风能资源数值模拟评估的分型方法研究北大核心CSCD

为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。     

金华市风能资源分析

为了分析金华市风能资源的丰匮及其分布状况，利用2017—2020年金华市8个国家地面气象观测站和169个区域自动气象站的逐小时风向风速资料，统计分析了平均风速、有效风速时数、有效风能密度等风资源评估参数。结果表明：按照风能资源区划标准，武义大莱站和义乌站的风能资源达到可利用区的标准，而其他站点则处在风能资源贫乏区，其中，大莱距地面10 m高度的年平均有效风能密度达107.5 W/m²，有效风速时数为5 481.0 h，年主导风向为WNW，义乌的有效风能密度则为51.5 W/m²，有效风速时数2 571.3 h，年主导风向为N；义乌平均风速的日变化幅度较大，不利于其风电在并网过程中的安全稳定。     

VAD反演风与探空资料的对比分析

本文利用中国15个相近的雷达站和探空站的观测资料,用统计学方法检验VAD方法反演的风相对于探空风的偏差。分别对风速、风向进行检验的结果表明:VAD方法反演的风向对于探空风的风向偏差较小(23.0%),风速偏差略大(51.6%),VAD风风速通常比探空风风速小(平均为-10.3%)。本文还对比了多站探空风和多站VAD风组成的风场,结果表明二者的风场基本一致。     

复杂地形低风速气象特征分析

利用13个地面站和1个100 m气象塔的全年实测资料分析湖南中北部丘陵地区中尺度范围的低风速气象特征。结果表明：（1）该区域低风速出现频率高,小于15 m/s的风速出现频率年均达416%;（2）低风速与地形情况密切相关,区域内西部山地的低风速出现频率明显高于东部平原地区;（3）低风速的出现具有日变化特点,典型出现时间段是夜间至次日上午;（4）低风速条件下10 min平均风向多出现大角度变化的情况,60°以上的风向变化频率可达20%～30%。（5）水平风向标准差在低风速情况下明显增大,但观测仪器性能会对小风结果产生影响。     

桦南地区风能资源数值模拟误差分析

本文使用中尺度数值模型MM5结合微尺度模型CALMET对黑龙江省桦南地区2009年6月-2010年5月进行风能资源数值模拟,并与测风塔实测风速进行误差对比分析。结果表明各高度模拟风速与实测风相关系数在0.47-0.64,除10 m高度外,年平均风速模拟值都略大于实测值,>10 m/s区间与实测风速频率基本相当,高度越高与实测风速越接近。风向模拟随高度增加趋于稳定,主导风向与实测风向也越接近,70 m高度主导风向与实测风主导风向相一致。模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟。     

NCEP/NCAR再分析资料在江西金华山风资源评估中的应用

利用NCEP/NCAR再分析资料对江西省金华山测风塔数据进行订正,计算平均风速、风速频率、风向频率、各方向风能、风功率密度及有效风能时数等各项风能参数。结果表明,风电场各个高度年平均风速为5.7—6.7 m/s,年平均风功率密度为214—366 W/m2,年有效风力时数百分率为76.3%—82.2%;风向和风能频率集中风向为SW—WSW风,有利于风机的布局和稳定运行,具备开发潜力。     

基于WRF-LES的崇礼复杂地形局地风场模拟研究

采用四重嵌套的WRF-LES,针对2022年北京冬奥会张家口崇礼赛区开展局地风场模拟试验,基于地面自动气象站和激光雷达观测资料,对一次晴空高压系统控制下的具有明显局地风环流特征的天气个例模拟结果进行检验评估。文中引入了STRM1 30 m地形数据、glc2015 27 m土地利用数据和CL‐DAS的土壤湿度数据用以提高模拟结果的准确性,并设计了敏感性试验来探讨不同资料对模拟结果的影响。结果表明：(1)WRF-LES能够呈现出复杂地形下局地风场的时空变化特征,各站风向绝对误差在10°～60°,风速绝对误差在0.5～2 m·s^-1。在山谷和山沟区域,模拟风场和观测风场都表现出明显的日变化特征,海拔较高站点的误差比海拔相对较低站点的误差更小。海拔较低站点在山谷风或上下坡风发展稳定时段风向误差较小,风向转换时段误差较大。(2)更新地形、土地利用以及CLDAS土壤湿度初始场对模拟结果都有一定程度改善。其中更新CLDAS土壤湿度初始场对风向和2 m气温的改善效果最为明显,风向绝对误差减小4.26°,2 m气温绝对误差减小0.84℃。更新土地利用对风速的改善效果最明显,风速绝对...     

茂名近海、近岸及陆地站点气象要素对比分析

基于广东省茂名近海海洋浮标站、近岸海上平台站以及陆地电白基准站1年的观测数据,对比分析了风速、风向、温度和湿度的变化特征。(1)三个站点全年的主导风向均呈双峰状,只是主导风向有差异,海洋浮标站和海上平台站以东北风为主,偏南风为辅;而电白基准站主要是东北风和东南风。三个站点的月平均风速最小值都是在8月;最大值海洋浮标站出现在1月,海上平台站为11月,而电白基准站为4月。(2)电白基准站和海上平台站温度年平均日变化呈现出“一谷一峰”型特征;海上浮标站早上有一个低谷,但是峰值不太明显。三个站点月平均温度都是上半年呈上升趋势,下半年呈下降趋势。海洋浮标站纬度更南,受到陆地影响最小,全年高温持续时间最长。(3)三个站点的湿度年平均日变化都是呈“一峰一谷”型,即早晚湿度高,中午到下午低。从日变化振幅上看,电白基准站最大,海上平台站次之,海洋浮标站最小。三个站点湿度月平均都是2—8月湿度较大,最低月份出现在东北季风盛行的11—12月。海洋浮标站出现高湿度的月份最长;海上平台站因为受到陆地的影响,在中午和下午会出现较明显的低值区域。(4)受下垫面的影响,三个站点的风速、温度和湿度的日较差全年平均值,最...     

连州风能资源的评估

利用区域气象站、气象观测站的测风资料和国家相关标准,计算分析连州市的各项风能资源参数,对连州市风能资源的时空变化进行评估,结果表明:2017年平均风速、风向与历年平均风速、风向基本一致,可认为2017年基本为平风年,可以反映连州地区长期的风的特征,具有可用性、代表性。连州市南部、东北部风能资源较丰富,80m高度平均风速达到3m/s以上,平均风功率密度为62.0~139.9W/m^2,有效风功率时数5761~5969h,占65.8%以上,有效风速频率高达64.8%,风能频率占71.8%以上,从长年代估计,雷达站和山塘附近区域的风能资源等级为1级,有利于开发低风速型风电场。西北部、东部的风能资源较为贫乏,平均风速小,风功率密度低,有效风功率时数少,风能开发价值低。     

巢湖流域典型站点的风场特征分析

研究巢湖流域流场特征对于认识该地区热量、水汽交换和水流运动规律具有重要意义。利用2006年合肥、肥东、巢湖、庐江站以及姥山岛自动气象站的风场资料,分析了巢湖流域典型站点的风速和风向变化特征。结果表明,陆面站点年平均风速为2.17m/s,湖面站点风速为2.41m/s。所有站点春夏季风速大于秋冬季,陆上风速具有明显的日变化,白天风速大于夜间,而湖面风速日变化较不显著。陆面站点风向季节变化明显,春夏季以偏南风为主,秋冬季以偏北风为主,春夏季的风向日变化特征较秋冬季明显,湖面站风向没有明显的季节变化。陆面站点不同程度地受到湖陆风的影响,距离湖面较近的站点受到的影响较大。湖面和陆面站点风向差距平与气温差距平的日变化保持一致,表明湖陆温差是影响巢湖流域湖陆风的关键因子。     

CAWS型自动站与人工观测风速记录的对比分析

利用平凉气象观测站2003年1~12月人工站和自动站平行观测的风速、风向资料,统计比较了2003年1~12月人工站与自动站风速观测值和极值,结果表明:受观测仪器系统偏差和观测取值时间差异的影响,人工站比自动站的日平均风速偏小0.4 m/s。风向完全相符的接近40%,2个以上方位的不相符率4%。     

不同天气条件下微波辐射计和风廓线雷达探测数据误差特征分析

为探讨微波辐射计和风廓线雷达探测数据的准确性和可用性,利用天津全运会期间获取的GPS探空资料,分析不同天气条件下微波辐射计探测温湿度、风廓线雷达测风的误差特征。结果表明：晴天、云天和雨天条件下,微波辐射计反演低空温度廓线效果均较好,反演高空温度廓线误差较大,云天条件下,反演的整层温度廓线与探空实测值相关性最优;3种天气条件下,微波辐射计反演相对湿度廓线的误差均较大,与探空实测值的相关性也较差;晴天和云天条件下,风廓线雷达探测风向、风速的误差均较小,雨天风廓线雷达测风效果较差;晴天和云天条件下1750 m以上,雨天3000 m以上,风廓线雷达探测风速数据与探空实测值相关性较好,低空探测风速与探空相关性较差;3500 m以下,3种天气条件下风廓线雷达探测风向与探空实测值相关性较差,3500 m以上相关性较好,数值在0.6—1.0之间波动变化。     

冬奥会复杂山地百米尺度10m风速预报的机器学习订正对比试验

本文以传统机器学习算法XGBoost和深度学习算法CU-Net为基础,针对北京快速更新无缝隙融合与集成预报系统（RISE系统）预报的北京冬奥会延庆及张家口赛区100米分辨率的冬季近地面10 m风速数据,进行每日逐小时起报的未来逐6小时间隔的冬奥高山站点及其周边地区风速预报偏差订正方法研究和对比分析。对于站点订正,首先将RISE系统预测的10 m风速插值到对应的自动气象站站点,然后根据风速等级表归类,针对每个分类单独构建XGBoost模型,每个区间模型合并后形成L-XGBoost,使用均方根误差和预报准确率作为评分标准,结果表明风速归类的L-XGBoost算法订正效果比不归类的原始XGBoost模型有一定提升,说明在传统机器学习中加入归类方法有助于改善复杂山地站点风速预报技巧。对于站点及其周边地区风速订正,本文在CUNet模型基础上,通过引入不同深度的CU-Net子网络,构建了新的算法模型CU-Net++,并考虑了预报日变化误差和复杂地形对10 m风速的影响,以自动气象站为中心构建空间小区域样本数据,对RISE系统风速预报偏差进行订正。试验结果表明,CU-Net和CU-Net++均可以充...     

风向的统计方法研究

在核安全分析和环境影响评价中,必须使用到的是小时气象数据。对自动气象站小时风向的计算方法和小时数据如何统计,地面气象规范中和核安全导则中还没有定论,因此本文对小时风向统计方法展开讨论。目前小时风向值的计算方法有算术平均法、滑动平均法、矢量平均法和频率最高法,针对算术平均法和滑动平均法对经过0°的风向统计容易出现误差,本文提出对此的修正方法并对4种计算方法进行了比较。结果表明：文中过零风向修正方法简便准确,小时数据统计方法为正点前10min数据时,修正算术平均法更可靠,但该方法对风速为零时的判断容易出现误差,因此在小风、静风频率高的地方推荐矢量平均法。关于小时数据的划分方法,美国核管会RG1.23与我国核安全导则及地面气象规范中的规定不同,因此文中利用实测资料对不同小时数据统计方法所得结果比较,分析表明,取整点前或其他时段的10min和15min的数据进行平均的风向相关矩阵一致性为97.87%;取4个15min平均值的平均或6个10min数据平均值的平均作为小时值的风向相关矩阵一致性为99.96%,这两种统计方法与取10min和15min的一致性为86.00%,相对较差;取60min时段的平均值作为小时值则与其余方法一致性最差。     

瓦房店地区风能资源分析

风能作为无污染可再生能源有着巨大的发展潜力。为较准确地掌握瓦房店地区的风能资源分布情况,利用1971--2007年瓦房店地区及周边共9个测风点的测风资料对风能资源评估参数进行了计算和分析。结果表明：瓦房店沿海地区风能资源丰富,风能自西部沿海地区向东部内陆地区呈由多到少降阶梯形的分布趋势。瓦房店地区月平均风速在春季和秋末冬初形成2个波峰,离海岸越近的站点秋末冬初的波峰越明显,而离海岸越远的站点秋末冬初的波峰越弱。瓦房店地区从西部沿海经中部到东部内陆优势风向呈近似逆时针方向的转动。     

瓦房店地区风能资源分析

风能作为无污染可再生能源有着巨大的发展潜力。为较准确地掌握瓦房店地区的风能资源分布情况,利用1971—2007年瓦房店地区及周边共9个测风点的测风资料对风能资源评估参数进行了计算和分析。结果表明:瓦房店沿海地区风能资源丰富,风能自西部沿海地区向东部内陆地区呈由多到少降阶梯形的分布趋势。瓦房店地区月平均风速在春季和秋末冬初形成2个波峰,离海岸越近的站点秋末冬初的波峰越明显,而离海岸越远的站点秋末冬初的波峰越弱。瓦房店地区从西部沿海经中部到东部内陆优势风向呈近似逆时针方向的转动。     

山东省沿海冬春季海陆大风对比分析

利用山东省划分的沿海12个海区代表站和部分海岛站资料,6艘渤海和黄海救助船资料,验证了2010年11月以来冬春季海区大风过程(≥6级)中,烟台北部沿海和威海南部沿海站大风资料的可用性,并对渤海湾、渤海中部海区、黄海北部海区和山东沿海大风进行了对比分析,得到以下结论:(1)渤海湾海区,滨州北部和东营北部沿海站均比海面风速偏小。(2)渤海中部海区,当天气系统为低槽冷锋时,东营东部、潍坊北部、烟台北部和烟台西部沿海站均比海面风速偏小。(3)黄海北部海区,在统计时段内,成山头站非常接近海面风速,其次是长岛县大黑山比海面风速小3 m·s-1左右。     

基于风廓线雷达的湖北梅雨期暴雨中小尺度特征

针对2016年湖北梅雨期3次(“6·19”、“7·5”和“7·19”)暴雨过程,首先对比了汉口站探空数据与汉口、咸宁两个风廓线雷达站水平风速、风向,发现“6·19”和“7·5”过程汉口风廓线雷达站3 km以下水平风速和探空数据较为接近,而3次过程中咸宁风廓线雷达站8 km以下水平风向、风速和汉口站探空数据基本吻合。在此基础上利用风廓线雷达资料并结合常规、加密自动气象站资料,对3次过程中水平风场、平均垂直速度及其变率、水平风速垂直切变、大气折射率结构常数(C_(n)^(2))等进行分析。结果表明:(1)降水开始前西南风速明显增大,中层干冷空气入侵和地面冷池形成的中尺度偏东气流是“6·19”过程50站出现大于等于17.2 m·s^(-1)大风的主要原因,“7·5”和“7·19”过程西南急流长时间维持及1 km以下的偏东气流则是短时强降水持续时间较长的诱因;(2)梅雨期暴雨期间风廓线雷达观测的水平风速垂直切变、平均垂直速度及其变率随高度变化较小,较强上升运动区域主要集中在4 km高度以下;(3)C_(n)^(2)显示强降水发生前大气水汽含量有一增加过程,且整层水汽含量深厚,C_(n)^(2)大值区的消失对应降水结束。     

延庆-张家口地区复杂地形冬季山谷风特征分析

基于2016年12月—2017年2月和2017年12月—2018年2月两年冬季的近地面自动气象站逐时观测数据以及张家口探空数据分析延庆-张家口一带（包括张家口崇礼、赤城、海坨、小五台山区,延怀、怀涿、洋河、蔚县盆地以及北京延庆、昌平、怀柔部分平原地区）复杂地形的风场精细化时、空分布特征,揭示不同复杂地形下局地风场的时、空变化规律,加深对复杂地形动力、热力作用对近地面风场影响的认识,为冬季山区风场预报以及复杂地形数值模式改进提供参考。结果表明:晴朗小风天风持续性作为矢量平均风速和标量平均风速的比值,可以作为研究风场变化规律的重要参数。根据风持续性的日变化特征,可以将研究区域内所有站点分为10种类型,分别代表不同局地地形特征的影响,风持续与风向变化的相关也很强。研究区域主要有3种类型的地形风:斜坡风、峡谷风以及较大尺度的山区平原风。不同地形特征下的风场、风持续性存在明显不同的日变化特征,山风和谷风相互转化的时间也不同,山区最早,盆地次之,平原区最晚;山风时段持续时间较谷风时段长,风速小;晴朗小风天实测风反映了实际风场的特征,而排除环境背景风场,弱化地形动力作用后整个冬季的局地风作为理论山谷风,更能反映热力作用下的山谷风特征。      

自动站风能参数的短序列订正方法及其应用研究

利用江苏省2005年自动站与基本气象站测风资料, 以及基本站1971—2000年测风资料, 探讨了风速及风功率密度的短序列订正方法, 并将各自动站数据分别订正到3个代表年。结果表明:应用该订正方法订正年平均风速, 其平均误差百分率为3.38%;用基本站作为假设自动站对其作平均气候状况下的订正, 再与自身观测值比较, 得到年平均风速订正的平均误差百分率为7.13%, 风功率密度订正的平均误差百分率为13.26%, 最大误差百分率为21.98%, 最小误差百分率为4.46%, 订正效果较为理想。