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如何合理的判断測風塔数据?

作者:万盛鼎峰避雷塔/測風塔公司 添加时间:2019-06-29 09:38:29 点击量:

       在实际风电工程中,測風塔数据质量难以保证,尤其是那些地处高海拔山地的风电场,受冰冻及其他因素影响,测风设备会出现故障或者停测现象,导致测风数据存在大量缺测及不合理的数据。在进行风能资源评估时,根据《风电场风能资源评估方法》(GBT18709-2002)的要求,測風塔实测数据有效完整率应达到 90%以上,因此须要对測風塔不合理数据及缺测数据进行替换插补。如果插补完整后的测风数据与实际情况存在较大误差,会严重影响风能资源评估的结果,并且导致风电场投产运行后的经济效益与预期存在较大偏差,因此对測風塔测风数据的插补应给予足够的重视。


大型測風塔
       如何合理的判断測風塔数据?
       本文使用的测风资料取自南方某山地风电场的一座測風塔,測風塔编号为1#。1#測風塔测风时段为2012年10月1日~2016年1月4日,測風塔在10m、30m、50m、70m高度分别安装风速传感器一个,80m高度处安装风速传感器两个,在10m、80m分别安装风向传感器一个,10m高度安装气温传感器一个,7m高度安装气压传感器一个。测风设备为美国NRG公司Symphonie型测风仪。由于测风数据缺测时段较多,通过逐月滑动法选取了完整率较高的2014.12.1 00:00~2015.11.30 23:00(完整率为80%)这一时段的测风数据进行分析。该时段不合理数据的主要出现在12~次年3月份,主要原因是该时段风场区域温度较低,测风传感器覆冰。測風塔10m高度处盛行风向为S,80m高度处盛行风向为N。

安装測風塔
       选取測風塔10m高度风速与附近气象站观测风速、測風塔80m高度风速与80m高度的3TIER风速数据进行分析。1#測風塔与附近气象站同期的观测风速全扇区相关系数为0.3181,16扇区相关性中有10个扇区的相关系数大于0.6,;1#測風塔与3TIER风速数据全扇区相关关系系数为0.4759,16扇区相关关系中有11个扇区的相关关系大于0.6,从全扇区相关关系和16扇区相关关系来看,1#測風塔与3TIER风速数据的相关关系较好,与其附近气象站的相关性稍微较差。进一步从各扇区,尤其是主风向扇区对比分析来看,1#測風塔与3TIER风速数据的相关关系比与附近气象站同期观测风速数据相关关系好。

測風塔
       在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候,个案剔除法就遇到了困难,因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题,研究者尝试了各种各样的办法。測風塔其中的一個方法是均值替換法(mean 
imputation)。我們將變量的屬性分爲數值型和非數值型來分別進行處理。如果缺失值是數值型的,就根據該變量在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的變量值;如果缺失值是非數值型的,就根據統計學中的衆數原理,用該變量在其他所有對象的取值次數最多的值來補齊該缺失的變量值。但這種方法會産生有偏估計,所以並不被推崇。均值替換法也是一種簡便、快速的缺失數據處理方法。使用均值替換法插補缺失數據,對該變量的均值估計不會産生影響。但這種方法是建立在完全隨機缺失(MCAR)的假設之上的,而且會造成變量的方差和標准差變小。

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