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基于大数据分析的风电场建设评估方法
作者：张克功 杜吉梁 来源：《科技风》2017年第13期
摘要：我国幅员辽阔，在东北、西北、华北地区都有较为丰富的风能资源。评估一个地区风能资源状况的主要指标是风功率密度。通过对当地风功率密度的大数据分析，可以为风电场建设提供有效的理论依据和数据支撑。 关键词：大数据；风能；风功率；风电场 1 风的形成及影响风能资源的因素
风的形成主要有大气环流、季风环流、局地环流等形式，我国内陆地区主要风能资源是由大气环流形成的。
影响一个地区风能资源状况的因素主要有风功率密度（含风速、风速分布和空气密度的影响）、风向频率及风能密度方向分布、风速日变化和年变化、超高风速、地形、温度、湍流等，其中风功率密度是评估一个地区风能资源状况的主要指标，指的是与风向垂直的单位面积中风所具有的功率，数值取自风机监控系统采集的给定时间周期内的平均值[1]。 公式（1）为风功率密度计算方法： DWP=1[]2ρv3（1）
其中ρ为空气密度标准状态下的值为12928kg/m3，v为风速，单位为m/s。 2 我国风能资源的特点
我国最大风能地区在东南沿海及其岛屿，但风能由沿海向内陆方向衰减过快，可供部署风力发电场的空间有限。内蒙古和甘肃北部是冷空气南下进入我国的必经之路，常年受西风带控制，是我国次大风能资源地区，其特点是风能分布范围广、年有效风力占比高、风速衰减梯度小，适合建设风力发电场[1，2]。 3 我国某地风能数据分析
本文获取了某风电场年实测风速数据如表1所示，表中数据为全年每15分钟的实测风速和风功率数据，数据记录共35040条。通过大数据分析，对该风电场的风能资源进行评估。 通过统计分析，计算该风电场全年平均风速v。
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v=1[]35040∑35040i=1vi=567m/s（2）
该发电场风力发电机切入风速为3m/s，切出风速为25m/s。统计发现该风电场全年实测最大风速为21m/s，因此，该风电场全年实际有效风速范围为3m/sv21m/s。发电机发电量与风速关系曲线图如图1所示。
以每小时的四次风速采样值的平均值作为时平均风速，统计全年可供风力发电的时平均风速（3m/sv21m/s）的总时长为7426h，占比达84.8%。时平均风速统计如图2所示。 以同样的方法计算风电场12个月的月平均风速统计如表2所示，由表中数据可知，当地冬季风速较大，夏季风速较小，最低月平均风速为4.64m/s。
风电场月平均风速与平均输出功率折线图如图3所示，可看出该风电场夏季输出功率较低。
该风电场年平均风功率密度DWP计算如下：
DWP=1[]35040∑35040i=11[]2ρv31=16322W/m2（3v25）（3） 计算单台发电机叶片扫掠面积S：
S=πr2=441786m2（r=37.5m，为发电机叶片长度）（4） 得出该风电场单台风力发电机的年平均有效风功率Pa为： Pa=SDWP=721kW（5） 4 风能资源等级划分
我国风能资源等级划分标准如表3所示[3]。 5 风电场风能资源评估
综合上述计算分析，该风电场年平均风速为567m/s，年有效风速时长为7426h，年平均风功率密度为16322W/m2。依据表3我国风能资源等级划分标准，该地区属于风能资源次丰富区，有较为丰富的风力资源，综合考虑发展风力发电的地形、温度、湍流等条件，选择适合的风力发电机型号，可以建设风力发电场并较好地利用风能资源。 参考文献：
[1]谢建民，邱毓昌，张治源.风力发电机优化选型与云南省风力发电场规划研究[J].电力建设，2001，5
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[2]葛江北，周明，李庚银.大型风电场建模综述[J].电力系统保护与控制，2013，17。 [3]张显双.风能的利用[M].物理世界，人民教育出版社，2004.
作者简介：张克功（1984），男，甘肃会宁人，讲师，硕士；杜吉梁（1982），男，甘肃山丹人，副教授，硕士。