1979—2019年內(nèi)蒙古發(fā)電風(fēng)速變化趨勢(shì)分析

陸艷艷 袁建平 張磊 周胡

摘?要：內(nèi)蒙古是我國(guó)重要風(fēng)力發(fā)電省份之一。本文以?xún)?nèi)蒙古地表發(fā)電風(fēng)速為對(duì)象，基于當(dāng)?shù)?979—2019年風(fēng)速資料，運(yùn)用線性回歸、單相關(guān)系數(shù)等方法分析該地區(qū)發(fā)電風(fēng)速時(shí)空分布特征，并對(duì)小風(fēng)速和超高風(fēng)速進(jìn)行初步分析。結(jié)果表明：內(nèi)蒙古的發(fā)電風(fēng)速在年際變化上呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。在2011年左右，發(fā)電風(fēng)速占比開(kāi)始上升。阿拉善盟地區(qū)發(fā)電風(fēng)速占比高且占比逐年提升。其他地區(qū)發(fā)電風(fēng)速占比相對(duì)低且都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。同時(shí)，內(nèi)蒙古發(fā)電風(fēng)速占比在春夏相交（3～6月份）時(shí)最高，秋冬季節(jié)有所減少。但當(dāng)?shù)匕l(fā)電風(fēng)速占比總體較高，年內(nèi)變化不劇烈，風(fēng)力穩(wěn)定性有利于風(fēng)場(chǎng)發(fā)電。從1979年到2019年，內(nèi)蒙古各月的發(fā)電風(fēng)速占比都有著顯著減小。同時(shí)，內(nèi)蒙古風(fēng)速中超高風(fēng)速占比較小，小風(fēng)速占比大。

關(guān)鍵詞：內(nèi)蒙古;發(fā)電風(fēng)速;風(fēng)速占比;變化趨勢(shì)

風(fēng)力發(fā)電是中國(guó)最具開(kāi)發(fā)前景的可再生能源技術(shù)，而我國(guó)內(nèi)蒙古地區(qū)風(fēng)力資源豐富，全區(qū)可開(kāi)發(fā)利用的風(fēng)能儲(chǔ)備高，且該地區(qū)風(fēng)能分布范圍廣，穩(wěn)定度高，連續(xù)性好，是風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)利用的重要地區(qū)[13]。對(duì)該地區(qū)的風(fēng)能資源的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，尤其是對(duì)可供發(fā)電的風(fēng)速段風(fēng)能變化的分析可為該地風(fēng)能規(guī)劃發(fā)展提供決策支持[45]。

前人已有不少涉及內(nèi)蒙古地區(qū)的風(fēng)速變化的研究，如許多學(xué)者對(duì)不同年份內(nèi)蒙古地區(qū)平均風(fēng)速的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析[68]。對(duì)于如內(nèi)蒙古地區(qū)逐日最大風(fēng)速在全年時(shí)段及四季時(shí)段內(nèi)的平均值和極大值的時(shí)空變化特征[9]、呼和浩特地區(qū)最大風(fēng)速和平均風(fēng)速的季、年、年際以及年代際等氣候變化特征[10]也有了較為詳細(xì)的研究分析。內(nèi)蒙古地區(qū)本身風(fēng)力資源充沛，其風(fēng)能資源的可開(kāi)發(fā)利用性也有較多文獻(xiàn)分析[1113]。

以往的研究大多集中在對(duì)整體風(fēng)速的分析，但風(fēng)速本身的大小對(duì)風(fēng)機(jī)發(fā)電有著重要影響，風(fēng)速過(guò)低或過(guò)高，均不利于風(fēng)機(jī)的發(fā)電[1416]，因此，對(duì)發(fā)電風(fēng)速的多年變化趨勢(shì)的探究有較大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文旨在探討內(nèi)蒙古發(fā)電風(fēng)速的變化趨勢(shì)時(shí)空特征，同時(shí)對(duì)小風(fēng)速以及超高風(fēng)速進(jìn)行分析，為該地區(qū)合理利用風(fēng)能資源提供一定的理論參考依據(jù)。

1?資料與定義

本文降水量資料來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http：//cdc.cma.gov.cn）。按照所研究區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)盡量多、時(shí)段盡量長(zhǎng)的原則，選取內(nèi)蒙古區(qū)域（3552°N、97127°E）39個(gè)國(guó)家氣象站1979年至2019年全年日最大風(fēng)速資料。研究區(qū)缺測(cè)站點(diǎn)日數(shù)作忽略不計(jì)處理。

由于發(fā)電風(fēng)速主要取決于不同風(fēng)機(jī)的出廠設(shè)置，而內(nèi)蒙古的風(fēng)機(jī)規(guī)格不統(tǒng)一，同時(shí)考慮到多數(shù)風(fēng)機(jī)的啟動(dòng)風(fēng)速為3m/s，但實(shí)際上最低啟動(dòng)風(fēng)速很難有較好的發(fā)電效率。所以在綜合考慮了啟動(dòng)風(fēng)速和發(fā)電效率以及內(nèi)蒙古各發(fā)電電場(chǎng)的介紹規(guī)格后，本文將發(fā)電風(fēng)速定為5～25m/s這一區(qū)間[1617]。同時(shí)，低于5m/s的風(fēng)在本文統(tǒng)一稱(chēng)為小風(fēng)速，而高于25m/s的風(fēng)速稱(chēng)為超高風(fēng)速。

2?研究方法

2.1?線性回歸法

采用線性趨勢(shì)進(jìn)行趨勢(shì)分析，其特點(diǎn)是簡(jiǎn)潔方便易于理解。使用xi表示樣本量為n的某一氣候變量，用ti表示所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，建立xi與ti之間的一元線性回歸方程。

此公式可以看作是一種特殊的、最簡(jiǎn)單的線性回歸形式。其含義是用一條合理的直線表示x與其時(shí)間t之間的關(guān)系。由于式（2—7）右邊的變量是x對(duì)應(yīng)的時(shí)間t，并不是其他變量，所以該方法屬于時(shí)間序列分析的范疇。式（2—6）中a是回歸嘗試，b是回歸系數(shù)。a和b可以用最小二乘估計(jì)得到。

相關(guān)系數(shù)r表示變量x與時(shí)間t之間線性相關(guān)的密切程度。當(dāng)r=0時(shí)，回歸系數(shù)b為0，即用最小二乘估計(jì)確定的回歸直線平行于x軸，說(shuō)明x的變化與時(shí)間t無(wú)關(guān);當(dāng)r>0時(shí)，b>0，說(shuō)明x隨時(shí)間t的增加，即具有明顯上升趨勢(shì);當(dāng)r<0時(shí)，b<0，說(shuō)明x隨時(shí)間t的增加，即具有明顯下降趨勢(shì);|r|越趨近0，x與t之間的線性相關(guān)就越小。反之，|r|越偏大，x與t之間的線性相關(guān)就越密切。除此之外，需要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)來(lái)判定線性趨勢(shì)的變化程度是否明顯，確定顯著性水平，表明x隨時(shí)間t的變化趨勢(shì)是顯著的，反之，則表明變化趨勢(shì)不顯著。

2.2?單相關(guān)系數(shù)

相關(guān)系數(shù)是目前經(jīng)常用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量y與x之間線性相關(guān)程度是否密切的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。在水文中、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中也經(jīng)常采用它來(lái)考慮預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)對(duì)象是否線性相關(guān)并以此來(lái)挑選預(yù)報(bào)因子單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為

式中xi與yi分別為預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)對(duì)象的各個(gè)觀測(cè)值，x-、y-分別為它們的均值，r即為y與x之間的線性相關(guān)系數(shù)。

r的數(shù)值達(dá)到多大才算相關(guān)顯著，這需要在給定信度a的條件下，對(duì)它進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)?zāi)壳俺Ｓ胻檢驗(yàn)的方法來(lái)進(jìn)行。

式中，r為樣本的相關(guān)系數(shù)，n為樣本數(shù)。當(dāng)選定信度a后，可從t分布表中查出相應(yīng)的te，當(dāng)根據(jù)樣本計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量t值大于te時(shí)，認(rèn)為在這一信度下二者是線性相關(guān)的，若tte則認(rèn)為是不相關(guān)的。

在實(shí)際工作中為了方便起見(jiàn)，有人計(jì)算了各種信度和不同樣本容量下的兩個(gè)隨機(jī)變量之間是否線性相關(guān)所需的最低相關(guān)系數(shù)值re，只要把計(jì)算所得的r值與re?相比較，如果r>re，則認(rèn)為這兩個(gè)隨機(jī)變量在這一信度下是線性相關(guān)的，若rre則是不相關(guān)的。

這里還需要指出的是，盡管兩個(gè)隨機(jī)變量之間的線性相關(guān)不好，但不能排除這兩個(gè)變量之間非線性相關(guān)很好的可能性。