贵州山区测风数据质量控制方法

李 霄，龙 俐，帅士章

(1.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002;2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

1 引言

随着国家能源结构的调整和风电技术的发展，贵州风电开发得到大力发展。如何准确把握贵州山区的风能资源状况，就需要在风能资源可利用区域设立测风塔进行现场测风，收集第一手资源对风能资源进行准确评估，贵州风能资源主要集中在1 600 m以上高山台地及山脊，气候复杂多变，严重影响观测资料的完整性和真实性，尤以冬季的凝冻天气影响最大。凝冻是贵州冬季出现的气温低于0℃、有过冷却降水或固体降水而发生结冰的一种灾害性天气现象。它的发生与贵州特定的地理位置、地形地貌和气候条件等密切有关。相关研究表明，贵州是我国凝冻灾害出现最多的地区之一。凝冻天气出现时会造成测风塔测风仪器出现故障，观测数据不能真实反映区域风况特征，处理不当可能导致区域资源状况错误评估和决策，因此对测风数据进行严格的质量控制，剔除无效数据，是开展风能资源评估的第一步，也是最重要的环节。

2 资料及来源

根据贵州省山区测风数据的气象特征，结合贵州多年风电场风能资源评估工作实践与相关国家标准、行业标准，气象部门制定了较完善的贵州风能资源评估测风数据质量控制方法。本文以凝冻最为严重的贵州西部两个拟建风电场实测数据为例，对贵州风能资源评估过程中测风数据质量控制方法进行介绍。

3 质量控制方法

风电场评估过程中所使用的测风数据质量控制方法有着规范的国家标准和行业标准，这些方法是全国范围使用的通用方法，带有一致性和普遍性。贵州由于其特殊的地理位置、地形地貌和气候条件，在冬季凝冻期间会对测风数据中有着特殊的影响，采用常规的质量控制方法无法将无效数据全部检测出来。“僵值”数据判别标准是目前贵州风能资源评估工作中采用的特有的质量控制方法，它能对凝冻期间的无效测风数据进行较为准确的检测和判断，保证测风数据的真实性和可靠性。

3.1 常规质量控制方法

3.1.1 趋势检验 趋势检验是根据原始测风数据各测量参数连续变化情况，判断其变化趋势是否合理。趋势检验的判别标准见表1。

以贵州某风电开发企业测风塔的测风数据为例说明数据趋势检验判别标准。从图1可以看出该测风塔在2010年2月4日14时30分—21时20分间的10 min观测数据连续300 min以上＜0.5 m/s，根据贵州山区风的变化特征，可以判定这个时段的风速测量仪器没有正常工作，造成了长时段测风数据不变。该时段数据应视为不合理数据，需将这段时间的数据作为无效数据处理。

表1 风电场测风数据趋势检验判别标准

图1 贵州某风电开发企业测风塔逐10 min测风数据

图2 贵州某风电开发企业测风塔逐小时测风数据

从图2可以看出该测风塔在2010年12月15日—17日、12月25日—27日、12月30日—1月1日风速、风向的逐时观测数据连续超过6 h没有出现变化。根据贵州山区风的变化特征，可以判定这个时段的风速测量仪器没有正常工作，造成了长时段测风数据结果不变。该时段数据应视为不合理数据，需将这段时间的数据作为无效数据处理。

图3 贵州某风电开发企业测风塔测风逐10 min湿度气象观测数据

从图3可以看出该测风塔2010年2月4日14—15时气压小时平均值变化大于1 kPa，气温小时平均值变化大于5℃。根据贵州气候的变化规律，可以判定这个时段的温度、气压测量仪器没有正常工作，造成了测量数据结果出现错误。该时段数据应视为不合理数据，需将这段时间的数据作为无效数据处理。

3.1.2 范围检验 范围检验是即判断观测数据取值是否在合理范围之内。风速、风向合理取值范围采用国际标准。范围检验的判别标准见表2。

表2 风电场测风数据范围检验判别标准

以贵州某风电开发企业测风塔的测风数据为例说明数据范围检验判别标准。

图4 贵州某风电开发企业测风塔温度、气压、观测数据

从图4可以看出该测风塔的气温、气压观测数据超出了正常的温度、气压的观测范围。根据贵州气候的变化规律，可以判定这个时段的温度、气压测量仪器没有正常工作，造成了测量数据结果出现错误。该时段数据应视为不合理数据，需将这段时间的数据作为无效数据处理。

3.1.3 关系检验 关系检验是针对不同高度之间风速或风向关系的合理性而设定的，是指检验各高度风速值或风向值的差值是否在给定的合理范围之内。考虑到贵州风电场均为山区风电场，风速风向变化特征明显不同于荒漠、平原、海岸线等平缓地形中的风电场。风速常出现负切变，风向变化跳动特征明显，在国家标准、气象行业标准的基础上，结合山地风速风向特征制定关系检验判别标准。见表3。

表3 风电场测风数据关系检验判别标准

以贵州某风电开发企业测风塔的测风数据为例说明数据关系检验判别标准。

图5 贵州某风电开发企业测风塔10 m、80 m高度逐小时测风数据

从图5可以看出该测风塔2010年2月5日—18日10 m与80 m高度间的小时平均风速差大于8 m/s、小时平均风向差大于45°，根据贵州山区风的变化特征以及风速随高度的变化规律，可以判定该测风塔80 m高度该时段的风速、风向测量仪器没有正常工作，造成了测量数据结果出现错误。该时段数据应视为不合理数据，需将这段时间的数据作为无效数据处理。

上述3种常规质量控制方法在实际使用中能够较好的检出无效数据，但由于贵州冬季凝冻天气对测风仪器的特殊影响，常规质量控制方法无法将无效数据全部检测出来，因此在贵州风能资源评估中不能仅仅采用常规质量控制方法来进行数据质量控制，需根据贵州冬季凝冻天气的特点采用“僵值”数据质量控制方法对测风数据进行质量控制。

3.2 “僵值”数据质量控制方法

凝冻是贵州是初冬或冬末春初时节见到的一种灾害性天气，由于贵州相对湿度较高，当环境温度≤1.0℃，相对湿度≥80%时极易出现凝冻。当凝冻出现时会将测风仪器逐渐冰冻，直至测风仪器无法正常观测，并出现“僵值”测风数据。

过去在处理“僵值”数据时仅将“僵值”数据本身进行无效处理，未考虑“僵值”数据前后的数据也应进行相应分析。由于凝冻过程是一个逐渐加重和逐渐减轻的过程，因此“僵值”数据不仅仅只是趋势检验中判别出来的“僵值”数据本身。“僵值”数据出现前后的观测数据由于测风仪器受凝冻覆冰的影响，会出现观测数据偏小的情况，此段数据也同样应该作为无效数据进行剔除。

根据贵州冬季凝冻导致风速观测数据长时间出现“僵值”的实况，结合贵州多年风电场风能分析工作实践，总结出来更为精细的、具有地方特色的风速观测数据质量控制指标和方法:引入气温、相对湿度、滑动平均风速做为“僵值”数据判别标准。该判别标准具有创新性和重要的应用价值。“僵值”数据判别标准。

“僵值”数据判别标准为:当观测到的气温小时值≤1.0℃、相对湿度小时值≥80%或出现微量降水时，如果出现风速小时数据连续6 h无变化或小于1 m/s，需要对风速小时数据向前(后)滑动24 h，前(后)24 h风速－小时风速 ≥1 m/s的第1个小时以后(前)的数据为受凝冻影响数据，要作为无效数据处理。

以贵州某风电开发企业测风塔的测风数据为例说明“僵值”数据判别标准。

图6 贵州某风电开发企业测风塔风速、风向观测数据

从图6可以看出该测风塔在2011年12月22日21时—12月26日21时风速逐时观测数据连续超过6 h没有出现变化，此时段经过趋势检验为无效数据。但通过“僵值”数据检验判别标准发现，该时段及前后部分时段温度观测数据≤1.0℃、相对湿度观测数据≥80%，风速观测仪器受凝冻覆冰的影响。其观测数据出现偏小的情况，前后观测时段的观测数据也应作为无效数据处理。根据“僵值”数据判别标准对22日21时前24 h数据和26日21时后24 h数据进行判断，可以看出21日09时以后和26日13时之前数据均受凝冻影响，未能正确测量真实风况，因此该两时段数据应视为不合理数据，需将这两时段的观测数据作为无效数据处理。

4 主要结论及讨论

①贵州山区冬季凝冻是拟建风电场测风塔资料完整率主要影响因素。

②由于贵州山区冬季凝冻对测风数据影响的多变性，常规质量控制方法无法剔除所有无效测风数据，质量控制方法的使用，是贵州风能资源评估工作的重点和难点。

③经实际工作检验，“僵值”数据质量控制方法在贵州山区较为实用。在“僵值”数据判别标准制定出来之前，对“僵值”数据的处理主要是依靠手工进行，这就造成了“僵值”数据质量控制的不客观。通过“僵值”数据判别标准的制定，将“僵值”数据处理方法标准化，避免了人为因素的影响，对风能资源评估使用的测风数据的真实性和可靠性提供了保证。

④对“僵值”数据的处理需结合凝冻天气程度及测风数据的实际情况进行确定，“僵值”数据质量控制方法还需在更多风电场资源评估，以及风电场运营中进一步检验和完善。

［1］GB/T 18710－2002.风电场风能资源评估方法［S］.北京:国家质量监督检验检疫总局.

［2］GB/T 18709－2002.风电场风能资源测量方法［S］.北京:国家质量监督检验检疫总局.

［3］QX/T74－2007.风电场气象观测及资料审核、订正技术规范［S］.北京:中国气象局.

［4］中国气象局.中国风能资源评估报告［M］.北京:气象出版社，2006.

［5］张家诚，林之光.中国气候［M］.上海:上海科学技术出版社，1985.

［6］朱勇，王学锋，范立张.云南省风能资源及其开发利用［M］.北京:气象出版社，2013.