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 WP
v 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 3
3i 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。

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1.0253/m kg ）
RT P =
ρ
ρ-----空气密度，kg/m 3
P------年平均大气压力，Pa R----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瑰图。

每日每时平均风速
日期/时间11121314151617181920
00.96 1.340.490.080.900.35 1.330.750.50 2.19
1 1.53 1.220.090.16 1.460.60 1.430.380.40 1.43
2 1.37 1.230.590.200.730.58 1.590.660.85 1.80
3 1.6
4 1.340.370.09 1.24 1.21 1.510.150.61 1.20
4 1.76 1.370.590.02 1.31 1.39 1.310.780.90 1.78
5 1.84 1.43 1.030.13 1.280.47 1.220.2
6 1.36 1.62
6 1.83 1.510.940.21 1.090.70 1.450.48 1.4
7 1.23
7 1.88 1.48 1.760.100.570.60 1.450.22 1.94 1.17
8 2.07 1.40 1.550.150.700.71 1.040.79 1.36 1.77
9 1.79 1.70 1.500.390.91 1.530.820.70 1.49 1.67
10 2.12 1.57 1.160.73 1.40 1.270.790.99 1.53 1.44
11 1.94 1.64 1.82 1.640.710.81 1.300.990.90 2.22
12 2.11 1.43 1.780.930.92 1.07 2.220.65 1.18 1.34
13 2.35 1.95 1.240.88 1.17 1.08 2.23 1.86 1.40 1.82
14 1.87 1.87 1.34 1.11 1.090.91 2.26 1.50 1.32 2.50
15 1.94 1.640.98 1.06 1.150.74 2.29 1.33 1.16 2.71
16 1.67 1.51 1.090.360.860.64 2.07 1.290.53 2.18
17 1.78 1.760.940.390.660.79 1.49 1.560.61 1.92
18 1.28 1.540.160.010.11 1.23 1.110.940.24 1.15
19 1.840.680.070.140.00 1.61 1.400.81 1.150.97
20 1.800.780.220.670.00 1.540.790.86 1.450.90
21 1.610.470.10 1.240.00 1.170.670.37 1.230.64
22 1.450.360.10 1.240.180.840.950.19 1.100.05
23 1.410.720.070.710.43 1.24 1.370.290.610.15
日期/风向11121314151617181920 (N)5545511871610249608481278393 (NNE)1611681412064102314668 (NE)1181151010217352131851 (ENE)10110086049475123854 (E)72118108417135554418124 (ESE)62479128519275433666108 (SE)31294138179146212223023 (SSE)9544832796318410 (S)7401063559723 (SSW)54277330314 (SW)42123458207811 (WSW)15130764143205 (W)4256402052306 (WNW)1292002833510833310 (NW)48567559685351337165 (NWN)0000000000
每日每时风功率密度
日期/时间11日12日13日14日15日16日17日18日19日20日0时 1.22 2.22 3.22 4.22 5.22 6.227.228.229.2210.22 1时 2.22 3.22 4.22 5.22 6.227.228.229.2210.2211.22 2时 3.22 4.22 5.22 6.227.228.229.2210.2211.2212.22 3时 4.22 5.22 6.227.228.229.2210.2211.2212.2213.22 4时 5.22 6.227.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.22 5时 6.227.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.2215.22 6时7.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.22 7时8.229.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.22 8时9.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.22 9时10.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.2219.22 10时11.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2220.22 11时12.2213.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2221.22 12时13.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.22 13时14.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.22 14时15.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.22 15时16.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2225.22 16时17.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2226.22 17时18.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2227.22 18时19.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.22 19时20.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.22 20时21.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.22 21时22.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2231.22 22时23.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2231.2232.22 23时24.22 25.22 26.22 27.22 28.22 29.22 30.22 31.22 32.22 33.22
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。

我们小组所处理的是10天的按每分钟记录工一楼上的风速、温度、风向、湿度以及大气压的原始数据，总数据为14400个，工作量很大，但我们小组分工明确，秉着严谨的工作态度，一丝不苟的将每个数据仔细分析、计算，虽然在计算过程中遇到了一些问题，但我们没有放弃，我们会相互讨论，也会在网上寻找答案，最终解决了各种困难，经过几天的努力，庞大的数据终于处理完了，我们得出了每日每小时风速的分布图线，每日每小时的风功率密度图线，和每天的风能玫瑰图，最终，我们很顺利的完成了此次的风资源测量评估的数据处理与分析。

在这次学习的过程中，我们深刻的体会到了知识是无限的，感觉自身的学习往往不够用，学的不够多，而且，综合知识能力也还有待提高，另一方面，团队的合作也很重要，一个人的能力往往有限，团队的合作才能体现没个人最大的能力，此外，还要感谢我们李薇老师的细心指导，给我们提供了这个学习的机会，这对我们将来的就业和走上工作岗位之后有很大的帮助，也使我们受益匪浅。