第二章 气象基础与数据源
做风电功率预测，说白了就是跟老天爷打交道。你想想看，风什么时候来、来多大、能持续多久——这些信息全藏在气象数据里。我刚开始接触这行时，总觉得预测模型才是核心，后来被现实狠狠教育了一顿：数据质量不行，再牛的模型也是白搭。
2.1 关键气象要素：风从哪里来
先聊聊最基础的东西。风速、风向、空气密度，这三个是预测模型的"三驾马车"。缺一个，模型就跑偏。
风速
风速是预测的核心输入。我习惯用轮毂高度处的风速，而不是地面风速。为什么？因为风机吃的是高空的风，不是地面的。地面风速受地形、建筑物影响太大，跟实际发电量对不上。
重要概念：风速与功率的关系大致是三次方关系。风速翻一倍，理论功率变八倍。但实际中，风机有切入风速（通常3-4m/s）和切出风速（通常25m/s），超出这个范围就不发电了。
风向
风向决定了风机的偏航角度。我遇到过一个问题：某风场北边有座山，北风来时 turbulence（湍流）特别大，发电效率反而低。如果不考虑风向，模型就会把北风时的低功率误判为风速问题。
风向通常用0-360度表示，0度是北风，90度是东风。做特征工程时，我建议把风向拆成sin和cos两个分量，避免0度和360度其实是同一个方向的尴尬。
空气密度
这个很多人会忽略。空气密度受温度和气压影响。高原上的风场，空气密度低，同样的风速发电量就少。我曾在青海一个项目上吃过亏——直接用海平面的空气密度公式，结果预测值偏高20%。
空气密度计算公式很简单：
ρ = P / (R * T)其中P是气压（Pa），R是气体常数（287 J/(kg·K)），T是温度（K）。
我的习惯：如果拿不到实测气压，可以用标准大气压101325Pa近似。但温度一定要用实测值，温差10度，密度就差3%左右。
2.2 气象数据获取渠道
数据从哪来？主要有两个渠道：NWP和SCADA。这两个东西，一个管未来，一个管过去。
NWP（数值天气预报）
NWP是预测的核心数据源。它通过超级计算机模拟大气运动，给出未来几天的风速、风向、温度等。常见的NWP数据源有：
- ECMWF（欧洲中心）：精度最高，但收费。我一般用它做基准对比。
- GFS（美国全球预报系统）：免费，分辨率约0.25度。适合做初步建模。
- CMA（中国气象局）：国内项目常用，分辨率可达3公里。
NWP数据通常每6小时或12小时更新一次。我建议至少取未来72小时的预报数据，因为风电功率预测的考核周期一般是未来1-3天。
注意：NWP数据有系统性偏差。比如某个模型总是把风速报高0.5m/s。我习惯先做偏差校正，再喂给预测模型。不然模型学到的全是"假规律"。
SCADA（数据采集与监视控制系统）
SCADA是风场的"黑匣子"。它记录每台风机的实时运行数据，包括：
- 实际发电功率（kW）
- 机舱风速（m/s）
- 桨距角（度）
- 发电机转速（rpm）
- 有功/无功功率
SCADA数据是训练模型的"真值"。NWP给出的是预测值，SCADA给出的是实际值。模型就是学这两者之间的映射关系。
我遇到过一个问题：SCADA数据经常有缺失或异常。比如风机停机维护时，功率为0，但风速可能正常。如果不做数据清洗，模型会以为"风速正常时功率为0"，那就全乱了。
数据清洗小技巧：我一般用"3-sigma法则"剔除异常点。功率超出均值±3倍标准差的数据，直接扔掉。另外，风速低于切入风速或高于切出风速的数据，也要单独处理。
2.3 知识体系总览
下面这张图，是我自己总结的气象数据与预测模型的关系。你看一眼，心里就有谱了。
这张图的核心逻辑是：NWP提供"未来会怎样"的预测，SCADA提供"过去发生了什么"的事实。两者结合，才能训练出靠谱的模型。
2.4 数据获取实战建议
如果你刚开始做，我建议按这个顺序来：
- 先拿SCADA数据：找风场运维要过去一年的数据。注意要包含停机标记，不然模型会学歪。
- 再找NWP数据：免费的话用GFS，精度够用。如果项目要求高，可以考虑ECMWF。
- 做时间对齐：SCADA是分钟级数据，NWP是小时级数据。我一般把SCADA聚合到小时级，跟NWP对齐。
- 检查数据质量：缺失值、异常值、重复值，一个都不能放过。
避坑指南：我曾经在一个项目里，直接用NWP的10米高度风速做输入，结果模型预测偏差很大。后来才发现，风机轮毂高度是80米，风速差异巨大。记住：一定要用轮毂高度处的风速，或者用风切变公式把地面风速换算上去。
风切变公式也很简单：
V2 = V1 * (H2 / H1)^α其中α是风切变指数，一般在0.1-0.3之间。平坦地形取0.14，复杂地形取0.2以上。
我的经验：如果拿不到准确的α值，可以用SCADA数据反推。找一段风速稳定的时间段，对比不同高度的风速，就能算出α。这比查手册靠谱多了。
好了，气象基础和数据源就聊到这儿。记住一句话：数据质量决定模型上限。花80%的时间在数据上，模型自然就听话了。
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