一、報告的戰略定位
作為風電項目開發的決策基石，該報告通過不少于12個月的連續測風數據分析，揭示場址區風能資源稟賦特征。其法定效力來源于國家能源局《風電場場址選擇技術規定》，直接影響項目投資可行性判斷。
二、數據采集體系
1. 測風網絡構建
- 測風塔布設密度：每50平方公里設置1座主塔，配備3層以上傳感器（10m/30m/50m/80m）
- 數據采集標準：采樣間隔≤2秒，有效數據完整率≥90%
- 質量控制：采用Mann-Kendall檢驗法剔除異常數據
2. 環境參數監測
同步采集溫度、氣壓、濕度等氣象要素，建立空氣密度修正模型。特別關注冰凍天氣發生頻率及其對風機選型的影響。
三、風特性分析維度
1. 風能參數計算
- 年平均風速：采用韋布爾分布擬合，誤差范圍≤0.3m/s
- 風功率密度：分級計算70m/100m/150m高度層數據
- 湍流強度：符合IEC 61400-1 ClassⅡ標準要求
2. 風場模擬技術
應用CFD流體力學模型，空間分辨率達到20m×20m，預測各機位點風速偏差不超過5%。重點分析復雜地形下的尾流效應損失。
四、發電量估算方法
- 理論發電量：基于風頻分布曲線與風機功率特性矩陣計算
- 折減系數體系：包含12項修正因子（空氣密度、湍流、可用率等）
- 不確定性分析：采用蒙特卡洛模擬法評估結果置信區間
五、特殊風險識別
1. 極端風況預警
計算50年一遇極大風速值，對比IEC風區分類標準。對風切變指數＞0.3的區域提出專項警示。
2. 環境兼容性評估
建立鳥類遷徙路徑與風機布局的三維沖突分析模型，預判生態敏感區的開發限制。
六、技術創新應用
- 激光雷達測風：填補測風塔數據空白區域
- 大數據同化：融合氣象衛星、再分析資料等多源數據
- 機器學習預測：構建基于LSTM神經網絡的風速預測模型
七、報告質量管控
實施三級數據校驗機制：
- 現場數據采集端：雙傳感器冗余校驗
- 數據處理階段：通過Raspberry Shake算法消除地形振動干擾
- 報告輸出前：需經2名以上注冊風能工程師交叉驗證
八、法定銜接功能
作為項目核準的技術可行性證明，報告結論必須與后續的：
- 環境影響評價報告的風速預測數據誤差≤3%
- 接入系統方案中的理論發電小時數偏差≤5%
- 經濟評價報告的LCOE計算基礎參數完全一致