我国目前的风能资源评估是采用统计、数值模拟或者两者相结合的方法对某范围内风能资源等相关数据进行参数计算分析，用图表、文字等信息描述该区域的风资源状况，定量分析该区域的风能资源开发潜力和利用价值。

风能资源评估工作流程如图5.1所示。

图5.1 区域风能资源评估工作流程图

5.1.2.1 资料收集、整理

要做好区域的风能资源评估，资料收集整理是其必不可少的前期工作。基于目前我国风能观测的现状，在未来一段时间内，应收集的区域内资料有：

（1）收集气象站资料，内容参照全国风能资源评技术规定。

（2）收集风能资源专业观测网的测风资料。

（3）收集已建、待建风电场基本信息及前期工作中的测风资料。

（4）收集相关科学（考察）试验的测风资料。

数据在使用前，应对数据的完整性、合理性、有效性进行判断，剔除由于仪器故障、传输错误、特殊天气等原因造成的不真实数据。合理性检验包括数据的极值范围检查、一致性、趋势和相关性检验 ，并计算有效数据完整率。

测风数据有效数据完整率应达到90%，完整率公式为：

      （5.1）

其中：应测数目---测量期间小时数

         缺测数目---观测期间缺测的小时数

         无效数据数目---经检验为不合理的小时数

区域风能资源评估的要求：所选测风塔应尽可能在同一时段内观测，观测时间满一整年，测风塔资料的有效数据完整率在90%以上。收集的资料首先要剔出不符合上述要求的测风塔数据。保留下的测风塔因大部分安装在野外，由于设备更换、灾害影响等，其资料可能存在一些不合理或缺测数据，对这些数据应进行订正和插补。

根据气象统计学理论，对有缺测和无效数据的测风塔逐个进行插补订正，具体方法为：利用测风塔各高度观测获取的可靠的实测数据与相应参证站（或者相邻测风塔）同时段的测风资料进行相关分析。在满足统计样本数量的前提下，选取两个站点日平均风速样本,进行相关计算和检验。

可采用检验统计量F ，检验相关系数的可靠性：

      （5.2）

通过显著性检验后，选取同期观测时段内日平均风速样本，计算测风塔某高度（有缺测或无效资料的高度）的平均风速与相应参证站（或者相邻测风塔或同塔）某高度平均风速的比值k，见公式（5.3），则可以利用参证站（或者相邻测风塔或同塔）相应时段的风速数据推算出缺测或无效数据。一般对于同塔不同层次相关性比较好，个别层次有缺测或无效数据，则采用同塔其它层有效完整数据进行订正；另外，在某时段所有层数据都缺测时，如果缺测风塔与位于附近地形特征相似的测风塔（相邻测风塔）相关性更显著，则采用相邻测风塔数据进行插补订正。

      （5.3）

      （5.3）式中k为比值， 为测风塔某高度平均风速， 为参证站（或者相邻测风塔或同塔）某高度平均风速。

何谓参证气象站？由于风电场建成后通常要运行20年以上，而风能测风塔观测资料往往时段较短，其统计参数难以代表当地多年平均状况，同时，风电场抗风参数计算和其它气象灾害风险评估需要了解和计算更长历史时期的极端天气状况和设计参数，因此，需要从其周边具有长时期历史观测资料的国家气象站中筛选出一个合适的气象站，作为短期观测塔的参证气象站（简称参证站），用以为相应测风塔资料的插补订正、长年代风资源评估、50年一遇重现期风速推算和其它气象灾害风险评估以及该地基本气候概况分析等提供历史数据。

参证站筛选原则，根据《风电场风能资源评估方法》（GB/T 18710-2002）、《风电场气象观测及资料审核、订正技术规范》(QX/T 74—2007)等规范要求以及区域气候代表性原理，参证站一般要具备以下几个条件：

（1）具有详细的台站沿革信息，包括：观测记录数据的测风仪型号、安装高度和周围障碍物情况(如树木和建筑物的高度，与测风杆的距离等)，以及建站以来站址、测风仪器及其安装位置、周围环境变动的时间和情况等。在收集长期测站的测风数据时应对站址现状和过去的变化情况进行考察。

（2）具备较完整的历史观测数据，包括：

1）有代表性的连续30年的逐年平均风速和各月平均风速。

2）与风场测站同期的逐小时风速和风向数据。

3）累年平均气温和气压数据。

4）建站以来记录到的最大风速、极大风速及其发生的时间和风向、极端气温、每年出现雷暴日数、积冰日数、冻土深度、积雪深度和侵蚀条件（沙尘、盐雾）等。

（3）具备与测风塔同期的逐小时测风数据。

（4）与测风塔距离较近、相关性较好，且气候特性相似。

参证站的选取方法：根据测风塔和参证站观测数据进行统计分析，看两者主要气象要素的年变化、月变化、日变化是否一致。再计算具有相似气候特性的测风塔和参证站的相关系数，并用F函数检验。方法如下：

设参证站和测风塔风速相关系数为 R，样本容量为n ，统计量F计算公式同式（5.1）。要求相关系数不小于0.4，取信度α=0.01 ，查表得到 。如果 ，则说明参证站和测风塔风速显著相关。考虑到参证站和测风塔距离和下垫面特征的差异，按下列5种方式进行相关分析。最后根据分析结果，挑选一种相关系数不小于0.4，且通过信度为0.01的F检验的参证站。

（1）测风塔与参证站逐时风速相关分析和检验；

（2）测风塔与参证站逐日平均风速相关分析和检验；

（3）根据本地季节主导方向特征，将测风数据分类，再进行测风塔与参证站主导风向相关分析和检验；

（4）选定某一风速阈值，筛选较大风速样本后，再进行测风塔与参证站相关分析和检验；

（5）采用逐日最大风速对测风塔与参证站测风数据进行相关分析和检验。

数据一致性处理：影响参证气象站历史数据的一致性因素主要有仪器更换、气象站迁址、传感器高度变化和气象站观测环境显著变化等。

仪器更换的一致性订正：随着社会发展和科技的进步，我国气象台站的观测仪器进行了多次更换升级。建国初期至60年代，全国多数气象台站采用维尔德侧风仪或立轴式风向计，1970年至1979年间，对台站观测仪器进行大规模更新，测风仪主要采用EL电接风向风速计；2002年至2007年间，气象站观测仪器再次进行升级更新，风观测仪器采用的是光电式风标风杯传感器。由于各阶段采用的测风仪器的性能有所差别可能对数据的一致性造成影响，因此，需要对历史测风数据进行仪器更换的一致性订正。

根据《地面气象观测规范》要求，更换不同技术特性仪器需要进行为期2年的同步平行观测，通常采用同步观测数据，建立线性相关方程或采用比值法对测风数据进行订正。

迁站前后的一致性订正：城市化发展影响了气象站观测场观测环境的改变，从而观测站导致迁址。根据《地面气象观测规范》要求，新旧站水平距离超过2000m，或海拔高度差超过100m以上或地形环境有明显差异时，必须在新旧站址上同时进行气象要素的对比观测。对风速序列的迁站一致性订正，仍采用新旧站址上的同期观测数据，建立线性相关方程或采用比值法对测风数据进行订正。

测风仪高度的一致性订正：有少部分气象台站的测风仪传感器高度可能不在规定的10m高度处，需要视台站环境进行高度订正。通常采用对数函数或幂指数函数进行测风仪高度的一致性订正。

环境变化的一致性订正：由于台站观测环境的变化而导致的历史风速序列显著变化或出现突变现象时，也需要对数据序列进行订正。通常采取T检验方法，对数据序列进行间断或不一致性检验，在信度 条件下，来判断观测环境影响的显著性，然后采用差值法或比值法进行订正。

5.1.2.2 参数计算

我国风能资源评估的主要技术方法是经验统计分析方法、数值模拟方法或者两者相结合的方法。在我国近期开展的风能资源调查工作中，第二次全国风能资源调查工作使用的地是经验统计分析方法；第三次风能资源调查工作，使用的是经验统计分析、数值模拟两者相结合的方法；在第四次全国风能资源调查即全国风能资源详查与评估工作中，使用的是经验统计分析、数值模拟及GIS技术的方法。而无论哪种方法，首先都要做单个站点的风能参数计算。

通常分析单个站点的风能参数主要有：年（月）平均分速、风速频率、年（月）平均风功率密度、年有效小时数、年（月）风向频率、年风能方向频率、湍流强度、风切变系数、威布尔（Weibull）参数、50年一遇最大风速等。

（1）平均风速( )：在风能资源评估中，平均风速按下式计算

      （5.4）

式中, 为平均风速， 为风速观测序列，n为平均风速计算时段内（年、月）风速序列个数。

（2）有效小时数：统计出年测风序列中风速在3—25m/s之间的累计小时数。

（3）年平均风功率密度（ ）：风功率密度主要取决于风速的大小，它是评判一个区域风能资源等级的重要依据，平均风功率密度的计算应是设定时段内逐小时风功率密度的平均值，不可用年平均风速计算年平均风功率密度。其计算如下：

      （5.5）

为设定时段的平均风功率密度（W/m²）；

n为计算时段内风速序列个数；

为第k个月平均空气密度（kg/m³），k=1,2,…,12；

为第k个月的观测小时数；

为第k个月（k=1,…,12）风速序列（m/s）。

空气密度 ρ的计算公式

      （5.6）

式中, P 为气压（hPa）；e 为水汽压（hPa）；t 为气温（℃）。

（4）风向频率：根据风向观测资料，按16个方位统计观测时段内（年、月）各风向出现的小时数，除以总的观测小时数即为各风向频率。

（5）风能方向频率（F）：根据风速、风向逐时观测资料，按不同方位（16个方位）统计计算各方位具有的能量，其与总能量之比作为该方位的风能频率。例如，按下式计算年东风风能方向频率：

      （5.7）

其中，i=1,…,m；m为风向为东风的小时数；

j=1，…n；n=8760或8784（平年为8760，闰年为8784）。

（6）风速频率：以1m/s为一个风速区间，统计年测风序列中每个风速区间内风速出现的频率。每个风速区间的数字代表中间值，如5m/s风速区间为4.6m/s到5.5m/s。

（7）威布尔（Weibull）分布参数k、c的估算

建议采用以平均风速和标准差估算Weibull两个参数。

以平均风速 估计μ，以标准差 估计σ：

      （5.8）

      （5.9）

式中， 为风速观测序列，n为计算时段内风速序列个数。

威布尔两参数k、 c按下式估计（保留2位小数）

      （5.10）

      （5.11）

式中， 为伽马函数，可查表求得（见附件A——伽马函数表）。

（8）湍流强度

湍流强度表示瞬时风速偏离平均风速的程度，是评价气流稳定程度的指标，关系到风电机组运行中承受的正常疲劳载荷，是IEC61400-1风机安全等级分级的重要参数之一。

湍流强度与地形、地表粗糙度和天气系统类型等因素有关，其计算公式为

      （5.12）

式中，V为10分钟平均风速（m/s），σv为10分钟内瞬时风速相对平均风速的标准差。

根据2005 版IEC61400-1规定，按风机轮毂高度风速为15m/s的湍流强度将风机分为A、B、C 三级（表5.1），对应的湍流强度值分别为0.16、0.14、0.12，其中A 级为高湍流强度（0.16），B 级为中等湍流强度（0.14），C 级为低湍流强度（0.12）。

表5.1 IEC61400-1风力发电机组分级

其中：为50年一遇10分钟平均风速，为风速15m/s时的湍流强度。

（9）风速垂直切变指数

用以描述近地层风速的垂直变化，风速的垂直变化主要取决于下垫面特征和大气层结状态。在中性大气层结下，对数和幂指数函数可以较好地描述风速的垂直变化。《建筑结构设计规范》推荐使用的幂指数公式为

      （5.13）

式中， 为高度 处的风速（m/s）； 为高度 处的风速（m/s）， 一般取10 m高度； α为风切变指数，其值的大小表明了风速垂直切变的强度，α 可以通过下式来计算：

      （5.14）

（10）50年一遇最大风速估算

50年一遇10分钟平均最大风速（简称最大风速）是风电场规划建设需要考虑的一个重要参数。一般情况下，由于地理位置和地形的差异，测风塔和参证站风状况存在差异，多数测风塔比对应的参证站风速大，因此，不能用参证站50年一遇风速代替测风塔50年一遇最大风速，需要修正。

由于大风和小风状况的相关关系明显不同，而抗风计算主要关注大风，因而，在满足统计样本数量的前提下，从观测年度测风塔日最大风速序列中挑选大风速样本，以及对应时刻参证站日最大风速，并进行相关性检验。假设共挑选 n对样本，计算测风塔日最大风速与参证气象站日最大风速的比值，计算n 个比值的平均值 α。假设测风塔观测年度参证站年最大风速订正后与订正前的比值为 b，则测风塔50年一遇最大风速修正系数 。

根据订正后的各参证气象站自采用EL型测风仪器以来的逐年最大风速序列，采用国家规范推荐的极值I型分布函数，计算参证气象站10m高度50年一遇最大风速 ，测风塔70m高度50年一遇最大风速 可写成：

      （5.15）

参证站50年一遇10分钟最大风速是风机选型的重要参数之一。采用国家规范推荐的极值I型分布函数，计算50年一遇10分钟最大风速。极值I型概率密度函数为：

      （5.16）

分布函数：

      （5.17）

T年一遇的气候极值：

      （5.18）

式中：δ 和 α 为参数，且有

      （5.19）

      （5.20）

和 分别为样本的平均值和标准偏差， a、b为与样本数有关的参数。

基于气象站观测资料的风能资源评估主要存在三方面的问题：（1）气象站数量少，气象站的间距较大（50～200km），东部地区气象站分布密度较大，西部地区分布稀少，统计分析结果的误差就会很大；且测风高度只有10m，而风机的轮毂高度早期的大多数在50m左右，目前的都为70或90m，有的甚至在100m或者更高。近地层风速随高度的变化取决于局地地形和地表条件以及大气稳定度，因此从10m高度的风能资源很难准确推断风机轮毂高度的风能资源。（2）我国测风塔数量少且分布不均，即使是像气象站一样，50km分辨率的统计计算结果也只能宏观地反映我国风能资源的分布趋势，不能较准确地定量确定一个区域可开发风能资源的范围和风能储量；(3) 我国的气象站大多数都位于城镇，由于城市化的影响，城镇地区的风速相对较小，对风能资源评估结果有一定影响。所以，仅基于气象站和风能资源专业观测网资料的风能资源评估还不能满足我国制定风电发展规划对风能资源评估的需求。要精细地计算一个区域的风能资源，这就需要依靠数值模拟方法来解决。

5.1.2.3 数值模拟

由于气象台站和测风塔的数量有限，分布不均，并且测风高度只能反映10m高度上风的状况，其代表的空间范围也有限，而企业测风塔数量和分布密度更是不均，设立测风塔需要的人力物力也很大，不可能在大范围内建立较为密集的测风网，也不可能跟气象站一样进行常年观测，这就决定了仅是有利用气象台站和企业测风塔测风数据，使用经验统计方法无法确切描述几千或几万平方公里范围内不同区域、不同地形条件下的风能资源状况。为了掌握和描述更大范围空间内精细化的风能资源状况，数值模拟方法应运而生。

数值模拟方法是从20世纪90年代开始发展的，目前已形成较为完善的理论和模型，可以模拟任意高度层、水平分辨率从几十米到几公里的风能资源分布，确定可利用风能资源区域面积。它是根据大气动力学、热力学基本原理建立的基于气象模式的高分辨率风能资源数值模型，是进行评价风能资源的最新方法。

近年来，应用较为广泛的风能资源评估数值模拟系统有丹麦Risoe国家实验室的KAMM+WASP（由中尺度模式MASS和小尺度WASP组成）、美国TrueWind公司的MesoMap（由中尺度MASS和小尺度线性模式WindMap组成）和SiteWind(由中尺度MASS和小尺度非线性模式MSFD组成)、澳大利亚的WindScape（由中尺度模式MM5或TAPM和小尺度线性或非线性模式组成）以及加拿大气象局的WEST（由中尺度模式MC2和小尺度模式Ms-Micro组成）。日本使用美国大气边界层模式RAMS，韩国使用美国中尺度气象模式。

2005年，中国气象局引进了加拿大气象局风能资源数值模式系统WEST，并将它移植到我国的巨型计算机上。WEST是基于动力-统计相结合的方法，认为区域气候的形成是大尺度气候背景场和局地地形地表条件相互作用的结果。通过对长期气候资料中一些重要的基本要素的统计分析，建立大尺度气候背景场，再利用高分辨率地形资料和土地利用资料，采用中尺度气象模式MC2模拟在大尺度气候背景场条件下由地形驱动作用而产生的风能资源分布。MC2Z(The Mesoscale Compressible Community Model)是加拿大大气环境局数值预报研究所和魁北克大学蒙特利尔分校共同研制的一个新的中小尺度数值模式。

2007年6月，国家发改委、财政部、中国气象局联合下发了《关于开展风能资源详查和评价工作的通知》，通知要求建立集风能资源专业观测网、数值模拟和综合评价为一体的国家风能资源评价体系。风能资源数值模拟作为整个风能资源详查与评价项目的一个专项，各省进行为期一年的短期数值模拟，采用中尺度气象模式或中尺度与小尺度结合的模式系统，国家推荐使用的模式有MM5,WRF,RAMS,GRAPS-MESO以及MM5/CALMET。通过实验，最终确定为我国第四次风能资源调查工作统一使用的短期风能资源数值模式系统。

数值模式可以很好地描述近地层大气的运动过程和地形对大气运动的作用，可以较准确地模拟风能资源的分布趋势，但风速值的模拟会有整体的偏差。因此，在风能资源数值模拟的基础上结合测风塔资料对结果进行订正，是风能资源评估的有效技术手段。

目前国内外风能资源数值模拟的方法有两种：一个统计与动力相结合的长期数值模拟方法，即先进行大尺度天气背景场分类，再按照类型进行数值模拟，最后得到长年代的风能资源数值模拟结果；另一种是短期数值模拟，即选取一年的观测资料，一天一天地模拟365天，得到一年的风能资源数值模拟结果，之后再分析附近气象站长年测风资料，从一年的数值模拟结果推算出长年代的风能资源分布状况。根据MCP（Measure-Correlate-Predict）从短期测风数据与参证气象站的相关关系得到反映风场长期平均水平的代表年数据，则需要进行一个完整年的数值模拟，之后逐一对每个格点确定参证气象站并通过MCP建立代表年数据序列，这种方法巨大的运算量是难以承受的。因此，对于区域风资源数值模拟来说，采用长期数值模拟方法是可行的。与测风同步的风能资源短期数值模拟，可以用来分析模拟误差，给出区域风能资源数值模拟的不确定性。所以，短期风能资源数值模拟可以成为长期风能资源数值模拟的补充。

风能资源数值模拟的关键是如何通过对有限个例或短期的数值模拟得到长年代（20年或30年）风能资源的气候平均状况。关键技术是如何从历史资料中选取有代表性的、可用于数值模拟的个例样本。目前国际上两个主流的风能资源数值模拟技术方法分别是丹麦Risoe国家实验室的风型分类法和美国NREL的随机抽样法。

近年来，中国气象局风能太阳能资源评估中心在大气边界层理论研究与工程应用工作的基础上，根据我国的天气气候特点，综合吸取丹麦和美国的数值模拟技术优势，建立了中国气象局风能资源数值模拟评估系统WERAS/CMA。该系统包括天气背景分类与典型日筛选系统，中尺度和小尺度数值预报模式和风能资源GIS空间分析系统。

中尺度和小尺度数值模式：中、小尺度数值模式系统建立在大气质量守恒、动量守恒、热量守恒和水汽守恒的理论基础上，通过解析求解大气动力学和热力学方程组，描述大气近地层风速分布随时间变化的过程。典型的模式有WRF和CALMET。

WRF(Weather Research Forecast)模式系统是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统。该模式是一个完全可压非静力模式，模式中的物理过程包括辐射过程、边界层参数化过程、对流参数化过程、次网格湍流扩散过程、以及微物理过程等。

CALMET模式是美国环境保护署（EPA）推荐的一个网格化的复杂地形风场动力诊断模式。它利用质量守恒原理对风场进行动力诊断，主要考虑了地形对近地层大气的动力效应、斜坡气流产生和障碍物阻挡效应，并采用三维无辐散处理消除插值产生的虚假波动。

在风电场风能资源评估中工程界大量使用的含有微尺度数值模拟技术的评估软件，如WASP、WindFarmer、WindPRO 、WindSim 、WT等。

5.1.2.4 风能资源的长年代评估

风能专业观测网的测风塔观测时间仅8年左右，难以代表各地长年平均风况特征，为了满足运行期长达20年的风电场风能资源评估需要，根据规范要求，需要利用各塔周边地区的国家气象站的长期观测数据，结合测风塔短期观测资料对评估区域的风能资源进行长年代订正评估。

（1）观测年度的风速年景

风速是随机变化较强的气象要素，其年际变化足以影响风能资源开发建设决策的合理性。风速年景即是指某一年度的年平均风速在该地的历年平均风速序列中所处的位置，一般以该站的多年平均风速为准，计算其年平均风速距平百分率，以下式表达：

      （5.21）

式中， η为该站观测年度年平均风速距平百分率，V为该站观测年度年平均风速，为该站多年平均风速。

由于测风塔与参证站处于同一气候区中，可认为测风塔与参证站具有相同的风速年景，从而得到测风塔的多年平均风速 为：

      （5.22）

则测风塔的多年平均风功率密度为：

      （5.23）

5.1.2.5 地理信息系统GIS技术

数值模拟技术的优势在于弥补了气象测站和测风塔在水平分布密度的不均匀性和垂直高度资料的不足，但是要比较准确地模拟出包括平原、丘陵、高原、戈壁、山川、湖泊等多种复杂地形下的风能资源分布仍不是一件容易的事情，特别是要给出其结果与实际情况相比较的可信度和误差范围，就要通过加密观测资料做进一步验证和对数值模式进行调整、试验和优化，也就是统计方法结合数值模拟方法两者互相补充。数值模拟方法给出的是时空高分辨率的网格数据，缺点是数据量大，计算、统计分析困难；而GIS具有强大的空间计算、统计分析功能，这为风能资源的精细化评估工作提供了理想的工具。我国第四次风能资源调查即全国风能资源详查与评估工作使用了GIS的强大统计分析功能。

5.1.2.6 风能储量的评估方法

风能资源的开发利用受自然地理、土地资源、交通、电网以及国家或地方发展规划等诸多因素的制约，因此计算风能资源潜在开发量必须综合考虑各种制约因素。应用GIS软件系统，结合地形、土地利用等各种地理信息数据，在数值模拟给出的风能资源分布图上，划定不能开发和限制开发风能资源的区域，最终可得到风能资源可开发区域的位置、面积和潜在开发量。

风能资源储量的评估参数：中国气象局风能太阳能评估中心在第四次全国风能资源调查的评估报告中根据我国风能资源开发规划的需求，参考国际通用的风能资源储量评估参数，采用风能资源的潜在开发量、技术开发量和技术开发面积来描述区域风能资源的储量。

（1）潜在开发量。在风功率密度达到一定级别（如：200w/m²、300w/m²等）的风能资源覆盖区域内，考虑自然地理和国家基本政策对风电开发的制约因素后，计算出的风能资源储量。

（2）技术开发量。所有装机容量超过1.5MW/km²的潜在开发量的总和。

（3）技术开发面积。装机容量超过1.5MW/km²的区域面积总和。

不可开发风能资源区域的划定：对于完全不适宜发展风电区域的划分方法，目前我国还没有相应的技术标准，因此,国家技术层面暂时采用美国可再生能源实验室（NREL）的方法。从技术上和经济上考虑，需要从数值模拟得到的风能资源分布图上完全剔除不可开发风能资源的区域包括：水体、湿地、沼泽地，以及海拔高度达到3500m的地区。从国家或地方政策上考虑，需扣除不可开发风能资源的区域包括：自然保护区、历史遗迹、国家公园、城市及城市周围3km的缓冲区。此外，考虑到我国严格的耕地、生态林地控制和保护政策将农田也划入不可开发风能的区域。

限制开发风能资源区域的划定：对于广大的植被覆盖丰富区和牧场等地区，风能资源的开发利用会对环境产生不同程度的影响，在这些区域一般是采用限制开发风电的策略。在美国NREL的方法中规定，不同土地利用区域风能资源开发可占用面积分别为：草地80%；森林50%；灌木丛65%。但是考虑到我国风能资源丰富的地区主要分布在三北和沿海，这些区域的森林资源非常宝贵，根据《中华人民共和国森林法》中建设项目应不占或少占林地的基本原则，将森林地区风能资源可开发率调整到20%。

风能资源潜在开发量的计算方法：实践证明，用装机容量衡量风能资源的潜在开发量是可行的。单位面积上的装机容量主要受地形、地貌影响，平缓、简单地形上的装机容量远大于起伏、复杂地形的装机容量。《全国风能资源评估报告》给出了GIS坡度α与装机容量系数p的关系（表5.2）。

表5.2 装机容量系数对应的地形参数

GIS坡度α反映了某一网格在垂直方向的最大变率，如图5.2所示。

图5.2 网格e的坡度计算示意图

假设网格a， b，…，i的地形高度分别为 ， ，…， ， 为网格距，则网格e在x和y方向上的高度变率分别为：

      （5.24）

网格e的坡度α可由下式计算：

      （5.25）

因此，估算区域面积上潜在开发量的公式为：

      （5.26）

式中WP表示风能资源潜在开发量， n表示可利用区域内的网格总数， 表示可利用区域内第i个网格的潜在开发量系数， A表示单个网格的面积。

我国幅员辽阔，风能资源十分丰富。但辽阔的疆土、复杂的地形，又形成了复杂多样的气候环境。有些气候条件是可开发利用的资源，有些气候条件又往往造成灾害。风电场和输电线路普遍都设置在空旷的野外，在恶劣的气候灾害面前具有一定的脆弱性。

对于风能资源开发规划和风电场运营影响范围较大、发生频率较高、破坏性较强的气象灾害主要有：台风、低温、雷暴、覆冰等。此外沙尘暴、大风、龙卷等也是风电场运营的不利因素。在我国第三次全国风能资源调查工作中，对于主要灾害发生的时间、灾害的分布、对风电场运营的影响等进行了较深入的分析。

（1）台风

台风具有暖性高湿和强烈辐合的特点。台风的水平尺度约几百公里到上千公里，能量大、来势凶猛，常常伴有狂风、暴雨、风暴潮等强烈的天气，是影响我国的主要气象灾害之一。登陆台风带来的狂风暴雨常使建筑物、输电线路等地面设施遭受严重破坏，对裸露在大气中的风电机组的机叶轮机械也构成了很大威胁，轻者引发风电机组部件损伤，重者造成叶片损坏或塔架倾覆。因台风造成的风电场发电机组损坏在我国、印度、日本等国家均有发生。

我国是世界上受台风影响最严重的国家之一，平均每年有七个台风登陆。从广西到辽宁的12个沿海城市都遭受过台风袭击，其中在广东、浙江、福建登陆的较多，尤其广东，袭击我国的台风有三分之一在此登陆，广西及江苏、上海北部登陆较少。并不是所有的台风都会对风电场和输变线路造成危害，通常来讲登陆时最大风速在9级以下的台风会给风电场带来良好的效益；10～11级台风进行适当防御后，一般不会造成损失；中心附近最大风力达12级以上的台风，摧毁力极大，对风电场影响较大。

台风活动具有较强的季节变化，在我国登陆的台风虽然从2月到12月都有发生，但绝大部分发生在7～10月份。

（2）低温

温度条件也是风电发展规划和风电场建设要考虑的重要因素。低温下风电机组的运行状况、零部件的性能、机组的可维护性等方面都将发生变化，如随着温度的降低，空气密度将增大，可是风电机组出现过发过载现象；一般金属材料的疲劳极限随温度的降低而升高，许多主要零部件在高寒环境下存在低温疲劳问题，特别是焊接处容易脆断破裂；电子电气器件功能受温度影响也较大，有些风电机组在正常运行时，如环境温度低于-20℃，风速超过额定值后，会产生无规律叶片瞬间振动现象，可导致机组振动迅速增加，影响机组正常发电或者造成机组停机，甚至造成叶片损伤。这些都可造成风电机组超出设计容许范围，甚至会出现严重的安全事故。此外，风电机组所使用的油品，在低温时流动性变得很差，致使机组难以运转，进而影响发电甚至设备安全。

我国受低温影响的区域主要分布在东北北部、西北北部和青藏高原局部地区。这些地区冬季较长，日最低气温≤-30℃的天气一般出现在11月至笠年4月。

（3）覆冰

覆冰是指地面树木、设施等物体表面产生的结冰现象，也称积冰。覆冰对风电场及导线线路有很大的危害，不仅增加了导线、杆件等的垂直符合，而且使导线、杆件的截面增大，从而使结构的挡风面积增大，风荷载增加，在覆冰严重的地区有时会遭致导线跳头、扭转甚至拉断货结构倒塌等事故，严重影响电力输出和传送。当风电机组叶片大量覆冰时，会造成叶片负载增加，并使其粗糙度增大，这些将会降低机组的气动性能，影响机组的正常运行。另外，风电机组常规测风仪器风杯会被冻成冰球，将影响风电机组主动偏航，进而影响机组正常发电。

覆冰是雨凇和雾凇及二者混合体凝覆或湿雪冻结在物体上形成的，与大气环流和地形密切相关。雨凇一般形成在静止锋或冷锋的环流形势下，大气结构为上层暖下层冷，当暖层中的雨滴降落到冷层时，被冷却成过冷却雨滴，碰到地面的任何物体都可能冻结成雨凇。雾凇则是形成于寒冷而有雾的天气。雨凇和雾凇的共同特点是在空气中水汽含量比较丰富的地区比干燥的地区严重；随着海拔高度的增加而增多，但超过凝结高度后又会随高度增加而减少。雨凇和雾凇的季节变化比较一致，从全国来看，一般秋季开始陆续出现，冬季法身最频繁也最严重，春季开始减少，3、4月份相继结束。

覆冰现象在我国大多数地方都会出现，北方以雾凇居多，南方以雨凇居多。南方的覆冰灾害比北方要严重，影响较大的省份有贵州、云南、湖南、湖北、江西、河南及河套南部及新疆北部地区，安徽、河北、山西、陕西、甘肃、宁夏、黑龙江、吉林、辽宁等相对较弱，其他地区很少。

（4）雷暴

雷暴是积雨云在强烈发展阶段产生的雷电现象。雷暴过境时气象要素和天气变化都很剧烈，常伴有大风、暴雨以及冰雹和龙卷，是一种局地性但很猛烈的灾害性天气。由于风电机组和输变线路多建在空旷地带，处于雷雨形成的大气场中，相对于周围环境往往成为十分突出的目标，很容易发生尖端放电而被雷电击中。雷电释放的巨大能量会造成风电机组叶片损坏，发电机绝缘击穿，控制元件烧毁等，致使设备和输变线路遭受严重破坏。即使没有被雷电直接击中，也可能因静电和电磁感应引起高幅值的雷电压行波，并在终端产生一定的入地雷电流，也可造成不同程度的危害。随着风电技术的不断发展，风电机组容量越来越大，机组塔座越来越高，机组中最昂贵的部件--叶片则成了最容易受直接雷击的部件，其他部件遭受感应雷和球形雷破坏的风险也在增加，虽然通过在叶片尖端安装雷电防护系统、在电器电路上安装避雷器等科学合理的防护措施可以减少雷击灾害，但仍不能保证风电机组的绝对安全。雷击成为对风电机组危害最大的气象灾害。

在气象观测中，凡有闪电兼有雷声或有雷声而无闪电均极为一个雷暴日。我国雷暴总的分布特征是南方多北方少，山地多平原少，内陆多沿海少。在我国东部，黄河以南地区基本上是自南向北呈减少趋势；江淮流域、黄淮流域及西北地区相对较少；东北、华北地区略有增加；东部沿海受海洋调节作用，对流互动较弱，雷暴日均低于同纬度的内陆地区。

雷暴活动的季节性很强，一般冬季最少，夏季最多，也有少数地区春季较多。雷暴的开始月份从南向北、由东向西逐渐推迟，而结束则是北方较南方晚。从全国来看，主要雷暴对集中在4～10月份，以6～7月份最为频繁。

气象灾害影响评估是区域风能资源评估的重要内容，在第四次风能资源调查即全国风能资源详查与评估工作中，相关各省又进行了较深层次的研究，其研究成果体现在各省的风能资源评估报告中。

区域风能资源评估报告是专业性较强的关于风能资源时空分布特征分析与区划的技术报告，区域的风能资源评估工作通常是由区域政府主管部门根据需要提出项目任务，由区域气象主管部门负责项目实施完成，主要目的是为进一步加快区域的风能资源的开发利用。作为区域风能资源评估工作的主要成果，其内容主要包括：项目概述、项目主要成果和结论、项目依据、风能观测、资料处理、风能成因及变化、风能资源参数计算分析、数值模拟与综合评估等。

项目概述主要说明项目、任务来源，项目的主要目的和工作内容等。项目主要成果和结论主要表述的是依托项目研究建设的业务系统和编制的规范性技术文件，简要描述通过本次评估工作所得到的区域风能储量和潜在的开发量，给出重点开发区域。项目依据表述的是风能资源评估报告编制工作所依据的政府文件、相关标准、规范和技术指南等。风能观测要表述用于风能资源评估的风能观测网布局、观测内容、仪器性能、和资料的精度等。资料处理是表述用于风能资源评估工作的资料的审核、插补、订正等的技术和方法。风能成因及变化要表述的是区域的风气候背景、风资源形成的原理及长期变化情况等。风能资源参数计算分析表述的是风能资源评估中所涉及到的参数的计算方法、指标、计算结果，以及计算结果的时空分布特征分析等。数值模拟主要表述数值模拟的方法和结论；综合评估表述区域风能储量和可能开发潜力的计算方法和结论，表述区域内对风电开发有影响的主要气象灾害的频次和强度，表述综合评估结论和建议。