半年风数据知多少

　　笔者在平时工作过程中，经常会遇见业主仅进行了半年的测风，便开展前期工作。因此对于仅有的半年测风数据，现有的处理手段便是利用气象站数据或是再分析数据作为插补源，将实测的半年数据插补为完整一年的数据。但是这种做法会导致风资源评估的各项基本参数指标出现一定的误差，下面以一些基本参数作为研究对象，研究其误差情况。

　　1、源数据及插补笔者以山西某风电场的实测半年的测风数据作为原始数据，测风塔位于山的主梁之上，周围没有明显遮挡。从该数据中节选出2016.1——2016.6月的数据作为实测的半年原始数据，以覆盖该点的MERRA2数据作为插补源。利用测风同期的测风塔数据与再分析数据的相关性对其进行插补，插补结果为完整一年的数据。该测风塔与再分析数据之间的相关性较好，R=0.75。

　　插补结果为：

　　从上表中可以看出，以再分析数据插补为完整一年的数据后风速减小约0. 77m/s，插补前后的风功率密度差距相对较大，下面分析其原因。

　　2、风速变化的原因首先，依据再分析资料的风速全年月变化情况，可以判断出，月究竟是大风月还是小风月，如下图所示，1——6月相对全年为较大风月，即利用实测的半年数据计算出的平均风速要较实际完整一年与插补后的完整一年的数据偏大。因此，以再分析数据插补为完整一年的数据后风速减小约0. 77m/s是正常的。

　　、风功率密度变化的原因首先，如下图所示，可以很清楚的发现，图中1——6月风速的变化幅度相较于7——12月的相对较大，即以再分析资料插补的风速其变化的范围相较于实测数据会减小。

　　由上图能够清晰的对比出插补前后的测风数据的风频变化，可以看到插补后的风速，低风速段，高风速段风频明显减少，中风速段的风频明显增加，这与前面风速变化幅度的结论基本一致。

　　因此，利用再分析资料插补半年风速数据会导致风速的风频向风速的平均值方向变化。

　　当空气密度全年变化不大，可假设其不变，因此每一时刻的风功率密度随着风速的变化而变化。

　　因此当风频越不集中时，风功率密度越大。因此，由于以再分析数据作为数据插补源数据将会将风速风频集中在平均风速左右，使得风功率密度变小。

　　4、结论以再分析数据作为插补源数据，插补长时段的测风数据，会导致全年平均风速与实际平均风速相差不大，但是风功率密度相差较大，其原因为插补后风速的风频发生了较大的变化，风频会向年平均风速方向集中。

　　因此在风资源评估中，以半年的测风数据作为原始数据进行评估，以再分析数据作为插补源数据，待插补为完整一年的数据后，会改变风速的风频，这样便引入一个很大的不确定性，并且对后续计算、微观选址等工作的展开均会有负面影响。