测风数据缺测的几种插补方法

测风数据缺测的几种插补方法

一、概述

《风电场风能资源评估方法》(GBT18710-2002)中规定，对于测风塔缺测数据的处理方法是“将备用的或可供参考的传感器同期记录数据，经过分析处理，替换已确认为无效的数据或填补缺测的数据”。

《风电场风能资源测量和评估技术规定》(发改能源[2003]1403号)中规定，用备用的或经相关分析，相关系数(≥80%)的可供参考的传感器同期记录数据，替换已确认为无效的数据或填补缺测的数据。如果没有同期记录的数据，则应向有经验的专家咨询。

目前，在测风塔没有备用的或可供参考的传感器同期记录数据时，并无相关规程规定应采取何种插补方法。本文总结几种常用的插补方法，并分析其可靠性。

二、插补方法

1、相关性插补

通过建立本塔或相邻塔之问不同高度间风速相关方程，根据相关理论，只要这些相关方程的相关系数高于0.8以上，就可以利用这些相关方程指补延长那些缺测风速的数据。如果相关系数低于0.8，就不能应用相关方程进行数据处理，需采用其他方法进行数据处理。

相关关系插补方法还有多种处理方式，如相关关系构建基于主测风塔和参照测风塔同期所有的测风数据(除去缺测数据);相关关系构建基于不同季节的测风数据;相关关系构建基于不同风向扇区(一般16个)的测风数据。误差分析结果表明，基于不同风向扇区的方法误差最小。

2、风切变插补

如果有些缺测数据因为相关系数低于0.8，或者无相邻测风塔，因此不能用相关方程进行插补时，可以采用风切变系数进行缺测数据的插补。

风切变指数的计算方法：

式中：V1、V2为h1、h2两个高度的风速，α是风速风切变指数，采用实测切变指数。

对于风切变系数的计算，因为测风塔有几个高度的风速，可以根据风切变系数的计算公式计算不同高度间的风切变系数，相邻高度层采用其相应的风切变指数进行缺测数据的插补。

风切变插补方法也有多种处理方式，如采用风速日风切变、风速季节风切变和风速年风切变等。误差分析结果表明，采用风速日风切变的方法误差最小。

图1：各月日风切变

3、比值法

比值法适用于各层测风塔风速数据均缺测，且缺测时段较长(1~2个月)，同时临近测风塔或参证气象站扇区相关性较差的情况。

采用比值法需要确定比值系数K，公式为：

式中，V2和V1均为平均风速，具体可以为参证站某两个月份的平均风速。依据测风同期的比值系数K，从而求出测风塔同期缺测风速数据。

由于比值法的前提条件是该中小尺度区域内气候变化基本一致，即在同一时间段内，风速变化的幅值基本相当。比值法的优势在于当扇区相关性较差时，其插补的误差要小于采用扇区相关性插补的误差。

三、小结

对于插补方法的选择，需要根据具体实测数据情况进行细致分析。通常情况下平坦地形的测风数据质量要好于复杂山地地形，而由于山地风况复杂，一旦测风数据缺测时段较长，就很难通过插补方法来达到令人满意的效果。如果插补方法选择不当，又引入了更多的误差，导致风资源评估准确度下降，风险提高。因此，加强测风管理和维护，选择可靠性高的测风设备是解决缺测最行之有效的方法。随着风电行业的不断发展，风资源评估的技术手段也越来越成熟和先进，相信在不远的将来，会有更多的新技术、新设备和新方法来解决目前备受困扰的问题。