在實際風電工程中，測風塔數據質量難以保證，尤其是那些地處高海拔山地的風電場，受冰凍及其他因素影響，測風設備會出現故障或者停測現象，導致測風數據存在大量缺測及不合理的數據。在進行風能資源評估時，根據《風電場風能資源評估方法》（GBT18709-2002）的要求，測風塔實測數據有效完整率應達到 90%以上，因此須要對測風塔不合理數據及缺測數據進行替換插補。如果插補完整后的測風數據與實際情況存在較大誤差，會嚴重影響風能資源評估的結果，并且導致風電場投產運行后的經濟效益與預期存在較大偏差，因此對測風塔測風數據的插補應給予足夠的重視。

本文以南方某風電場為例分別采用氣象站數據和3TIER數據對測風塔測風缺測及不合理數據插補。本文通過對測風塔缺測數據插補結果進行對比分析，驗證其工程實用性，為今后風電場設計工作提供參考。

　1.資料說明

本文使用的測風資料取自南方某山地風電場的一座測風塔，測風塔編號為1#。1#測風塔測風時段為2012年10月1日~2016年1月4日，測風塔在10m、30m、50m、70m高度分別安裝風速傳感器一個，80m高度處安裝風速傳感器兩個，在10m、80m分別安裝風向傳感器一個，10m高度安裝氣溫傳感器一個，7m高度安裝氣壓傳感器一個。測風設備為美國NRG公司Symphonie型測風儀。由于測風數據缺測時段較多，通過逐月滑動法選取了完整率較高的2014.12.1 00:00~2015.11.30 23:00（完整率為80%）這一時段的測風數據進行分析。該時段不合理數據的主要出現在12~次年3月份，主要原因是該時段風場區域溫度較低，測風傳感器覆冰。測風塔10m高度處盛行風向為S，80m高度處盛行風向為N。

3TIER氣象再分析格點資料是由美國國家航空航天局（ NASA） 制作發布的氣象再分析資料系列之一。本次選用的3TIER數據為1#測風塔處的在分析數據。

2.測風數據插補

本文選取測風塔10m高度風速與附近氣象站觀測風速、測風塔80m高度風速與80m高度的3TIER風速數據進行分析。1#測風塔與附近氣象站同期的觀測風速全扇區相關系數為0.3181，16扇區相關性中有10個扇區的相關系數大于0.6,；1#測風塔與3TIER風速數據全扇區相關關系系數為0.4759，16扇區相關關系中有11個扇區的相關關系大于0.6，從全扇區相關關系和16扇區相關關系來看，1#測風塔與3TIER風速數據的相關關系較好，與其附近氣象站的相關性稍微較差。進一步從各扇區，尤其是主風向扇區對比分析來看，1#測風塔與3TIER風速數據的相關關系比與附近氣象站同期觀測風速數據相關關系好。

圖1 測風塔與氣象站同期數據10m風速全扇區相關關系圖
 



       圖2 測風塔與3T數據80m風速全扇區相關關系圖
 



        表1 測風塔與氣象站、3T數據16扇區相關系數
 



在實際項目過程中分別用這兩種方法對1#測風數據數據缺測及不合理數據插補，插補后的結果見下表。



表2氣象站、3T數據插補1#測風塔結果

從上表中可以看出，經過氣象站插補后的測風塔風速比3TIER插補后的風速約小于0.1m/s左右，但對于發電量計算中滿發小時數來說大概影響將近50個小時左右，因此對于測風塔缺測及不合理數據插補顯得尤其重要。經分析，1#測風塔附近的氣象站年平均風速基本維持在1.5m/s左右，氣象站與1#測風塔地形略有差異，綜合對比以上兩種插補方法，考慮到根據3TIER風資源再分析數據與測風塔實際測風數據相關性比氣象站同期測風數據與測風塔實際測風數據相關性更佳，本文選取3TIER風資源再分析數據對測風塔實際測風數據進行插補。

3.結語

由于目前風資源項目進度較快，在初始評估階段大多都采用3TIER等再分析數據插補測風塔缺測及不合理數據，建議后期收集周邊氣象站多年觀測數據，對實測資料進行數據插補，并對比分析，選擇插補結果較好的數據。