半年風數據知多少？
筆者在平時工作過程中，經常會遇見業主僅進行了半年的測風，便開展前期工作。因此對于僅有的半年測風數據，現有的處理手段便是利用氣象站數據或是再分析數據作為插補源，將實測的半年數據插補為完整一年的數據。
筆者在平時工作過程中，經常會遇見業主僅進行了半年的測風，便開展前期工作。因此對于僅有的半年測風數據，現有的處理手段便是利用氣象站數據或是再分析數據作為插補源，將實測的半年數據插補為完整一年的數據。但是這種做法會導致風資源評估的各項基本參數指標出現一定的誤差，下面以一些基本參數作為研究對象，研究其誤差情況。
1、源數據及插補筆者以山西某風電場的實測半年的測風數據作為原始數據，測風塔位于山的主梁之上，周圍沒有明顯遮擋。從該數據中節選出2016.1~2016.6月的數據作為實測的半年原始數據，以覆蓋該點的MERRA2數據作為插補源。利用測風同期的測風塔數據與再分析數據的相關性對其進行插補，插補結果為完整一年的數據。該測風塔與再分析數據之間的相關性較好，R=0.75。
插補結果為：
從上表中可以看出，以再分析數據插補為完整一年的數據后風速減小約0.377m/s，插補前后的風功率密度差距相對較大，下面分析其原因。
2、風速變化的原因首先，依據再分析資料的風速全年月變化情況，可以判斷出，1-6月究竟是大風月還是小風月，如下圖所示，1~6月相對全年為較大風月，即利用實測的半年數據計算出的平均風速要較實際完整一年與插補后的完整一年的數據偏大。因此，以再分析數據插補為完整一年的數據后風速減小約0.377m/s是正常的。
3、風功率密度變化的原因首先，如下圖所示，可以很清楚的發現，圖中1~6月風速的變化幅度相較于7~12月的相對較大，即以再分析資料插補的風速其變化的范圍相較于實測數據會減小。
由上圖能夠清晰的對比出插補前后的測風數據的風頻變化，可以看到插補后的風速，低風速段，高風速段風頻明顯減少，中風速段的風頻明顯增加，這與前面風速變化幅度的結論基本一致。
因此，利用再分析資料插補半年風速數據會導致風速的風頻向風速的平均值方向變化。
當空氣密度全年變化不大，可假設其不變，因此每一時刻的風功率密度隨著風速的變化而變化。
因此當風頻越不集中時，風功率密度越大。因此，由于以再分析數據作為數據插補源數據將會將風速風頻集中在平均風速左右，使得風功率密度變小。
4、結論以再分析數據作為插補源數據，插補長時段的測風數據，會導致全年平均風速與實際平均風速相差不大，但是風功率密度相差較大，其原因為插補后風速的風頻發生了較大的變化，風頻會向年平均風速方向集中。
因此在風資源評估中，以半年的測風數據作為原始數據進行評估，以再分析數據作為插補源數據，待插補為完整一年的數據后，會改變風速的風頻，這樣便引入一個很大的不確定性，并且對后續計算、微觀選址等工作的展開均會有負面影響。
責任編輯：lixin
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