风电技术论坛之风资源评估与风功率预测——北京国际风能大会展中报道

　　我给大家举一个例子。我们可以看到左边的图是一些风速时间的情况。随着时候的范围而变的一个情况。那么，长期的这样的数据，可以被用来做功率的曲线，同时还可以来做一个比IC更小范围内的一个功率的测量。
　　最后一张PPT是总结一下我这篇发言的主要的内容。刚才我们分析了校准和基础上的不确定性。另外是校准所依赖的这样一些因素。我们把它指出，另外是校准的准确性。我们在一些风暴当中已经测试证明了，谢谢。
　　提问：你刚才提到了在把这个雷达放在站子的后来，那么是不是说雷达可以帮助你得出这个正确的上风的数据呢?
　　Michael Harris：可以测试在站子的附近。也可以是在这个距离站子一定的距离的地方。都可以。所以这里的雷达如果是放在机舱里面，如果和站子方向一直就可以，可以侧枝不同范围内的风速，这就使得我们可以有效的来同时的去测量风在不同范围内的风速。
　　提问：这就意味着如果我们用这个数据的话，我们要让它距离这个站子一定的距离，是吧?
　　Michael Harris：是的，这个数据告诉我们的就是这样，第一次告诉了我们站子的影响会降低这个效果。所以你可以看到这个偏角，你可以确定你要离它多大的距离，以便能够避免这个偏角。所以说这是90米的或者是说100米的，那么他的速度放缓很小。但不会太大的幅度，如果是1D的时候是这样，那么2.5D的话速度放缓是可以忽略的。
　　朱蓉：下面请来自于WindSim的尤扬先生。负责软件技术支持方面的工作。
　　尤扬：大家好，我是来自WindSim的尤扬，今天非常荣幸跟大家一起就风资源的问题进行探讨，我今天的内容是利用测风塔风廓线来提高可靠性。我们为什么要进行测风塔的交互检验和风廓线的调整。以及如何利用最大化测风塔位置模拟风廓线与实测风廓线的重合程度的方法来提高精度，以及如何利用风廓塔来提高检验的可能性。
　　首先我们在日常工作中对于同一个项目，不同的人使用同一个软件计算出来的结果为什么会差别很大?我认为如果网格和处理条件都设置合理的情况下，我认为最可能的原因有三种。第一是对地形数据的处理方式不同。第二是对地表粗糙度的设置。第三个是大体的温度的设置，这些都会对风流的精细产生影响，使我们的计算结果千差万别。我们如何才能避免这种有关的错误设置，避免过大过小的粗糙度的设置呢。我们可以通过调整测风塔的风廓线，使实测风廓线和模拟风廓线达到最大化的重叠程度的方法来实现。我们从而提高了我们风流模型的精度，以及改变了我们模型的质量。交互检验的目的，在于量化风流模型的不确定性，获取水平外推和垂直外推的扩差为P75和P90的计算提供可靠的依据。
　　刚才提到了三种因素会影响我们风流模型的精度，他们分别是地形和地表粗糙度和大气稳定度的情况。
首先看看地形条件对精度的影响，主要是上风向山体的倾性和位置关系可以影响到我们的地形对精度的影响。当然了这些因素都是反应在我们的模型的内部的。也就是说跟用户选择的软件模型的算法是有关系的，我们用户不能重新调整的。我们用户唯一可以进行调整的是尽我们最大的努力，来提高我们所输入的地形数据的质量。在我看来有三点，简单的来说就是说对于地形数据是如何进行选择，拼接，以及平滑，选择是说我们选择了网上下载的这种SRTM的数据还是说其他的数据。或者是说使用我们实测地理信息数据。下面这幅图展现了三个数据的差别，能够表现详细的地形信息的表达力。我们可以看到我们实测的测绘图表达力强于我们第二个数据，从我们的地形DM可以看到，上边是DM，下边是我们响应的DM获取的坡度图，也是同样的结果。刚才提到了是选择，而接下来我要说的是拼接。如果我们是使用SRTM和我们实测的地形图进行拼接的话，如果在投影过程中没有考虑到坐标转换引入的误差，或者是说拼接线处没有留出缓冲区的话，都会使地形产生突变，使得我们的坡度异常的增大，会对我们的精度产生影响。
　　第三点是对数据进行平滑。平滑会使全场的数据进行添挖量的处理，改变原始的信息。所以我们的软件是不建议使用平滑功能的。虽然我们软件也有这一项功能。
　　下面带谈谈地表粗糙度对风流模型的影响。使得风流模型与地面相互摩擦。改变的风速随着高度的变化。我们用户可以做的是什么?通过改变粗糙度值的大小，以及我们可以定义粗糙度的个空间的轮廓。也就是说绘制我们粗糙度图可以做到这两点。昨天上午已经大家都听到了欧洲风流协会主席所发表的报告。他提出在海上风电场我们可以使用遥感卫星技术来获取海上风电场的尾流的信息。气象局的常老师也是使用了雷达来获取我们海上风速。针对路上风电场我们可以利用遥感卫星的手段来获取资源的信息。比如说获取地表粗糙度的信息。右边这幅图是可以卖到遥感卫星的照片，右边是遥感卫星的信息。打理稳定度的影响是热力作用会改变垂直分布，以及结合地形影响温度的变化。结合地形风流所客服重力携带动能，搬运山体的动能是不一样的，也就是说大气越稳定，大家可以看到左边这幅图，大气越稳定所绕过，从山的两侧绕过的风流是越多的，大气越不稳定，越过的风流越多，大气越不稳定的时候，风流只能越过比较高的山体，而稳定性的大气情况下，风流只能越过比较低的山体。可以改变大体模型的设置。
我们用户如何才能保证我们所输入的地形数据以及粗糙度数据和大气稳定度这种数据是正确的呢?我们可以通过最大化测风塔位置模拟风廓线和实测风廓线的重合程度来完成这项工作。大家都知道我们在我们的模型内部一般风廓线是以对数风廓线模式进行建模的。对数风廓线模式是以半经验理论为基础，建立起来的风速高度变化的模型或者是改进模型。我们使用的时候需要这个Z0和L值，这是我们日常工作中很难精确获取的。所以我们需要修改测风塔点位的模拟风廓线，使风廓线的重合程度来调整我们的Z0和L值。最终将这两个值调整至模拟风廓线达到最大化重合的状态，这种情况下我们认为Z0值和L值相对来说是合理的。