德国奥尔登堡大学的研究人员开发了一种新的统计模型，他们可以用该模型比以往任何时候都更准确地描述风湍流。来自物理研究所和ForWind风能研究中心的科学家团队还开发了一种方法，该方法使用该模型根据来自有限数量的现实世界测量点的数据计算全三维风场。

正如JanFriedrich博士领导的团队在科学杂志PRXEnergy上报道的那样，该方法不仅适用于风能领域，也适用于其他领域，例如计算大气中的气溶胶浓度或污染物分布湍流。

风力涡轮机制造商需要能够尽可能准确地描述转子叶片上的风力条件，以便估计部件上的负载。风电场的运营商还需要在规划阶段就已经知道确定位置的预期风力条件是什么，以便预测电力输出或噪声产生等变量。

为了进行此类分析，风能行业使用使用风速波动统计描述的数学模型。然而，这些“风场模型”有一个重大缺点，正如弗里德里希解释的那样：“这些模型中缺少阵风。风在模型中吹得比在现实世界中要稳定得多。”

中彩票并不罕见

由奥尔登堡物理学家教授JoachimPeinke博士领导的团队在2012年已经证明，与通常使用的模型相比，自然环境中风速的极端波动发生的频率要高得多。“根据常用的高斯统计，应该每1,250年只发生一次的事件在现实世界中每小时发生一次，”Peinke解释说，他也参与了当前的研究。

换句话说，像中彩票一样不可能发生的事件——比如阵风把树连根拔起——实际上并没有那么罕见。到目前为止，这个问题只有一个权宜之计：在应用中，阵风被人为地添加到风模型中。但是这种方法不能充分再现现实世界的条件，并且还占用了大量的计算时间。

凭借他们的新模型，弗里德里希和他的奥尔登堡同事能够以相对较少的计算量合成三维、逼真的风场，包括湍流。他们工作的主要成就是在每个空间点上随机叠加几个略有不同的经典高斯统计量。该团队可以根据需要调整所产生的风场(称为“超统计随机场”)的统计特性，以便相应位置的湍流强度和频率与现实世界的条件相对应。

几个测量点的完整图片

在其研究中，该团队还描述了如何使用他们的模型仅使用来自几个测量点的数据来准确生成完全三维的真实风场。“可以说，我们可以填充气象测量桅杆阵列中排列的点之间的空间，”弗里德里希解释道。这种新方法对于风能领域的实际应用也很有趣，同时允许使用新方法解决重要的研究问题。

团队表示，这种在有限数据基础上重建风场物理测量参数的方法具有广泛的应用前景。例如，它可以用于仅使用几个真实世界测量数据点的城市环境中污染物浓度或温度分布的详细建模。