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Validating wind farm parameterizations with offshore SCADA data
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OA
AI
DOI：10.5194/wes-2026-80.png)
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摘要
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摘要。大规模验证比较了天气研究和预报（WRF）模型中的风机参数化（WFPs）与六个海上风电场的多年SCADA（监控和数据采集）数据。尽管最初考虑了七种WFPs；经过初步评估后仅保留了三种不同的参数化方法：原始Fitch（Fitch-O）、基于物理学的轴向感应修正的Fitch（Fitch-pAIM）以及显式尾流参数化（EWP）。该研究在2 km和0.67 km分辨率下进行，结果显示总发电量与SCADA数据相比存在±5%的差异；较细分辨率由于增强的内部尾流效应导致发电量偏低。其余部分重点关注影响总发电量的主要不确定性来源。模拟的平均风速可能过低，导致发电量低估。只有Fitch-pAIM准确模拟了功率曲线及其净发电量；而Fitch-O和EWP因忽略局部感应效应而低估了功率。在细分辨率下，Fitch-O和Fitch-pAIM较好地捕捉了内部尾流强度；而EWP始终产生过浅的尾流。所有WFPs均表现出全局阻塞特征以及尾流损失对边界层垂直结构的依赖性。最后，外部尾流被所有参数化方法较好地捕捉。结果表明，在分辨率小于风机间距时，Fitch-pAIM优于其他WFPs。尽管在狭窄风向扇区中准确再现尾流特征方面存在局限性，但WFPs能准确捕捉总尾流损失，使其适用于AEP计算。
Keyword:
Wind farm parameterizations
Offshore wind farms
SCADA data
Wake modeling
Energy yield prediction