1979—2019年內蒙古發電風速變化趨勢分析

陸艷艷 袁建平 張磊 周胡

摘?要：內蒙古是我國重要風力發電省份之一。本文以內蒙古地表發電風速為對象，基于當地1979—2019年風速資料，運用線性回歸、單相關系數等方法分析該地區發電風速時空分布特征，并對小風速和超高風速進行初步分析。結果表明：內蒙古的發電風速在年際變化上呈現顯著下降趨勢。在2011年左右，發電風速占比開始上升。阿拉善盟地區發電風速占比高且占比逐年提升。其他地區發電風速占比相對低且都呈現下降趨勢。同時，內蒙古發電風速占比在春夏相交（3～6月份）時最高，秋冬季節有所減少。但當地發電風速占比總體較高，年內變化不劇烈，風力穩定性有利于風場發電。從1979年到2019年，內蒙古各月的發電風速占比都有著顯著減小。同時，內蒙古風速中超高風速占比較小，小風速占比大。

關鍵詞：內蒙古;發電風速;風速占比;變化趨勢

風力發電是中國最具開發前景的可再生能源技術，而我國內蒙古地區風力資源豐富，全區可開發利用的風能儲備高，且該地區風能分布范圍廣，穩定度高，連續性好，是風能資源開發利用的重要地區[13]。對該地區的風能資源的變化趨勢進行分析，尤其是對可供發電的風速段風能變化的分析可為該地風能規劃發展提供決策支持[45]。

前人已有不少涉及內蒙古地區的風速變化的研究，如許多學者對不同年份內蒙古地區平均風速的時空變化特征進行分析[68]。對于如內蒙古地區逐日最大風速在全年時段及四季時段內的平均值和極大值的時空變化特征[9]、呼和浩特地區最大風速和平均風速的季、年、年際以及年代際等氣候變化特征[10]也有了較為詳細的研究分析。內蒙古地區本身風力資源充沛，其風能資源的可開發利用性也有較多文獻分析[1113]。

以往的研究大多集中在對整體風速的分析，但風速本身的大小對風機發電有著重要影響，風速過低或過高，均不利于風機的發電[1416]，因此，對發電風速的多年變化趨勢的探究有較大的實際應用價值。本文旨在探討內蒙古發電風速的變化趨勢時空特征，同時對小風速以及超高風速進行分析，為該地區合理利用風能資源提供一定的理論參考依據。

1?資料與定義

本文降水量資料來源于中國氣象科學數據共享服務網（http：//cdc.cma.gov.cn）。按照所研究區域內站點盡量多、時段盡量長的原則，選取內蒙古區域（3552°N、97127°E）39個國家氣象站1979年至2019年全年日最大風速資料。研究區缺測站點日數作忽略不計處理。

由于發電風速主要取決于不同風機的出廠設置，而內蒙古的風機規格不統一，同時考慮到多數風機的啟動風速為3m/s，但實際上最低啟動風速很難有較好的發電效率。所以在綜合考慮了啟動風速和發電效率以及內蒙古各發電電場的介紹規格后，本文將發電風速定為5～25m/s這一區間[1617]。同時，低于5m/s的風在本文統一稱為小風速，而高于25m/s的風速稱為超高風速。

2?研究方法

2.1?線性回歸法

采用線性趨勢進行趨勢分析，其特點是簡潔方便易于理解。使用xi表示樣本量為n的某一氣候變量，用ti表示所對應的時間，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與其時間t之間的關系。由于式（2—7）右邊的變量是x對應的時間t，并不是其他變量，所以該方法屬于時間序列分析的范疇。式（2—6）中a是回歸嘗試，b是回歸系數。a和b可以用最小二乘估計得到。

相關系數r表示變量x與時間t之間線性相關的密切程度。當r=0時，回歸系數b為0，即用最小二乘估計確定的回歸直線平行于x軸，說明x的變化與時間t無關;當r>0時，b>0，說明x隨時間t的增加，即具有明顯上升趨勢;當r<0時，b<0，說明x隨時間t的增加，即具有明顯下降趨勢;|r|越趨近0，x與t之間的線性相關就越小。反之，|r|越偏大，x與t之間的線性相關就越密切。除此之外，需要對相關系數進行顯著性檢驗來判定線性趨勢的變化程度是否明顯，確定顯著性水平，表明x隨時間t的變化趨勢是顯著的，反之，則表明變化趨勢不顯著。

2.2?單相關系數

相關系數是目前經常用來衡量兩個隨機變量y與x之間線性相關程度是否密切的一個統計量。在水文中、長期預測中也經常采用它來考慮預報因子與預報對象是否線性相關并以此來挑選預報因子單相關系數的計算公式為

式中xi與yi分別為預報因子與預報對象的各個觀測值，x-、y-分別為它們的均值，r即為y與x之間的線性相關系數。

r的數值達到多大才算相關顯著，這需要在給定信度a的條件下，對它進行統計檢驗目前常用t檢驗的方法來進行。

式中，r為樣本的相關系數，n為樣本數。當選定信度a后，可從t分布表中查出相應的te，當根據樣本計算的統計量t值大于te時，認為在這一信度下二者是線性相關的，若tte則認為是不相關的。

在實際工作中為了方便起見，有人計算了各種信度和不同樣本容量下的兩個隨機變量之間是否線性相關所需的最低相關系數值re，只要把計算所得的r值與re?相比較，如果r>re，則認為這兩個隨機變量在這一信度下是線性相關的，若rre則是不相關的。

這里還需要指出的是，盡管兩個隨機變量之間的線性相關不好，但不能排除這兩個變量之間非線性相關很好的可能性。