风能资源及测风数据整理技巧
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。
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。
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。
风电基础知识培训风能资源评估方法
风电基础知识培训风能资源评估方法风电基础知识培训——风能资源评估方法风能已经成为全球清洁能源发展的重要组成部分，风电作为其中的一个主要载体，对于推动可持续发展具有重要意义。
要充分利用风能资源，对风能资源进行准确评估是至关重要的。
本文将介绍风能资源评估的方法和技术。
一、地面观测法地面观测法是最传统也是最常用的风能资源评估方法之一。
通过在特定地点设立测风塔，利用风速风向仪等设备进行实时观测，得到的数据可用于风能资源评估。
这种方法的优点是直接可靠，数据准确性较高，但其缺点是成本较高，需要长时间的观测，且受地点限制。
二、卫星遥感法卫星遥感法是一种相对较新的风能资源评估方法。
通过利用卫星图像和遥感技术，可以对大范围的风能资源进行评估。
该方法具有广覆盖、快速获取数据的优势，但其缺点是数据准确性相对较低，需要进行一定的校正和验证。
三、数值模拟法数值模拟法是一种基于大气动力学原理的风能资源评估方法。
通过建立大气模型，模拟风场的分布情况，可以得到地理区域内不同高度、不同时间段的风能资源数据。
该方法的优点是高效、可模拟多种复杂情况，但其缺点是对模型参数和初始条件要求较高。
四、GIS技术GIS技术是一种将地理信息与风能资源评估相结合的方法。
通过将地理数据与风能资源数据进行综合分析，可以准确评估风能资源的分布情况、潜力等。
该方法的优点是数据处理和可视化效果好，但其缺点是对数据的获取和处理需求较高。
五、测量仪器和装置除了以上几种方法外，还可以利用各种测量仪器和装置进行风能资源评估。
例如，利用声音传感器可以测量风的速度和方向，利用红外线传感器可以测量风的温度和湿度等。
这些测量仪器和装置的选择取决于具体评估的需求和条件。
综上所述，风能资源评估是风电项目开发的重要环节。
地面观测法、卫星遥感法、数值模拟法、GIS技术以及测量仪器和装置都是常用的评估方法。
在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的方法进行评估，以确保最终评估结果的准确性和可靠性。
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。
风资源测量数据分析
风资源测量数据分析1. 简介在可再生能源领域，风能被认为是一种具有巨大潜力的清洁能源。
为了最大化利用风能资源并确定最佳的风力发电项目，风资源测量数据分析是一项关键任务。
本文将探讨如何分析风资源测量数据，以提供有关风能资源的详细信息。
2. 数据收集风资源测量数据的收集是进行风能资源分析的第一步。
通常使用风测塔或风能测量设备来收集数据。
测量参数包括风速、风向、风能密度等。
这些数据可以通过各种传感器和仪器进行实时收集，并存储在数据库中供后续分析使用。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对风资源测量数据进行预处理。
这包括对数据进行清洗、去噪和填充等操作。
清洗数据可以排除异常值和错误数据，确保后续分析的准确性。
去噪操作可以滤除噪声数据，提取出真实的风资源测量数据。
填充缺失值的操作可以补全数据集，以确保数据的连续性。
4. 数据分析方法4.1 风速和风向分析风速和风向是最基本的风资源测量数据。
通过对风速和风向数据进行分析，我们可以了解风的分布规律和风能资源的潜力。
常用的分析方法包括平均风速分析、风速频率分析、风向分布分析等。
这些分析可以为选址和风力发电机组的布置提供科学依据。
4.2 风能密度分析风能密度是评估风能资源潜力的关键指标之一。
通过计算风能密度，可以确定不同地区的风能资源丰度。
风能密度分析涉及对风速和空气密度等参数进行统计和计算。
这些分析结果可以帮助规划者在设计风力发电项目时选择最佳位置。
4.3 风能潜力评估通过综合分析风速、风向和风能密度等数据，可以评估风能资源的潜力。
这种评估可以帮助投资者决策是否进行风力发电项目，。
风能资源评估的关键技术及方法
风能资源评估的关键技术及方法哎呀，说起风能资源评估，这可是个相当重要的事儿！你想啊，要是没搞清楚风能的情况，就盲目地建风电场，那得多浪费钱，多不靠谱啊！我先给您讲讲风能资源评估的关键技术吧。
这其中有个特别重要的技术叫做测风塔观测。
简单说，就是在合适的地方立个高高的塔，上面装着各种仪器来测风的速度、方向、温度啥的。
有一次我去参观一个测风塔，那塔可真高，我仰头看都觉得脖子酸。
工作人员爬上去维护仪器的时候，我在下面那个揪心啊，就怕他们出点啥意外。
不过他们都特别熟练，很快就把工作完成了。
这让我深深感受到，测风塔观测这个技术，虽然看起来简单，但是背后需要工作人员的专业和勇气。
还有一种技术叫数值模拟。
这就像是在电脑里建一个虚拟的风世界，通过各种复杂的数学模型和算法来预测风能的情况。
我记得有一次，一群研究人员为了让数值模拟更准确，连续熬了好几个通宵，不断调整参数，眼睛都熬红了。
最后得出的结果让人眼前一亮，对风能资源的评估特别有帮助。
再来说说评估的方法。
统计分析法是常用的一种，就是把收集到的风数据进行各种统计和分析。
比如说算平均值、最大值、最小值啥的。
这就好比我们算考试成绩的平均分一样，能大概知道风的“水平”咋样。
另外，还有一种叫风图谱分析法。
这个有点像看地图找宝藏，通过专门的风图谱来找到风能丰富的区域。
有一回，一个团队为了找到一个最适合建风电场的地方，拿着风图谱在野外转了好多天，鞋子都磨破了，最终还真让他们找到了一块“风水宝地”。
在进行风能资源评估的时候，可不能马虎。
得综合运用这些技术和方法，反复验证，才能得出靠谱的结果。
就像盖房子，得把地基打牢了，房子才能结实。
总之，风能资源评估的关键技术及方法可真不简单，需要专业的知识、细心的操作，还有不怕吃苦的精神。
希望未来在这些技术和方法的帮助下，我们能更好地利用风能，让它为我们的生活带来更多的便利和好处！。
大气工程中风能资源评估与利用的技术方法研究
大气工程中风能资源评估与利用的技术方法研究近年来，随着对可再生能源的需求日益增加，风能作为一种环境友好、可再生的能源备受关注。
在大气工程中，准确评估和有效利用风能资源成为研究的重点之一。
本文将探讨大气工程中风能资源评估与利用的技术方法。
第一部分：风能资源评估1. 风能资源观测与数据收集风能资源的评估首先需要进行观测与数据收集。
通常采用的方法是搭建气象测量塔，配备各种气象仪器并设置不同高度的测量点。
通过对风速、风向、气温、气压等气象要素的连续观测，可以得到长期的风能资源数据，从而准确分析不同地区的风能资源特点。
2. 风能资源数据处理与分析收集到的风能资源数据需要进行处理和分析，以评估资源的可利用性。
常用的方法包括统计分析、频率分析和时空分析。
通过统计分析，可以得到风速、风向、气温等气象要素的概率分布，从而了解资源的特征。
频率分析则用于估计不同风速区间的出现频率，确定风能资源的富集程度和适用性。
时空分析则结合时间和空间因素，综合考虑不同区域和季节的风能资源分布情况。
3. 风能资源评估模型为了更准确地评估风能资源，研究人员还开发了多种评估模型。
其中最常用的是WECS（Wind Energy Conversion Systems）模型和WAsP（Wind Atlas Analysis and Application Program）模型。
WECS模型根据测风塔获得的风能资源数据，以及特定风机的功率曲线等参数，预测风能发电量。
WAsP模型则通过对地形、地貌、遮挡物等因素的影响进行建模，精确评估不同地区的风能资源。
第二部分：风能资源利用1. 风力发电技术风力发电是目前最常见和成熟的风能利用方式。
它通过转化风能为机械能，再通过发电机将机械能转化为电能。
风力发电技术包括传统的水平轴风力发电机和新兴的垂直轴风力发电机。
水平轴风力发电机通过叶片与风的相互作用产生扭矩，驱动发电机产生电能。
垂直轴风力发电机则具有更好的抗风能力和适应性。
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。
风电场所在地风能资源评估
风电场所在地风能资源评估风能资源评估有时又称风能潜力评估，是指估计分布于某个区域内大量风电机组的潜在能量输出。
通过评估，可以得到详尽的、高分辨率和精确的风能资源地图，其中包含年或季风能资源状况、风能资源的不确定性以及湍流加强的区域等信息。
在风电场的设计和建设中，风能资源评估是一项至关重要的工作。
风能资源评估将会直接影响到风电场的建设成本，以及未来的运营成本等。
对风能资源的正确评估是风电场建设取得良好经济效益的关键。
如果在选址设计风电场时没有做好风能资源评估，很可能在风电场建成投产以后达不到预期的发电量。
一、风能资源评估的目的和技术标准1.风能资源评估的目的（1）分析现场测风数据的风能资源状况。
（2）分析现场测风数据在时间上和空间上的代表性，涉及对测风资料进行三性分析，包括代表性、一致性、完整性；测风时间应保证至少一周年，测风资料有效数据完整率应满足大于90%，资料缺失的时段应尽量小（小于一周）。
2.风能资源评估的主要技术标准（1）《风电场工程可行性研究报告编制办法》（发改委能源[2005]899号）。
（2）《风电场风能资源测量方法》（GB/T18709—2002）。
（3）《风电场风能资源评估方法》（GB/T18710—2002）。
（4）《风电场风能资源测量和评估技术规定》（发改委能源[2003]1403号）。
（5）《全国风能资源评价技术规定》（国家发展和改革委员会、中国气象局联合下发）。
二、风能资源评估的步骤对某一拟建风电场进行风能资源评估，为风电场建设项目前期所必须进行的重要工作。
风能资源评估分如下几个阶段：1、数据收集、整理分析从地方各级气象台、气象站及有关部门收集有关气象、地理及地质数据资料，对其进行分类和归类，从中筛选出具有代表性的完整资料。
能反映某地风的多年（10年以上，最好30年以上）平均值和极值，如平均风速和极端风速，平均和极端（最低和最高）气温，平均气压，雷暴日数以及地形地貌等。
风资源测量数据分析
风资源评价是指对验证完成的数据经过各种数据处理程序的处理来评估风能资源的活动。
对数据集进行的典型操作是将数据的数值按照所选择的平均时间间隔分类形成的有用的数据集，从而生成所需信息的报告，如汇总表和风况参数图等。
数据处理和汇总软件可以从多种来源获得，包括数据采集器的制造商以及电子表格，数据库等。
每小时的平均值一般用于编制报告。
利用数据处理和报告编制软件可以将十分钟平均数据子集转换为每小时平均的数据库，无论使用何种方法计算每小时平均值时，都必须剔除无效数据或——900列代码。
对数据的要求数据代表性：了解现场观测点的位置，简单平坦地形，丘陵或复杂地形？一个场地上测风仪安装在最高、最低或者峡口等处测得数据不具有代表性。
在建造经济上可行的风力发电场，必须有最低限度的风能资源要求，可在山顶上达到了最低限度的风能资源要求，但谷底达不到。
数据准确性：数据序列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多因素变化的影响。
对于风力发电场测风的数据，不能只从数据上分析其准确性，还要从现场观测风电进行实地考察，如风感应器是否水平。
完整性与连贯性：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，时间是否连续数据合理性：范围检验：相关性检验：趋势检验：可疑和丢失数据的处理：从可疑数据中分辨出哪些是伪数据，哪些是真数据，无效数据剔除，丢失数据设法弥补编制一份数据验证报告（打印或计算机屏幕显示）列出所有可疑数据，对每一个数据记录具体数值、发生时间和检验指标应该由老师核查可疑数据以决定是否能够接受。
赋予无效数据一个检验代码将其替代。
风功率密度的计算流动空气所具有的动能：322212121Ftv Fvtv mv E ρρ===风能功率：风在单位时间垂直界面F 所做的功：321v F t E W ρ==风功率密度：风在单位时间垂直通过单位面积所做的功： 321v t F E w ρ=•=∑==n i iv W PD 132n 1ρV的取值：由于用的是总和符号（Σ），显然这个公式只适用于在一段平均时段内所有的风速值（n>1），而不适用于单个的长期平均值（例如月平均，年平均值）。
风能资源分析和评估
风能资源评估案例
评估方法：风洞实验、数值模拟、现场观测 评估内容：风速、风向、湍流强度、空气密度等 评估流程：数据采集、数据处理、数据分析、评估报告 评估案例：某风电场风能资源评估实例
风能资源评估实践
风能资源评估实践流程
数据收集：收集风能资源相关数据，包括风速、风向、风能密度等。
数据分析：对收集的数据进行统计分析，确定风能资源的分布和特点。 评估方法：采用适当的方法对风能资源进行评估，如风能资源地图、风 能资源评估软件等。 评估结果：根据评估结果，确定风能资源的开发潜力和利用价值。
风能资源评估技术
风能资源测量技术
风速测量：使用 风速计测量风速， 是风能资源评估 的基础。
风向测量：使用 风向标测量风向， 对于评估风能资 源的方向性非常 重要。
空气密度测量： 使用空气密度计 测量空气密度， 是计算风能资源 潜力的必要参数。
温度和湿度测量： 使用温度计和湿 度计测量温度和 湿度，对于评估 风能资源的可用 性非常重要。
风能资源评估 结果为风电场 选址提供依据
根据评估结果 制定风电场运
行计划
评估结果有助 于优化风电场
设备配置
风能资源评估 结果为风电场 经济效益分析 提供数据支持
风能资源评估结果在风电场经济效益分析中的应用
风能资源评估结果为风电场选址提供依据 评估结果可用于风电场发电量预测和发电计划制定 评估结果有助于风电场投资决策和经济效益分析 评估结果为风电场运营管理提供参考和指导
风能资源评估发展趋势和展望
风能资源评估技术的发展趋势
智能化评估：利用大数据和人工智能技术，实现风能资源的智能化评估，提高评估效率和准确性。
精细化评估：随着观测技术的进步，风能资源评估将从宏观层面逐步向精细化层面发展，实现对 风能资源的更精确掌握。
风力发电数据分析与风力资源评估
风力发电数据分析与风力资源评估随着可再生能源的迅速发展，风力发电作为其中最为成熟、可持续的能源之一，受到了广泛的关注和应用。
风力发电在全球范围内都具有巨大的潜力，然而，为了更好地利用风能资源，我们需要进行风力发电数据分析与风力资源评估。
风力发电数据分析是基于风力发电场的历史数据，通过统计和分析，了解风能资源的变化规律和潜在能量。
通过对风力发电场的风速、风向等参数进行长期监测和记录，我们可以得到丰富的数据资料，从而进行深入的分析。
风速是评估风力资源的重要指标之一。
通过对风速数据的统计和分析，可以得到风速的年均值、年极值以及概率密度函数等信息。
这些数据能够帮助我们了解某个地区的年均风速水平以及可能出现的极端天气条件，从而评估该地区的风能潜力和风力发电的可行性。
风向是指风的主要吹向。
通过对风向数据的分析，可以得到风向的频率分布、季节性变化等信息。
这些数据能够帮助我们了解某个地区的主要风向以及可能的风向变化情况，从而为风力发电机组的布局和设计提供依据。
除了风速和风向，还有其他一些与风力发电相关的指标，比如湍流强度、气温、气压等。
这些参数的分析可以帮助我们更全面地评估风力资源的特点和潜力，为选择合适的风力发电技术提供支持。
风力资源评估是根据风力数据分析的结果，评估某个地区的风能资源丰度和利用潜力。
在风力资源评估中，除了考虑历史数据，还需要考虑地形、土壤条件、周边环境等因素的影响。
通过综合考虑这些因素，可以得出一个相对准确的风能资源评估结果，为风力发电站的选址和规划提供依据。
风力资源评估不仅能够帮助我们确定风力发电场的可行性，还能够指导风力发电机组的布局和设计。
通过合理利用风能资源，我们可以提高风力发电场的发电效率，减少成本，提升可再生能源的利用率，从而为可持续发展做出贡献。
总之，风力发电数据分析与风力资源评估是实现风能利用的重要步骤。
通过对历史数据的统计和分析，我们可以了解风能资源的变化规律和潜在能量，进而评估某个地区的风能资源丰度和利用潜力。
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。
风力资源评估及风能测量方法的研究
风力资源评估及风能测量方法的研究随着人们对可再生能源的需求增加，风能作为一种无污染、可持续的能源逐渐受到关注。
风能的利用需要对风力资源进行评估，并确定适当的风能测量方法，以确保风能发电的可行性和效率。
本文将重点探讨风力资源评估的重要性以及一些常用的风能测量方法。
首先，风力资源评估是风能发电的前提。
评估风力资源可以帮助决策者了解特定地区的风能潜力，为投资决策提供依据。
风力资源评估需要考虑多个因素，包括地理特征、气象条件、地面摩擦等。
这些因素的综合分析可以提供准确的风能资源分布图，从而帮助选择最佳的风电场建设地点。
在风力资源评估中，常用的方法包括气象学方法和数值模拟方法。
气象学方法主要依赖于历史气象数据，通过对风速、风向、湍流等参数的分析，来评估风力资源。
这种方法具有成本低、易实施的优点，但在风电场建设前期需要大量的历史气象数据支持。
数值模拟方法则是利用计算机模型模拟大气流动，通过数学方程求解来评估风力资源。
这种方法可以考虑更多的环境因素，提高评估的准确性，但其建模过程需要大量计算资源和专业知识的支持。
除了风力资源评估，选择适当的风能测量方法对于风能发电项目的成功运行也至关重要。
风能测量可以帮助工程师了解风能资源的年均风速、频率分布、季节变化等参数信息，从而设计出合适的风力发电设备和系统。
常用的风能测量方法包括直接测量法和间接测量法。
直接测量法依赖于测量设备直接获取风速和风向数据。
其中，风杆传感器是最常用的测风设备之一，它可以通过测量风的作用力和方向来计算风速和风向。
同时，还可以使用超声波风速仪、卫星遥感技术等方法进行测量。
这些测量设备需要在气候条件较稳定的地区进行长期实地观测，以获取准确的风能资源数据。
间接测量法主要通过其他已知气象参数间接推算风能资源。
例如，使用气象塔观测记录的温度、湿度、气压等参数，结合气象学模型来估计风速。
这种方法不需要长期实地观测，成本较低，但准确性可能有所降低。
此外，还可以结合无人机技术、卫星数据以及激光雷达等先进技术进行风能测量。
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）风功率密度有效数据完整率=应测数目-缺测数目-无效数据数目应测数目X100%1 n 3D WP =不口。
）5）2n 11D Wp---平均风功率密度，W/rnn-----在设定时段内的记录数P----空气密度，kg/m33v i——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 W P中的P必须是当地年平均计算值。
它取决于温度和压力，空气密度可按照如下公式进行计算：（一般取 1.025 kg/m3）RTP-----空气密度，kg/m3P------年平均大气压力，PaR----气体常数（287J/kg，K）T----年平均空气开氏温标绝对温度综合以上数据，再画出风速、风功率密度折线图然后算出风向频率画出风玫现图。
每日每时平均风速日期/风向11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 (N) 554 551 187 16 10 249 608 481 278 393 (NNE) 161 168 14 12 0 64 102 31 46 68 (NE) 118 115 10 10 21 73 52 13 18 51 (ENE) 101 100 8 60 49 47 51 23 8 54 (E) 72 118 10 84 171 35 55 44 18 124 (ESE) 62 47 9 128 519 275 43 36 66 108 (SE) 31 29 4 138 179 146 21 22 230 23 (SSE) 9 5 4 48 32 79 6 3 184 10 (S) 7 4 0 10 6 35 5 9 72 3 (SSW) 5 4 2 7 7 3 3 0 31 4 (SW) 42 12 3 4 5 8 20 7 8 11 (WSW) 15 13 0 7 6 4 14 3 20 5 (W) 4 25 6 4 0 20 5 2 30 6 (WNW) 12 9 200 28 3 35 10 83 33 10 (NW) 48 56 75 59 6 85 35 133 71 65 (NWN) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 011号到20号风玫瑰图(丽)/ \(wm)(ssgJ(s)1月11号风玫瑰图□^列1 1月13号风玫瑰图(N)1月14号风玫瑰图(s)1月17号风玫瑰图(N)1月18号风玫瑰图(s)1357911 13 15 17 19 2123时间/h1月20号风玫瑰图口系列111日风速风功率曲线♦平均风速T ■平均风功率(A12日风速风功率曲线・平均风速 ・平均风功率508508508 z z L L Q 0.14日风速风功率曲线♦舞一率2.00 ----------- -1 413日风速风功率曲线・平均风速 ・平均风功率((S 、)、墩区(s/m)、墩区15日风速风功率曲线・平均风速 ・平均风功率(S 、)、墩区• • • ••(、、、16日风速风功率曲线17日风速风功率曲线・平均风速 ・平均风功率((S 3、烟区18日风速风功率曲线19日风速风功率曲线 ：部捻20日风速风功率曲线一平均风速*平均风功率气压折线图时间 (冬性湿度时间气温时间五.总结通过这次风资源测量评估课程的数据订正与处理，使我们熟悉了对所测量的风能数据进行处理和分析的过程，掌握了对验证完成的数据经过各种处理程序来评估风能资源的评估，也学习了风能估算和风力发电机组微观选址软件WAsP初步学会了计算和输出相应的风能参数。
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。
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广东电力
GUANGDONG ELECTRIC POWER
2003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。
2定义
这里所指的定义是描述风能资源状况的主要参数及内容。
2．1风速
指月平均风速、年平均风速、最大风速（10min平均风速）、极大风速（瞬间最大风速）等等。
2．2风频
又称风速频率分布，它是按相差1 m／s的间隔观察1年（1月或1天）内吹风总时数的百分比来计算的。
风速频率分布一般以图形表示，见图1。
图中表示出两种不同的风速频率曲线，曲线1变化陡峭，最大频率出现于低风速范围内，曲线2变化平缓，最大频率向风速较高的范围偏移，表明较高风速出现的频率增大。
从风能利用的观点看，曲线2所代表的风况比曲线1所表明的要好。
利用风速频率分布可以计算某一地区单位面积（1 m2）上全年的风能。
2．3风切变指数
通常用于描述风速剖面线形状的幂定律指数。
由于地面摩擦，风速沿垂直高度变化而变化，其变化指数用a表示，一般情况下，可用此值估算出各种高度下的风速，但是，环境不同a也不同，可参见图2。
2.4 风能
a）风能密度
垂直穿过单位截面的流动的空气所具有的动能（单位：W／m2），如式（1）。
式中：ρ———空气密度（kg／m3）；
v———风速（m／s）。
b）平均风能密度
由于风速是变化的，风能密度的大小也是随时间变化的，一定时间周期（例如一年）内风能密度的平均值称为平均风能密度，如式（2）。
c）有效风能密度
在实际的风能利用中，风力机械只是在一定的风速范围内运转，对于一定风速范围内的风能密度视为有效风能密度。
中国有效风能密度所对应的风速范围是3～20 m／s，计算公式仍利用式（1）或式（2）。
2.5风向
按地球东西南北方向，再细分成十六（22．5°）方位，统计各方位来风的频率，以玫瑰图表示。
风向玫瑰图，表示各方位出现风的频率，见图3；
风能玫瑰图，表示各方位出现的风能频率，见图4。
2．6计算测风有效数据完整率F
有效数据完整率（F）按下式计算：
3基本要求
为了正确评估风电项目，在项目可行性阶段，就必须搞清楚预选风电场场址范围内的区域风能资源蕴藏状况、基本特征及基本成因。
为此，有必要完成一些项目的前期工作。
3．1广泛收集与风电场范围风能资源有关资料
收集风电场附近气象台海洋站等长期测站的测风数据，如风速、风向、温度、气压及湿度等，具体有：
a）30年的逐年逐月平均风速；
b）代表年的逐小时风速风向数据；
c）与风电场测站同期的逐小时风速风向数据；
d）累年平均气温气压数据；
e）最大风速、极端风速、极端气温及雷电等数据。
3．2广泛收集风电场场址内的连续观察数据
广泛收集风电场场址内1～3年的连续观测数据。
观测高度宜与风力发电机组轮毂预期安装高度相同；同时要记录10 m的观测数据，观测数据完整率不宜少于90％。
3．3有关资料的分析
应对风电场场址的风能资料和气象台资料相比较并进行相关分析，整理出风速频率曲线、风向玫瑰图、风能玫瑰图、年日风速变化曲线、风能密度和有效风速小时等主要参数。
4潜在误差
资料形成的过程中，每一个环节都可能产生误差，结果都影响到风能资源资料的可靠性和准确性。
4．1测风选点方案
要收集预选风电场的数据，首先是选点立塔，立塔地点是否具有足够代表性？塔的数量是否含盖整个风电场？测风高度是否达到预期安装风机轮毂高度等等。
4．2测风仪器及安装质量
尤其是测风仪的方向标是否正确，基准方向如果有偏差，风机的布置就不能对准风能资源的主方向，发电效益大受影响。
4．3数据收集
收集不及时，发生问题未能及时改正；收集不及时，造成数据完整率低。
上述种种都给资料整理带来困难和真实降低。
4．4整理误差
数据之间不一致，甚至矛盾也在所难免。
所以，资料必须认真整理，分析比较，鉴别真假。
最可怕的事情是误差积累，所以，为了资料符合实际，达到应有
的精度，反映风电场的真实情况，提供给工程人员使用，提供给投资者对项目正确判断，就必须在每一个环节尽量减少误差。
5 测风数据的整理技巧
5．1测风过程中要对数据进行整理和统计
一台简单的测风仪，可以记录每个10 min风速平均值及其风向，一个月就有4 320组数据。
预选风电场测风周期最短为一年，一台测风仪记录下52 560组数据。
一个有规模的预选风电场，要设立数基测风塔，每基塔又设数层测风仪。
所以，测风数据的整理是一项有规模的数据库的分析整理工作。
此外，风的能量是根据相应风速风向进行演算的，要在整理过程进行统计。
5．2应采用不同的软件和不同的参照资料对测风数据进行复核
鉴于目前还没有成熟而通用的整理软件可供使用，国内外测风仪生产厂家提供测风仪的同时提供简单的整理程序。
但是，往往由于其功能、非通用和难复核而受到限制。
如今，风电的从业者认为，预选风电场的风资源的可靠性事关重大，做出测风的结论一定要谨慎从事，最好要用不同方法进行复核。
所以，除了测风仪厂家的程序外，另找程序或者从业者自编程序都有必要。
采取不同软件和不同参照资料进行复核，才能避免资料的重大失误。
5．3应依据国家标准规范对测风数据进行整理和统计
测风数据虽然庞大，但数据整理工作基本上还是属于统计范畴的事情。
只要从业者根据国家规范对风能资源内容的要求，了解测风数据的采集过程，又掌握一定的计算机知识，在个人电脑上进行数据整理是不存在问题的。
这样，就可以实现不同软件和多参照资料复核，使风资源的评估更接近实际，达到降低工程风险的目的。
5．4自编数据整理案例分析
使用的工具是个人电脑；程序为借助计算机的Excel功能，自编计算模块。
具体操作如下：
a）将测风“记事本”数据转换为“Excel”数据。
b）利用Excel表的换位、计算、筛选、求和等统计功能，按规程规范所规定的要求，统计出风能资源参数的结果。
c）根据参数结果绘制风频、风向玫瑰图、风能玫瑰图及其他等计算成果。
d）资料订正。
资料提供使用之前，参照相关条件或资料进行订正非常必要。
所谓相关，比如当地气象台的长期和同期测风资料、相似地形、附近范围别的实测记录等，尤其是参照已经投产风电场的运行实际。
6 结论及对策
a）开发风力发电，风能资源是基础的基础。
投产的风电项目所得到的经验和教训，充分说明了这一点。
所以，设法使预选风电场建立在可靠资源的基础上，应该引起各方面的重视。
b）为保证项目达到预期目的，此项基础工作必须在项目开发的前期工作中筹划和落实。
c）资料的最终形成，不仅要做大量采集归纳的具体工作，还要做综合分析、去伪存真等订正工作。
因此，手段上应该是多种；参加人员的知识和经验更为宝贵。
d）资料提供使用之前，应该先进行审定。
参考文献：
［1］陈云程，陈孝耀，朱成明，等．风力机设计与应用［M］．上海：上海科学技术出版社，1990．
［2］王承煦．风力发电实用技术［M］．北京：清华大学出版社，1999． ［3］DL／T5067—1996，风力发电场项目可行性研究报告编制规程［S］． ［4］GB／T18710—2002，风电场风能资源评估方法［S］．。