随着风电产业的高速发展，陆上可开发的优质风资源区域不断减少，导致陆上风电的开发逐步向山地、高原、超高海拔等复杂地形区域发展^[1]. 相比于平坦地形，这些区域的下垫面复杂，近地边界层的非均匀特征明显^[2]，不同地形区域差异性大，这些特征显著影响风力机的功率输出及风电场的稳定运行. 研究局地大气环境对流场湍流特征及风力机功率输出的影响，将有助于促进风电产业在复杂地形区域的开发利用.

大气稳定性影响湍流和风切变的产生和消散，这两者是影响风力机功率输出的重要因素，因此研究大气稳定性的影响非常必要^[3]. 由于复杂地形的局地差异性，不同地区的大气稳定性对风力机性能的影响不同. 例如，Han等^[4]对复杂地形风电场的研究结果表明，功率输出从稳定到不稳定降低约16%. Pérez等^[5]在北美某风电场中的研究结果表明，与稳定层结相比，不稳定层结下的功率输出高约8%. 目前，大气稳定性影响风力机功率输出的规律存在争议^[6-8]. 这说明不同地区的研究结果不能简单地外推至其他地区，研究需要聚焦特定区域开展.

中国西北的黄土高原是中国最大的干旱和半干旱区域，该地区西部的山地区域风资源良好，风电产业在该区域快速发展. 黄土高原山地呈现 “沟壑纵横、墚峁交错”的形态特征，其独特性在于极高的空间破碎度与非均匀性^[9]，这种复杂的地形结构使得近地层风场在流过时，不仅产生绕流、加速、流动分离等动力效应，而且因昼夜温差和土壤湿度的差异，形成复杂的非均匀热力特征^[10]. 这种多尺度、强耦合的动力-热力过程导致该地区的大气边界层结构、湍流生成机制及大气稳定度的时空演化规律与其他复杂地形存在很大的区别，基于其他地形建立的研究结论与预测模型在应用于黄土高原山地时面临显著的挑战. 要准确评估该地区的风资源特性及风机载荷环境，必须开展针对性的现场观测与机理研究.

目前，学者们主要利用中国气象局建立的干旱气候与生态环境监测站（CMAEMS）^[11]和兰州大学建立的半干旱气候与环境监测站（SACOL）^[12]的数据，开展黄土高原山地的大气特征研究. 目前的研究主要集中在干旱半干旱区域陆气相互作用及其对生态环境的影响^[13-14]，鲜有关于该区域大气边界层特征对风电开发及风力机运行的相关研究，且上述2个观测站的观测高度较低（测量高度小于32 m），在反映风电机组尺度上的大气特征具有一定的局限性. 本文在黄土高原山地风电场集中开发区域建立外场实验观测点，通过分析黄土高原山地风电场不同高度处的湍流特性及风力机输出功率性能，建立大气稳定性与风电场大气湍流特性及风力机功率性能之间的关系，为黄土高原山地风能资源评估和风力机功率及载荷特性研究提供理论参考依据.

建立的外场实验观测点位于甘肃省定西市通渭县某风电场内，风电场有53台2 MW风力机（风力机参数见表1），分散分布在山顶与山脊处. 该地区的山体坡度为10%~50%，总体呈现中坡和陡坡的特征，同时在山体表面存在大量人工或自然形成的阶梯型结构. 为了获得高精度流场数据，使用风廓线激光雷达对流场进行测量，激光雷达型号为Molas B300，高度测量范围为40~300 m，采样频率为1 Hz，风速精度为0.001 m/s，风向精度为0.001°，风速测量范围为0~75 m/s. 对12层高度的风速进行测量（见图1(a)），每个高度的间隔为20 m，为了便于描述，采用LE（lower edge）、HH（hub height）、UE（upper edge）分别表示风力机T1风轮下边缘、轮毂中心高度和风轮上边缘位置. 激光雷达布置在东经105°10′12″、北纬35°21′36″位置，海拔高度为2072.76 m，与中国气象局观测站和兰州大学气象观测站的距离分别为60、116 km（见图1(b)），且海拔高度相差较大.

根据图1(b)所示的外场实验方案，对2022年3月16日—4月25日时间段内的大气参数进行观测. 该时间段属于春季，仅有1个观测日出现降雪，无降雨、沙尘、雾霾等其他特殊天气，且地表植被的覆盖率低，这有效避免了不同季节下垫面变化对大气特征的影响. 从图2可知，该区域的主风向为南东南风（为157.5°~180°），占总风向频率的34.5%，次主风向为北西北风（为348°~22.5°），占风向频率的21.2%. 在两风向的50°扇区距离雷达5.2 km的范围内无风电机组，无高耸建筑，该距离已经远大于风电机组的尾流影响区域^[15]. 选择风向为主风向和次主风向的6 d实验数据，分析黄土高原地形下风电场不同高度处的大气湍流特性. 风力机功率数据来自距离激光雷达最近的5台风力机的SCADA系统.

为了验证激光雷达测量风速的准确性，对激光雷达测量数据与邻近风力机机舱雷达测量数据进行对比分析，如图3所示. 其中，U为风速. 可以看出，激光雷达与机舱雷达测量数据的日变化趋势高度相似，且2个风速序列的相关系数为0.82,一致度为0.85，说明2组数据高度相似，反映了激光雷达测量数据统计特性的可靠性.

通过安装在激光雷达上的小型气象站，测量获得测试区域的环境参数（环境温度、相对湿度、大气压）. 所有原始数据均以10 min为窗口进行预处理，该分辨率是风能工程分析中的标准做法. 数据处理的核心在于计算用于表征湍流特性和大气稳定度的关键参数，具体步骤如下.

1）计算平均风速与脉动风速. 对原始风速数据中采集的3个速度分量（纵向风速为u，横向风速为v，垂直风速为w，采样频率为1 Hz），在每个10 min时间段内计算平均值：

(1)$ \overline{u}=\frac{1}{N}\sum\limits_{k=1}^{N}{u}_{k}. $

式中：N为10 min的数据量，N = 600；u_k为采集的纵向风速数据，横向和垂直方向的平均速度采用相同方法计算.

脉动风速为瞬时风速与平均风速的插值，采用下式进行计算：

(2)$ u'=u-\overline{u}. $

同理，可以计算得到横向和垂直脉动风速$ v' $和$ w' $.

2）计算风速标准差σ_u的计算公式为

(3)$ {\sigma }_{u}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\sum\limits_{k=1}^{N}{u_{k}^{'2}}}. $

同理，$ {\sigma }_{v} $和$ {\sigma }_{w} $根据相同方法计算.

摩擦速度$ {u}_{*} $是表征地表切应力的关键物理量，采用下式进行计算：

(4)$ {u}_{*}={({{\overline{u'v'}}^{2}}+{{\overline{v'w'}}^{2}})}^{1/4}. $

式中：$ \overline{u'v'} $和$ \overline{v'w'} $分别为纵向-垂直和横向-垂直的协方差.

3）为了计算大气稳定度，须进一步获得莫宁-奥布霍夫长度L. L的计算涉及摩擦速度$ {u}_{*} $和浮力通量，具体的计算方法如下：

(5)$ L=-\frac{u_{*}^{3}}{\kappa \dfrac{g}{{\theta }_{\text{v}}}\overline{w'{\theta }_{\text{v}}'}}. $

式中：κ为Von Karman常数，此处取0.4；g为重力加速度，g=9.81 m/s²；$ {\theta }_{\text{v}} $为虚位温；$ w'{\theta }_{\text{v}}' $为潜热通量. $ {\theta }_{\text{v}} $利用下式^[16-17]获得：

(6)$ {e}_{\text{s}}=6.112\times {\text{exp}}{\left({\frac{17.67T}{T+243.5}}\right)},$

(7)$ {e}_{\text{a}}={\mathrm{RH}} \frac{{e}_{\text{s}}}{100}, $

(8)$ q=\frac{0.622 {e}_{\text{a}}}{p-{e}_{\text{a}}}, $

(9)$ {\theta }_{\text{ν}}=T\left(1+\frac{0.61 q}{1-q}\right). $

式中：e_s为饱和水汽压，T为环境温度，e_a为实际水汽压，RH为相对湿度，q为比湿，p为大气压. 由于本文外场观测的环境参数来自地面气象站测量数据，不同高度位置处的环境参数通过下式^[18]获得：

(10)$ {T}_{H}=T-\frac{6.5H}{1\;000}, $

(11)$ {p}_{H}=p\times {\mathrm{exp}}\left({\frac{0.284 H}{8.314 T}}\right). $

式中：H为高度，T_H为H高度处的温度，p_H为H高度处的气压.

观测期间为春季，实际大气温度梯度与标准大气模型的假设较接近. 采用10 min平均数据进行大气稳定度分析，重点关注大气稳定度和湍流度的相对变化和总体分布趋势，尽管推算的绝对温度可能存在偏差，但对稳定度分类的定性判断影响有限，因此推算结果具有合理的可靠性. 为了减小湍流间歇性带来的湍流宏观统计误差，各风速标准差分量利用对应时间的摩擦速度进行归一化处理. 采用的大气稳定性参数$ \zeta =z/L $，对被测区域的大气稳定性进行划分（$ \zeta \geqslant 0.2 $为稳定层结，$ 0.2 \gt \zeta \gt -0.2 $为中性层结，$ \zeta \leqslant -0.2 $为不稳定层结）^[19].

如图4所示为6个观测日（D1,D2,···，D6）不同高度处的大气稳定性时间序列统计直方图. 其中，PDF为概率密度分布，$\theta $为气温. 从图4可知，在外场观测期间，观测点位置处的温度变化幅度为0°~5°，6 h平均温度差为1.5°（在第6个观测日6时—12时出现最大温差，为4.3°）. 在风轮下缘、轮毂中心和风轮上缘高度处，稳定层结占比分别为37.9%、39.9%和43.1%. 可以看出，随着高度的增加，稳定层结的比例逐渐增加，中性层结的比例随着高度的增加而逐渐降低，分别为41.8%、28.7%和24.8%. 在外场观测期间，稳定层结和中性层结占主导，总占比分别为79.9%、68.6%和68.1%.

风速的归一化标准差（$ {\sigma }_{i}/{u}_{*} $）称为湍流统计特征，表征了对所有频率的湍流信号进行统计分析的结果. Moraes等^[19-20]的研究表明，风速归一化标准差是稳定度参数$ z/L $的函数，根据MOST相似性理论，可以采用经验公式$ {\sigma }_{i}/{u}_{*}={c}_{1}{(1\pm {{c}_{2}}z/L)}^{{{c}_{3}}} $（其中c₁、c₂、c₃均为常数）表示近地表风速的变化特征. 尽管$ {\sigma }_{i}/{u}_{*} $与$ z/L $的关系仍存在争议，但Sfyri等^[21]的实验结果表明，无因次速度的标准差随$ z/L $的变化遵循1/3幂率.

如图5所示为风速分量归一化标准差与大气稳定度参数之间的关系. 在稳定大气层结条件下，随着大气稳定度的增加，3个方向的风速分量归一化标准差呈现增加的趋势（见图5(a)、(c)、(e)），风速在纵向上的分量$ {\sigma }_{u}/{u}_{*} $和横向上的分量$ {\sigma }_{v}/{u}_{*} $大于垂直方向上的速度分量$ {\sigma }_{w}/{u}_{*} $. 可知，在机械运动做功主导的大气湍流能量在纵向和横向2个方向上的波动较大. 在不稳定大气层结条件下，随着 ζ 的增加，风速的纵向速度分量和横向分量呈现增加的趋势（见图5(b)、(d)、(f)），但垂直速度分量变化较小. 与稳定层结条件下各风速分量的变化趋势相比，在不稳定层结条件下，纵向速度分量和横向分量增加缓慢，说明在实验观测期间，热力对流较弱，该区域流场机械运动做功对大气湍流能量变化的影响大于浮力作用的影响，而且在弱稳定层结（$ 0.017 \lt \zeta \lt 0.100 $）下^[22]，大气湍流能量在纵向和横向2个方向上的波动程度相近.

对比不同高度处的风速分量归一化标准差可知，在稳定层结和不稳定层结的条件下，随着高度的增加，3个方向的风速分量归一化标准差整体上呈现减小的趋势. 由表2可知，在中性大气层结的条件下，纵向湍流分量随着高度的升高而增加，横向和垂直湍流分量均表现出随着高度升高而减小的趋势. 以上结果表明，在中性大气层结的条件下，虽然MOST相似性理论分布规律与高度和粗糙度呈不相关性^[23]，但是在黄土高原山地的影响下，纵向大气湍流在一定高度范围内呈现出随高度增加而增加的趋势，湍流能量波动范围随着高度的增加被延伸. 横向分量与平坦下垫面（$ {\sigma }_{v}/{u}_{*}=2.9 $）^[24]及流动沙丘下垫面（$ {\sigma }_{v}/{u}_{*}=2.9 $）^[25]相近. 从表2可知，在黄土高原区域，风速分量归一化标准差受风向的影响较大，本研究是在157°~180°的风向条件下开展的，风速归一化标准差在风轮下的边缘分布规律和Yue等^[26]在风向为300°~330°时的观测规律一致，横向分量均大于纵向分量（$ {\sigma }_{v}/{u}_{*} \gt {\sigma }_{u}/{u}_{*} $），而在风轮上边缘的风速归一化标准差分布与文献[11]（120°~150°）的规律一致，即纵向分量大于横向分量（$ {\sigma }_{u}/{u}_{*} \gt {\sigma }_{v}/{u}_{*} $），由此可见，黄土高原山地风电场不同区域的风速分量归一化标准差差异较大，既有季节差异，又有明显的位置差异. 在黄土高原山地进行风电场微观选址时，利用单一位置的数据和单一速度分量来评价风电场区域的湍流特征存在不足.

为了分析横向和纵向分量的湍流特性，根据湍流度的定义式$ {I}_{i}={\sigma }_{i}/\overline{u} $，对横向和纵向分量的湍流度进行计算. 如图6所示为不同高度处风速在纵向和横向2个方向上的湍流强度概率分布. 可知，随着高度的增加，纵向和横向上的湍流强度呈现减小的趋势，在风速纵向分量上（见图6(a)），占比最大的湍流强度为22.5%，约占28%. 在风速横向分量上（见图6(b)），占比最大的湍流强度为17.5%，约占31.5%，且风轮下边缘的横向最大湍流强度占比大于纵向最大湍流强度占比. 可见，在本文的观测位置处，$ {I}_{u}\approx {I}_{v} $，基本符合大气稳定层结条件下黄土高原湍流强度的特征^[11]，但横向和纵向的湍流强度均小于当前研究黄土高原区域的湍流强度，一方面与试验期间大气稳定层结比例较高有关，另一方面与实验位置不同有关.

从图7可知，随着风速的增加，$ {I}_{u} $和$ {I}_{v} $逐渐减小，在风轮轮毂高度处，纵向的湍流强度$ {I}_{u} $趋于0.14~0.18，横向的湍流强度$ {I}_{v} $趋于0.18. 根据IEC61400-1−2019标准可知，$ {I}_{u} $属于高湍流等级，I_v属于非常高湍流等级^[24]. 湍流强度随高度的变化规律在不同风速下存在差异. 在较低的风速（u ≤ 5.2 m/s，v ≤ 4.4 m/s） 下， $ {I}_{u} $随高度的增加而增加，$ {I}_{v} $随高度的增加而减小，且存在$ {I}_{v} \gt {I}_{u} $的现象；当风速较高（u > 5.2 m/s，v > 4.4 m/s）时，湍流强度随高度的变化规律则相反. 可见，在黄土高原特殊地形下的风电场区域，存在纵向和横向湍流强度属于同一个等级的现象，且湍流强度的变化对低风速较敏感，特别是横向湍流强度$ {I}_{v} $的变化. 从图6(a)中观测点的风速概率分布特性（轮毂高度处的平均风速）可知，观测区域年平均风速约为5.3 m/s，属于C类风资源区域^[27]， 3.0~5.3 m/s的风速占比约为64.3%，对应风速下风轮轮毂高度处的湍流强度$ {I}_{u}=0.21\sim 0.32 $，占45%，$ {I}_{v}=0.20\sim 0.23 $. 在研究的黄土高原风电场区域，风力机长期工作在非常高湍流环境中，考虑季节变化，在夏季和秋季，下垫面的粗糙度增加，风速相对较低，湍流强度及持续时间均会增加. 在一定程度上，常规风资源评估和微观选址方法^[28]中湍流强度的评价方式已经不再适用于黄土高原区域风电场效能和风力机载荷的评估.

一般情况下，浮力的作用增强会大大提高流场的湍流强度，因此稳定层结条件下的湍流强度I_stable会显著小于非稳定层结条件下的湍流强度I_unstable，然而在黄土高原山地，表现则略有不同. 如图8所示为不同稳定度下各湍流强度的散点图. 可知，在不同的大气稳定性条件下，湍流度的分布没有显示出明显的差异，各方向上的湍流度均遵循I_stable < I_neutral（中性层结条件下的湍流强度） < I_unstable（其中纵向平均湍流分别为0.216、0.232、0.253，横向湍流度分别为0.194、0.211、0.241，垂直湍流度分别为0.178、0.224、0.232），且不同稳定度条件下的湍流度差异小于Kim等^[29]的分析结果. 这是由于在黄土高原的复杂山地地形中，气流在流过复杂地形时，不断产生强大的机械湍流，这种由地形产生的机械湍流非常强，在所有稳定度条件下，机械湍流强的特征始终存在. 即使在不稳定层结条件下，湍流强度也无法因浮力而显著变强. 在稳定层结条件下，湍流强度无法被有效抑制. 这导致3种大气层结条件下的湍流强度都被维持在较高且差异较小的水平. 在该区域，地形诱导对湍流的贡献远远超过热力浮力的调制作用，凸显了复杂地形下湍流局地性特征的复杂性，单一地考虑垂直热通量带来的浮力作用对湍流的影响存在局限性.

湍动能是湍流强度的度量，湍动能越大，表明微尺度湍流强度越大. 为了便于分析，在标准湍动能的定义（$ {\mathrm{TKE}}=(\overline{u{'}^{2}}+\overline{v{'}^{2}}+\overline{w{'}^{2}})/2 $）基础上，引入无量湍动能（$ e/{u}_{*}{}^{2} $）. 如图9所示为不同高度处无量纲湍动能与大气稳定度之间的关系. 可知，在中性层结条件下，无量纲湍动能沿着高度的增加而增加，依次为10.7、10.8、11.9，介于东南方向的无量纲湍动能（$ e/{u}_{*}{}^{2}=11.1 $）和西北偏西方向的无量纲湍动能（$ e/{u}_{*}{}^{2}=10.5 $）之间 ^[26]，小于城市郊区环境（开阔草原地形、建筑和树木稀疏）无量纲湍动能（$ e/{u}_{*}{}^{2}=12.8 $）^[30]. 尽管相比之下，无量纲湍动能差异不显著，但由于Yue等^[26,30]采用的分析数据来自安装在距离地表2 m的超声风速仪，风速受地表摩擦和障碍物的强烈影响，导致风速降低并产生强烈的湍流，而这种影响会随着高度的增加迅速减弱. 本研究的分析高度为距离地表30~120 m，在真实的大气环境中，湍流强度会随着高度的增加而减小，在0~100 m的高度范围内，湍流强度差距可达1.5倍^[31]，最大差异可达2倍以上. 根据上述分析可知，本文所研究的黄土高原山地风电场区域在轮毂中心高度处的湍流强度显著高于平坦地形的湍流强度. 尽管分析数据尽量避免了风力机的直接影响，但黄土高原风电场对大型风力机整个扫掠平面上微尺度湍流强度的影响十分显著. 在中性大气层结和弱稳定大气层结条件下，无量纲湍动能分布较分散，说明在风轮扫掠面积范围内，局地湍流效应增强，动量交换剧烈.

大气稳定性是影响风力机输出功率的重要因素之一. 大气稳定性对功率的影响主要由以下两个方面产生. 1）湍流强度，大气稳定性的差异会对具体的湍流强度产生显著影响. 2）风切指数，大气稳定性带来的流场在垂直方向的混合使得风切变指数存在明显的不同. 这2个原因使得风力机在不同的大气稳定性下表现出不同的功率输出特征. 为了量化不同大气稳定度对风力机功率输出的影响，将激光雷达测量的气象数据与邻近5台风力机SCADA系统记录的10 min平均功率数据进行时间同步. 根据1.2节的方法，计算每个时间点的L，并将所有的有效数据点划分为3个独立的子集：稳定层结、中性层结和不稳定层结. 由于在6个观测日期间，5台风力机并非时刻处于有功功率输出状态，其中有功功率输出状态占总观测时长的64.2%，因此将功率输出小于等于0的数据及其对应时间的大气稳定度数据进行剔除. 通过比较这3个独立子集的功率特性，包括功率分布特征、功率曲线及功率共计特征，分别评估大气稳定度对功率的影响.

如图10所示为不同大气稳定性下的功率输出特性. 从图10(a)可以看出，中性层结和非稳定层结在功率输出概率分布中表现出显著的差异. 高功率（功率输出P高于1 800 kW）输出几乎均出现在中性层结条件下，约占11.8%，而非稳定层结则仅占1.8%，非稳定层结低功率输出（功率输出低于400 kW）占比高达63.7%，而稳定层结下中等功率输出（400 kW < P < 1 800 kW）在3种大气稳定性中占比最高，约为44.5%. 如图10(b)所示为不同大气稳定性下的平均功率曲线. 可知，三者在低于7 m/s的风速下没有表现出显著的差异；当风速高于7 m/s时，中性层结的功率输出性能显著增加，而稳定层结的功率输出性能则显著减小. 总体而言，在黄土高原山地风电场中，中性层结下风力机的功率输出性能最佳，而稳定层结则相对最差，这与文献[29]的结论类似，而本研究中的性能差异更显著. 从图10(c)可以看出，稳定层结的平均功率输出为521 kW，中性层结为604 kW，非稳定层结为468 kW，中性层结具有更高的平均功率输出. 稳定层结下的功率输出具有更高的功率波动特征，同时，功率散点图下方存在一些离群点，离群点主要以稳定层结和非稳定层结为主. 这说明稳定和非稳定层结的流场特征会影响风力机的输出特性，尤其是在非稳定层结下. 高湍流下，地形对气流的诱导作用与热力驱动的浮力对流耦合作用，使得风轮的入流角产生较大且频繁的波动，并具有很大的垂直分量，导致叶片气动性能降低. 风力机控制系统很难在高湍流中保持最优的运行状态，从而减少了风能的捕获. 尽管在稳定层结条件下，风电场的流场具有较低的湍流强度，但风力机输出功率特性复杂，说明大气稳定性对输出功率的影响是多因素综合的结果，需要更进一步分析不同大气稳定性对功率输出的影响.

如图11(a)所示为不同大气稳定性下的功率分布散点图. 可以看出，非稳定层结条件下的功率主要分布在1 000 kW以下的区域，且分布较为集中，而稳定层结条件下的功率输出尽管也主要分布在1 000 kW以下的区域，但在稳定度接近中性的范围内，功率分布更分散，说明稳定层结使得功率输出的波动更明显. 如图11(b)所示为不同大气稳定性下的风廓线（阴影区域为风力机风轮高度范围）. 可知，中性层结下的风切指数为0.22，稳定层结下的风切指数为0.20，非稳定层结下的风切指数为0.14，非稳定层结具有最小的风切指数. 一般来说，大气稳定性越强，垂直混合作用越弱，风切变越剧烈，稳定层结下的风切指数应最大，然而在黄土高原山地区域，地形的影响显然改变了这种规律. 这可能是由于大气受地形诱导而产生的垂直方向的运动与浮力作用产生的垂直运动在一定程度上产生了耦合，从而对整体流场在垂直方向的运动产生了复杂的增强和抑制效果. 稳定层结条件下的风廓线具有更复杂的非线性特征，导致稳定层结下风轮范围内的流场具有更复杂的风速分布，引发风轮平面强烈的非定常气动载荷，使风机控制系统难以优化功率捕获，从而显著降低整体的气动转换效率. 结合图8的各湍流度分量可知，尽管稳定层结下的湍流度最小，但湍流度的波动更大（稳定层结的湍流度标准差为0.121，中性层结为0.118，非稳定层结为0.108），这2种因素的共同作用降低了稳定层结下的风力机功率输出性能. 综上所述，在黄土高原山地的环境下，中性层结具有最佳的功率输出性能. 尽管稳定层结下湍流度最低，但地形的诱导作用对稳定层结下的流场特征影响最显著，使得在稳定层结下风力机输出功率性能最差.

黄土高原山地风电场春季大气稳定性以中性层结和稳定层结为主，机械做功对大气湍流能量变化的影响大于浮力作用. 各风速分量归一化标准差分布符合MOST相似理论，但纵向湍流能量波动范围更大且呈现随高度增加而增加的趋势，与其他观测站相比，湍流特征差异显著，表明该区域具有强烈的环境差异性. 该区域长期处于高湍流环境，湍流强度超过一般评估方法的适用范围，利用常规湍流强度评价方法对该区域风电场效能和机组载荷进行评估的准确性有所降低.

大气稳定性对风力机功率输出的影响呈现显著的区域差异性特征. 中性层结下风力机功率输出性能最佳，而稳定层结最差. 尽管稳定层结具有低湍流、高平均风速的特征，但黄土高原山地的复杂地形对稳定层结下流场的诱导作用最显著，导致风廓线在风轮范围内呈现更复杂的非线性特征，湍流度波动更大，功率输出性能降低. 这一规律不同于一般地形条件下“稳定层结功率优于不稳定层结”的认知.

基于上述结论，该地区风电场微观选址及布局优化应考虑将大气稳定度分布特征纳入风资源评估流程，优先选择中性层结占比较高的机位，适当增大稳定层结占比较高位置的主风向下游机组间距，充分考虑高湍流环境对机组载荷的影响，优化风力机选型.