2025北京国际风能大会暨展览会(CWP2025)：后评估视角下的高质量测风

后评估视角下的高质量测风2025CWP·中国北京可持续更美好DRIVINGOUR

RENEWABLE

FUTURE02

测风失真引发的电量偏差黑洞03

价值守护者：

驭风技术全周期实践01

风电开发的隐形基石——测风后评估视角下的高质量测风土地权属土地权属多元，

多部门协调难

、审批周期长

。权属复杂市场电价分散式风电采用机制电价+市场化交易，

投资收益不确定性剧增

。波动加剧政策执行地方招商政策捆绑产业，

开发主体单一

、竞争不足

。政策模糊资源评估场景复杂，

无测风或测风质量差，资源评估失真

。测风不足环保约束需避让鸟类迁徙通道

、生态敏感区，

噪声敏感区

。环保严苛经济收益低风速资源收益低，

LCOE高

、回收期长，

投资回报难达预期

。零和生命线电网接入农村电网容量弱

、结构老旧，

接入成本高

、审批流程长

。接入受限乡村风电开发难点收益偏差（

等效小时）5000450040003500300025002000150010005000

实际发电量

实际发电量（加限电）0500

1000

15002000

2500300035004000

评估发电量（等效小时）设计平均符合度101.4%设计等效满发小时数：前期测风数据订正至运行年后重新仿真计算的结果，采用设计阶段折减实际等效满发小时数：风电场运行年实际发电等效小时数，包含限电损失部分设计等效满发小时数2420实际等效满发小时数2455实际电量统计分析实际运行整体统计数据实际发

电量实际折减统计分析——测风不是选配，

是生死线！全部机位折减

复杂地形折减

平坦地形折减

丘陵地形折减

一般山地地形折减

测风塔位置折减1.601.401.201.000.800.600.400.200.000.005.0010.000.005.0010.00.005.0010.00.005.0010.00.005.0010.00.005.0010.00风速风速风速风速风速风速均值

0.81

0.850.750.850.840.84

真实折减=实际发电量（加限电）

/运行年理论评估发电量

复杂山地风电场平均值无明显偏低，

但较为分散，

其不确定性较高

平坦地形整体折减明显偏低

、偏差较大，

与传统认知相左

测风塔位置处折减相对集中，

但仍然存在波动2023年1月-2023年12月运行数据运行年份平均风速实发（含限电）前期评估订正到运行年实际/设计(m/s)小时数（

h

）发电小时数(h)发电小时数2023.1.1-2023.12.315.232089.712103.5999.34%.....

精准评估：

准确判断项目风参特性，

实际运行与前期设计的发电量符合度为99.34%

。

运行情况优异：

全场平均时间可利用率99.83%，（含限电）

能量可利用率99.01%

。好的风电场是设计出来的全场统计指标96.04%35003000250020001500100050002.97%

000%025%

0

10%

0

13%

0

51%100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%0

5

10

1520理论曲线实际曲线限负荷损失

占比自降容损失

占比启动损失

占比停机损失

占比能量可利用率维护损失

占比待机损失

占比风机状态占比后评估视角下的高质量测风01

风电开发的隐形基石——测风02

测风失真引发的电量偏差黑洞03

价值守护者：

驭风技术全周期实践1

、低估平原村镇对测风影响测风塔周边机位实发与设计电量接近，评估精度高。测风塔距离村庄较近，

东

、西部机位距离村庄远

。受村庄影响

，远离村庄机位电量低估200-240h，风速低估0.3m/s左右。

大范围村镇会对风参产生较大影响

。ESA10

m粗糙度更符合当地地形地貌分布情况，评估偏差略小。

不同粗糙度源及设置调整无法有效提升村镇带来的仿真偏差

。ESA10m_2020定向粗糙度示意图

LC100m_2019定向粗糙度示意图5526#（

2017.4.1-2018.3.31

）：近海：

风速6.21m/s@

120m，

风切变0.3375494#（

2017.4.1-2018.3.31

）：远海：

风速5.88m/s@

120m，

风切变0.383若前期评估仅一座测风塔，

软件难以模拟出风风参随离岸距离的梯度变化，

全场结果将偏差较大，各机位偏差加剧

。2

、忽视距沿海远近对风参的影响34km18km3

、距湖远近对切变误判影响塔架高度选择测风塔位于湖边，

部分机位远离湖边

。测风塔处风速偏高

、风切变较低，

远离湖边机位趋势相反

。项目一期测风代表性有限选择了传统塔架，

二期充分测风选择高塔架

。4

、复杂山地测风代表性不足引起的偏差《

NB∕T31147-2018风电场工程风能资源测量与评估技术规范》复杂地形风电场风能资源测量方案应符合：测风塔的有效控制区域半径不宜超过2km，

测风塔与预装风电机组的海拔高差不宜大于50m，

拟开发区域及周边3km范围内测风塔数量不应少于2座

。测风塔位于背风次山梁，

机位与测风塔海拔落差-50~254m

。商业软件对复杂地形风参推算精度存在局限

。测风塔编号海拔(m)高度(m)测风时长140m风速(m/s)风切变LIDAR#（

3km

）8824016个月5.530.3062017#（

12km）551403个月6.150.253峡谷入口加速增，

山侧阻滞渐减弱

。宽谷风速趋平缓，

风向随谷向偏转

。5

、峡口加速与山侧阻滞带来的差异第一次第二次第三次使用测风塔2020#2020#2020#测风高度150150150海拔高度555测风开始2020-11-92020-11-92020-11-10测风结束2021-1-292021-6-12021-11-4数据完整率(%)2255.798.46参考年开始2020-2-12020-6-12020-11-10参考年结束2021-1-312021-5-312021-11-4插补前测风塔参考年实测风速(m/s)6.03@150m5.96@150m5.48@150m插补数据源ERA5ERA5/代表年平风年平风年平风年插补后完整年实测风速(m/s)6.23@150m5.66@150m5.40@140m代表年风速(m/s)6.17@140m5.55@140m5.40@140m空气密度(kg/m3)1.2211.2591.228主风向NW@

150mNW@

150mNW@

150m湍流强度(15m/s)0.131@

150m0.140@150m0.134@

150m切变0.3260.2980.309等效小时数(h)287724632377根据实际发电情况推算项目等效小时数为2429h，

满年数据评估符合度102.2%

。测风3个月与满年处理风速偏差0.77m/s，评估小时数与实际电量偏差448h

。测风7个月与满年处理风速偏差0.15m/s，评估小时数与实际电量偏差34h

。6

、测风时长不足带来颠覆性偏差后评估视角下的高质量测风01

风电开发的隐形基石——测风02

测风失真引发的电量偏差黑洞03

价值守护者：

驭风技术全周期实践中尺度图谱来源误差范围±1m/s点位数及占比误差范围±0.5m/s点位数及占比误差范围±0.4m/点位数及占比误差范围±0.3m/s点位数及占比误差范围±0.2m/s点位数及占比A138847556340.79760.48550.43350.32370.1965B116685642290.67050.3930.32360.24270.1676C69241511100.39880.13870.08670.06360.0578GW1561119474530.90170.64160.54330.42770.3063

某风电场规划阶段依据中尺度数据进行可行性判断，设计阶段测风塔实测风速降低0.73m/s（5.52→4.79），发电量相差518h，全投资IRR相差6.8%，项目规划容量缩减47%

（300→

160MW）

。观测数据优先级远高于中尺度数据

。

通过173个满年测风塔数据，对比验证，金风Freemeso精度更高

。采用高精准度中尺度数据平台作为辅助参考

。风资源观测大数据平台规划阶段——观测大数据平台+宏观选址规划平台New

Freemeso平台传统测风杆塔精度高风参完整测风周期长安装时间久不易挪动一塔多用可转化为风功率预测短期雷达测风虚拟测风技术时间短短期测量（3个月）点位灵活安装方便快捷中尺度仿真计算多轮优化多模式集合精细化地形输入物理模型本地优化成本低无需征地立塔等安装流程完整年测风数据风速

、风向

、温度精度提升数智化测风方案设计测风方案设计工具平台3D代表性展示

2D代表性展示中尺度数据测风塔雷达+GoldWRF数据精度≈0.6m/s-0.2m/s生产周期1天1年3个月生产方式直接提取观测观测+仿真优化测风高度50m或100m10m-185m40m-300m测风阶段——组合测风（测风塔+雷达+GoldWRF虚拟测风技术）测风塔时间长度丘陵(风速误差）m/s平原(风速误差）m/s山地(风速误差）m/s1

month0.2150.2300.2522

month0.1630.1950.1933

month0.1320.1720.1524

month0.1060.1450.1245

month0.0900.1240.1016

month0.0770.1040.0857

month0.0650.0860.0708

month0.0530.0690.0589

month0.0420.0530.04610

month0.0320.0370.03311

month0.0180.0200.019对比1month3month6month9month12month15monthBSR0.2120.1320.0670.0440.0320.029MTS0.2070.1360.1110.0690.0240.040SS0.1960.1210.0590.0460.0330.032TLS0.2050.1240.0600.0500.0350.033VR0.2130.1310.0680.0500.0350.034WBL0.2260.1390.0720.0490.0340.035LLS0.1830.1070.0700.0460.0380.032

测风时间越长风速误差越小，复杂山地项目仅1个月测风数据

，带来的平均风速误差接近0.3m/s

，离散误差更大

。

通过2000多个测风塔滑动平均对比，七种插补方法中，最优算法可将6个月测风风速平均误差控制到0.1m/s。评估阶段——精细化数据分析（弥补测风时长不足）BSRMTSSSTLSVRWBLLLS0.25000.20000.15000.10000.05001month3month6month9month12month15month风速不确定度与时长变化关系相对标准差-不同高度差不同外推方法的偏差绝对值7.00%6.00%5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%Calculate

ineach

time

step

20m高度差

2.54%40m高度差

4.20%

60m高度差

6.07%

20m高度差

40m高度差

60m高度差70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%

偏差2%以内样本数量

偏差2%-3%以内样本数量

偏差3%-4%以内样本数量

偏差4%-5%以内样本数量逐年外推VS逐月外推VS逐时外推20m高度差各方法最优为按月切变外推，40m高度差各方法最优为固定常数外推，60m高度差各方法最优为固定常数外推。高层切变外推VS整体切变外推以轮毂高度为基准，分析采用不同自上向下多层数据切变拟合情况来看，偏采用3评估阶段——精细化数据分析（弥补测风高度不足）差平均值最低的是采用仅轮毂2层，层次之；从中位数来看，采用2层-3层数据偏差相较小，约2%。Specify

bydirectionSpecify

by

monthaSpecify

by

direction

sector-16扇区

nd

hourofday

sectorand

month1.06%1.09%

1.08%1.92%

2.02%1.96%4.01%4.18%4.05%

偏差2%以内样本数量偏差2%-3%以内样本数量偏差3%-4%以内样本数量偏差4%-5%以内样本数量Specify

by

hourof

day1