琼州海峡跨海工程风速观测与设计风速计算

利用5a的多层梯度测风资料,对工程区3个测点与参照气象站风速的相关关系、风随高度变化的规律以及阵风系数等进行了分析研究.结果表明,工程区3个测点与参照气象站风速之间的关系均以线性方程拟合效果最佳.利用这些线性方程对工程区短期测风资料进行了延长,并采用极值Ⅰ型分布计算了10 m高处重现期10 min平均最大风速.然后,根据风随高度变化的规律和阵风系数,计算了桥面高度各重现期瞬时最大风速.     

基于再分析数据的测风数据插补方法

研究了MERRA网格点与输入变量的数量对插补精度的影响.以人工神经网络与遗传算法为工具建立MERRA数据与缺测数据相关关系的数学模型,基于该模型对现场缺测数据进行插补.该方法解决了在缺少合适参考气象站、参考测风塔数据时的缺测数据插补难题.以湖北某山区风场为例进行验证,结果表明:插补精度与选取的MERRA格点数量一定范围内呈正比关系,输入模型变量的较优选择为风速、风向、单位时间气温变化、日夜以及季节,计算得到的插补数据与缺测数据相关系数达到0.814,相对采用参考气象站数据和参考测风塔数据作为数据来源的方法,相关系数分别提高97.6%和10.3%.     

基于风电场风机片区的风速插补方法研究

选取内蒙古某一风电场为研究区,在对本场风机、测风塔测风数据进行质控后,按照不同月、风向对风机风速进行相关性分析,划分出风机轮毂高度风速高相关片区16类.以片区的某一台风机为例,统计该风机一年逐时数据的缺失、异常情况,并选用自回归差分移动平均法(ARIMA)、风机片区时空插补法进行风机风速异常及缺失值插补.检验结果表明:插补后风机风速与实际值非常接近,基于风机片区的时空插补平均偏差约为0.68m/s,ARIMA方法的平均偏差约为0.82m/s,两种方法的插补结果7月优于1月;ARIMA插补适用于0~6h短时插补,而基于风机片区的时空插补适合于任意时长的插补,但是对片区风机的风速完整性有要求.总之,ARIMA与基于风机片区的时空插补方法均有较好的效果,且可根据实际情况具体选择.     

江苏环港风电场风能资源特征分析

利用江苏环港风电场一座测风塔2010年12月至2011年11月的逐10 min实时观测数据, 对该地区风能资源特征进行综合分析, 得到该站点10, 50, 70和80 m高度的年平均风速为4.0~6.1 m/s, 年平均风功率密度为80.4~238.4 W/m2, 年有效风功率密度为116.5~262.5 W/m2, 年有效风速小时数为5777~7845 h, 年有效风能密度为679.3~2041.5 (kW?h)/m2。全年主导风向为NNE, N和NE, 三者之和接近全年风向的三成, 主导风向的风能密度接近全年的五成, 风速主要集中在3~8 m/s, 约占全年的80%。 总体来看, 该地区风能资源丰 富, 特别是已建设风机的轮毂高度年有效风功率密度达到250 W/m2以上, 有效风速小时数接近全年的90%, 具有很高的开发利用价值。     

近海及海上风资源时空特性研究

海洋蕴含的风能资源比陆地更加丰富。由于海上与陆地气象要素的差异,在进行近海及海上风资源评估时,通常需要考虑海上风资源时间特性和空间特性的影响。该文根据某公司海上测风塔和近海测风塔的实际测风资料,研究了海上风资源在时间上的不同分布,重点使用了EM(expectation-maximization)算法,研究传统风资源评估方法几乎不考虑的风速在昼夜表现出的不同分布。同时,基于实测数据,应用机器学习算法,结合Monin-Obukhov相似性理论、参数离散替代方案以及海面空气动力学粗糙度参数化方案,对海上风资源的空间特性进行了分析研究,有效地反映出海洋表面动力学粗糙度变化对于风速垂直变化的影响,弥补了传统切变公式的不足。结果揭示了海上风资源的时空变化规律,为近海及海上风资源评估和海上风电场的前期规划提供了依据。     

自然通风动态风速条件建模

基于双参数Weibull模型、马尔科夫链模型及极大似然理论模型提出适用于自然通风的动态风速条件建模方法,并对方法的合理性进行阐述。与其他风速构造方法相比,构造序列时间间隔更小,可基于逐时数据进行构造;构造过程中同时考虑自然风速的统计特性及时序特性,风速特性反映更为全面。以上海地区风速为例,进行应用分析,并建立统计模型参数与逐时平均风速的回归模型及风速变化转移概率矩阵。通过与实测风速序列对比,对该方法的有效性进行验证。研究结果表明:反演风速序列与实测风速序列特性参数一致,其中整体序列统计模型拟合尺寸因子参数分别为实测序列为3.27相应反演序列为3.33,形状因子参数值分别为实测序列为2.26相应反演序列为2.28,其他参数相对偏差亦在5%之内,证明了该方法的有效性。     

风电场风速概率Weibull分布的参数估计研究

风电场风速概率分布是描述风能特征的主要指标,其准确程度直接影响风电场风能资源的评估结果。主要介绍了两参数威布尔分布的极大似然估计法、最小二乘估计法和WASP估计法3种风速概率分布参数的估计方法。通过对四川广元地区低风速区域测风塔实测数据分析,结果表明,极大似然估计法与实测数据统计结果最为接近,拟合效果良好;Weibull参数c、k存在相对较为明显的季节变化;尺度参数c值随高度呈现幂指数形式,形状参数k值随高度呈现二次函数形式变化特征,在80～90 m高度左右,曲线出现拐点,k值取得最大值。     

台风“海葵”影响下近地风脉动特性研究

本文基于台风"海葵"过境时,同济大学国家重点实验室风工程实测基地内40m测风塔获得的台风风速数据,对其阵风因子,湍流度,峰值因子等风脉动参数特性进行分析研究。     

基于实测数据的西北地区风电场风场及尾流特性分析

基于西北地区某风电场2015—2016年的风速风向实测数据,分析了风电场风塔的尾流特性,并与现有风力机尾流模型进行了对比分析.在此基础上,对在远尾流场作用下的风速风向、湍流强度、湍流积分尺度、概率密度分布等风场特性进行了详细分析.研究结果表明:现有的Jensen模型、Park-Gauss模型与实际工程中多个尾流作用下的风电场尾流特性存在差异.在多风向多尾流叠加作用下,当风速大于10 m/s时,各风塔湍流强度随着平均风速的增长呈增大趋势,风电场内部风塔湍流强度在低湍流段更加集中,外围风塔湍流强度随平均风速的增大速率略快于内部风塔,而湍流积分尺度随平均风速的增大程度总体慢于内部风塔,且外围风塔实测风速更加接近高斯分布.     

戈壁地表野外风速脉动特征

【目的】探究戈壁地表野外风场不同高度风速脉动特征,为进一步湍流情况下风蚀研究奠定基础。【方法】2015年春季在新疆卡拉贝利工程区实测了戈壁地表不同高度瞬时风速,利用统计学方法(标准差、曲线估计等)从风速脉动和脉动强度、湍流度,以及三者与风速之间的关系等角度分析戈壁地表风速脉动特征。【结果】不同高度的瞬时风速和风速脉动在时间序列上变化非常复杂,但变化趋势一致。大风时段(0～50 min),风速脉动幅度非常大,最大接近6 m/s,但90%以上集中在Symbol|A@0～3Symbol|A@ m/s。风速脉动幅度随风速增强而增大,随距地表高度增加而增大。风速脉动概率分布符合高斯分布。不同高度的风速脉动强度与风速均呈一元线性关系,风速越大,风速脉动强度越大。风速脉动强度最大值2.41 m/s。在距地表0～2 m高度内,湍流度在0.14～0.21之间变化,平均约为0.17,湍流强度较高,此高度内湍流度与高度、平均风速无明显关系。【结论】戈壁地表风速脉动具有非平稳性,随风速增强而增大,尤其是大风天气下研究风蚀不能忽略风速的脉动性。     

太湖湖风个例分析

利用太湖周边19个气象站及太湖中尺度通量观测网4个涡动通量观测站逐时风向、风速及温度的数据,以及苏州市6 min一次的风廓线雷达观测数据,对太湖2012年6月7日湖风的风、温及边界层高度特征进行了分析。结果表明,由于北岸及东岸存在苏州、无锡等城市,城市热岛环流与湖风环流相耦合,北岸和东岸湖风产生时间早于西岸和南岸。在湖风旺盛发展时刻,北岸及东岸的风向偏转速度大于南岸及西岸。湖风环流的垂直高度变化显著,在湖风发展最旺盛的14:00,湖风边界层高度可达550 m。     

梯度风观测资料在高层建筑气象灾害风险评估中的应用研究

利用泰州气象站1966—2003年年最大风速序列资料,在均一性检验基础上,应用耿贝尔极值Ⅰ型分布,推算出泰州地区10,m高度处不同重现期(100,a、50,a、30,a、10,a)的风速极值。在泰州电视塔上开展35,m、85,m和135,m梯度风观测,结合泰州气象站同步风速观测资料,计算泰州地区风廓线指数,从而得出不同高度不同重现期(100,a、50,a、30,a、10,a)的最大风速极值。结果表明:应用梯度风观测资料估算未来若干年不同高度的最大风速极值,能够为高层建筑抗风设计提供科学经济的气象参数,亦提高了气象灾害风险评估的技术含量。     

利用STRM和NCEP数据提高风电场宏观选址的准确性

利用STRM数据得出风电场宏观地形,利用NCEP数据提取出风电场的气象数据,在WAsP8.3软件的支持下,计算出描述风资源概况的风速、风功率密度和威布尔分布参数值的分布概况,根据风速、风功率密度分布可以直观的看出风资源的分布情况,根据威布尔分布参数值能够计算出初步的发电量,进而为风电场的宏观选址和下一步测风塔的建立提供依据。     

基于神经网络的风电场超短期风速数值预报的动态修订

 针对风电场风功率预测所需的离地70m、0~4h的超短期风速预报,本文利用中央气象台发布的MM5格点输出的数值预报风速及测风塔实时发回的气象资料,探讨了利用神经网络将前期误差观测值和测风塔湍流指标等因子对MM5数值预报风速进行动态修订的方法,建立动态修订超短期预报模型,为满足风电场超短期风功率预报的工程应用提供一定的参考。结果表明,修订后的预报风速平均绝对误差等指标大幅降低,有效地提高了预报精度。     

测风塔代表性对复杂地形风电场风能资源评估的影响

复杂地形风电场风能资源评估的准确与否,很大程度上决定于风电场测风塔的数量和测风塔的位置是否具有代表性。以已运行的某西南地区复杂地形风电场为例,采用风电场实际运行的数据资料,利用Windsim软件计算不同测风方案下风电场的风能资源分布和年可利用小时数。结果表明,测风塔的代表性对复杂地形风电场风能资源评估有着极其重要的影响;测风塔的布设应综合考虑风电场地形地貌、海拔、距离以及遮挡效应等因素;合理选择具有代表性的测风塔,可以很大程度上降低风电场风能资源评估的不确定性。     

气象再分析资料在复杂山地风电场测风塔数据的插补应用

在四川盆周山地,风电场测风仪器因覆冰天气等因素导致失灵的现象时有发生。针对测风塔测风数据因覆冰天气等出现缺测的现象,使用高分辨率的气象再分析资料,对比了等权平均法、加权平均法、最优临近格点法、双线性插值法、反距离权重法以及神经网络(ANN)插值法对测风塔冬季结冰异常数据进行插补的效果。结果表明:神经网络(ANN)插值法的插补效果最优,双线性插值法与最优临近格点法效果差别较小,加权平均法则要优于等权平均法;通过对插补前后平均风速和威布尔分布的检验,发现神经网络(ANN)插值法具有较好的稳定性。     

基于Bootstrap方法的近地风剖面参数分析

通过选取近海岸100 m测风塔获取的10 m、50 m、65 m、80 m、100 m等5个高度台风和季风风场强风样本,研究强风条件下近地台风和季风风场的平均风剖面参数合理取值,应用Bootstrap统计分析方法,分析了强风样本容量较小条件下平均风剖面参数变异性及置信区间。分析结果表明:近地台风风场平均风速剖面符合指数律或对数律,台风风场风剖面指数均值为0.12,95%置信度条件下的置信区间为[0.117,0.125];季风风场风剖面指数均值为0.07,95%置信度条件下的置信区间为[0.065,0.070];台风和季风风场平均风剖面指数均值估计的概率分布呈高斯分布特征,均值的置信区间相对较窄、趋于稳定,分析结果具有较好的精度和可信度。     

WRF_TopoWind模式对中国低纬高原高山风速模拟的适用性研究

使用WRF 3.6.1+最新的TopoWind方案(简称WRF_TopoWind),对地处低纬高原的滇东、滇西高山风速进行模拟,将模拟结果与所在区域的测风塔70 m高度风速进行对比,检验其对低纬高原高山风速模拟的适应性.经分析发现,从全年模拟效果来看,滇东风速变化趋势模拟得较好,而滇西的风速值模拟精度较高;从季节模拟效果来看,冬季最好,春、夏次之,秋季模拟效果比较差;有降水过程时,多数季节模拟效果比较差,无降水过程时,多数季节模拟效果比较理想;WRF_TopoWind基本适应于低纬高原的高山风电场选址、风能资源评估等工作和研究.     

相关近似熵及在传感网数据故障检测中的应用

针对模糊近似熵方法在生成时间序列数据特征过程中出现的依赖参数较多和计算复杂度较高的问题,提出了相关近似熵方法,并应用在传感网数据故障检测中.相关近似熵方法采用相关信息熵来计算向量空间中多维数据之间的相关度,通过计算向量空间在其维数由M维增加到M+1维时多维数据之间保持相关性的概率来判定一个时间序列的复杂程度.相对于模糊近似熵,相关近似熵方法将依赖参数从4个减少到了2个,并减小了计算复杂度.实验结果表明:相关近似熵生成的特征在大多数情况下显著优于模糊近似熵生成的特征,并且相关近似熵方法大幅度地缩短了传感器数据特征的生成时间.     

环境风对光学雨滴谱仪探测的影响

为了研究环境风影响下激光雨滴谱仪探测数据的应用, 基于北京2018年6—8月的多次降水过程, 对比架设于不同高度的OTT-Parsivel激光雨滴谱仪和超声风温仪的探测结果, 分析环境中不同强度的水平和垂直风对雨滴谱仪观测的影响。结果表明, 水平风速小于10 m/s且垂直风速大于0.4 m/s时, 利用OTT-Parsivel观测的速度谱估计垂直风速, 80%以上的估计值与超声风温仪观测值一致; 对雨滴垂直速度的修正会使计算得出的直径1 mm左右的雨滴数浓度发生显著变化, 进而影响雨滴谱衍生物理量; 借助定义的样本速度谱平均标准差和异常雨滴比例两个特征参数, 可以识别80%水平风速大于10 m/s的样本。