风能展独家直播：探讨提高风场流体模型精度和可靠性的方法—测风塔风廓线调整及交互检验

　　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。
　　下面介绍一下测风塔交互和检验的方法。首先检验和使用是某一个测风塔，高度的风速是具有时间序列来推算其他的风速层的模拟数据。对比差别来判断垂直外推的不确定性。水平外推被称作多塔交互体验。来推算目标测风塔的实现目标数据，对比模拟结果与实测值获取的误差。重复以上的操作得到测风塔之间的互推的偏差。权衡各测风塔与风机之间的距离和地形地貌相似形的差别，最终得到风电厂水平外推的不确定性。
下面就以我们之前做过一个案例来进行介绍。这个项目计算的区域海拔高差是115米，坡度是22度。厂区内共两个塔，北边的一和南边的二，之间是895米距离。一塔安装了90米高的数据和传感器，2塔安装在五个高度，温度仪安装在两个高度及可以看到这种地形地貌的照片。我们首先对两塔的实测数据进行了处理，生成了同期的时间序列数据。我们看到右上角这个图是我们同期的时间序列。我们利用同期的时间序列进行了相关性的分析。用于做什么呢?探测两个塔是否在同期中，相关性比较好的话，后续的互推的结果可能会有很高的质量