测。

具体而言，可以采用以下几种方法进行风力的预测。

1. 历史数据分析法：通过收集和分析历史气象数据，可以推测出未来一段时间内的风力情况。

该方法基于过去的观测数据，利用统计学方法来预测风力的变化趋势。

然而，该方法并不能考虑到气象因素的突然变化和不确定性，因此准确度有所局限。

2. 数学模型法：数学模型是一种准确度相对较高的风力发电预测方法。

通过收集多种气象数据，如风速、温度、湿度等，并建立数学模型来预测未来风力的变化趋势。

该方法可以考虑到多种气象因素的影响，提高了预测的准确度。

然而，该方法需要大量的数据和复杂的计算，运算量较大。

3. 人工神经网络法：人工神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的计算模型，具有较强的自学习和自适应能力。

通过建立神经网络模型，可以将多种气象数据输入模型，训练网络，并预测未来风力的变化趋势。

该方法可以进一步提高风力发电的预测准确度。

以上三种方法各有优缺点，可以根据实际情况选择合适的方法进行风力发电的预测。

但无论使用何种方法，都需要足够的样本数据和准确的气象观测数据，以提高预测的准确度。

二、气象影响分析气象因素对于风力发电的影响非常显著，因此进行气象影响分析对于风电场的运营和管理具有重要意义。

下面将对几种常见的气象因素进行分析。

1. 风速变化：风力发电直接依赖于风速，因此风速的变化对于风电场的发电效率产生很大影响。

通过分析历史风速数据和预测风速变化趋势，可以合理安排风电发电机组的运行和维护，以提高发电效率。

2. 温度和湿度：气温和湿度的变化会影响空气密度，进而影响风力的传输和利用效率。

高温和高湿度会降低空气密度，导致风力发电效率的下降；反之，低温和低湿度则会提高发电效率。

风电场运行数据的监测与分析方法随着可再生能源的快速发展，风电场在能源领域占据着重要的地位。

风电场的运行数据监测与分析是确保风电场安全可靠运行的关键步骤。

本文将介绍一些常用的风电场运行数据监测与分析方法，来帮助人们更好地了解风电场运行情况并做出有效的决策。

1. 风速数据的监测与分析方法风速是风电场运行的关键参数之一。

首先，对于风速数据的监测来说，可以使用气象塔和杆塔上的风速传感器进行实时监测。

其次，通过统计学方法可以对风速数据进行分析，常用的方法有概率密度函数、累积分布函数以及频率分析方法。

这些方法可以帮助判断风速的变化规律、存在的趋势及概率特征等，为风电场运行提供有益的参考。

2. 发电功率数据的监测与分析方法发电功率是评价风电场运行质量的重要指标。

在发电功率数据的监测方面，可以通过直接采集风机控制器中的数据来实时监测发电功率的变化情况。

在分析发电功率数据时，可以使用时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关和偏自相关系数等。

这些方法可以帮助分析发电功率变化的趋势、周期以及异常情况等，以便及时采取相应的措施。

3. 健康监测与故障诊断方法风电场的健康监测与故障诊断是提高风电场稳定运行和可靠性的重要手段。

在健康监测方面，可以使用振动传感器和温度传感器等设备来实时监测风机的运行状态。

同时，可以利用大数据和机器学习技术对采集到的数据进行分析，以识别出潜在的健康问题。

对于故障诊断，可以通过故障诊断算法对数据进行处理和分析，以快速准确地诊断出风电场中的故障类型和位置。

4. 可视化分析方法风电场运行数据的可视化分析是提高数据理解和决策能力的重要手段。

通过合理的数据可视化方式，可以更清晰地展示风电场运行的情况。

常用的可视化技术包括曲线图、散点图、热力图等。

通过对可视化结果的观察和分析，可以更直观地发现风电场中存在的问题和潜在的改进空间，为决策提供有力的支持。

总之，风电场运行数据的监测与分析是确保风电场安全可靠运行的重要环节。