01
课程导论
为什么要研究塔筒高度？塔筒高度与发电量的基本关系概述。
基础概述
02
风资源基础
风切变效应原理、风廓线公式（对数律/指数律）。
风切变风廓线
03
风速与高度关系
指数律公式详解（α系数取值与地表粗糙度）。
指数律α系数
04
风功率密度
风功率密度公式（P=0.5ρAv³）、空气密度影响。
功率密度空气密度
05
塔筒高度与风速增量
不同高度下的风速变化计算示例。
计算示例风速增量
06
发电量计算基础
理论发电量公式（E=P×T×CF）。
发电量CF
07
容量系数（CF）
容量系数定义、典型值范围、影响因素。
容量系数典型值
08
塔筒高度对容量系数的影响
更高塔筒如何提升CF。
CF提升高度效应
09
风切变指数α的测量
实测数据获取方法、测风塔与激光雷达。
测量激光雷达
10
不同地形下的α值
平原、山地、沿海、森林等场景对比。
地形α对比
11
塔筒高度与湍流强度
湍流对发电量的负面影响。
湍流负面影响
12
塔筒高度与尾流效应
更高塔筒能否减少尾流损失？
尾流损失
13
经济性分析基础
塔筒成本随高度变化曲线。
成本曲线经济性
14
度电成本（LCOE）模型
LCOE公式、塔筒高度对LCOE的影响。
LCOE度电成本
15
案例研究1：平原风电场
平原风电场（α=0.14）的塔筒高度优化。
平原α=0.14
16
案例研究2：山地风电场
山地风电场（α=0.27）的塔筒高度优化。
山地α=0.27
17
案例研究3：海上风电场
海上风电场（α=0.10）的塔筒高度优化。
海上α=0.10
18
量化分析工具：Python风速计算
Python代码实现风速随高度变化计算。
Python风速
19
量化分析工具：Python发电量计算
Python代码实现发电量随高度变化计算。
Python发电量
20
量化分析工具：Python LCOE计算
Python代码实现LCOE随高度变化计算。
PythonLCOE
21
数据可视化：高度-发电量曲线
塔筒高度-发电量曲线图绘制（Matplotlib）。
Matplotlib曲线
22
数据可视化：不同α值对比
不同α值下的发电量对比图。
α对比可视化
23
数据可视化：LCOE与高度关系
LCOE与塔筒高度的关系图。
LCOE关系图
24
敏感性分析：α值不确定性
α值不确定性对发电量预测的影响。
敏感性α
25
敏感性分析：空气密度变化
空气密度变化对发电量的影响。
空气密度敏感性
26
敏感性分析：湍流强度修正
湍流强度对发电量的修正。
湍流修正敏感性
27
塔筒高度与机组选型
不同高度匹配不同机型。
机组选型匹配
28
塔筒高度与载荷
更高塔筒的结构挑战与解决方案。
结构载荷
29
最新技术趋势
柔性塔筒、混合塔筒、桁架式塔筒。
柔性混合桁架
30
课程总结
塔筒高度决策的综合评估框架。
总结决策框架