1.2　風能

1.2.1　21世紀的最主要能源

地球上可供人類使用的化石燃料資源是極有限和不可再生的。據聯合國能源署報告，按可開采儲量預計，煤炭資源可供人類使用200年、天然氣資源可用50年、石油資源可用30年。科學家預計，21世紀的最主要能源將是核能、太陽能、風能、地熱能、海洋能、氫能和可燃冰。

（1）核能　核能發電（特別是核聚變能發電）是人類最現實和有希望的能源方式。核能是可裂變原子核（例如鈾235）在減速中子轟擊下產生鏈式反應釋放出來的能量（熱反應堆發電站）。1kg鈾235裂變時放出的能量相當于2000t汽油或2800t標準煤的能量。但是天然鈾中鈾235的含量僅占0.7％，其余99.3％為鈾238。而鈾238為非裂變元素，不能直接作為熱堆核燃料。因此，用熱中子反應堆發電，地球上有的核燃料資源將不能供應很長時間。

快堆（增殖堆）可將一部分非裂變元素鈾238轉變為可裂變元素钚239（239Pu）。每消耗一定數量的可裂變原子核，會產生更多的可裂變原子核，此過程稱為增殖，這種反應堆稱為增殖反應堆。這種堆型中轟擊原子核的中子不經減速，是高能快中子，所以又稱為快中子增殖堆（快堆）。快中子增殖堆是擴大核燃料資源的最重要途徑。

未來的核能源將主要依靠核聚變獲得。聚變反應是較輕原子核（如氘）聚合成較重原子核的反應。將氫的同位素氘和氚加熱到很高的溫度（1×10⁸K），使它們發生燃燒而聚合成較重的元素，可釋放出巨大的能量。核聚變燃料氘可直接從海水中提取，1kg海水中大約含有0.03g氘。地球上約有海水1×10²¹kg，氘含量達1×10¹⁷kg，可釋放出能量1×10³¹J。海水中的氘的熱核聚變能將可供人類使用幾百億年，而最終解決人類的用能問題。

（2）地熱能　地殼層（約厚60km）的溫度約為500℃，地核（2900～6371km）中心溫度可達約5000℃，可見地球是一個巨大的熱庫。10km以內的地殼表層的熱量就有125×10²⁶J，相當全世界儲煤發熱量的2000倍。如果人類能源全部用地下熱能，則4100萬年后地球溫度也只降低1℃。

地熱資源指蘊藏在地層巖石和地熱流中的熱能，地熱能是由地球的熔融巖漿和放射性物質的衰變產生的，地下水的深處循環和來自極深處的巖漿沁入到地殼后，把熱量從地下深處帶至近表層。地熱能雖不是一種“可再生的”資源，但其儲量極其巨大，是人類可長期依靠的能源方式。地熱能的特點是品位低、分散，要大規模應用較困難。

（3）太陽能　太陽是炙熱的氣體，直徑139×10⁴km，是地球直徑的110倍。太陽表面溫度約6000℃，中心溫度為（800～4000）×10⁴℃，壓力約2×10¹¹ata（1ata=98066.5Pa，下同），在這樣的高溫高壓條件下，太陽內部持續不斷地進行數種熱核聚變反應，最重要的是氫聚合成氦的核聚變反應，產生數百萬度的高溫。熱核聚變反應產生的熱量是太陽向宇宙空間輻射出巨大能量的源泉。這種聚變反應還可以維持數千億年（宇宙從大爆炸逐漸擴展到今天的壽命不過200億年）。可見，太陽是一個真正取之不盡、用之不竭的大能源。

地球距離太陽十分遙遠，約1.5×10⁸km，是地球直徑的11800倍，實際上地球從太陽獲得的能量只是太陽能極少的一部分。即使是這樣，地球從太陽中獲得的能量也是地球上其他各種能量總和的上萬倍。中午12點，太陽能的平面輻射熱流密度最大可達940W/m²，量級與風能密度相當，經聚焦后的輻射熱流密度可達500kW/m²。

太陽能的利用有兩種：①利用光-熱效應，產生熱水供熱和產生蒸汽發電，太陽能發電有塔式水、液體鈉雙工質循環電站；②利用光-電效應，用硅電池可以直接由光能轉換為電能。

在地面上利用太陽能要受大氣層衰減的影響，還要受陰晴天、日出日落、地理位置等影響，利用率很低。一種設想是在高空衛星上建太陽能電站，能量轉換效率要比地面高得多。在衛星電站上，太陽能通過光電池直接轉換為電能，用微波技術將電能轉換為微波，以集束形式把微波發射到地面接收站，接收站再將微波轉換為電能。由許多衛星組成衛星站網，就能為人類提供源源不斷的電力。這種設想要實用還要克服很多技術上的困難，是比較遙遠的事。

地球上的能源，除了核能外，太陽能是各種能量（化石燃料能、生物質能、風能、水能、海洋能等）的來源，可見，太陽輻射能是人類最基本的能量來源。

（4）海洋能　地球表面海洋面積約占71％。海洋能包括潮汐能、海流能、波浪能和溫差能。海洋能是太陽能、太陽和月亮引力能產生的。世界潮汐能總量約10億千瓦，儲量不大，品位低、分散，供人類應用是有限的。

（5）氫能　氫是宇宙中普遍存在的元素，約占宇宙質量的75％，主要以化合物的形態儲存在水中。高效率制氫的基本途徑是利用太陽能，太陽能制得的氫能將成為人類用之不竭的一種優質、干凈燃料。

（6）可燃冰　是一種天然氣水合物，是水和天然氣在中高壓和低溫條件下混合時產生的晶體狀物質。可燃冰在自然界分布非常廣泛，海底以下0～1500m深的大陸架或北極等地的永久凍土帶都有可能存在。資料顯示，海底的天然氣水合物可滿足人類1000年的能源需要。

（7）風能　世界風能總量為2×10¹³W，大約是世界總能耗的3倍。如果風能的1％被利用，則可以減少世界3％的能源消耗；風能用于發電，可產生世界總電量的8％～9％。

風能是一種無污染的可再生能源，它取之不盡，用之不竭，分布廣泛。隨著人類對生態環境的要求和能源的需要，風能的開發日益受到重視，風力發電將成為21世紀大規模開發的一種可再生清潔能源。

風能是一種最具活力的可再生能源，它實質上是太陽能的轉化形式，因此可以認為是取之不盡的。風能的利用將可能改變人類長期依賴化石燃料和核燃料的局面。到2002年底，世界總的風力發電設備有61000臺，總裝機容量為3200萬千瓦。風力發電技術在不斷成熟，單機容量由500～750kW量級增大到1000～2000kW量級，目前已研制成功單機5000kW的風力機。

據預測，2002～2007年的5年中，風力發電設備的總需求量為5100萬千瓦，年均增長11.2％。2002年底，世界風電總裝機為3200萬千瓦，歐洲占75％，美國占15％，其余國占10％。到2007年底，全世界風力發電總裝機將達到8300萬千瓦，其中5800萬千瓦將裝在歐洲，占總裝機的70％。到2007年后，預計年增長率還將加速，到2012年，其年增加裝機容量可望達到2400萬千瓦，總的風力發電能力將達到1.77×10⁸kW，占世界總電力市場的2％。預計到2020年風力發電能力占世界總電力將可能達到12％。

1.2.2　風能密度

風能可用“風能密度”來描述。空氣在1s時間里以速度V流過單位面積產生的動能稱為“風能密度”。

　　 （1-18） 　　

風能密度與平均風速V的三次方成正比，平均風速為10m/s時，風能密度為600W/m²；平均風速為15m/s時，風能密度為2025W/m²。ρ是空氣的密度值，隨氣壓、氣溫和濕度變化。

1.2.3　風能密度計算方法

可用直接計算法和概率計算法計算平均風能密度。

（1）直接計算法　將某地一年（月）每天24h逐時測到的風速數據，按某間距（比如間隔為1m/s）分成各等級風速，如V₁（3m/s），V₂（4m/s），…，V_i（i+2m/s），然后將各等級風速在該年（月）出現的累積小時數n₁，n₂，…，n_i，分別乘以相應各風速下的風能密度，再將各等級風能密度相加之后除以年（月）總時數N，即

　　 （1-19） 　　

則可求出某地一年（月）的平均風能密度。

（2）概率計算法　概率計算法就是通過某種概率分布函數擬合風速頻率的分布，按積分公式計算得到平均風能密度。一般采用威布爾公式，其風速V的概率分布函數為

　　 （1-20） 　　

式中，K為形狀參數；C為尺度參數。

利用風速觀測數據，通過最小二乘法、方差法和最大值法等三種方法可以確定C、K參數的值。將C、K值代入式（1-4），計算出各等級風速的頻率，然后求出各等級風速出現的累積時間，再按直接計算公式計算風能密度。另外，當C、K值確定后，也可以利用風能密度的直接計算公式推導出積分形式的公式。當風速V在其上、下限分別為a、b的區域內，f為V的連續函數，則積分形式的風能密度計算公式為

　　 （1-21） 　　

1.2.4　地球上風能資源分布

根據米里喬夫的估計，每年來自外層空間的輻射能為1.5×10¹⁸kW·h，其中的2.5％，即3.8×10¹⁶kW·h的能量被大氣吸收，產生大約4.3×10¹²kW·h的風能。這一能量是1973年全世界電廠1×10¹⁰kW功率的約400倍。

風能利用是否經濟取決于風力機輪轂中心高處最小年平均風速。這一界線值目前取在大約5m/s，根據實際的利用情況，這一界線值可能高一些或低一些。由于風力機制造成本降低以及常規能源價格的提高，或者考慮生態環境，這一界線值有可能會下降。圖1-2為全世界風速分布圖。從圖1-2可見，高風速從海面向陸地吹，由于地面的粗糙度，使風速逐步降低。在沿海地區，風能資源很豐富，向陸地不斷延伸。相等的年平均風速隨高度變化，其趨勢總是向上移動。

德國北-南地區等風速線圖見圖1-3，風能最好的地方是大西洋西海岸，特別是英國和愛爾蘭地區，風更大一些。德國地區的較好風資源地區在北海岸，其次是中高山區的山上。

歐洲風能分布見圖1-4。

風能圖是風力機選點最必需的風資源特性資料。圖1-4是由50個氣象站的數據得出的簡圖，主要是由蒲田風級表用誤差修正法對風速的估計值。而且風能圖上的風速值是在10m高處測得的數據，年平均風速不是每年相同的，但偏差不大。通過對不同氣象站數據的計算得出，在某一個很長時間里的年平均風速的最大偏差，小風車時為1m/s，大風車時為1.3m/s，其中50％的氣象站的這種誤差在0.2m/s以下。圖1-5是前西德4m/s以上風資源圖。

1.2.5　我國風能資源分區

我國風能資源可劃分為如下幾個區域。

（1）最大風能資源區　東南沿海及其島嶼。這一地區，有效風能密度大于等于200W/m²的等值線平行于海岸線，沿海島嶼的風能密度在300W/m²以上，有效風力出現時間百分率達80％～90％，大于等于3m/s的風速全年出現時間約7000～8000h，大于等于6m/s的風速也有4000h左右。但從這一地區向內陸，則丘陵連綿，冬半年強大冷空氣南下，很難長驅直下，夏半年臺風在離海岸50km時風速便減小到68％。所以，東南沿海僅在由海岸向內陸幾十公里的地方有較大的風能，再向內陸則風能銳減。在不到100km的地帶，風能密度降至50W/m²以下，反為全國風能最小區。但在福建的臺山、平潭和浙江的南麂、大陳、嵊泗等沿海島嶼上，風能卻都很大。其中，臺山風能密度為534.4W/m²，有效風力出現時間百分率為90％，大于等于3m/s的風速全年累積出現7905h。換言之，平均每天大于等于3m/s的風速有21.3h，是我國平地上有記錄的風能資源最大的地方之一。

（2）次最大風能資源區　內蒙古和甘肅北部。這一地區終年在西風帶控制之下，而且又是冷空氣入侵首當其沖的地方，風能密度為200～300W/m²，有效風力出現時間百分率為70％左右，大于等于3m/s的風速全年有5000h以上，大于等于6m/s的風速有2000h以上，從北向南逐漸減少，但不像東南沿海梯度那么大。風能資源最大的虎勒蓋地區，大于等于3m/s和大于等于6m/s的風速的累積時數分別可達7659h和4095h。這一地區的風能密度雖較東南沿海為小，但其分布范圍較廣，是我國連成一片的最大風能資源區。

（3）大風能資源區　黑龍江和吉林東部以及遼東半島沿海。風能密度在200W/m²以上，大于等于3m/s和6m/s的風速全年累積時數分別為5000～7000h和3000h。

（4）較大風能資源區　青藏高原、三北地區的北部和沿海。這個地區（除去上述范圍）風能密度在150～200W/m²之間，大于等于3m/s的風速全年累積為4000～5000h，大于等于6m/s風速全年累積為3000h以上。青藏高原大于等于3m/s的風速全年累積可達6500h，但由于青藏高原海拔高、空氣密度較小，所以風能密度相對較小，在4000m的高度，空氣密度大致為地面的67％。也就是說，同樣是8m/s的風速，在平地為313.6W/m²，而在4000m的高度卻只有209.3W/m²。所以，如果僅按大于等于3m/s和大于等于6m/s的風速的出現小時數計算，青藏高原應屬于最大區，而實際上這里的風能卻遠較東南沿海島嶼為小。從三北北部到沿海，幾乎連成一片，包圍著我國大陸。大陸上的風能可利用區，也基本上同這一地區的界限相一致。

（5）最小風能資源區　云貴川，甘肅、陜西南部，河南、湖南西部，福建、廣東、廣西的山區以及塔里木盆地。有效風能密度在50W/m²以下時，可利用的風力僅有20％左右，大于等于3m/s的風速全年累積時數在2000h以下，大于等于6m/s的風速在150h以下。在這一地區中，尤以四川盆地和西雙版納地區風能最小，這里全年靜風頻率在60％以上，如綿陽為67％、巴中為60％、阿壩為67％、恩施為75％、德格為63％、耿馬孟定為72％、景洪為79％。大于等于3m/s的風速全年累積僅300h，大于等于6m/s的風速僅20h。所以，這一地區除高山頂和峽谷等特殊地形外，風能潛力很低，無利用價值。

（6）可季節利用的風能資源區　（4）和（5）地區以外的廣大地區。有的在冬、春季可以利用，有的在夏、秋季可以利用。這些地區風能密度在50～100W/m²，可利用風力為30％～40％，大于等于3m/s的風速全年累積在2000～4000h，大于等于6m/s的風速在1000h左右。

1.2.6　風能的三級區劃指標體系

國家氣象局發布的我國風能三級區劃指標體系如下所示。

（1）第一級區劃指標

①風能豐富區　主要考慮有效風能密度的大小和全年有效累積小時數。將年平均有效風能密度大于200W/m²、3～20m/s風速的年累積小時數大于5000h的劃為風能豐富區，用“Ⅰ”表示。

②風能較豐富區　將150～200W/m²、3～20m/s風速的年累積小時數在3000～5000h的劃為風能較豐富區，用“Ⅱ”表示。

③風能可利用區　將50～150W/m²、3～20m/s風速的年累積小時數在2000～3000h的劃為風能可利用區，用“Ⅲ”表示。

④風能貧乏區　將50W/m²以下、3～20m/s風速的年累積小時數在2000h以下的劃為風能貧乏區，用“Ⅳ”表示。代表這四個區的羅馬數字后面的英文字母表示各個地理區域。

（2）第二級區劃指標　主要考慮一年四季中各季風能密度和有效風力出現小時數的分配情況。利用1961～1970年間每日4次定時觀測的風速資料，先將483個站風速大于等于3m/s的有效風速小時數點成年變化曲線。然后，將變化趨勢一致的歸在一起，作為一個區。再將各季有效風速累積小時數相加，按大小次序排列。這里，春季指3～5月，夏季指6～8月，秋季指9～11月，冬季指12月、1月、2月。分別以1、2、3、4表示春、夏、秋、冬四季。如果春季有效風速（包括有效風能）出現小時數最多，冬季次多，則用“14”表示；如果秋季最多，夏季次多，則用“32”表示；其余依此類推。

（3）第三級區劃指標　風力機最大設計風速一般取當地最大風速。在此風速下，要求風力機能抵抗垂直于風的平面上所受到的壓強。使風機保持穩定、安全，不致產生傾斜或被破壞。由于風力機壽命一般為20～30年，為了安全，我們取30年一遇的最大風速值作為最大設計風速。根據我國建筑結構規范的規定，“以一般空曠平坦地面、離地10m高、30年一遇、自記10min平均最大風速”作為進行計算的標準。計算了全國700多個氣象臺、站30年一遇的最大風速。按照風速將全國劃分為4級：風速為35～40m/s以上（瞬時風速為50～60m/s）為特強最大設計風速，稱特強壓型；風速為30～35m/s（瞬時風速為40～50m/s）為強設計風速，稱強壓型；風速為25～30m/s（瞬時風速為30～40m/s）為中等最大設計風速，稱中壓型；風速為25m/s以下為弱最大設計風速，稱弱壓型。4個等級分別以字母a、b、c、d表示。

根據上述原則，可將全國風能資源劃分為4個大區、30個小區。

①Ⅰ區　風能豐富區。ⅠA34a-東南沿海及臺灣島嶼和南海群島秋冬特強壓型。ⅠA21b-海南島南部夏春強壓型。ⅠA14b-山東、遼東沿海春冬強壓型。ⅠB12b-內蒙古北部西端和錫林郭勒盟春夏強壓型。ⅠB14b-內蒙古陰山到大興安嶺以北春冬強壓型。ⅠC13b-c-松花江下游春秋強中壓型。

②Ⅱ區　風能較豐富區。ⅡD34b-東南沿海（離海岸20～50km）秋冬強壓型。ⅡD14a-海南島東部春冬特強壓型。ⅡD14b-渤海沿海春冬強壓型。ⅡD34a-臺灣東部秋冬特強壓型。ⅡE13b-東北平原春秋強壓型。ⅡE14b-內蒙古南部春冬強壓型。ⅡE12b-河西走廊及其鄰近春夏強壓型。ⅡE21b-新疆北部夏春強壓型。ⅡF12b-青藏高原春夏強壓型。

③Ⅲ區　風能可利用區。ⅢG43b-福建沿海（離海岸50～100km）和廣東沿海冬秋強壓型。ⅢG14a-廣西沿海及雷州半島春冬特強壓型。ⅢH13b-大小興安嶺山地春秋強壓型。ⅢI12c-遼河流域和蘇北春夏中壓型。ⅢI14c-黃河、長江中下游春冬中壓型。ⅢI31c-湖南、湖北和江西秋春中壓型。ⅢI12c-西北五省的一部分以及青藏的東部和南部春夏中壓型。ⅢI14c-川西南和云貴的北部春冬中壓型。

④Ⅳ區　風能欠缺區。ⅣJ12d-四川、甘南、陜西、鄂西、湘西和貴北春夏弱壓型。ⅣJl4d-南嶺山地以北冬春弱壓型。ⅣJ43d-南嶺山地以南冬秋弱壓型。ⅣJ14d-云貴南部春冬弱壓型。ⅣK14d-雅魯藏布江河谷春冬弱壓型。ⅣK12c-昌都地區春夏中壓型。ⅣL12c-塔里木盆地西部春夏中壓型。

中國風能分區及占全國面積的百分比見表1-1。

我國風能潛力的估算如下：全國風能的理論可開發總量（R）為32.26億千瓦；實際可開發利用量（R'）估計為總量的1/10，并考慮到風輪實際掃掠面積為計算氣流正方形面積的0.785倍，故實際可開發量為R'=0.785×R×=2.53（億千瓦）。

1.2.7　風資源描述的基本理論

由于風的脈動，對于風資源的描述，人們常常采用風速平均值，然后把這些平均值再進行累加平均。氣象上常采用10min的平均風速，在風能利用中主要也采用這一時間平均值，用于風力機的功率計算以及經濟性分析。

（1）風廓線　由于地面的摩擦力，風速隨地面高度的變化而變化，地面粗糙度越大，這種變化就越大。不同粗糙度長度的風廓線見圖1-6。

粗糙度長度z₀是用來定義粗糙度的尺度，并用自然對數來描述風廓線

　　 （1-22） 　　

式中，u₂、u₁是h₂、h₁高度上的風速；長度d是某一地面廓線的影響系數。當地面上障礙物比較離散及有低矮植物時，d選為零。在有很密的障礙物時，如森林、城市，d應采用障礙物高度的70％～80％估算。

風速是相對于風力機輪轂中心高的風速。近似公式計算的數據可以用到很高的高度（例如100m以上）。表1-2所列的是各種粗糙度下的典型粗糙度長度。

某一大的障礙影響，如房屋、倉庫，應用下式來考慮粗糙度長度。

　　 （1-23） 　　

式中　z_OH——增加的粗糙度長度；

h——障礙物高度；

A_S——障礙物相對風的垂直投影面積；

A_V——障礙物的占地面積。

比如，20個障礙物投影面積A_S=400m²，某一障礙物高度為25m，在1km²的面積上，分下來每一障礙物的面積，那么，增加的粗糙度長度為

當地面粗糙度為0.05m時，總的粗糙度長度為z₀=0.15m。

風廓線常用指數公式（Hellmann）表示

　　 （1-24） 　　

指數風廓線關系式是一種近似的表達式，其中冪指數a可由下式確定

　　 （1-25） 　　

這一公式適用于風廓線系數d等于零時，且z是平均高度，在這一高度上常用這一等式。當粗糙度長度為1m時，且10m高度時，冪指數為1/7。所以人們稱它為1/7冪法則，它表達了真實的風廓線，盡管它還不夠準確。

當然，最好在某些高度上測風最為合理，可以推算粗糙度長度z₀，而且通過測定的風梯度試驗，計算得到冪a（粗糙度長度z₀可以通過測試某一高度的擾動來估算）。

（2）風頻分布　設計一臺風力機，安裝地點的風資源很重要。年平均風速是最重要的數據，風頻分布規律對于風資源評估也十分重要（圖1-7）。在風頻分布理論計算時，常把風速的間隔定為1m/s。風速在某一時間內的平均，按風速間隔的歸屬劃區，落到哪一區間，哪一區間的累加值加1。區間的風速由中值表示，測試結束時，再把各間隔出現的次數除以總次數，就是風頻分布。這一方法也就是國際IEA組織推薦的所謂比恩法（bins）。

根據經驗，可利用形狀參數C和尺度參數A二參數的威布爾（weibull）分布來理論計算擬合描述風頻分布規律。

　　 （1-26） 　　

通過式（1-10），由A、C參數近似計算平均風速

　　 （1-27） 　　

形狀參數C一般在1～3之間變化，當C=2時的威布爾分布就變成了瑞利分布（Ray Leigh）

　　 （1-28） 　　

尺度參數A與平均風速V_m的關系為

　　 （1-29） 　　

像高斯正態分布那樣，瑞利分布的標準差根據瑞利分布的公式可得

　　 （1-30） 　　

正態分布中，3σ以內的積分近似取≈0.99，也就是99％時間的平均風速落在3σ以內。且3σ_V=2.4σ_m，實際的風速分布適合瑞利分布。

當知道了年平均風速，可通過瑞利分布計算年能量產出。對于已測得的風頻分布可用威布爾分布來擬合。威布爾參數A、C可用式（1-15）迭代法計算

　　 （1-31） 　　

　　 （1-32） 　　

式中，n=所有測驗數據點，即10min的平均值；V_i=第i個10min平均風速，集合i=1～n。

估計威布爾分布的C、A兩參數有多種方法，常采用的方法還有幾種：a.最小二乘法；b.平均風速V和標準差S_i法；c.平均風速和最大風速估計法。采用的方法不同，估計出來的威布爾參數并不完全相同，因此用這些參數計算出來的風能量也會有差別。究竟采用哪一種方法，要看實際情況決定。

對不同高度的風頻分布換算比較復雜。根據前面所講風速可按風廓線指數關系換算，那么某一區間的風速也就可以在這一區間內換算，而間隔（bin區間）的頻次應除以換算系數，間隔寬度（bin寬度）的量與頻次的乘積保持不變。瑞利和威布爾的換算是完全不同的。威布爾分布尺度參數A的換算要比形狀參數C的換算更為重要。C的變化特別是粗糙度長度很小時，它的變化可忽略不計。而A與平均風速成比例變化，那么常需把A向不同高度上換算，而瑞利分布的換算則必須按平均風速進行新的計算。

評價一臺風力機在現場的運行特性，除風速變化外，還有風向的變化情況，特別在有地形影響時（圖1-8）。

（3）日變化及無風期（靜風）由于溫度的變化，常引起風速的平均日變化（圖1-9）。如果知道了日變化，就可以與負荷變化曲線對比，看是否匹配，并在電力系統設計時加以考慮。

由圖1-9表示的風速日變化可看出，夏天中午風速最大，它是由于空氣熱對流效應造成的。受近地層影響，白天由于地層風較大，空氣受熱對流對風速影響減弱。夜間近地層影響小，風速明顯增強，在平原地區100～150m以上高空就出現類似的情況。

從風速日變化也可以看出無風期（靜風）情況。無風指的是風力機切入風速以下的風速，切入風速的高低直接影響無風期的長短。圖1-10是德國南部某地測試的累計靜風時間，表示的是兩個切入風速下測得的總的無風期。4.5m/s的切入風速、4min以上的無風期約占45％的時間，而512min以上的無風期約占13％。它明顯地對應于白天風速最大，夜里風速最小的情況。

（4）紊流與陣風　平均風速是對瞬時風速的數字濾波，圖1-11表示的是8min內風速風向隨時間的瞬時變化過程。對于一臺風力機，載荷計算、功率調節系統設計、偏航設計等都需要準確了解瞬時風速的變化。

對于紊流脈動變化，常用標準差與某一測試時間內的平均值的關系來計算。應有足夠快的采樣速度（最小1Hz），從下式n個V值來計算

　　 （1-33） 　　

典型的紊流特性是在平均風速的上下10％～20％內變化。

在一平均時間內，最大風速的估算用下面的理論公式表示

　　 （1-34） 　　

式中　V_m——平均風速；

z——離地面某一高度的粗糙度長度；

z₀——地面粗糙度長度。

對于風速標準差可用近似值表示

　　 （1-35） 　　

圖1-12是實際測試的情況，點表示的是瞬時的最大、最小風速及平均標準差10min平均值。是在丹麥的西海岸20m高度上測試的，包括約1500個10min平均風速值。

一些資料給出了測到的最大風速。如德國北部最大風速，離地面10m高處為44m/s。有的地區10m高峰值風速可達44.4～62.5m/s。英國曾出現過59m/s的最大風速。在南極測到的最大風速為94.5m/s。

風向變化也是很重要的，這里給出一個近似公式

　　 （1-36） 　　

當z=10m，z₀=1cm時，風向變化約為±21°。

這一近似公式適于大風以及靜態或中性層（指溫度隨高度的變化很小，約每增高100m，溫度變化10℃時），根據經驗，對不同氣候條件的平均變化情況也是適合的。

圖1-13表示的是風向穩定性與風向頻次的關系。當方位寬度為40°（即±20°）時，12min內90％的時間比較穩定。當方位寬度為20°（即±10°）時，同樣時間就只有80％的時間穩定了。

風力機對風系統設計時，對風的速度可以很慢，此時要求選擇風力機允許對風誤差很小。風向變化也有突變的時候，例如在暴風雨前的風速風向突變。表1-3是表示這種突變的一些數據。這種情況出現的時間大約是2年次，所以風力機設計時，必須計算幾分鐘內180°的風向突變及相應的風速突變。對風裝置就必須相應設計，比如避免風力機反方向的轉動。

對于風速，不僅要考慮最大、最小數值的統計，還要考慮隨時間的變化或陣風的變化。在氣象學中，常用陣風系數來表示陣風的變化，即最大風速對于平均風速的比值，以及陣風時間來描述。陣風大小取決于平均時間、采樣速率，采樣頻率、平滑性、風杯常數或預平均值等（表1-4）。

在風能計算中，陣風的考慮只限于風速的最大值，對于載荷計算和控制設計時，則主要考慮陣風隨時間的變化過程。陣風系數必須在陣風之前確定下來，平均時間的長短取決于陣風的大小，陣風對風力機影響還考慮風力機的大小。

陣風系數用于對陣風變化過程的分析，風能梯度用來定義陣風能量的變化速率。圖1-14表示丹麥海岸風速與所有陣風的風能梯度值的統計平均值關系。

典型陣風的延伸性要大于10m，如圖1-14所示，風能變化率的最大值要超過平均值。對于19m/s和20m/s平均風速的陣風，5000W/（m²·s）的風能變化率，陣風系數為1.4，加速度為5.8m/s²，那么這個陣風的典型延伸性為54m。這也就是說，25m直徑的風力機遇到這樣的陣風，在1s內要把2450kW多余功率調節掉。

表1-5列出一些其他地方的陣風數據。圖1-15表示的是在某一給定時間內的陣風變化情況。

還有一個要涉及的問題是陣風出現的頻次。圖1-16所示的是沿海測試的陣風系數頻率分布，此圖選取的是1s和1min平均值的陣風時間。從資料中可以看出，這一分布存在著很大的不相關性。這個曲線可以這樣解釋，如一天時間內（=1440min）1min平均時間周期，19％出現陣風系數超過1.2的風速主峰為274次。這種情況是由近地層熱穩定性影響造成的。圖1-17表示的是歐洲不同地區測得的典型實例以及荷蘭ECN的風能變化率的分布規律，曲線給出的是所有陣風上升階段所確定的WLG等級與總持續時間的相互關系。平均風速為13～14m/s上升，陣風為15％的時間，風能變化率為500～600W/（m²·s），平均上升時間為1.4s，相對應每小時出現385次這樣大的陣風。

對于給定的瑞利分布，年平均風速為6m/s的地方，陣風出現次數與風能變化率的對應情況如表1-6所示。

這樣的陣風密度要仔細分析測試，它對風力機部件的影響很大，特別要注意避免材料的疲勞破壞。

陣風在某一時間內隨高度變化的等值線如圖1-18所示。高空中和陣風向下擠壓，陣風沿空間延伸，可以從等值線中估算。圖1-18是不同高度上的等風速線。

紊流很大程度上取決于環境的粗糙度及地層穩定性，某一地點約50～100年的時間內，世紀陣風可達到60m/s、±30°的風向變化。在寒流或暴風雨前，風速可能在2～20s內2～3倍地發生變化，同時風向在90°～180°間變化，陣風范圍可達500m的直徑地區。

（5）地面影響　障礙物和地形變化影響地面粗糙度，風速的平均擾動及風廓線等對風的結構都有很大的影響。這種影響有可能是好作用（如山谷風被加速），也有可能是壞作用（尾流，通過障礙物有很大的風擾動）。所以在風電選點時，要充分考慮這些因素。

①障礙物影響　一個障礙物（如樹、房屋等）在它附近產生很強的渦流，然后逐漸在下風向遠處減弱。產生渦流的延伸長度與相對于風的障礙物寬度有關。作為法則，寬度b與高度z_H的比值為

b/z_H≤5　　（1-37）

紊流區可達其高度的20倍，寬度比越小，減弱得越快。寬度越大，渦流區越長。極端情況b?z_H，那么渦流區長度可達35倍的z_H。

渦流區高度上的影響約為障礙物高度的2倍。當風力機葉片掃風最低點是3倍的z_H時，障礙物在高度上的影響可忽略。如風力機前有較多的障礙物，地面影響就必須加以考慮（圖1-19）。平均風速由于障礙物的多少和大小而相應變化，這種情況可以修正地面粗糙度z₀。

②山區風　很明顯，當自然地形提高，風速可能提高很多。它不只是由于周圍高度的變化，使風的流層向更高的地區流動，也由于擠壓而產生加速作用。

計算機程序（如WASP）可對多種復雜的地形進行分析計算。

對于來流，風速的提高可根據勢能理論來估算。很長展寬的山脊，理想中風速的提高是山前風速的兩倍。而圓形山包則可能只有1.5倍，這一點可用風圖中流體力學和散射實驗所適應的數學模型得以認證。

對于風廓線的指數律，指數a=0.14時，紊流特性的產生與三角形截面山脊的特性有關，應進行試驗分析。圖1-20表示的是這種試驗結果。

在山前，通過山脊紊流提高，風速由于角度的不斷增大，廓線向右推移，也就是說風速隨高度變化不大。紊流變化很小，氣流在緊貼山面流過，很快開始斷裂，當斜度越過1:3時，紊流發生變化。