风资源数据处理讲解

1、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.数据检验有效数据完整率=应测数目-缺测数目-无效数据数目应测数目X100%(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 w小时平均值w 40m/s风向0W小时平均值w 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/s50

2、m/10m高度小时平均风速差 值<4.0m/s50m/30m高度风向差值<22.5趋势检验1h平均风速变化<6m/m3很平均气压变化<1kpa1h平均温度变化<5 C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。有效数据完整率要达到90%。3 .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。4 .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

3、；个月同一钟点平均、全年同一钟点平均。（2）风功率密度1 n 3Dwp =不口。）5）2n 11DWp-平均风功率密度，W/rnn-在设定时段内的记录数P-空气密度，kg/m33vi 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。DWp中的P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1.025 kg/m3）RTP-空气密度，kg/m3P-年平均大气压力，PaR-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

4、频率画出风玫 现图。每日每时平均风速日期/时间1112131415161718192000.961.340.490.080.900.351.330.750.502.1911.531.220.090.161.460.601.430.380.401.4321.371.230.590.200.730.581.590.660.851.8031.641.340.370.091.241.211.510.150.611.2041.761.370.590.021.311.391.310.780.901.7851.841.431.030.131.280.471.220.261.361.6261.831.510.

5、940.211.090.701.450.481.471.2371.881.481.760.100.570.601.450.221.941.1782.071.401.550.150.700.711.040.791.361.7791.791.701.500.390.911.530.820.701.491.67102.121.571.160.731.401.270.790.991.531.44111.941.641.821.640.710.811.300.990.902.22122.111.431.780.930.921.072.220.651.181.34132.351.951.240.881.1

6、71.082.231.861.401.82141.871.871.341.111.090.912.261.501.322.50151.941.640.981.061.150.742.291.331.162.71161.671.511.090.360.860.642.071.290.532.18171.781.760.940.390.660.791.491.560.611.92181.281.540.160.010.111.231.110.940.241.15191.840.680.070.140.001.611.400.811.150.97201.800.780.220.670.001.540

7、.790.861.450.90211.610.470.101.240.001.170.670.371.230.64221.450.360.101.240.180.840.950.191.100.05231.410.720.070.710.431.241.370.290.610.15日期/风向11121314151617181920(N)5545511871610249608481278393(NNE)1611681412064102314668(NE)1181151010217352131851(ENE)10110086049475123854(E)7211810841713555441812

8、4(ESE)62479128519275433666108(SE)31294138179146212223023(SSE)9544832796318410(S)7401063559723(SSW)54277330314(SW)42123458207811(WSW)15130764143205(W)4256402052306(WNW)1292002833510833310(NW)48567559685351337165(NWN)000000000011号到20号风玫瑰图(s)(丽)/ (wm)(ssgJ1月11号风玫瑰图列11月13号风玫瑰图(N)1月14号风玫瑰图(s)1月17号风玫瑰图(N)

9、1月18号风玫瑰图(s)1月20号风玫瑰图口系列111日风速风功率曲线平均风速T平均风功率(A12日风速风功率曲线平均风速平均风功率508508508 z z L L Q0.135791113151719 2123时间/h13日风速风功率曲线平均风速平均风功率(S、)、墩区14日风速风功率曲线舞一率2.00 -1 4(s/m)、墩区15日风速风功率曲线平均风速平均风功率(S、)、墩区 2 110 0(、)、<亶16日风速风功率曲线17日风速风功率曲线平均风速平均风功率(S3、烟区18日风速风功率曲线19日风速风功率曲线：部捻20日风速风功率曲线一平均风速*平均风功率每日每时风功率密度日期

10、/时间11日12日13日14日15日16日17日18日19日20日0时1.222.223.224.225.226.227.228.229.2210.221时2.223.224.225.226.227.228.229.2210.2211.222时3.224.225.226.227.228.229.2210.2211.2212.223时4.225.226.227.228.229.2210.2211.2212.2213.224时5.226.227.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.225时6.227.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.2

11、215.226时7.228.229.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.227时8.229.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.228时9.2210.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.229时10.2211.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2210时11.2212.2213.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2211时12.2213.2214.2215.2216.2217.2218.221

12、9.2220.2221.2212时13.2214.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2213时14.2215.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2214时15.2216.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2215时16.2217.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2216时17.2218.2219.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2217时18.2219.2220.2221.

13、2222.2223.2224.2225.2226.2227.2218时19.2220.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2219时20.2221.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2220时21.2222.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2221时22.2223.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2231.2222时23.2224.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2231.2232.2223时

14、24.2225.2226.2227.2228.2229.2230.2231.2232.2233.22气压折线图时间(冬)性湿度时间气温时间五.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