APP下载

利用再分析数据插补测风数据的准确性分析

2017-09-07许昌吉晓红胡会永张鹏

风能 2017年5期
关键词:风速资源分析

文|许昌,吉晓红,胡会永,张鹏

利用再分析数据插补测风数据的准确性分析

文|许昌,吉晓红,胡会永,张鹏

目前,复杂条件下风电场发电量计算的准确性受到风能资源数据处理方法、地形地貌、场区风能资源建模方法等因素的影响,造成计算的准确性不高。特别是高海拔、高湿度、低温等复杂环境的风电场,此类风电场在测风中遇到的最大问题是因冰冻、倒塔等因素导致风能资源数据质量较差,如若选处理风能数据的方法不恰当,将会使结果偏差过大,风能资源数据代表性差,将直接影响到发电量计算的准确性,故风能资源数据处理方法对于发电量计算的准确性尤为重要。

再分析数据作为一种可替代的长期数据已在欧洲风电发达国家得到了广泛的应用,其可信度高,风速与风向数据都可以较好地反映实际风况的变化趋势。为了提高复杂条件下风电场发电量计算的准确性,本文利用再分析数据插补测风数据。为了论证该处理方法的准确性,本文选择具有典型性的四川省某风电项目进行分析论证。

场内测风塔情况

某风电项目地处四川省凉山彝族自治州,场址区为两条南北走向的山脊以及一山顶平台,场址区长约20km,宽约1.5-3.0km,海拔在2.6-3.96 km,风电场属于高海拔、高湿度、低温山区风电场,总面积约15.2km2。

该风电场内有两座测风塔,其中:

测风塔1未安装防冻设备、未进行设备维护,造成风能资源数据较大范围缺测。

图1 某风电场地形情况

登录APP查看全文

猜你喜欢

风速资源分析
基础教育资源展示
基于Kmeans-VMD-LSTM的短期风速预测
隐蔽失效适航要求符合性验证分析
基于最优TS评分和频率匹配的江苏近海风速订正
资源回收
电力系统不平衡分析
资源再生 欢迎订阅
电力系统及其自动化发展趋势分析
基于GARCH的短时风速预测方法
考虑风速分布与日非平稳性的风速数据预处理方法研究