测风数据处理
测风数据处理与分析
测风数据处理与分析引言测风数据处理与分析是一种重要的技术手段，用于获取和分析风力发电场等场地的风力资源情况。
通过对测得的风速和风向数据进行处理和分析，可以得出风力资源的空间分布、时间变化以及风力资源强弱程度等信息。
本文将介绍测风数据处理与分析的基本方法和常用技术，以帮助读者快速了解和应用该技术。
测风数据采集测风数据的采集是进行测风数据处理和分析的基础。
一般来说，测风数据主要包括风速和风向两个参数。
风速的测量可通过风速计来实现。
常见的风速计有四杯转子式风速计和超声波风速计。
四杯转子式风速计通过测控转子旋转速度来间接计算风速，而超声波风速计则通过发送和接收超声波信号的时间差来直接测量风速。
两种风速计各有优缺点，在具体应用中可根据实际情况选择合适的风速计。
风向的测量则需要借助风向传感器。
风向传感器通常采用风向盘或风向组件来测量风的方向。
风向盘通过自由旋转，使指向面对来风方向，从而确定风向。
风向组件则采用多个风向传感器，通过多点测量来确定风向。
风向传感器的选取和安装位置有一定要求，以保证测得的风向数据的准确性。
测风数据处理测风数据的处理是测风数据分析的前提。
在处理测风数据之前，需要先进行数据预处理，包括数据清洗、去噪和补全等操作。
数据清洗是指对采集到的测风数据进行初步的筛选和清理，去除异常值和错误数据。
常见的数据清洗方法包括去除重复数据、去除野值、填补缺失值等。
数据清洗的目的是保证后续处理和分析的准确性和可靠性。
数据去噪是指对清洗后的数据进行平滑处理，以消除数据中的噪声和干扰。
数据去噪的方法有很多种，比如使用滑动窗口平均法、中值滤波法等。
选择合适的去噪方法可以提高数据的质量和可信度。
数据补全是指对缺失的数据进行填补。
在测风数据中，由于某些原因可能会存在数据缺失的情况，例如传感器故障或网络异常等。
数据补全的方法有多种，可以使用插值法、回归法等。
选择合适的数据补全方法可以减小数据缺失对后续分析结果的影响。
测风数据分析测风数据分析是对处理后的测风数据进行统计和分析，得出风力资源的空间分布、时间变化和风力资源强弱程度等信息。
矿井测风管理制度
矿井测风管理制度矿井测风是矿井安全管理中的重要环节，为了确保矿井内空气质量的安全与稳定，制定科学的矿井测风管理制度是必要的。
下面是一份可能的矿井测风管理制度的内容：一、测风的目的和原则1. 目的：确保矿井内空气质量的安全与稳定，及时掌握矿井内各工作面、巷道、井筒等区域的风速、风向等信息。
2. 原则：科学、准确、及时、全面。
二、测风的范围和频率1. 范围：包括各工作面、巷道、井筒等区域。
2. 频率：每次工作班接班时，对已经达到的工作面、巷道等区域进行测风。
三、测风的方法和设备1. 测风方法：采用风速仪、风向仪等专业测风设备进行测量。
2. 测风设备：选择质量可靠、精确度高的测风仪器设备。
四、测风的程序和标准1. 测风程序：a. 选择测风地点，确保测点环境安全。
b. 按照规定，使用测风设备进行测量。
c. 记录测量结果，包括风速、风向等数据。
d. 分析测量数据，得出结论。
2. 测风标准：根据国家相关规定和矿井的实际情况，制定测风标准，如风速、风向等的合理范围。
五、测风数据的处理和报告1. 数据处理：对测风数据进行及时整理、分析，并与历史数据进行比对，判断是否达到标准要求。
2. 报告要求：向矿井安全管理部门提交测风报告，内容包括测量结果、问题和建议等，报告要求在24小时内完成。
六、测风的纪律和责任1. 纪律要求：所有相关人员必须按照规定的程序和要求进行测风工作，不得随意更改记录和结果。
2. 责任分工：明确测风工作的各项责任人员，并建立相应的考核机制。
以上内容仅为一份可能的矿井测风管理制度，具体的制度内容应根据矿井实际情况进行制定和调整。
风能选址、观测和评价相关技术规定和要求
二、风能观测和评价的相关规定和要求
目前风能资源观测和评价所依据的技术规定和方法有： 目前风能资源观测和评价所依据的技术规定和方法有： 国标： 风电场风能资源测量方法》 /T18709—2002） 国标：《风电场风能资源测量方法》（GB /T18709—2002） 国标：风电场风能资源评估方法（GB/T18710-2002） 国标：风电场风能资源评估方法（GB/T18710-2002） 行标：风电场气象观测及资料审核、订正技术规范（QX/T74行标：风电场气象观测及资料审核、订正技术规范（QX/T742007，广东省气象局负责起草，2007年发布 年发布） 2007，广东省气象局负责起草，2007年发布） 风能资源评价技术规定（国家发展和改革委员会，2004年） 风能资源评价技术规定（国家发展和改革委员会，2004年 主要的技术规定和要求包括： 主要的技术规定和要求包括： 测量参数和测风数据处理 风能参数计算和分析 测风资料的延长订正 风能资源综合分析
完整性检验 数据数量应等于预期记录的数据数量。 数量 :数据数量应等于预期记录的数据数量。 数据数量应等于预期记录的数据数量 时间顺序:数据的时间顺序应符合预期的开始、结束时间， 时间顺序 数据的时间顺序应符合预期的开始、结束时间，中间应连 数据的时间顺序应符合预期的开始 续。 合理性检验 范围检验：小时平均风速范围为 范围检验：小时平均风速范围为0m/s～40m/s，小时风向范围为 °～ ～ ，小时风向范围为0° 360°。 ° 相关性检验： 高度小时平均风速差值〈 相关性检验：50m/30m高度小时平均风速差值〈2.0m/s, 50m/10m高 高度小时平均风速差值 高 度小时平均风速差值〈 高度风向差值〈 度小时平均风速差值〈4.0m/s, 50m/30m高度风向差值〈22.5゜ 高度风向差值 ゜ 趋势检验： 小时平均风速变化小于 小时平均风速变化小于6.0m/s，1小时平均温度变化＜5℃， 小时平均温度变化＜ ℃ 趋势检验：1小时平均风速变化小于 ， 小时平均温度变化 3小时平均气压变化＜1kPa。 小时平均气压变化＜ 小时平均气压变化 。 对不合理数据或缺测数据可采用同塔或邻塔的同期记录数据经分析处理 后进行插补，进行风能资源评估的有效数据完整率应达到 以上。 后进行插补，进行风能资源评估的有效数据完整率应达到90%以上。 以上
风能资源及测风数据整理技巧
广东电力GUANGDONG ELECTRIC POWER2003年 第1卷 第5期风能资源及测风数据整理技巧林志远（广东省风力发电有限公司，广东广州510600）摘要：风电场区域范围内的风能资源蕴藏状况，是开发风力发电项目最基础的组成因素，能否充分地掌握其完整而可靠的资料，将是工程顺利的保证，项目成功和避免投资风险的关键所在。
然而，预选风电场的风能资料，必须经历布点测风、数据（包含场外相关资料）收集、分析整理和汇总过程。
如果某个环节出现缺陷和差错，资料的可靠性即将降低，项目的风险就大大增高，这是人们不愿意看到的结果，为此，从定义、要求、不利因素及技巧方面进行讨论，期望从根本上提高风力发电项目的可靠性和项目效益。
关键词：风能；数据；风速；风向；频率；密度；指数；技巧1风力发电1．1 风力发电的概念和特点所谓风力发电，就是把风能转化成电能。
在目前技术情况下，风能既不可以储存又不能控制。
风力发电过程完全跟随天然的自然来风，它远远超过水力发电对河流水文状况的依赖关系。
风力发电，不仅要考虑逐年逐月逐日的来风大小，还要考虑来风的方向及该方位的风能概率分布。
风机的行和列的布置，要尽可能使得各台风机能够接受到最大、最多的风能，这是风力发电又一个特点。
所以，风电场微观选址之前就必须掌握风能资源的详细资料。
1．2科学、合理选择和设计风场风力发电工程投产后的发电量，将取决于自然来风和合理设计。
风能资源丰富而布局合理的风电场，理所当然多发电。
反之，如果资源情况不清或者掌握有差错，必然降低工程效益。
通常，一个预选风电场的开发，在工程之初就着手收集和掌握充分可靠的风能资源情况，保证项目有充分的科学依据，使项目达到预想的结果，但是，由于各种原因要做到这一点并非易事，原因一方面是工程的前期筹划不够周详，完整可靠地收集资料的工作没有得到落实；另一方面是在分析整理和鉴别所收集资料过程中，也可能出现不够合理甚至有严重偏差的结论，产生的结果是基础资料不够真实和可靠，给项 总之，风能资源决定发电量，发电量决定项目效益，效益决定项目的风险和成败，要防患未然，需从根本做起。
风力资源调查新方法与数据处理工具
风力资源调查新方法与数据处理工具随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为一种清洁且可再生的能源形式，受到了广泛的关注。
为了更好地利用风能资源，对风力资源的准确调查和评估变得尤为重要。
在传统的风力资源调查方法基础上，本文将介绍一些新的风力资源调查方法以及用于处理风能数据的工具。
一、新的风力资源调查方法1. 高空测风技术传统的风力资源调查主要依靠测量塔上的测风仪器收集数据，但这种方法受到测量高度限制，无法全面了解高层风能资源的分布情况。
高空测风技术通过使用无人机或卫星搭载的风速测量装置，可以在较大范围内获取高层风能资源数据。
这种方法可以提供更全面、稳定的高层风能资源数据，为风电场的选址和布局提供更科学的依据。
2. 气象模型和数值风场模拟利用气象模型和数值风场模拟技术，可以对特定地区的风能资源进行预测和模拟。
这些模型基于气象学原理和大量的观测数据，能够准确模拟出特定地区的风速、风向、风能分布情况。
通过使用这些模型，可以提前评估特定地区的风能资源潜力，指导风电场的规划和设计工作。
3. 激光雷达技术激光雷达技术可以通过测量风场中气体微粒的速度和方向，实时获取高精度的风速和风向数据。
相比传统的测量方法，激光雷达技术具有全天候、非接触、高精度等优势。
这种方法可以用于风电场的运维管理和风能资源的调查评估，提高风电场的利用效率和经济效益。
二、风能数据处理工具1. GIS（地理信息系统）GIS是一种用于处理和分析地理信息的计算机软件工具。
在风力资源调查中，GIS可以用于建立数字地形模型和三维风能资源分布图。
通过对风能资源数据进行地理空间分析，可以更好地了解风能资源的分布规律，为风电场的选址和布局提供决策支持。
2. 大数据分析工具大数据分析工具可以从大量的风能数据中提取有价值的信息，并进行深入的数据挖掘和分析。
通过构建适用的算法模型，可以预测风能资源的变化趋势，提高风电场的运维管理效率，降低能源成本。
3. 风能预测软件风能预测软件通过整合多种数据源，包括气象数据、风电场运行数据等，进行风能资源的预测和模拟。
测风塔数据收集和处理标准化手册
测风塔数据收集和处理标准化手册四．测风塔立塔标准与设备配置4.1测风塔选址4.1.1测风塔选址的一般原则测风数据给风电场设计和建设提供基础性的支持。
测风数据能够为判定一个地区风能状况、风电机组选型、布机方案和年发电量计算提供依据，特别是在复杂气候和地形条件下，风场场区不同区域的风资源状况有很大的差异，如果测风数据不能客观反映风能资源状况那么将会对风电场设计和建设产生不利的影响。
测风塔仅具有位置的代表性是不足的。
测风应该遵循3R原则，即正确性（Right）、代表性（Representativeness）、可靠性（Reliability）。
一．正确性正确性（Right）是指正确的设立测风塔包含着正确安装测风塔和正确选取测风设备。
安装测风塔之前需要对经过前期宏观选址工作场区位置有初步的认识，首先要了解该地区主导风向，确定主导风向能够帮我们选取正确安装位置，避免选到了背风区域或者湍流大、可能产生负切变的区域；能够帮我们正确的确定传感器支架方位，减少塔影效果的影响。
其次，要了解当地气候特征，主要是了解极端性气候特征。
如某些测风塔容易遭受裹冰，那么我们在建设测风塔时就要增加测风塔的强度或者采用自立塔而不是斜拉线塔；针对雷暴天气多，测风塔接地电阻小于4Ω的前提下，需要考虑避雷针的单独设计（如鱼叉型避雷针、用铜线直接接地）、增加额外的降阻措施（如加降阻剂、石墨棒、铜棒等）；场区潮湿、雾气严重，那么记录仪需要增加干燥剂且用密封箱和电缆密封件，接线部位要做好防锈蚀处理，数据线要考虑使用铠装型电缆线。
二．代表性测风塔的代表性应有两层含义：测风塔安装地点具有代表性、测风数据具有代表性。
（1）测风塔安装地点要具有代表性。
即测风塔选址要能够最大限度的代表测风塔周边场区的风资源分布特性，一般海拔越高风速越大，测风塔所能代表的区域范围有限，因此需要通过加密测风塔的方式减少代表性差的问题。
海拔梯度比较大的场区，建议设置三个不同海拔等级，在每个等级海拔较高、视野开阔四周无临近山峰阻挡、场地附近无小山包或者突出的树丛的地方安装测风塔。
利用Windographer进行测风数据处理及风资源分析方法
利用Windographer软件进行测风数据处理及风资源分析一、前言从测风塔导出的测风数据仅仅是最原始的测风数据，而对一座风电场风资源的评估，需要的是经过数据检验、合理性检验、不合理数据处理、长期数据的订正等一系列的处理后的数据。
测风数据的检测、筛选的前期处理工作，通常可以用Excel表格和Windographer软件里的相关功能进行。
因为每个测量对象一整年的十分钟时间序列数据多达52560个，每个测风搭一般有3~5个通道，若干个测量对象，并且一个风电场不止一个测风搭，所以测风数据的处理实际上是个非常繁琐且复杂的过程，需要操作人员有足够的细心及耐心才能完成这项工作。
二、缺测时段检验用Windographer打开原始测风数据txt文件，首先会出现如图1所示的对话框。
浏览确认下读取的各个通道是否有误，点OK即可。
进入windographer主页面，主页面的左侧Summary一览，介绍了所载入的测风数据基本信息。
见图2。
主页面有四幅图，分别是垂直风切变廓线图、风频玫瑰图、月平均风速图、日平均风速图，可以从主页面显示的基本信息对原始测风数据有个初步认识。
Array图2 Windographer 主界面在主页面点击进入Time Series时间序列菜单，出现图3的窗口,窗口右侧有所有测量对象信息，可选择需要查看的对象勾选。
图3： Windographer 主界面通过此方法查找缺测数据，首先勾选全部的全部的风速数据通道，查找并统计出缺测的风速时间序列。
查找方法：将波形图放大，放大到可以看到每天的波形曲线，波形线中断的时间段即为缺测时间段。
结合原始数据的Excel 表格，找出每个中断的具体时间序列点，如图4，风速波形线在2013年3月27日出现中断，然后找到Excel 中对应的时间序列（图5），找出具体的缺测时间段是在2013/03/27 7:20 ~2013/03/27 16:50 ，并且此段时间所有测风速的通道都是中断的。
测风仪工作原理
测风仪工作原理
测风仪工作原理：
测风仪是一种用于测量风速和风向的仪器，其工作原理可以简单概括为下面几个步骤：
1. 风速测量：测风仪通常采用热线（hot wire）或热膜（hot film）作为传感器。
当空气经过传感器时，传感器表面的热线
或热膜会从环境中吸收热量。
根据风速的不同，传感器上的热量散失的速率也会不同。
通过测量传感器温度的变化，可以计算出风速的大小。
2. 风向测量：测风仪中通常有一个风向传感器，其原理是通过感受风的方向来测量风向。
常见的传感器类型有风向罗盘和风向振动盘。
风向罗盘通过测量罗盘的指向来确定风向，而风向振动盘则通过测量风向对传感器产生的振动来判断风向。
3. 数据处理：测风仪通常还会配备处理单元来处理传感器采集到的数据。
数据处理单元可以将传感器采集到的原始数据转换为实际的风速和风向数值，并根据设定的参数进行修正和校准，以提高测量的准确性。
综上所述，测风仪通过热线或热膜传感器测量风速，通过风向传感器测量风向，并通过数据处理单元将原始数据转换为实际的风速和风向数值。
风电场并网性能测试中的数据采集与处理技巧
风电场并网性能测试中的数据采集与处理技巧随着风电行业的快速发展，风电场并网性能测试变得越来越重要。
如何准确地采集和处理风电场测试数据是实现高性能并网的关键。
在本文中，我们将介绍一些风电场并网性能测试中的数据采集与处理技巧，以帮助工程师更好地了解这一领域。
一、数据采集首先，让我们来了解风电场测试中的数据采集技巧。
在实际测试中，数据采集的准确性和实时性非常重要。
以下是一些常用的数据采集技术：1. 传感器技术传感器是测量风电场中各种信号的关键工具之一。
在传感器的帮助下，工程师可以轻松地获取风速、风向、温度、湿度和压力等参数。
传感器可以直接安装在风机上，通过无线方式将数据传递到中央处理器。
2. SCADA系统SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系统是一种控制系统，可以通过无线、有线或光纤等方式采集传感器数据。
SCADA系统可以实时监测风电场中的各种信号，并自动将数据传递到中央处理器。
该系统还具有预警功能，可以在发生异常情况时发送邮件或短信通知工程师。
3. 多点采集器多点采集器可以将多个传感器的数据汇总到一个设备中，然后将所有数据发送到中央处理器。
这种技术可以大大简化数据采集的过程，并提高数据采集的准确性。
二、数据处理一旦数据采集到位，下一步就是数据处理。
在实际测试中，数据处理的准确性和及时性非常重要。
以下是一些常用的数据处理技术：1. 数据过滤数据过滤是将原始数据筛选，去除异常值和不必要的数据。
这可以提高数据的准确性，并简化数据分析的过程。
2. 数据校准数据校准是在数据采集后对其进行校准，以确保数据准确无误。
这通常是通过与实验室标准进行比较来完成的。
3. 数据分析数据分析是将采集到的数据与预期结果进行比较，以确定风电场的性能。
这可以帮助工程师确定哪些方面需要改进，以确保风电场的高性能并网。
三、结论风电场并网性能测试中的数据采集与处理技巧对于实现高性能并网至关重要。
01 测风数据处理与分析
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基于VC++的测风数据处理系统设计与实现
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（ ｏｌ ｅ ｆｎｏｍ ｔ ｎ Ｎ ｎ ａ Ｕ ｉｅ ｉ ， Ｔａｊ ０ ７ ， Ｃ ｉ ） Ｃ ｌ ｇ ｆｒ ａｉ ， ａｋ ｉ ｎｖｒ ｔ ｅ ｏＩ ｏ ｓｙ ｉ ｉ ３ ０ ｎｎ ０ １ ｈ ａ ｎ
王泽 刚 ， 王津 涛
（ 南开 大 学 信 息学院 ，天 津 ３ ０ ７ ） ００ １
摘 要 ： 测风数据 处理 系统是 为配合风廓 线设备在 民航 气象部 门的应 用 而研 制的 系统。该 系统 采用 ｖ ＋ 设 计 了接 口模 块 、 ｃ＋
入 库 和 输 出 处 理 模 块 、 据 信 息 处 理 模 块 、 示 输 出模 块 和 用 户 设 置 模 块 ， 用 系统 设 计 的 ３个 层 次 配 合 测 风 数 据 处 理 数 数 显 利 据 库 的 应 用 ， 文 件 的存 储 和 消 息 的 传 递 方 式 与 数 据 处 理 系 统 交 互 ， 成 风 向 、 速 、 度 测 量 和 结 果 的 二 次 处 理 ， 以 完 风 温 满足 探
０ 引 言
我 国 民 用航 空业 飞速 发 展 ， 客流 量 增 长 迅 速 ， 民用 航 空 已
相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究共3篇
相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究共3篇相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究1相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究激光测风雷达是一种基于激光干涉原理，用于实现大气风场气动参数快速测量与反演的先进技术手段。
本文将介绍一种相干测风激光雷达系统的设计及数据处理算法研究。
一、相干测风激光雷达系统的设计风场参数反演的精度、可靠性和实时性直接关系到气象预报的准确性。
相干测风激光雷达系统采用一束激光器产生的激光束照射到目标区域中，利用散射光的特性实现对目标中各个高度层次风场参数的测量。
该系统主要由激光发射器、光学系统、探测器、机械结构和信号处理模块等部分组成，其中激光器产生的激光束由光学系统实现照射目标，探测器采集返回的散射光信号并将其转换为电信号，机械结构可以实现雷达的扫描，信号处理模块对采集到的信号进行处理。
二、数据处理算法研究相干测风激光雷达系统采集的数据是获得风场参数的重要依据，因此数据处理算法的设计对于反演结果的准确性有着直接的影响。
本文研究的数据处理算法主要有多普勒谱分析算法、最小二乘法反演算法和平均滤波算法等。
1. 多普勒谱分析算法多普勒谱分析将时域信号转换为频域信号，可以分析目标物体在不同时刻的静态和动态特性，可以有效提取目标物体的速度信息，从而实现风场参数的反演。
该算法通过计算散射光频谱的谱宽来获取目标物体的运动速度信息。
2. 最小二乘法反演算法该算法通过对扫描目标附近某一层数据的最小二乘拟合，计算得到该层的风场参数，从而实现风场参数的反演。
该算法对目标物体反射信号的形态及信噪比等要求较高，但可以有效提高反演的准确性。
3. 平均滤波算法该算法通过对一定范围内数据的平均值进行计算，从而抑制噪声干扰，提高数据的可靠性。
该算法是一种简单有效的数据处理算法，在反演速度场等定量测量中得到了广泛应用。
三、结论相干测风激光雷达系统是一种先进的风场参数反演技术，其数据处理算法的设计是实现精确反演的关键。
使用windographer处理测风数据
使用windographer处理测风数据总则在处理测风数据阶段，大家应该尽量保持数据的原始性，在不对测风数据进行较大改动的情况下进行处理，并且应当按照本标准进行工作，保证所有工作都能有序进行开展。
1、原始数据读取（RWD,NDF，RLD，数据密码破解）（1）D:\NRG\SiteFiles（2）尽量能获取测风塔安装报告（3）错误信息（位置变化，设备序列号变化；设备斜率和截距变化，通道变化，密码变化-分段导入）2、原始数据整理（风速、风向、温度、气压）3、数据筛选（规则筛选、相关性筛选、逐点查看、塔影筛选）4、数据插补（塔影插补、自补、互补、完整年）5、数据订正（0.5以上采用扇区订正，0.5以下采用比例法）6、数据拟合以下以对广西兴宁区的数据处理为例一、原始数据打开及导出1.1 NRG软件双击打开后缀为rwd的风场文件,自动打开软件，第一次使用时，会弹出一个对话框：点击“是”，生成一个风场信息编辑（Site Information Editor）的窗口。
关闭这个窗口，点击“Read Data”可以查看各通道的十分钟的平均数据和十分钟曲线。
如果这个测风塔有密码，则点击下图中的Edit，然后出现下图的页面，鼠标选中Encryption Code，将四位数字密码输入，然后选择菜单栏File——Save Site，即可。
如图，广西兴宁区1607的密码为2582。
建议：在风场信息编辑（Site Information Editor）窗口中，Site Desc栏中输入风场的简要描述，可用拼音或英文，如：xingningqu技巧1：在查看风速的曲线时，按住鼠标左键从上至下选中所有风速计通道，可以同时查看所有的风速曲线，以不同颜色显示。
1.1.1 详细查看数据文件：1)点击“Read Data” 开始查看各通道的十分钟的平均数据和十分钟曲线，可以选中每个通道进行查看。
每通道默认为平均值，View>Standard Deviation 为标准离差值，Max最大值，Min最小值。
一种测风数据处理与分析方法
一种测风数据处理与分析方法随着风能发电技术的不断发展，测风数据的处理与分析方法显得尤为重要。
本文将介绍一种测风数据处理与分析方法，旨在为风能发电的研究与实践提供有力支持。
一、背景测风是评估风能资源的基础。
通常使用激光测距、超声波测距、义式管测速等方式获取风速、风向等参数。
然而，这些传感器从风能发电机到地面距离很远，测量数据的可靠性有时很难保证。
因此，需要对测风数据进行处理和分析才能得到准确和可靠的风能利用信息。
二、测风数据处理测风数据处理旨在增加数据的可靠性和准确性。
常用的处理方法包括数据去抖动、数据滤波和数据振动分析。
1.数据去抖动随着风能发电机的运转，大气和地面震动可能会引起传感器数据的抖动。
这些抖动情况会影响风速和风向数据的精度。
因此，需要去除数据抖动，使得测量数据更加精确。
去抖动方法可以选择两种：一种是基于时间，另一种是基于空间。
基于时间的去抖动方法主要是采用滑动平均法，将每个时间段中的风速或风向数据取平均值。
基于空间的去抖动方法则是通过使用多个传感器来对测量数据进行平均计算，从而减小抖动的影响。
2.数据滤波在测量过程中，因为机器或环境的影响，测量数据可能出现了噪声。
为了减少噪声影响，需要采用数据滤波来减少噪声水平。
滤波算法有很多，其中比较常用的是中值滤波法和卡尔曼滤波法。
中值滤波法是通过对数据进行排序并计算数据的中间值来消除椒盐噪声。
卡尔曼滤波法是一种自适应滤波算法，在此算法中，测量数据被视为带有一定噪声的期望值，滤波器计算出以观察数据更新后的最佳状态估计。
3.数据振动分析风能发电机在运转过程中，会涉及到动态振动和静态振动。
对于风速和风向的测量数据，这些振动会产生较大的误差，影响数据的准确性。
因此，需要进行数据振动分析，通过分析振动频率和振动幅度，找到正确的数据。
对于动态振动，可以进行离散傅里叶变换来分析数据，并找到准确的频率。
一般来说，动态振动的频率比静态振动的频率高，可以根据这个来区分不同的振动模式。
风资源数据处理讲解
风资源测量与评估实务——测风数据处理与验证测风数据处理测风数据处理包括对数据的验证、订正，并计算评估风资源所需要的参数。
一．数据验证数据的验证是检查风场测风获得的原始数据，对其完整性和合理性进行判断。
经过初步检验和审查，没有发现不合理的数据和缺测的数据。
二．数据检验(1). 完整性检验数据数量与时间顺序应与预期数据一致。
(2). 合理性检验范围检验主要参数 合理范围平均风速 0 ≤小时平均值≤40m/s 风向 0≤小时平均值≤360 平均气压94kpa<小时平均值<106kpa 相关性检验50m/30m 高度小时平均风速差值<2.0m/s 50m/10m 高度小时平均风速差值<4.0m/s 50m/30m 高度风向差值<22.5 趋势检验1h 平均风速变化 <6m/m 3很平均气压变化 <1kpa 1h 平均温度变化<5℃所有数据均在同一高度，故无需相关性检查。
另外，要仔细判别并处理不合理数据。
有效数据完整率=%100--X 应测数目无效数据数目缺测数目应测数目有效数据完整率要达到90%。
三. 数据订正根据长期测站的观测数据，将测风数据订正为一套反映风场 长期平均水平的代表性数据 ，即风场测风高度上代表年的逐小时风 速风向数据。
四.数据处理将订正后的数据处理成 评估风场风能资源所需要的各种参数 ，包括不同时段的平均风速和风功率密度、风速频率分布、风向频率等。
.（1）平均风速 月平均、年平均；个月同一钟点平均、全年同一钟点平均。
（2）风功率密度))((2131i n i WPv n D ρ=∑=D wp ---平均风功率密度，W/m 2 n-----在设定时段内的记录数ρ----空气密度，kg/m 33i v -----第i 记录的风速（m/s ）值的立方平均风功率密度的计算应是设定时段内逐小时风功率密度的平均值，不可用年（或月）平均风功率密度。
D wp 中的ρ必须是当地年平均计算值。
风资源测量数据分析
风资源测量数据分析导言风能是一种广泛利用的可再生能源，对于充分了解风能资源的情况，以便在选择合适的风能发电设备和确定最佳的发电站点至关重要。
风资源的测量和分析是评估风能潜力的重要步骤，它能为决策者提供准确的数据和信息。
本文将介绍风资源测量数据的分析方法以及如何利用这些数据来评估风能资源。
一、风资源测量数据的收集1. 测量点的选择在进行风资源的测量之前，首先需要选择合适的测量点。
测量点的选择应基于以下几个因素：- 地理位置：测量点应位于地理环境适宜的区域，比如位于山地、海滨或平原地区。
- 高度：风速和风向可能会因高度的不同而发生变化，所以应选择不同高度的测量点。
- 基础设施：测量点应具备基础设施便利，如电力、网络等。
2. 数据采集设备为了收集风资源的测量数据，需要使用相应的数据采集设备，包括：- 风速测量仪：用于测量风速的设备，通常使用风速计进行测量。
常见的风速测量仪有杆状风速计、风速风向计等。
- 风向测量仪：用于测量风向的设备，可以和风速测量仪一起使用。
风向测量仪通常采用风向传感器来测量风的方向。
- 数据记录器：用于记录测量数据的设备，它可以将测量数据存储在内存或存储卡中，以备后续分析使用。
二、风资源测量数据的分析1. 数据处理收集到的原始测量数据需要经过一系列的处理步骤，以获得可靠和准确的数据。
数据处理步骤包括：- 数据清洗：将测量数据中的异常值和错误数据剔除或修正。
- 数据校准：将测量数据与标准参考数据进行比对，以确保测量数据的准确性。
- 数据插补：如果数据中存在缺失值，可以使用插补技术填充缺失值，以保证数据的完整性。
2. 数据分析风资源的测量数据可以进行多种分析，以评估风能资源的潜力和特征，常见的数据分析方法包括：- 风速频率分析：通过计算不同风速区间内的频率来确定风速的分布情况。
- 风向频率分析：通过计算不同风向区间内的频率来确定风向的分布情况。
- 风能密度分析：根据测量数据计算风能的密度，以评估风能资源的潜力。
测风数据的处理方法
测风数据的处理方法测风数据处理包括对测风数据的验证及计算处理。
（一）数据验证在验证处理测风数据时，必须先进行审定，主要从数据的代表性、准确性和完整性着手，因为它直接关系到现场风能资源的大小。
对提取的测风数据进行检查，判断其完整性、连贯性和合理性，挑选出不合理的、可疑的数据以及漏测的数据，对其进行适当的修补处理，从而整理出较实际合理的完整数据以供进一步分析处理。
完整性及连贯性检查，包括检查测风数据的数量是否等于测风时间内预期的数据数量；时间顺序是否符合预期的开始结束时间，时间是否连续。
合理性检查，包括测风数据范围检验，即各测量参数是否超出实际极限；测风数据相关性检验!即同一测量参数在不同高度的值差是否合理；测风数据的趋势检验，即各测量参数的变化趋势是否合理等，见表2-3~表2-5。
1.数据代表性首先了解现场测点的位置。
现场是简单的平坦地形、还是丘陵或者是复杂的地形，而测点在这几种地形下所处的位置。
在一个场地测风仪安装在最高、最低或者峡谷口等不具有代表性。
因为将来安装风力发电机组是几十台或几百台，面积较大，测风点应是在平均地形状况下测得的风速，否则就偏大或偏小。
因为建造在经济上可行的风电场，必须有最低限度的风能资源要求，可能在山顶上达到了最低限度的风能资源要求，在谷地达不到要求。
若在预选风电场有多点测风数据，可以进行对比分析，进行多点平均。
在平均时删除最低风速地形的值。
而且以后安装风力发电机组时，这些地形也不予以考虑。
此外，在测风点附近有无建筑物和树木，如有，测风点是否在建筑物和树木高度的10倍距离之外，这也是衡量测风点是否具有代表性的一个要素。
2.数据准确性数据序列既然是一种观测结果的时间序列，必然受到风速本身变化和观测仪器、观测方法以及观测人员诸因素变化的影响。
对于风电场测风的数据不能只从数据上分析其准确性要从现场测风点作实地考察，如风速感应器是否水平，如某一风电场在40m高处的风杯支臂向西倾斜45°影响风速的记录，某咨询公司作可行性研究报告时，在风洞中进行测试，其结果如下：由此可见现场测风的数据非常不准确，在0m/s时，实际上已有1.59m/s的风速，在10m/ s时，已有10.82m/s的风速。
测风塔数据收集和处理标准化手册
测风塔数据收集和处理标准化手册四．测风塔立塔标准与设备配置4.1测风塔选址4.1.1测风塔选址的一般原则测风数据给风电场设计和建设提供基础性的支持。
测风数据能够为判定一个地区风能状况、风电机组选型、布机方案和年发电量计算提供依据，特别是在复杂气候和地形条件下，风场场区不同区域的风资源状况有很大的差异，如果测风数据不能客观反映风能资源状况那么将会对风电场设计和建设产生不利的影响。
测风塔仅具有位置的代表性是不足的。
测风应该遵循3R原则，即正确性（Right）、代表性（Representativeness）、可靠性（Reliability）。
一．正确性正确性（Right）是指正确的设立测风塔包含着正确安装测风塔和正确选取测风设备。
安装测风塔之前需要对经过前期宏观选址工作场区位置有初步的认识，首先要了解该地区主导风向，确定主导风向能够帮我们选取正确安装位置，避免选到了背风区域或者湍流大、可能产生负切变的区域；能够帮我们正确的确定传感器支架方位，减少塔影效果的影响。
其次，要了解当地气候特征，主要是了解极端性气候特征。
如某些测风塔容易遭受裹冰，那么我们在建设测风塔时就要增加测风塔的强度或者采用自立塔而不是斜拉线塔；针对雷暴天气多，测风塔接地电阻小于4Ω的前提下，需要考虑避雷针的单独设计（如鱼叉型避雷针、用铜线直接接地）、增加额外的降阻措施（如加降阻剂、石墨棒、铜棒等）；场区潮湿、雾气严重，那么记录仪需要增加干燥剂且用密封箱和电缆密封件，接线部位要做好防锈蚀处理，数据线要考虑使用铠装型电缆线。
二．代表性测风塔的代表性应有两层含义：测风塔安装地点具有代表性、测风数据具有代表性。
（1）测风塔安装地点要具有代表性。
即测风塔选址要能够最大限度的代表测风塔周边场区的风资源分布特性，一般海拔越高风速越大，测风塔所能代表的区域范围有限，因此需要通过加密测风塔的方式减少代表性差的问题。
海拔梯度比较大的场区，建议设置三个不同海拔等级，在每个等级海拔较高、视野开阔四周无临近山峰阻挡、场地附近无小山包或者突出的树丛的地方安装测风塔。
BD卫星应用于气象测风终端的数据处理与分析方法研究
BD卫星应用于气象测风终端的数据处理与分析方法研究BD卫星是我国自主研发的一颗导航卫星，其高精度的导航信号被广泛应用于各个领域。
其中，气象领域对于BD卫星的应用尤为重要，尤其是在气象测风终端的数据处理与分析方法方面。
本文将探讨如何利用BD卫星数据来处理和分析气象测风终端的数据。
首先，BD卫星提供了高精度的导航信号，这为气象测风终端提供了定位和导航功能。
通过接收BD卫星的导航信号，可以实时获取测风终端的位置信息，包括经纬度、海拔高度等。
这些位置信息对于测风终端的数据处理和分析是至关重要的。
其次，BD卫星还提供了高精度的时间信号，这对于气象测风终端的数据处理和分析同样具有重要意义。
气象测风终端需要精确的时间信息来对测量数据进行同步和校正。
通过接收BD卫星的时间信号，测风终端可以确保测量数据的准确性和一致性，提高数据处理和分析的可靠性。
在数据处理方面，BD卫星提供了高精度的导航和时间数据，但是这些数据并不能直接用于气象测风终端的分析。
因此，需要开发相应的数据处理算法来将BD卫星数据转化为可用于气象测风终端的数据。
一种常用的方法是使用差分技术，即将接收到的BD卫星数据与一个已知位置和时间的基准站进行比较，计算差分，从而得到相对于基准站的位置和时间信息。
这样就可以将BD卫星数据转化为可用于气象测风终端的数据。
在数据分析方面，利用BD卫星数据可以对气象测风终端的测量数据进行更深入的分析，从而提取出有用的信息。
例如，可以利用BD卫星数据对测风终端进行轨迹分析，研究风速和风向的变化规律，以及空间分布特征。
同时，还可以将BD卫星数据与其他气象数据进行融合分析，例如利用BD卫星数据和气象雷达数据相结合，对气象测风终端的测量数据进行校正和验证，提高测量数据的精度和可靠性。
此外，还可以利用BD卫星数据对气象测风终端进行预测和预警。
通过分析BD卫星数据，可以预测风速和风向的变化趋势，为气象预警和灾害防范提供重要参考。
例如，在暴风雨等恶劣天气条件下，可以通过分析BD卫星数据，提前预警并采取相应的措施，减少可能的风险和损失。
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测风数据处理
测风数据处理包括对测风数据的验证及计算处理。
（一）数据验证
在验证处理测风数据时，必须先进行审定，主要从数据的代表性、准确性和完整性着手，因为它直接关系到现场风能资源的大小。
对提取的测风数据进行检查，判断其完整性、连贯性和合理性，挑选出不合理的、可疑的数据以及漏测的数据，对其进行适当的修补处理，从而整理出较实际合理的完整数据以供进一步分析处理。
完整性及连贯性检查，包括检查测风数据的数量是否等于测风时间内预期的数据数量；时间顺序是否符合预期的开始结束时间，时间是否连续。
合理性检查，包括测风数据范围检验，即各测量参数是否超出实际极限；测风数据相关性检验!即同一测量参数在不同高度的值差是否合理；测风数据的趋势检验，即各测量参数的变化趋势是否合理等，见表2-3~表2-5。
1.数据代表性首先了解现场测点的位置。
现场是简单的平坦地形、还是丘陵或者是复杂的地形，而测点在这几种地形下所处的位置。
在一个场地测风仪安装在最高、最低或者峡谷口等
不具有代表性。
因为将来安装风力发电机组是几十台或几百台，面积较大，测风点应是在平均地形状况下测得的风速，否则就偏大或偏小。
因为建造在经济上可行的风电场，必须有最低限度的风能资源要求，可能在山顶上达到了最低限度的风能资源要求，在谷地达不到要求。
若在预选风电场有多点测风数据，可以进行对比分析，进行多点平均。
在平均时删除最低风速地形的值。
而且以后安装风力发电机组时，这些地形也不予以考虑。
此外，在测风点附近有无建筑物和树木，如有，测风点是否在建筑物和树木高度的10倍距离之外，这也是衡量测风点是否具有代表性的一个要素。
2.数据准确性数据序列既然是一种观测结果的时间序列，必然受到风速本身变化和观测仪器、观测方法以及观测人员诸因素变化的影响。
对于风电场测风的数据不能只从数据上分析其准确性要从现场测风点作实地考察，如风速感应器是否水平，如某一风电场在40m高处的风杯支臂向西倾斜45°影响风速的记录，某咨询公司作可行性研究报告时，在风洞中进行测试，其结果如下：
由此可见现场测风的数据非常不准确，在0m/s时，实际上已有1.59m/s的风速，在10m/ s时，已有10.82m/s的风速。
无疑现场风速测量的准确性差。
风向的准确性关系到确定主导风向，但有的现场测风站仅用罗盘，把北标记对准地磁方向的“北”，没有进行地磁偏角方向找正。
还有的风向指北杆各点不一致，在测量塔装多层风向标，上下指北杆有5°-10°的差异，这些都影响风向玫瑰图的精度。
3.数据完整性由于传感器、数据处理器和记录器的失灵或者电池更换不及时等都能引起数据遗漏，使现场观测的风速值产生不连续，形成资料不完整，实际上一年的资料中间断断续续加起来仅7、8个月的数据，这样的资料无法用WAsP软件进行计算，也缺乏其代表性。
数据完整率应是采集时间的95%以上，最差也不能低于90%。
有效数据完整率计算：
应测数目是测量期间总小时数，缺测数目为没有记录到小时的数目，无效数据数目为确认是不合理的小时数目。
风电场要求至少有一年的完整数据（最好是一个自然年从1月1日到12月31日），因为一年是建立风况季节性特性资料的最短期限，这样也有利于与气象站资料进行对比分析，若用前一年的下半年和后一年的上半年作为一年，往往很难判断是大风年还是小风年。
一般来说，数据验证工作应在测风数据提取后立即进行。
检验后列出所有可疑的数据和漏测的数据及其发生时间。
对可疑数据进行再判断，从中挑选出符合实际的有效数据放回原数据中；无效数据则采用前后相邻数据取平均、参考其他类似测风设备同期数据、或者凭经验进行替代而变为有效数据，对无法平均或无法替代的则视为无效数据；误测和漏测数据除按可疑数据进行处理外，应及时通知测风人员尽快采取措施予以纠正。
最终整理出一组连续的数据，数据完整率（即除去漏测数据数量和无效数据数量后的实际数据数量占应测量数据的比例）应达到90%以上。
最后，将所有经验证后的数据汇总，得到至少连续一年的一套完整的数据。
（二）缺测数据订正
缺测数据可参照如下方法进行订正。
1.按不同风向求相关需要借助邻近气象站或者现场多点观测的其他点数据进行比较。
这种方法建立在同一大气环流形势、相邻的观测数据变化是有联系的!其振动幅度大致是一致的。
于是，两点间风的变化是相关的。
从理论上讲在同一天气系统下，相邻两点风向一致!所以寻求各风向下的风速相关是合理的。
其方法是建一直角坐标系，横坐标为基准站（气象站）风速!纵坐标为风电场场测站的风速。
按风电场测点在某一象限内（如NW风）的风速值，找出参考站对应时刻的风速值点图，求出相关性，最好能建立回归方程式，对于其他象限重复上述过程，可获得16个风向测点的相关性，然后按各方向对缺测的数据进行订正。
2.按不同风速求相关性风速相关性一般来说，小风即3m/s以下时，相关性较差，因为小风时受局地影响很大，如甲地风速在1m/s时，相邻乙地可能是2m/s，绝对不能得出甲地比乙地风速小50%的结论。
同时小风时风向也不稳。
只有当风速较大，相关性才较好。
3.长年数据订正在风电场测风，虽有1、2年的资料，想取得历年之间及各季之间的风力变化资料，显然是作不到的。
所以必须根据相邻气象站或水文站、海洋站的长年代（30年以上）资料进行订正。
从长年代来看，由于风电场测风时的年份所测的风速可能是正常年，也可能是大风年或者是小风年的风速，若不作修正，有产生风能估计偏大或偏小的可能，但也不能简单地将气象站
的30年资料拿来进行对比。
因为气象要素随时间的变化不仅含有气候的变化的影响，而且还含有站址的搬迁!站址周围建筑物和树木的成长等变化的影响，所以往往气象站的风速有随着年代推移逐年偏小的趋势，故不能看到气象站的风速序列中与风电场测风的年份比50-80年代小就认为是小风年。
应该分析气象站资料!，最近一些年来周围环境的变化，再确定相应风电场那一年属于是什么年（大风、小风或正常年），然后以每年与气象站风速的差值推算出风电场长年代资料。
即反映风电场长期平均水平的代表性资料。
（三）数据计算处理
将验证后的数据与附近气象台、站获取的长期统计数据进行相关比较并对其进行修正，从而得出能反映风电场长期风况的代表性数据；将修正后的数据通过分析计算如应用WAsP程序，变成评估风电场风能资源所需要的标准参数指标如：月平均风速、年平均风速、风速和风能频率分布（每个单位风速间隔内风速和风能出现的频率），风功率密度，风向频率（在各风向扇区内风向出现的频率）等，计算风功率密度和有效风速小时数。
绘制出风速频率曲线、风向玫瑰图、风能玫瑰图，年、月、日风速变化曲线。
（四）测风数据用于风能资源的评估
对计算处理后的各参数指标及其他因素进行评估。
其中包括重要参数指标的分析与判断，如风功率密度等级的确定、风向频率及风能的方向分布、风速的日变化和年变化、湍流强度分析、天气等；将各种参数以图表形式绘制出来，如绘制全年各月平均风速，风速频率分布图，各月、年风向和风能玫瑰图等，以便能直观地判断风速风向变化情况，从而估计及确定风力发电机组机型和风力发电机组排列方式。