测风塔缺测及不合理数据插补分析

 　 在实际风电工程中，测风塔数据质量难以保证，尤其是那些地处高海拔山地的风电场，受冰冻及其他因素影响，测风设备会出现故障或者停测现象，导致测风数据存在大量缺测及不合理的数据。在进行风能资源评估时，根据《风电场风能资源评估方法》（GBT18709-2002）的要求，测风塔实测数据有效完整率应达到 90%以上，因此须要对测风塔不合理数据及缺测数据进行替换插补。如果插补完整后的测风数据与实际情况存在较大误差，会严重影响风能资源评估的结果，并且导致风电场投产运行后的经济效益与预期存在较大偏差，因此对测风塔测风数据的插补应给予足够的重视。

本文以南方某风电场为例分别采用气象站数据和3TIER数据对测风塔测风缺测及不合理数据插补。本文通过对测风塔缺测数据插补结果进行对比分析，验证其工程实用性，为今后风电场设计工作提供参考。

　1.资料说明

本文使用的测风资料取自南方某山地风电场的一座测风塔，测风塔编号为1#。1#测风塔测风时段为2012年10月1日~2016年1月4日，测风塔在10m、30m、50m、70m高度分别安装风速传感器一个，80m高度处安装风速传感器两个，在10m、80m分别安装风向传感器一个，10m高度安装气温传感器一个，7m高度安装气压传感器一个。测风设备为美国NRG公司Symphonie型测风仪。由于测风数据缺测时段较多，通过逐月滑动法选取了完整率较高的2014.12.1 00:00~2015.11.30 23:00（完整率为80%）这一时段的测风数据进行分析。该时段不合理数据的主要出现在12~次年3月份，主要原因是该时段风场区域温度较低，测风传感器覆冰。测风塔10m高度处盛行风向为S，80m高度处盛行风向为N。

3TIER气象再分析格点资料是由美国国家航空航天局（ NASA） 制作发布的气象再分析资料系列之一。本次选用的3TIER数据为1#测风塔处的在分析数据。

2.测风数据插补

本文选取测风塔10m高度风速与附近气象站观测风速、测风塔80m高度风速与80m高度的3TIER风速数据进行分析。1#测风塔与附近气象站同期的观测风速全扇区相关系数为0.3181，16扇区相关性中有10个扇区的相关系数大于0.6,；1#测风塔与3TIER风速数据全扇区相关关系系数为0.4759，16扇区相关关系中有11个扇区的相关关系大于0.6，从全扇区相关关系和16扇区相关关系来看，1#测风塔与3TIER风速数据的相关关系较好，与其附近气象站的相关性稍微较差。进一步从各扇区，尤其是主风向扇区对比分析来看，1#测风塔与3TIER风速数据的相关关系比与附近气象站同期观测风速数据相关关系好。

图1 测风塔与气象站同期数据10m风速全扇区相关关系图
 



       图2 测风塔与3T数据80m风速全扇区相关关系图
 



        表1 测风塔与气象站、3T数据16扇区相关系数
 



在实际项目过程中分别用这两种方法对1#测风数据数据缺测及不合理数据插补，插补后的结果见下表。



表2气象站、3T数据插补1#测风塔结果

从上表中可以看出，经过气象站插补后的测风塔风速比3TIER插补后的风速约小于0.1m/s左右，但对于发电量计算中满发小时数来说大概影响将近50个小时左右，因此对于测风塔缺测及不合理数据插补显得尤其重要。经分析，1#测风塔附近的气象站年平均风速基本维持在1.5m/s左右，气象站与1#测风塔地形略有差异，综合对比以上两种插补方法，考虑到根据3TIER风资源再分析数据与测风塔实际测风数据相关性比气象站同期测风数据与测风塔实际测风数据相关性更佳，本文选取3TIER风资源再分析数据对测风塔实际测风数据进行插补。

3.结语

由于目前风资源项目进度较快，在初始评估阶段大多都采用3TIER等再分析数据插补测风塔缺测及不合理数据，建议后期收集周边气象站多年观测数据，对实测资料进行数据插补，并对比分析，选择插补结果较好的数据。