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台灣首座商業運轉離岸風場
海洋風場（Formosa 1）風速特徵分析研究
本研究分析了台灣首座商業運轉離岸風場–海洋竹南風力發電場(Formosa 1) 於2017年5月至2018年4月間海氣象觀測塔量測的風速資料，得到的結果如下：
圖 1. 海洋竹南風力發電場(Formosa 1) 地理位置圖
- 全年有兩個主要的風向，幾乎是反向的。即冬天的東北季風和夏天的西南氣流。東北季風的強度通常大於西南氣流的強度。
圖 2. 90公尺高之年度風花圖
- 一年中最高的風速在冬季的午後。夏天夜晚和清晨有一年中最低的風速。
圖3. 2017年6月(夏季)時平均風速(藍色線)風向(橘色線)曲線
圖 4. 2017年12月(冬季)時平均風速(藍色線)風向(橘色線)曲線
- 90公尺高度處的年平均風速約為8 m / s，但標準差大於5 m / s，風速分散(spread)程度稍大。水平風垂直剖面的指數(Hellmann Exponent)較低，約為0.05。
圖 5. 各高度年平均風速(藍色點)及其標準差(橘色虛線)與水平風垂直剖面(藍色線)
- 與韋伯分佈相比，海洋風場的風速直方圖在小於4公尺每秒以及大於11公尺每秒等二區間具有較高的分佈機率，在風速從4公尺每秒至11公尺每秒之間具有較低的分佈機率，呈現雙峰分佈的現象。
- 因此使用兩個分佈組成的混合分佈來擬合直方圖。混合伽瑪分佈經過使用最大似然法擬合及赤池訊息準則(AIC)選定為是較優分佈機率模型。
- 就年發電量(Annual Energy Production, AEP)及運轉機率(Operating Probability)兩方面而言，證實混合伽瑪分佈所得的結果非常接近直方圖所得的數據，單變數韋伯分佈則有約7%的誤差。
- 雙峰機率分佈函數可能是由海陸風引起的，因為海陸風加快或減慢了季風，使得風速直方圖在小於4公尺每秒以及大於11公尺每秒等二區間具有較高的分佈機率。
圖 6. 混合伽瑪(黑色線)、混合韋伯(紅色線)和單變量韋伯(綠色線)分佈，在90公尺高的風速擬合密度函數。
- 每小時平均風速和風向之間的相對應變化，揭示了海陸風對於離岸風能的影響是顯著的。影響的項目有：
- 夏日午後用電尖峰的風能產量。
圖 7. 夏日午後2時許之風速合成圖，紅色箭頭表西南氣流，
橘色箭頭表海風，灰色箭頭表合成風速。(左側是海洋，右側是陸地)
- 季風與海陸風因風向關係，而做向量剪法時，是造成水平風速剖面的赫爾曼(Hellmann)指數低至05的可能原因之一。
- 風速機率分佈函數雙峰現象的原因之一(如c.所述)。
- 低赫爾曼(Hellmann)指數可能成因，除了b. 所述之外，還有：
- 海平面上大氣的不穩定性。
即使在春天的清晨，海水的溫度也高於空氣的溫度，這意味著海面不斷加熱空氣。
圖 8. 新竹浮標(位於海洋風場東北約6公里處)氣溫及海溫之溫差的月平均值
- 台灣海峽寬度窄縮造成的通道效應(Channel Effect)
海洋風場地處台灣海峽最狹窄的區域附近，加速的風，導致內部動量交換頻繁。
未來研究的建議
- 進行廣泛的海陸風研究，並整合遙測、現地觀測及高解析度數值天氣預報模型或再分析資料，以便透徹了解其強度和擴展範圍。
- 海面與地面的溫差分析，有助於評估陸海風的形成和強度。
- 海洋上方空氣與海面之間的溫差分析，有助於通過大氣穩定性評估垂直風剖線的可能變化。
分析細節詳見：
Cheng, Ke-Sheng; Ho, Cheng-Yu*; Teng, Jen-Hsin. 2020. "Wind Characteristics in the Taiwan Strait: A Case Study of the First Offshore Wind Farm in Taiwan" Energies 13, no. 24: 6492.