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卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。 相似文献
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山东即墨风电场风力资源分析 总被引：1，自引：2，他引：1
以即墨气象站风速风向为参考,利用其30年风速资料确定风电场代表年,根据铁塔气象观测资料分析即墨风电场的风力资源状况;依据“风能资源评价技术规定”对即墨风电场的风速风向进行了检验修正。分析了测风塔各高度风速日、年变化,风向频率年月变化。计算分析了测风塔不同高度平均风速、风功率密度、有效小时数等风能参数。计算了不同风电机型60~70 m轮毂高度年发电量及其随高度变化规律;估算了风电场年发电量。得出即墨风电场达到3级风场标准,具有开发价值。 相似文献
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根据广东阳江探空站L波段雷达系统观测的测风资料分析,测风记录用综合探测雷达测风方法与无斜距（或高度替代）测风方法计算的测风量得风层的结果,少数情况下会出现与理论值不相符的现象,两种测风方法计算的结果,有时会超出高空气象观测仪器总体测量准确度要求允许的误差范围。在雷达的仰角小于30°时,量得风层的风速小于3 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风速基本相同（误差在允许范围内）,但风向有的相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。当雷达仰角小于15°,量得风层的风速大于30 m/s时,两种测风方法计算量得风层的风向比较接近,但量得风层的风速有的却相差较大,超出测量准确度要求允许的误差范围。 相似文献
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浙江近海冬季大风风速推算和ASCAT风速订正方法探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2010—2014年12月至次年2月浙江省自动气象站测风资料和ASCAT散射计反演的风场资料,通过模糊聚类空间分型,选取有代表性的站点建立浙江近海冷空气大风的风速推算公式,并对ASCAT近海风场产品进行误差分析和风速订正。结果表明:冷空气影响时浙江北部近海多数自动站与舟山浮标站相比有偏南风矢量差,南部近海自动站比温州浮标站有东南风矢量差,自动站风速一般小于浮标站。海拔高度与自动站和浮标站风速差值δ相关性不显著,站点离岸距离是影响δ的主要因子。冷空气影响时浙江近海ASCAT反演风速与实况相关系数的分布具有平行于海岸线且自西向东增大的特征,相关系数超过0.5的站点一般离岸30 km以上,舟山和温州12个浮标站测风与ASCAT反演风具有较好的相关性。浙江近海ASCAT风速的误差空间差异较大,经订正后的风速分布也具有平行于海岸线、自西向东逐渐增大的特征,且与观测的误差绝对值一般小于2 m·s~(-1)。 相似文献
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利用2016年1—12月镇巴国家基本气象站新站(以下简称新站)与旧站(以下简称旧站)平行观测资料,进行逐月对比分析并利用双样本等方差检验方法进行检验,结果表明:新站年平均气温比旧站低0.9℃,新站年平均气压比旧站低21.7 hPa,新站年平均相对湿度比旧站偏小1.8%,新站年平均风速比旧站大0.7 m/s;海拔高度差是造成新旧站温度、气压、风速差异的主要原因,下垫面性质的不同是造成相对湿度差异的主要原因;在使用新、旧站气温、气压、相对湿度数据时需要做好两站数据的均一性处理;新、旧站的风向、风速未显示出明显的相关性,资料均一性较差。 相似文献
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以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。 相似文献
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新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探 总被引：1，自引：1，他引：0
为了较好地开展风能资源的详查与综合评价工作,根据新疆各风区挑选的参照站历史风况资料序列特点,在参考测站历史"元数据"直接进行非均一性检验与一致性订正基础上,对其中4个长期无自记风记录参照站采用标准正态均一性检验、Potter检验、平行累计和等客观方法对1970～2009年的年平均风速序列进行了非均一性检验与均一化订正,同时对测站无自记风时期年最大风速序列的时距换算进行了初步探索。结果表明:1)布尔津、淖毛湖、红柳河站的年平均风速存在因测站环境改变或其它不明原因而使序列间断的现象。从年平均风速序列SNHT非均一性订正结果以及测站四周建筑群体的发展规模看,布尔津测站受测站环境变化等不明原因的影响程度最大,三度间断,累积订正量平均达0.9m.s-1左右。淖毛湖站两度间断,其中1次与近距迁站而又未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。红柳河站的1次间断,也与未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。2)在构建测站无自记风时期历年最大风速序列的时距时次经验公式中,十三间房站适于西北统一经验公式,其余3站适于在一定阈值风速条件下,根据有自记风时期2min时距平均风速与10min时距最大风速的相关比值系数进行订正。 相似文献
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为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。 相似文献
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为了提高风电场风速预报和功率预测的精度和准确率,并考虑风机测风数据的不稳定因素,以多年服务的内蒙古中部某风力发电场A为研究区,在勘察风电场地形及风机布局后,按照季节、风向进行风机间风速时空相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关为典型特征的风机网格分类片区,采用卡尔曼滤波方法,通过直接和间接两种订正方案,分别进行风机片区风速订正。结果表明:风速高相关风机片区的划分,对于提高风电场风速预报及功率预测精度和准确率具有一定作用,利用风电场区测风塔梯度观测风速,对风机片区进行间接订正,可有效改善数值模式预报风速,15个片区类型下相关系数由0.18~0.72提高至0.67~0.91,误差绝对值由1.6~2.9 m·s-1降低至1.0~1.5 m·s-1。 相似文献
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风力发电作为一种无污染可再生的能源,已逐渐成为许多国家能源战略可持续发展的重要组成部分。风电场风能预报是风力发电开发中的关键技术问题。为研究鄱阳湖区风力发电预报技术,采用中尺度模式WRF和微尺度模块CALMET对鄱阳湖区长岭风电场进行了200 m水平分辨率风能预报,并根据长岭机组理论功率曲线表和实测数据拟合出理论和实际发电机组功率曲线模型及平均有功功率与发电量模型。根据WRF+CALMET模式预报风速及建立的发电机组功率曲线模型和平均有功功率与发电量模型,预报了长岭风电场发电量。结果表明:长岭风电场23座风机逐小时风速预报值与观测值相关系数为0.42~0.61,均方根误差为2.59~3.68,相对误差为-13.7%~17.4%;对整个风场,预报风速与观测风速的相关系数为0.55,均方根误差为2.8,相对误差为-4.79%。实测发电量值高于预报值,平均偏大39.7 kW,相对误差为-12.6%,预报值与实测值相关性较好,相关系数达到0.52。总体来说,根据中尺度数值模式预报的风速结合风功率、发电量模型预测出的发电量与实测值较为接近,但各月差异性较大。 相似文献
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风力发电技术迅猛发展,单机发电量不断增加,风电机组高度已增加到上百米,风电机组叶片遭受雷击风险也随之加大.通过雷电损害实例分析风机叶片雷击灾害机理,分析雷电击中风机叶片的形成和发展过程,总结大型风机叶片的特点和风电场的环境因素,以大气电场仪的预警数据为基础,结合前沿的等离子体防雷新技术,针对风力发电机的具体情况进行改进,提出实现风电叶片主动避雷的防雷技术构想,探索一种实现风电机组设备避雷的新思路. 相似文献
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为降低风电场短期预报风速误差,减少风电场短期风功率偏差积分电量,提高风电场发电功率预测准确率,分季节研究了相似误差订正方法对ECMWF单台风机预报风速的订正效果。结果表明:相似误差订正后不同风机预报风速的误差差距减小;预报风速的平均绝对偏差和均方根误差明显降低,其中夏季和秋季华能义岗风电场两个指标降低幅度均超过0.1 m/s、会宁丁家沟风电场均超过0.2 m/s;订正风速削减了原始预报的极值,可反映大部分时段实况风速3 h内的趋势变化,个别时段订正风速与实况趋势相反;订正后预报风速在风功率敏感区的平均绝对偏差明显降低,华能义岗风电场四季降低幅度在0.112~0.242 m/s之间、会宁丁家沟风电场四季降低幅度在0.131~0.430 m/s之间,有效降低了原始预报误差带来的短期风功率偏差积分电量扣分值;订正风速较原始预报更多分布在风功率敏感区。该方法实际应用灵活,对提高风电场短期预报风速准确率有可观的效果,并可有效减少短期风功率偏差积分电量考核。 相似文献
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Bias Correction in Wind Direction Forecasting Using the Circular-Circular Regression Method 
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下载免费PDF全文 Wind direction forecasting plays an important role in wind power prediction and air pollution management. Weather quantities such as temperature, precipitation, and wind speed are linear variables in which traditional model output statistics and bias correction methods are applied. However, wind direction is an angular variable; therefore, such traditional methods are ineffective for its evaluation. This paper proposes an effective bias correction technique for wind direction forecasting of turbine height from numerical weather prediction models, which is based on a circular-circular regression approach. The technique is applied to a 24-h forecast of 65-m wind directions observed at Yangmeishan wind farm, Yunnan Province, China, which consistently yields improvements in forecast performance parameters such as smaller absolute mean error and stronger similarity in wind rose diagram pattern. 相似文献
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复杂地形导致近地层风场时空变化大,是影响风电场短期风电功率预测准确率的重要因素。为此,基于中尺度数值预报模式和微尺度计算流体力学模式,建立了风电场短期风电功率动力降尺度预测系统。该系统由中尺度数值预报模式、微尺度风场基础数据库、风电功率预测集成系统组成,能够预测复杂地形风电场中每台风电机组未来72 h逐15 min的发电量。提高了复杂地形风场发电功率预测准确率,同时还可以在上报电网的风电功率预测结果中考虑运行维护计划和限电等因素对实际并网功率的影响。2014年7月-2015年1月的业务预测试验表明,风电场短期风电功率动力降尺度预测系统的月预测相对误差均小于0.2,满足中国国家电网对风电功率预测误差和时效性的业务要求。动力降尺度技术不受具体项目地形复杂程度和历史观测数据样本量的限制,可以在新建风电场中推广应用,具备实际的可操作性。 相似文献
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选取上海市世博园区站、金山站和嘉定F1赛车场站3个风廓线雷达站2012年3月7日凌晨一次降水过程生成的错误水平风场数据,通过对比该时段高、低模式扫描实时径向功率谱数据,指出在降水初期风廓线雷达软件质量控制出现错误的原因,并重新识别错误时段的功率谱,反演水平风场数据。分析表明:在降水初期由于风廓线雷达各波束探测的数据在空间上不一致,易导致雷达软件采用的质量控制算法并不能全部识别和消除降水对数据的干扰,从而出现偏差。基于风廓线雷达高时空分辨率径向功率谱数据的分析处理方法可有效验证雷达软件质量控制算法,且经过该方法反演后的水平风场更为合理。 相似文献