直线插补计算过程_【计鹏视角】风速数据插补对发电量的影响

　　测风数据在插补时通常通过相关函数实现，相关函数一般采用线性方程函数，线性函数根据不同通道的风速相关性散点图来得到。

　　不同高度层的相关性散点图是成“带”状分布，相关系数越大，“带子”越细，如果相关系数为1，“带子”就变成一条直线。风速数据插补的过程，其实是部分数据由“带状”压缩为直线的过程，这无疑改变了该通道数据的频率分布。

　　资源分析师都知道，即便是在年平均风速相同的情况下，发电量的差异也是存在的，甚至相差200h以上。这主要是风速频率的分布差异导致。

　　下面对测风数据插补对发电量的影响进行了分析。为避免数据插补的误差，在选取数据时进行了挑选，选取原始测风数据无无效、缺测，不需要进行数据插补的数据。

　　该测风塔90m高度风速有效数据完整率为100%，然后分别删除2%、4%、6%、8%、10%、15%和20%的数据，再用80m风速数据插补计算发电量。插补后的数据发电量与原始数据发电量进行对比，结果如下：

　　选取了9个点位进行比较，从图中可以看出，插补量在2~10%的时候发电量误差极小且稳定，但超过10%之后，发电量误差增加，且变得不稳定。

本次选取的测风塔相关性较好，相关性系数R=0.997，属于相关性极好的情况。当相关性系数较差时，发电量的误差必然会更大。

作者：及天时

编辑：王富雷

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