基本原理及其影响：测风塔周围地形坡度与风力发电量预测

地表附近的风受到地形地貌的影响而发生了改变，使得风资源具有微观尺度特征。距离不远的两个地点，除了各自的微观尺度风气候特征外，还有共同的部分。一点的风气候是局地微观尺度与更大尺度（中尺度和天气尺度）风气候特征的叠加。WAsP就是利用这一原理，通过测量一个点的风气候，剥离其微观尺度特征，得到一个区域内共同的风气候。在同一区域内推算其他点的风气候时，再把该点的局地微观尺度特征加进来。这样，就建立了同一区域内两个不同地点的风气候之间的联系，如图3-1所示。这个区域内共同的风气候类似地转风的概念，即仅当压力梯度力和地转偏力达到平衡（不受其他力）时的风气候，是高空大气运动的特征（详见本书第11.1.2节）。

以测风塔实测风速为输入的微观风气候，推算该区域共同的风区域过程为

W_reg=W_a-ROU_a-ORO_a-OBT_a （3-1）

式中 W_reg——共同的区域风气候；

W_a——a处微观风气候；

ROU_a——粗糙度效应引起的a处微观风气候变化；

ORO_a——地形引起的a处微观风气候变化；

OBT_a——障碍物引起的a处微观风气候的变化；

a——测风塔所在的位置。(www.xing528.com)

同样的原理，计算同一区域内b处的风气候过程为

W_b=W_reg+ROU_b+ORO_b+OBT_b （3-2）

W_b=W_a+（ROU_b-ROU_a）+（ORO_b-ORO_a）+（OBT_b-OBT_a） （3-3）

【例3-1】 风速仪受到旁边房子（障碍物）的遮蔽，而风力发电机周围没有障碍物。如果在WAsP模型中忽略了房子的影响，则发电量预测的结果是被高估还是被低估？

发电量预测结果被低估了。障碍物的遮蔽效应降低了风速，也就是说OBT_a的值是负的，那么-OBT_a则是正的。如果忽略了-OBT_a，显然结果被低估了。

【例3-2】 如果测风塔周围的地形坡度超过0.3，而风力发电机周围地形坡度低于0.3，那么WAsP模型预测的风力发电机发电量是被高估了还是被低估了？

发电量被低估了。当地形坡度超过0.3，风将不再附着地表流动，而是发生脱流，因此WAsP模型高估了地形效应，显然ORO_a被高估了。可以这样理解：WAsP模型在推导共同的区域风气候时，从测风塔的实测风气候中过多地去除了地形加速效应，因此低估了。

由这两个例子可见，只要我们理解了WAsP模型，就可以较容易地判断WAsP模型的适用性，以及发电量预测结果的准确性。