随着风电竞价上网与平价上网时代来临,低风速与分布式风电的快速发展,精细化的风资源评估结果对风电项目开发的影响日益彰显,准确的风资源评估可有效规避投资风险,提高资源评估可靠性。而风资源精细化评估中如何准确描述多环节不确定性至关重要。因此,本文围绕风资源评估中几个重要环节,开展风资源评估的不确定性方法研究,主要工作和结论如下:(1)分析了测风塔各高度间平均风切变指数、湍流强度、大气稳定度的日变化情况,得出三者日变化规律;并在此基础上,依据莫宁—奥布霍洛夫长度(M-O长度)分别建立不同大气稳定度下风切变指数和湍流强度的非参数二维概率密度函数,并基于各密度函数的极大值实现风速垂直外推。算例结果结果表明:与采用年平均风切变指数外推方法相比,所提模型可得到更为准确的风速垂直外推结果。以MAE为评价指标时,精度可提高0.0083。(2)为整合现有各评价指标,提出了简化综合评价指标以选取最优风速频率分布模型——对数正态分布模型,并得到各月模型分布参数;其次,建立经验模态分解(EMD)和独立成分分析(ICA)组合分解模型对各风速频率分布模型参数进行预处理,而后采用向量误差修正模型预测未来各月模型参数。算例结果表明:与直接预测和只采用EMD方法预处理相比,所提EMD和ICA组合分解预测方法可有效提高预测精度。以MAE为评价指标,形状参数精度可分别提高0.0575 和 0.0238。(3)基于第二章测风塔垂直风速外推结果与同期中尺度数据,提出了可消除模型误差项方差异性的线性订正模型;在此基础上,建立考虑订正模型参数拟合不确定性的频率分布模型,并结合第三章风速频率分布模型参数分解预测结果,基于蒙特卡洛提出可同时实现未来各时刻风速与订正模型参数的抽样方法,得到未来风速年频率分布的不确定性区间。算例结果表明:所提方法可实现对长期风资源不确定性评估结果的准确描述,且所得结果可有效包络未来实际风频分布。