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摘要: 本文对新欧洲风图集 (NEWA) 和挪威后报档案 (NORA3) 两个广泛应用的风资源数据库进行了深入分析，并将其预测结果与挪威特定地点的现场实测风速数据进行了比较。通过对不同高度、不同时间尺度上的数据进行对比，评估了这两个数据库在预测风速及风能资源方面的准确性、适用性和局限性，并探讨了影响其精度差异的因素。最终，本文旨在为风能资源评估提供参考，并为未来风能项目选址提供科学依据。
关键词: 新欧洲风图集 (NEWA)，挪威后报档案 (NORA3)，现场测量，风速，风能资源，精度评估
引言: 风能作为一种清洁可再生能源，其开发利用日益受到重视。准确评估风能资源是风电项目开发的关键步骤。目前，广泛应用于风能资源评估的数据库主要包括基于再分析数据的全球或区域风图集，例如NEWA和NORA3。然而，这些数据库的精度受限于再分析数据的空间分辨率和时间分辨率，以及再分析方法本身的局限性。因此，将数据库预测结果与高精度现场测量数据进行比较，对于评估数据库的可靠性至关重要。本文选取挪威特定地区作为研究区域，利用长期现场实测风速数据，对NEWA和NORA3数据库的精度进行评估，并分析其适用性和局限性。
数据与方法:
本文选取位于挪威[具体地区名称]的[具体地点名称]风电场作为研究对象，该风电场拥有长期稳定的[具体时间长度]的现场实测风速数据，数据采样频率为[具体采样频率]。这些数据经过严格的质量控制，确保了数据的可靠性。
NEWA数据库提供了欧洲地区高分辨率的风速数据，其空间分辨率为[具体空间分辨率]，时间分辨率为[具体时间分辨率]。NORA3数据库则侧重于挪威地区，提供了更精细的空间和时间分辨率的数据，其空间分辨率为[具体空间分辨率]，时间分辨率为[具体时间分辨率]。
本研究采用以下方法对数据库预测结果与现场测量数据进行比较：
-
统计分析: 计算NEWA和NORA3数据库预测风速与现场测量风速之间的平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 和相关系数 (R)。这些指标能够定量地评估数据库的预测精度。
-
时间序列分析: 通过绘制NEWA、NORA3和现场测量的风速时间序列曲线图，直观地比较三者之间的差异，分析数据库在不同时间尺度上的预测精度。
-
高度剖面分析: 分析不同高度上NEWA、NORA3和现场测量的风速差异，评估数据库在不同高度上的适用性。
-
风能密度计算: 基于NEWA、NORA3和现场测量的风速数据，计算风能密度，并比较其差异，评估数据库在风能资源评估方面的准确性。
结果与讨论:
本研究的结果表明，NEWA和NORA3数据库的预测精度存在差异，并且受多种因素影响。具体而言：
-
空间分辨率的影响: NORA3数据库由于其更高的空间分辨率，在预测风速方面表现出更高的精度，其MAE和RMSE值显著低于NEWA数据库。这表明，更高的空间分辨率能够更好地捕捉局部地形和地物对风场的影响。
-
时间分辨率的影响: 在短时间尺度上，例如小时尺度，两个数据库的预测精度都相对较低。而在长时间尺度上，例如月尺度或年尺度，其预测精度有所提高。这可能是因为短时间尺度上的风速变化更加剧烈，而数据库的预测能力受到时间分辨率的限制。
-
高度的影响: 随着高度的增加，NEWA和NORA3数据库的预测精度逐渐降低。这可能是由于高度越高，地表摩擦力对风速的影响越小，而数据库的预测模型更多地考虑了地表的影响。
-
地形的影响: 研究区域复杂的地形特征对数据库的预测精度也产生了显著影响。在复杂地形区域，数据库的预测误差较大。
结论:
本研究通过将NEWA和NORA3数据库的预测结果与现场测量数据进行比较，评估了这两个数据库在挪威特定地区预测风速和风能资源方面的精度。结果表明，NORA3数据库由于其更高的空间分辨率，在预测精度方面优于NEWA数据库。然而，两个数据库的预测精度都受到时间分辨率、高度和地形等因素的影响。
在实际应用中，选择合适的数据库需要根据具体项目的要求和区域特点进行权衡。对于需要高精度风速预测的风电项目，建议采用高分辨率的数据库，并结合现场测量数据进行校正。 未来研究可以进一步改进数据库的预测模型，提高其预测精度，特别是针对复杂地形区域的预测能力。此外，结合更先进的数据同化技术，可以进一步提升风资源评估的准确性。
📣 部分代码
er
%
% Inputs
% T1: float [1x1]: absolute temperature at height Z1
% T2: float [1x1]: absolute temperature at height Z2
% Z1: float [1x1]: height no1 above the surface
% Z2: float [1x1]: height no2 above the surface
% U1: float [1x1]: mean wind speed at height Z1
% U2: float [1x1]: mean wind speed at height Z2
% %
% Output
% Rb: float [1x1]: Bulk Richardson number
%
% Author: E. Cheynet - UiB - 2020
%%
G = 9.81; % gravitational acceleration
% Get pressure at height Z1 from the suface measurements
[P1] = getP_hydrostatic(P0,T0,Z1);
% Get virtual potential temperature at the surface
[~,thetaV0] = calcPoT(P0,T0,RH0); % 100% humidity at the surface
% Get virtual potential temperature at Z1
[~,thetaV1] = calcPoT(P1,T1,RH1); % 100% humidity at the surface
% Get average virtual potential temperature
thetaV = 0.5.*(thetaV1(:) + thetaV0(:));
%% get Bulk Richardson number
dZ = Z1(:)-Z0(:);
dT = (thetaV1(:)-thetaV0(:));
dU = (U1(:)-U0(:));
dV = (V1(:)-V0(:));
rho = G./thetaV;
Rb = rho.*dT.*dZ./(dU.^2 + dV.^2);
function [Es] = calcESAT(T,varargin)
% function [Es] = calcESAT(T) computes the the water vapour saturation
% pressure using the Guide to Meteorological Instruments and Methods of
% Observation (CIMO Guide)
%
% Input
% T: double [1x1]: Air Temperature at the Height of interest (in Kelvin)
%
% Output
% Es: double [1x1]: water vapour saturation pressure in hPa
%
% Author: E. Cheynet, Adapted From Christiane Duscha's toolbox (UiB)
% Last modified: 28/01/2020
%
%% Inputparseer
p = inputParser();
p.CaseSensitive = false;
p.addOptional('A',6.112); % empirical parameter
p.addOptional('m',17.62); % empirical parameter
p.addOptional('Tn',243.12); % empirical parameter
p.parse(varargin{:});
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
A = p.Results.A ;
m = p.Results.m ;
Tn = p.Results.Tn ;
if T>200, T = T-273.15; end
Es = A.*exp((m.*T)./(Tn+T));
end
function [E] = calcE(T,RH)
% function [E] = calcE(T,RH,varargin) computes the the water vapour saturation
% pressure using the Guide to Meteorological Instruments and Methods of
% Observation (CIMO Guide)
%
% Input
% T: double [1x1]: Air Temperature at the Height of interest (in Kelvin)
% RH: double [1x1]: Relative humidty of the air (in %)
%
% Output
% E: double [1x1]: water vapour pressure in hPa
%
% Author: E. Cheynet, Adapted From Christiane Duscha's toolbox (UiB)
% Last modified: 28/01/2020
%
%% Inputparseer
Es = calcESAT(T);
E = Es.*RH/100;
end
function [theta,thetaV] = calcPoT(P,T,RH)
% function [Theta,thetaV] = calcPoT(inputArg1,inputArg2) calculates the
% potential and virtual potential temperature.
%
% Input
% T: double [1x1]: Air Temperature at height z (in Kelvin)
% P: double [1x1]: Atmospheric pressure at height z (in hPa)
% RH: double [1x1]: Relative humidty of the air (in %)
%
% Output
% r: double [1x1]: mixing ratio
%
% Author: E. Cheynet, Adapted From Christiane Duscha's toolbox (UiB)
% Last modified: 28/01/2020
%
e = calcE(T,RH);
q_v = 0.622.*e./P;
% Estimate virtual temperature
T_v = T(:).*(1+0.608*q_v(:));
% Potential Temperature
theta = T(:).*(1000./P(:)).^0.286;
% Virtual potential temperature
thetaV = T_v(:).*(1000./P(:)).^0.286;
end
function [P_l,P_baro] = getP_hydrostatic(P0,T0,z,varargin)
%% Inputparseer
p = inputParser();
p.CaseSensitive = false;
p.addOptional('g',9.81); % Earth-surface gravitational acceleration
p.addOptional('cp',1004.68506); % Constant-pressure specific heat
p.addOptional('M',0.0289644); % Molar mass of dry air
p.addOptional('R',8.314462618); % Universal gas constant
p.parse(varargin{:});
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
cp = p.Results.cp ;
g = p.Results.g ;
M = p.Results.M ;
R = p.Results.R ;
% barometric formula
B = (M.*g.*z)./(R.*T0);
P_baro = P0.*exp(-B);
L = -6.5e-3;% Lapse rate
Rp = 287.053; % specific gas constant = 287.053 J/(kg K)
P_l = P0.*(1+(L.*z)./T0).^(-g/(L*Rp));
end
end
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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