【摘 要】
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在四川盆周山地，风能资源较丰富的场址往往因覆冰天气频发而导致测风仪器失灵，针对测风塔测风数据在冬季出现数据缺测现象，本文利用四川典型山地风电场测风塔数据以及高分辨率的气象再分析资料，比较了等权平均法、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，发现神经网络(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相
【机 构】
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中国电力建设集团 四川电力设计咨询有限责任公司,成都 610041 中国电力建设集团 四川电力设计
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在四川盆周山地，风能资源较丰富的场址往往因覆冰天气频发而导致测风仪器失灵，针对测风塔测风数据在冬季出现数据缺测现象，本文利用四川典型山地风电场测风塔数据以及高分辨率的气象再分析资料，比较了等权平均法、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，发现神经网络(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相差不多，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，神经网络(ANN)插值法具有较好的稳定性。
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复杂地形风电场风资源评估的精度多取决于场内测风塔数量及测风塔位置选取的代表性。文章重点讨论复杂地形风电场测风塔位置的选取方法。以建有8座测风塔的某复杂地形风电场为实例，按不同方式分别选取其中3座测风塔作为输入，其余测风塔作为检验，采用目前较为主流的CFD风资源模拟软件WT和WindSim分别进行测风塔互推工作。通过对比分析不同选取方式及不同软件模拟测风塔点所得的推算误差，得出以下结论：(1)测风塔
近10年来,风力发电由于其绿色环保在世界范围得到迅猛发展.但由于风速风向的时刻变化,风力发电呈现出随机性、波动性和间歇性的特点,这增加了电网消纳风电的技术难度,使风能在能源中的比重受到限制.风电与气候资源紧密相关,中国的风场的分布跨越不同气候区域,其范围大于典型天气系统的尺度,所以不同地域的风场发电量有各自不同的时间变率,且存在不同的高低值匹配.同一时间段内,一定距离上的两点或几个点的风能很可能出
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本文旨在针对已稳定运营一年以上的风电场,借助欧洲中心再分析数据以及风电场运营数据,根据历史风速推测次年风速大小以及发生概率,并根据风电场运营中的风机发电表现以及所对应的风速寻找实际发电量与风速之间的真实关系,从而得到对次年全场发电量的预判.案例中,某风电场位于中国东南沿海地区,分两期项目建设,总装机容量99MW,110kV升压站一座,场区总面积约11km2.风电场一期项目总装机容量为49.5MW,
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如何利用一年左右的短期测风结果预测风电场未来二十年的风速结果，是风资源中长期订正的工作内容，这是风电场开发风资源计算领域最为重要的问题之一。我国风电场风资源评估长期代表年订正主要依据的国家标准和行业规范有《风电场风能资源评估方法》、《风电场预可行性研究报告编制办法》、《风电场风能资源测量和评估技术规定》、《风电场气象观测及资料审核、订正技术规范》、《风电场风能资源测量和评估技术规定》等五项。这五项
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太阳能电站发电效率与太阳辐射强度、空气温度等随机性变化的气象要素密切相关,造成了电力输出的不连续性和不确定性.随着太阳能发电装机容量在电力系统中比例的增大,这些不确定性将会对电网的安全性、稳定性和高效率运行造成一定的影响.但在实际应用中,高品质的太阳辐射监测设备非常罕见.例如,为了精确测量太阳直接辐射(DNI,Direct Normal Irradiance),需要将直接辐射表安装到高精度双轴跟踪