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：

3

22212121Ftv Fvtv mv E ρρ===

风能功率：风在单位时间垂直界面F 所做的功：

3

21v 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： 3

21v t F E w ρ=∙=

∑==n i i v W PD 1

32n 1ρ

V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）。原因在于风的正常变化和风速立方关系。

2014年8月26日长理云塘校区测风日变化数据

记录时间h 小时平均风速

m/s

小时平均气

温℃

小时平均湿

度%

风功率密度

0 0.65 26.80 77.73 0.14

1 0.6

2 26.62 78.30 0.12

2 0.36 26.51 81.15 0.02

3 0.36 26.38 82.91 0.02

4 0.6

5 25.74 84.87 0.14

5 0.63 25.42 87.42 0.13

6 1.05 24.91 89.6

7 0.59

7 2.02 24.82 89.85 4.22

8 1.46 24.98 88.87 1.59

9 1.19 25.78 85.81 0.87

10 1.67 26.32 83.54 2.40

11 1.15 26.83 81.85 0.78

12 1.88 26.89 81.87 3.42

13 2.19 27.48 80.02 5.41

14 2.73 27.55 79.91 10.41

15 2.42 27.53 79.16 7.29

16 2.38 27.19 79.81 6.88

17 2.20 26.46 82.10 5.44

18 2.00 26.04 82.93 4.11

19 1.51 25.70 84.16 1.75

20 1.28 25.57 84.86 1.08

21 0.76 25.76 84.36 0.22

22 0.68 25.60 84.46 0.16

23 1.56 25.30 85.27 1.96 平均值 1.39 26.17 83.37 1.38

空气平均密度（kg/m3）1.205

结论：2014-08-13的风资源数据基本正确，平均风功

率密度为 w/m2

二、风资源分布图三、