GB/T37523—2019訂正技術規范國家市場監督管理總局中國國家標準化管理委員會GB/T37523—2019 1 1 1 14.1風電場資料 14.2參證站資料 14.3再分析資料 2 25.1數據格式審核 25.2完整性審核 25.3合理性審核 25.4一致性審核 35.5不合理數據處理 3 3 36.2用于插補的參照數據 36.3風速插補 36.4風向插補 4 4 47.1概述 47.2長年代參照資料的選定 47.3風速訂正 47.4氣溫、氣壓訂正 4附錄A(資料性附錄)數據一致性檢驗方法 5附錄B(資料性附錄)短期觀測數據插補方法 6附錄C(資料性附錄)代表年數據訂正方法 7參考文獻 8IⅢGB/T37523—2019本標準按照GB/T1.1—2009給出的規則起草。本標準由全國氣候與氣候變化標準化技術委員會風能太陽能氣候資源分技術委員會(SAC/TC540/SC2)歸口。本標準起草單位：中國氣象局公共氣象服務中心、中國電力科學研究院、新疆金風科技股份有限1GB/T37523—2019本標準適用于風能資源開發利用及相關風工程應用研究。2規范性引用文件下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文GB/T18709—2002風電場風能資源測量方法3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.13.2再分析資料reanalysisdata3.3風電場觀測數據分析加工后、其風能資源參數可代表風電場多年平均狀4資料要求2GB/T37523—2019b)具有代表性的連續20年以上的歷史觀測資料；c)具有與風電場顯著相關的同期觀測資料。c)有代表性的連續20年以上的逐月平均風速和風向頻率。a)范圍檢查，主要參數的合理范圍參考值見表1;b)相關性檢查，主要參數的合理相關性參考值見表2;c)趨勢檢查，主要參數的合理變化趨勢參考值見表3。注：各地氣候條件和風況變化很大，三個表中所列參數范圍供檢驗時參考，在數據超出范圍時可據當地風況特點加主要參數觀測值的合理范圍風速風向氣溫平均氣壓(海平面)3GB/T37523—2019表2主要參數的合理相關性參考值主要參數合理相關性50m以上間隔不超過20m的兩個高度層小時平均風速差值<2.0m/s10m～50m之間間隔不超過20m的兩個高度層小時平均風速差值<3.0m/s30m以上間隔不超過20m的兩個高度層有效風速(3m/s～25m/s)的風向差值<22.5°主要參數合理變化趨勢10min平均風速變化<20m/s1h平均溫度變化3h平均氣壓變化b)儀器更換或維修前后的觀測數據能否合并使用，應做一致性檢驗。檢驗方法參見附錄A;c)當主要參數出現突變或長時間不變時，應參照其他觀測層、鄰近測風塔或參證站判斷是否6短期觀測數據插補對不合理與缺測的數據均需進行數據插補。插補前的數據有效完整率應不低于70%。按如下順序選取用于插補的參照數據：b)與測風塔相關性較好(至少要通過0.05的顯著性水平檢驗)的其他觀測站數據；c)與測風塔相關性較好(至少要通過0.05的顯著性水平檢驗)的再分析資料。6.3風速插補兩個顯著相關數據集之間的數據插補，可用線性相關法推算插補風速(參見B.2)。4GB/T37523—2019兩個風向層風向吻合率(有效風速區間，風向偏差小于22.5°)在80%以上，可將參照點同期錄直接移植到測風塔。短期觀測數據不能代表風電場多年(20年以上)平均狀況時，則要采用長年代參照資料做代表年數據訂正。短期觀測數據至少有連續一年，數據有效完整率應不低于90%。按如下順序選取用于訂正的參照數據：a)采用參證站資料；b)與測風塔相關性較好(至少要通過0.05的顯著性水平檢驗)的再分析資料。訂正方法同7.3b)。5GB/T37523—2019取顯著水平α=0.05,查表得到ta。如果t<ta,則說明儀器更換或維修前后兩個樣本差異不明顯，6GB/T37523—2019(資料性附錄)短期觀測數據插補方法B.1廓線法風切變冪律如式(B.1)。V?——高度z2的風速，單位為米每秒(m/s);v?——高度z1的風速，單位為米每秒(m/s);α——風切變指數。風切變指數α用式(B.2)計算。…………(B.1)……(B.2)B.2線性相關法取觀測點A和觀測點B的有效數據進行相關分析，得到線性方程：y=ax+b…………(B.3)分別代表觀測點A和觀測點B的觀測值。將觀測點A某個時次的觀測值代入式(B.3),可計算觀測點B對應的值。B.3相關比值法觀測點A風速y與觀測點B風速x之間關系用式(B.4)表示：相關比值法宜用大風速樣本、按季節或風向進行分類訂正?！?B.4)7GB/T37523—2019(資料性附錄)將測風塔短期風速數據訂正為代表年風速數據的方法如下：a)作測風塔與對應年份的參證站各風向(16個風向)象限的風速相關曲線。某一風向象限內風速。取測風塔在該象限內的某一風速值(某一風速值在一個風向象限內一般有許多個，分別出一定與測風塔相對應),求其平均值作為橫坐標即可定出相關曲線的一個點。對測風塔在該象限內的其余每一個風速重復上述過程，就可作出這一象限內的風速相關曲線。對其余各象限重復上述過程，可獲得16個測風塔與參證站的風速相關曲線。值的代數差值(共有16個代數差值)。c)測風塔數據的各個風向象限內的每個風速都加上對應的風速代數差值，即可獲得訂正后的測C.2長序列平均法如果測風塔觀測時段較長(一般不少于3年),且參證站同時段的平均值與多年平均值接近，則該時段測風塔平均值可作為代表年值。C.3滑動平均取值法設測風塔有連續m(m>12)個月觀測數據，按照每連續12個月為一個年度，可以組成m-11個年度。參證站如果存在某個年度(與測風塔同時段)平均值與多年平均值接近，則測風塔該年度值可作為C.4抽樣取值平均法設測風塔有連續m(m>12)個月觀測數據，其中1月份有m?個。若參證站對應的m?個1月份數據中，存在某年1月份平均值接近多年1月份平均值，則取測風塔同年1月份平均值為代表年1月份平均值；若參證站多個1月份出現這樣的值，或多個1月份的平均值接近多年1月平均值，則取測風塔對應的多個值的平均值為代表年1月平均值。同樣方法得到其他月份的代表年月值。如能得到12個月8GB/T37523—2019[1]GB/T18710—2002風電場風能資[2]GB/T31724—2015風能資源術語[3]GB50009—2012建筑結構荷載規范[4]GB50057—2010建筑物防雷設計規范[6]QX/T118—2010地面氣象觀測資料質量控制[8]翁篤嗚等.小氣候和農田小氣候[M].北京：農業出版社，1981.[9]IEC61400-12-1Powerperformancemeasurements