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GB／T 37523-2019 风电场气象观测资料审核、插补与订正技术规范简介：

GB/T 37523-2019《风电场气象观测资料审核、插补与订正技术规范》是中国的一项国家标准，主要规定了风电场气象观测资料的审核、插补与订正的技术要求和方法。这项标准的制定，旨在保证风电场气象观测数据的准确性和完整性，从而为风电场的规划、设计、建设和运营提供科学依据。

以下是该标准的主要内容简介：

1. 适用范围：本标准适用于风电场的气象观测资料，包括风速、风向、气温、气压、湿度、降水等基本气象要素的观测数据。

2. 资料审核：对观测数据进行完整性、一致性、合理性等多方面的审核，确保数据的可靠性。

3. 资料插补：对于观测数据缺失的部分，通过统计分析、相似天气条件下的数据推算等方法进行插补，保证数据序列的连续性。

4. 资料订正：对存在误差的观测数据进行订正，包括系统误差和随机误差的订正，以提高数据的精确性。

5. 数据质量控制：建立数据质量控制体系，包括数据的采集、传输、存储、处理等全过程的质量控制，确保数据质量。

6. 技术要求：对观测设备的精度、稳定性、维护等提出了具体的技术要求，以保证测量数据的准确性。

这个标准的实施，对提升我国风电行业的技术管理水平，保障风电场的稳定、高效运行，促进风电产业的健康发展具有重要意义。同时，也为其他类似领域的气象观测资料管理提供了参考。

GB／T 37523-2019 风电场气象观测资料审核、插补与订正技术规范部分内容预览：

风电场气象观测资料审核、插补

本标准规定了风电场气象观测 短期观测数据插补，以及代表年数据订正技术。 本标准适用于风能资源开发利用及相关风工程应用研究

下列文件对于本文件的应用是必不可少的 礼是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单)适用于本文件。 GB/T18709一2002风电场风能资源测量方法

下列术语和定义适用于本文件。 3.1 测风塔windmeasurementtower 安装风速、风向等传感器以及风数据记录器，用于测量风能参数的塔形构筑物。 3.2 再分析资料 reanalysisdata 以数值模式为工具，对各类气象观测资料进行同化分析获得的气象分析数据 3.3 代表年数据 representativeyeardata 风电场观测数据分析加工后、其风能资源参数可代表风电场多年平均状况的一套完整年度数据CJ∕T 159-2015 铝塑复合压力管（对接焊），

4.1.1测风塔观测资料

应按照GB/T18709—2002中第

4.1.2测风塔设置与维护资料

应包括测风塔和仪器基本信息、仪器检定报告、探测环境及其变化等

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a）是与风电场气象条件相似或可比较的气象站、海洋站等长期测站； b）具有代表性的连续20年以上的历史观测资料； c）具有与风电场显著相关的同期观测资料。

参证站资料应具有： a）与测风塔观测同期的逐小时风速、风向、气温及气压等数据； ）连续20年以上的历史观测资料，包括风、气温、气压的逐月平均和极端值

当没有合适的参证站时，可用再分析资料。再分析资料包括： a）资料说明，包括资料来源、处理方法、时空分辨率等； b）与测风塔同期观测的逐小时风速和风向数据，且与测风塔风速相关性较好、风向玫瑰图相似 c）有代表性的连续20年以上的逐月平均风速和风向频率，

当没有合适的参证站时，可用再分析资料。再分析资料包括： a 资料说明，包括资料来源、处理方法、时空分辨率等； b）与测风塔同期观测的逐小时风速和风向数据，且与测风塔风速相关性较好、风向玫瑰图相化 c）有代表性的连续20年以上的逐月平均风速和风向频率，

包括： a）数量检查，数据数量应等于预期记录的数据数量； b）时间顺序检查，数据的时间顺序应符合预期的开始时间、结束时间，中间应连续。

包括： a 范围检查，主要参数的合理范围参考值见表1； b) 相关性检查，主要参数的合理相关性参考值见表2； C 趋势检查，主要参数的合理变化趋势参考值见表3。 注：各地气候条件和风况变化很大，三个表中所列参数范围供检验时参考，在数据超出范围时可据当地风况特点加 以分析判断，

表1主要参数的合理范围参考值

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表2主要参数的合理相关性参考值

表3主要参数的合理变化范围参考值

其中： a）有效风速（3m/s～25m/s)区间，相邻时刻同一测风塔不同观测层风速风向变化趋势应相同； 仪器更换或维修前后的观测数据能否合并使用，应做一致性检验。检验方法参见附录A； C 当主要参数出现突变或长时间不变时，应参照其他观测层、邻近测风塔或参证站判断是否 合理。

对初判不合理的数据 二下层观测数据、邻近测风塔或参证站同 见测数据判别分析，挑出符 效数据处理

6.2用于插补的参照数

按如下顺序选取用于插补的参照数据： a）同塔有效数据； b）与测风塔相关性较好（至少要通过0.05的显著性水平检验）的其他观测站数据； 与测风塔相关性较好（至少要通过0.05的显著性水平检验）的再分析资料

两个显著相关数据集之间的数据插补，可用线性相关法推算插补风速（参见B.2）。 大风速样本、按季节或风向分类的数据插补，可用相关比值法推算插补风速（参见B.3)

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短期观测数据不能代表风电场多年（20年以上)平均状况时，则要采用长年代参照资料做代表年数 据订正。 短期观测数据至少有连续一年，数据有效完整率应不低于90%

7.2长年代参照资料的选定

按如下顺序选取用于订正的参照数据： a）采用参证站资料； b）与测风塔相关性较好（至少要通过0.05的显著性水平检验）的再分析资料

具中： a）代表年风速订正方法，参见附录C中C.1； b） 当采用a)的方法不能满足订正要求，且观测时段较长时，可采用长序列平均法、滑动平均取 法、抽样取值平均法进行代表年订正（参见C.2、C.3和C.4）

具中： a）代表年风速订正方法，参见附录C中C.1； b）当采用a)的方法不能满足订正要求，且观测时段较长时，可采用长序列平均法、滑动 法、抽样取值平均法进行代表年订正（参见C.2、C.3和C.4)

订正方法同7.3b)

附录A （资料性附录） 数据一致性检验方法

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附录A （资料性附录） 数据一致性检验方法

12一 仪器更换（或维修）前、后样本平均值，单位为米每秒（m/s）； 11、n12 仪器更换（或维修）前、后样本数； S152 仪器更换（或维修）前、后样本标准差，单位为米每秒（m/s）。 取显著水平α三0.05，查表得到t。。如果t

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风切变幂律如式（B.1)

式中，与U1为实测值。

取观测点A和观测点B的有效数据进行相关分析，得到线性方程： y=a.+b 式中aα、b为经验系数。a、分别代表观测点A和观测点B的观测值。将观测点A某个时次的观 则值代入式（B.3），可计算观测点B对应的值

公路项目总工程师手册A风速y与观测点B风速a之间关系用式(B.4

，4、6为经验系数，当关教八时，尺（了 关比值法宜用大风速样本、按季节或风向进行分类

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附录C （资料性附录） 代表年数据订正方法

将测风塔短期风速数据订正为代表年风速数据的方法如下： a） 作测风塔与对应年份的参证站各风向（16个风向）象限的风速相关曲线。某一风向象限内风 速相关曲线的具体作法是：建一直角坐标系，横坐标轴为参证站风速，纵坐标轴为测风塔的风 速。取测风塔在该象限内的某一风速值（某一风速值在一个风向象限内一般有许多个，分别出 现在不同时刻)为纵坐标，找出参证站各对应时刻的风速值（这些风速值不一定相同，风间也不 一定与测风塔相对应），求其平均值作为横坐标即可定出相关曲线的一个点。对测风塔在该象 限内的其余每一个风速重复上述过程，就可作出这一象限内的风速相关曲线。对其余各象限 重复上述过程，可获得16个测风塔与参证站的风速相关曲线。 b 对每个风速相关曲线，在横坐标轴上标明参证站多年的年平均风速，以及与测风塔观测同期的 参证站的年平均风速，然后在纵坐标轴上找到对应的测风塔的两个风速值，并求出这两个风速 值的代数差值（共有16个代数差值）。 测风塔数据的各个风向象限内的每个风速都加上对应的风速代数差值，即可获得订正后的测 风塔风速风向资料

如果测风塔观测时段较长（一般不少于3年），且参证站同时段的平均值与多年平均值接近，则该 则风塔平均值可作为代表年值

设测风塔有连续m（m>12)个月观测数据，其中1月份有m1个。若参证站对应的m1个1月份数 据居中，存在某年1月份平均值接近多年1月份平均值GB 50091-1999 铁路车站及枢纽设计规范，则取测风塔同年1月份平均值为代表年1月份平 均值；若参证站多个1月份出现这样的值，或多个1月份的平均值接近多年1月平均值，则取测风塔对 应的多个值的平均值为代表年1月平均值。同样方法得到其他月份的代表年月值。如能得到12个月 分的代表年月值，其均值为代表年值。 如果存在某些月份找不到合适的代表年值，可将两个或多个不同月份组合取值

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