基于实地测量的巴基斯坦南部Kati Bandar-Gharo风走廊风能评估（采用高杆测量方法）

《Advances in Wind Engineering》：Field based Wind Energy Assessment of the Kati Bandar-Gharo Wind Corridor in Southern Pakistan using Tall Mast Measurements

　　沙扬·乌马尔|法哈德·乌斯曼|艾莎·汗|戈赫拉姆·汗
阿联酋阿布扎比哈利法科学技术大学电气工程系

**摘要**
随着全球能源需求的不断增长以及对可持续能源来源的迫切需求，风能提供了一种清洁绿色的解决方案。尤其是沿海地区，由于热力梯度的存在，风能潜力巨大。本研究通过分析气象测量塔的数据，评估了巴基斯坦卡蒂班达尔-加罗走廊的风能潜力，以确定该地区的可行性。技术评估涵盖了风速、风向、风切变和湍流强度等关键参数，并对拟建的100兆瓦风电场进行了经济和环境评估。结果显示，在90米高的塔架高度处，年平均风速为7.37米/秒，风能密度为351瓦/平方米。此外，韦伯尔形状参数（k = 2.67）表明风况稳定。湍流强度较低，完全符合IEC61400-1标准。从经济角度来看，平准化电力成本（LCOE）为75.2美元/兆瓦时；环境评估显示每年可减少306,250吨二氧化碳排放。综上所述，该走廊非常适合大规模开发风能项目。

**1. 引言**
一个国家的经济和社会发展在很大程度上依赖于其能源结构。在发展中国家，获得可靠且负担得起的能源往往具有挑战性，能源短缺会阻碍经济增长和减贫努力（López和Toman，2006；Gupta等人，2025）。尽管巴基斯坦拥有煤炭、天然气、太阳能和水力发电等丰富的能源资源，但仍难以满足日益增长的能源需求，导致夏季频繁停电（Kessides，2013）。老旧的配电和输电网络无法满足当前需求，输电和配电损耗高达约18.3%（Aqeeq等人，2023）。近年来，巴基斯坦政府采取了一系列措施，通过实施可再生能源项目来改善能源供应，特别是在农村地区。巴基斯坦气象部门收集了24°–27°N纬度、62°–69°E经度之间的沿海地区风能数据，该地区的风能潜力较高（Ullah等人，2010）。

**2. 方法论**
2.1 **研究区域**
本研究在巴基斯坦南部阿拉伯海沿岸的卡蒂班达尔-加罗走廊进行。该地区经常受到强风的影响，这种风势因陆地和海洋之间的温差而加剧。这些因素使得卡蒂班达尔-加罗走廊成为建立大规模风能项目的理想地点。白天陆地比海洋受到的太阳辐射更强，导致海陆之间产生气压差，从而形成海风；夜间陆地冷却速度更快，形成陆风。这种海陆风的循环为该地区提供了相对稳定且较高的风速，非常适合建设风能设施（Hunt等人，2025）。
2.2 **气象数据和测量装置**
气象数据对于评估风能资源和风电场选址至关重要。这些数据可通过卫星、基于GPS的方法、风塔和声纳等仪器获取。本研究使用了地面高气象测量塔的观测数据来描述卡蒂班达尔-加罗走廊的风况和其他参数。研究使用了两座风塔（Lucky塔和0388#塔）的数据，这些塔在不同高度安装了风速计和风向标，以记录观测期间的风速和风向。由于地形和微气候差异，两座塔收集的数据可能存在细微差异。
2.3 **空气密度**
空气密度是评估风电场资源的重要参数，因为它直接影响风中的动能。空气密度越高，通过风力涡轮机的质量流量越大，可提取的功率也就越大。风能功率的计算基于公式（1）：
(1) \(P = \frac{1}{2}\rho v^3}\)
其中ρ为空气密度（千克/立方米），v为风速（米/秒）。本研究根据大气压力、温度和水汽含量等气象参数确定了空气密度。
2.4 **风切变指数**
风切变指数反映了不同高度风速的变化，对风力涡轮机的设计和选址至关重要（Rehman和Al-Abbadi，2005）。它描述了风速随高度的变化情况，并受表面粗糙度、大气稳定性和地形特征的影响。准确理解风切变有助于将测量高度的风速换算为涡轮机高度的风速，并估算预期发电量（Shen等人，2011）。本研究使用同一座塔上不同高度的风速测量数据计算了风切变指数。
2.5 **其他技术细节**
本研究还结合了多年高塔数据，提供了走廊内两个地点的风速、风切变、湍流强度等详细信息，并使用巴基斯坦特定的成本和电价数据进行了经济分析。此外，还计算了每年的二氧化碳减排量和风电场的平准化电力成本（LCOE），并与燃煤发电进行了比较。这些综合的技术、经济和环境分析在现有文献中尚无报道，为规划者和投资者提供了直接决策依据。**湍流强度**
湍流的强度对风力涡轮机的效率和运行有重大影响（Asadi和Pourhossein，2021年）。高湍流可能会导致涡轮机部件出现疲劳载荷，缩短机械部件的使用寿命，并影响发电量。另一方面，极低的湍流会导致空气混合不良（Petersen等人，1999年）。因此，将湍流保持在合理的范围内对于实现最大涡轮机效率和延长工作周期非常重要（Hu等人，2012年）。此外，风电场的位置依赖性意味着应仔细评估预定轮毂高度处的湍流特征。在本分析中，湍流强度（TI）是通过测量不同高度的风速时间序列来确定的。湍流强度的计算遵循公式（4）（Saeidi等人，2011年）：
**(4) Ir = σV**
其中，σ表示同一时间段内风速的标准差，V表示该时间段的平均风速。这是一个无量纲参数，可以反映风速相对于平均值的变化情况。

**2.6 温度数据与分析**
温度与风能发电之间存在显著相关性，因为空气温度会影响空气密度，进而影响风能的数量。温度升高会降低空气密度，这可能会在相同风速下对风力涡轮机的发电量产生轻微影响。此外，温度的异常波动可能会影响涡轮机部件的机械性能和可靠性，并增加磨损。本文使用的数据是卡拉奇气象站的长期温度记录，以了解该地区与Kati Bandar Gharo风走廊相关的热条件。这些数据涵盖了数年，显示了温度的年度和季节性变化。这些温度记录用于分析趋势，并有助于估算随时间变化的空气密度。长期温度行为分析有助于将风速测量结果置于更广泛的气候背景下，并强调了在风电场规划和运营中考虑当地气候条件的必要性。

**2.7 风频曲线和韦伯分布**
风频曲线是指在某个测量点在一定时间内风速的分布（Justus等人，1978年）。它显示了特定风速范围出现的频率，是理解风况和确定合适涡轮机类别的有效手段。频率分布通常是通过将测量风速分入不同的区间并统计它们在整个数据集中出现的次数来确定的。
韦伯分布曲线是风电场分析中常用的工具，用于模拟风速的概率分布（Saeed等人，2019年；Ghosh等人，2014年；Balasubramanian等人，2020年）。它用两个参数来描述：形状参数（k）和尺度参数（c）（Aroua等人，2024年；Kantar和?eno?lu，2008年）。这些参数表征了某个地点的风速分布和平均幅度。当特征风速较大时，c的值较大；当分布更尖锐或更宽广时，k的值较大（West和Smith，2021年）。正确估计k和c的值对于确定可利用的风能量以及判断一个地点是否具有良好的风资源至关重要（de Andrade等人，2014年）。在风能应用中，k的典型值介于1.5到2.5之间，表示风模式中等至高度可预测；c控制分布的整体幅度；较大的c值意味着特征风速较高。最可能的风速略低于c值，并且取决于k值（Wang等人，2015年）。在本研究中，韦伯参数是通过适当高度的测量风速数据使用标准韦伯概率密度函数计算得出的，如公式（5）所示（Rehman等人，2024年；Wais，2017年）：
**(5) f(V) = kC(Vc)^k?1 × e^(-Vc/k)**
在这个函数中，V是风速，c是尺度参数，k是形状参数。然后使用Kati Bandar走廊0388#风塔的韦伯参数来模拟风况并估算相应的风功率密度。

**2.8 风向和功率密度指标**
风向模式对于优化能源输出和规划有效风电场布局非常重要（Zhang等人，2021年）。了解当前风向可以用来定位涡轮机，使它们暴露在最大且最频繁的风中，同时减少涡轮机之间的尾流相互作用（Fer?ák等人，2022年）。在本研究中，使用了0388#风塔的风向数据来确定主要的风向区域及其对总风能的贡献。方向区间总结了风向，并提供了风能比率的表格和图形结果。通过这些风向统计数据，开发者能够找到最佳的风向来设置涡轮机，同时避免因上游涡轮机而导致的风速降低。
风速是风能潜力的主要变量因素，因此风功率密度（W/m2）通常被视为资源质量的重要指标。在这项工作中，0388#风塔不同高度的风速被转换为风功率密度，依赖于标准功率密度表达式，该表达式基于空气密度和风速的立方。表7提供了长时间内不同高度的月度风功率密度数据。这些指标为确定Kati Bandar-Gharo走廊是否适合建设公用事业规模的风能项目提供了定量依据。

**2.9 技术经济评估方法**
通过折现现金流（DCF）框架评估了在Kati Bandar-Gharo建设100兆瓦风电场的经济可行性。分析基于0388#风塔90米高度处的测量风数据，其中主要风速为7.37米/秒，韦伯参数k = 2.67，c = 8.5。
净容量系数是通过特定地点的韦伯分布分析确定的，该分析使用了适用于3-4兆瓦级涡轮机的IEC Class IIB陆上涡轮机性能数据，这些涡轮机在中等风条件下运行效率较高。对于90米高度处平均风速在7.3-7.5米/秒范围内的情况，典型的总容量系数在40%-42%之间（Dayal等人，2021年；Enevoldsen和Jacobson，2021年）。风电场经历了标准损失，包括7%的尾流损失、3%的电气损失、3%的可用性损失和2%的其他损失，总损失约为11%-12%。净容量系数按公式（6）估算：
**(6) CFnet = 0.414 × (1 - 0.112) = 0.368**
年发电量（AEP）按公式（7）计算（Mirjat等人，2019年）：
**(7) AEP = Pinst × CFnet × 8760**
经济评估使用公式（8）进行（Mirjat等人，2019年）：
**(8) LCOE = C0 × CRF + OPEXannual**
其中：
**(9) CRF = r(1 + r)^n(1 + r)^n?1**
10%的实际折现率与国家电力监管局（NEPRA）在2019年政策框架下对风电项目的假设回报率一致（巴基斯坦政府，2019年）。
财务指标按公式（10-12）计算（Mirjat等人，2019年）：
**(10) Revenue = AEP × T**
**(11) CF = Revenue ? OPEXannual**
**(12) NPV = ∑t=1n CF(1 + r)^t ? C0**
内部收益率（IRR）是满足NPV=0的r值。

**3. 结果与讨论**
**3.1 空气密度和风切变指数**
风电场所在地的空气密度直接影响风中所含的动能量，从而影响风力涡轮机可能产生的功率水平。然后使用测量的大气压力、温度和蒸汽压数据，通过以下公式（2）确定了风塔轮毂高度的空气密度：
**公式（2）**
计算得出该风电场轮毂高度的空气密度为1.158千克/立方米。这比典型的海平面空气密度（1.225千克/立方米）要低，主要是由于当地气候条件，如极高的环境温度和沿海效应。虽然空气密度略低于标准条件，但仍处于风能生产的良好范围内，与沿海温暖地区报告的密度相似。
表2显示了Lucky和0388#两个风塔的风切变测量结果，两个风塔的风速计安装在不同高度。这些值是通过公式（3）中的幂律关系获得的，以表示风速随高度的变化方式。研究结果表明，不同高度和风塔的风切变指数不同，这表明了地表粗糙度和地形特征的影响。大多数层的α值约为0.14或更高，而最上层（90-100米）的切变值较低（约0.02），表明顶部附近的风流几乎是中性流动。这意味着Kati Bandar-Gharo走廊的风速随着高度的增加而显著增加，因此使用较高轮毂高度的风力涡轮机是有利的。切变值的增加意味着更高的涡轮机可以捕捉到更强的风，从而获得更好的能量捕获，但也强调了在设计时需要密切关注垂直风速梯度。

**3.2 湍流强度**
图3显示了Lucky和0388#两个风塔塔架在不同高度的湍流强度。湍流强度是根据风速的标准差与其平均值来确定的。湍流强度的降低表明风会较为平稳，而湍流强度的增加则表明风速更难以预测。例如，Lucky风塔的湍流强度随着高度的降低而增加，从85米处的0.076增加到10米处的0.132。同样，0388#风塔在100米处的湍流强度为0.079，在30米处为0.109，表明低海拔地区的湍流更强。所有记录的湍流水平都在IEC61400-1涡轮机设计要求范围内。
Burton等人报告称，较高的湍流强度会导致风力涡轮机部件的疲劳增加，从而缩短其使用寿命（Burton等人，2011年）。类似地，Riziotis等人报告称，较高的湍流强度会导致风电场发电量的显著变化（Riziotis等人，2004年）。在较高风速下，湍流水平相对较低，这对涡轮机的性能和结构可靠性有利。表3中的统计指数表明，该风电场在大多数风速范围内可以被视为IEC C类场所，湍流条件温和至中等，符合标准涡轮机的设计要求。

**3.3 技术经济评估方法**
通过折现现金流（DCF）框架评估了在Kati Bandar-Gharo建设100兆瓦风电场的经济可行性。分析基于0388#风塔90米高度处的测量风数据，其中主要风速为7.37米/秒，韦伯参数k = 2.67，c = 8.5。
净容量系数是通过特定地点的韦伯分布分析确定的，该分析使用了适用于3-4兆瓦级涡轮机的IEC Class IIB性能数据，这些涡轮机在中等风条件下运行效率较高。对于90米高度处平均风速在7.3-7.5米/秒范围内的情况，典型的总容量系数在40%-42%之间（Dayal等人，2021年；Enevoldsen和Jacobson，2021年）。风电场经历了标准损失，包括7%的尾流损失、3%的电气损失、3%的可用性损失和2%的其他损失，总损失约为11%-12%。净容量系数按公式（6）估算：
**(6) CFnet = 0.414 × (1 - 0.112) = 0.368**
年发电量（AEP）按公式（7）计算（Mirjat等人，2019年）：
**(7) AEP = Pinst × CFnet × 8760**
经济评估使用公式（8）进行（Mirjat等人，2019年）：
**(8) LCOE = C0 × CRF + OPEXannual**
其中：
**(9) CRF = r(1 + r)^n(1 + r)^n?1**
10%的实际折现率与国家电力监管局（NEPRA）在2019年政策框架下对风电项目的假设回报率一致（巴基斯坦政府，2019年）。
财务指标按公式（10-12）计算（Mirjat等人，2019年）：
**(10) Revenue = AEP × T**
**(11) CF = Revenue ? OPEXannual**
**(12) NPV = ∑t=1n CF(1 + r)^t ? C0**
内部收益率（IRR）是使NPV=0的r值。
折现回收期是根据累计折现现金流确定的。在10米/秒的速度下，平均湍流强度（TI）为0.074，且在更高速度下变化不大。这意味着高风速下的湍流处于某种准平衡状态，较大的偏差可能是由偶尔的阵风或某些大气条件引起的。例如，16米/秒时的平均湍流强度（0.081）略高于12米/秒时的0.072。相应的趋势也可以在表4中找到。

表4. 0388# 风速为90米的风力测量塔在不同风速下的湍流强度

| 风速（米/秒） | 记录次数 | 平均湍流强度 | 湍流强度标准差 | 典型湍流强度 | 最大湍流强度 |
|---------|---------|-----------|-----------|-----------|
| 3.0 | 25 | 10.18 | 0.084 | 0.29 | 10.70 |
| 4.0 | 21 | 0.14 | 0.064 | 0.22 | 0.72 |
| 5.0 | 19 | 0.094 | 0.037 | 0.14 | 0.57 |
| 6.0 | 18 | 0.101 | 0.043 | 0.157 | 0.64 |
| 7.0 | 17 | 0.058 | 0.091 | 0.131 | 0.59 |
| 8.0 | 16 | 0.054 | 0.088 | 0.157 | 0.090 |
| 9.0 | 15 | 0.052 | 0.181 | 0.57 | 0.058 |
| 10.0 | 14 | 0.043 | 0.125 | 0.36 | 0.305 |
| 11.0 | 13 | 0.064 | 0.223 | 0.72 | 0.74 |
| 12.0 | 12 | 0.037 | 0.271 | 0.64 | 0.72 |
| 13.0 | 11 | 0.095 | 0.052 | 0.181 | 0.57 |
| 14.0 | 10 | 0.047 | 0.140 | 0.396 | 0.64 |
| 15.0 | 9 | 0.038 | 0.080 | 0.094 | 0.082 |
| 16.0 | 8 | 0.028 | 0.125 | 0.121 | 0.42 |
| 17.0 | 7 | 0.091 | 0.131 | 0.59 | 0.57 |
| 18.0 | 6 | 0.054 | 0.098 | 0.101 | 0.57 |
| 19.0 | 5 | 0.052 | 0.181 | 0.57 | 0.054 |
| 20.0 | 4 | 0.037 | 0.157 | 0.64 | 0.305 |

使用了两个安装在90米高的风力测量塔上的风速计来测量随着风速增加时的湍流强度。研究发现，湍流强度随着风速的增加而减小。然而，不同风速段的湍流强度并不相同。对于Lucky风力测量塔来说，风速低于21米/秒时的湍流强度属于IEC C类，这意味着湍流强度较低。在高风速下，湍流强度达到IEC A类，然后又降低到IEC C类，如图4所示。对于0388#风力测量塔，风速低于19米/秒时的湍流强度也属于IEC C类。使用射频技术时，湍流强度迅速上升到IEC A类，然后又迅速下降到C类。

**3.3 温度分析**
为了准确估计风电场周围区域的热环境，分析了卡拉奇气象站的长期数据。该数据集已有四十多年的历史，反映了年度和月度的温度变化。分析显示，平均温度逐渐升高，在研究期间平均温度上升了1.0℃，年平均温度变为27.2℃。图5显示了这些长期温度数据的频率分布。这种分布大致是对称的，类似于正态分布，集中在长期平均值附近。这意味着大多数温度记录都在平均值的相对较小范围内，极端高或低的温度事件较少。尽管记录到的升温模式与其他与区域气候变化相关的信号一致，并可能导致空气密度随时间略微降低，但温度范围仍在现代风力涡轮机的运行范围内。最后，这些结果强调了在规划和运营沿海风电场时需要考虑当地气候的变异性。

**3.4 风速频率曲线和Weibull分布**
从测量数据中得出的风速频率曲线描述了特定风速区间在该地点出现的频率。使用了WAsP 11.4软件进行Weibull曲线拟合计算。该软件利用专门的矩拟合算法来估计形状（k）和尺度（c）参数。这种方法通过确保理论上的Weibull分布与测量时间序列数据中的平均风功率密度和超过平均风速的风速频率完全匹配来确定这些参数。表5提供了0388#风力测量塔的统计数据，包括典型年份的不同高度下的年平均风速、平均风功率密度和Weibull参数。在90米高度，0388#风力测量塔的年平均风速为7.37米/秒，风功率密度为351瓦特/平方米。相应的Weibull参数为c = 8.5米/秒和k = 2.67。

图6显示了90米高度风速的Weibull分布。直方图反映了风速的频率分布，大多数风速位于4到14米/秒的范围内，7到8米/秒的范围有一个明显的峰值。根据Weibull分布获得的主要参数是尺度参数c为8.5米/秒，形状参数k为2.67，平均风速U为7.52米/秒，功率密度P为365瓦特/平方米。形状参数k用于表示钟形分布，尺度参数c用于表示分布沿x轴的延伸程度。最后，实证和理论Weibull曲线的结合证明了该模型在该地点非常适用。

**3.5 风向特征**
估计了0388#风力测量塔的风向模式，以确定最主导的风向及其对总风能的贡献。风向统计数据见表6，风向玫瑰图见表7。研究结果表明，风向主要局限于少数几个方向，这使得规划涡轮机的方向和风电场的布局变得容易。

表6. 90米高的风力测量塔的风向和风能比例

| 风向（%） | 风向（度） |
|---------|---------|
| N | 16.64 |
| NE | 10.24 |
| E | 2.92 |
| SE | 2.92 |
| S | 3.34 |
| NW | 3.66 |
| W | 22.51 |
| SW | 15.39 |
| NNE | 1.88 |
| ESE | 1.51 |
| SSE | 1.83 |
| W | 2.88 |
| NNW | 1.26 |
| W | 7.72 |
| S | 3.48 |
| NW | 1.85 |
| N | 1.26 |
| NW | 8.23 |
| NNW | 15.02 |

表7. 0388#风力测量塔不同高度的月平均风速和风功率密度（风速：米/秒；风功率：瓦特/平方米）

| 高度（米） | 月份 | 平均风速（米/秒） | 平均风功率密度（瓦特/平方米） | Weibull参数c | Weibull参数k |
|---------|-----------|----------------|----------------|------------|------------|
| 100 | 1 | 7.2 | 351 | 8.5 | 2.69 |
| 90 | 7.37 | 351 | 2.67 | 8.5 |
| 80 | 7.22 | 331 | 2.65 | 6.95 |
| 70 | 6.95 | 297 | 2.61 | 5.85 |
| 60 | 6.85 | 295 | 2.34 | 7.72 |
| 50 | 6.72 | 271 | 2.34 | 7.72 |
| 40 | 6.42 | 251 | 2.61 | 6.42 |
| 30 | 6.18 | 231 | 2.16 | 6.42 |
| 20 | 5.77 | 219 | 2.08 | 5.72 |
| 10 | 5.57 | 190 | 1.81 | 5.64 |
| 9 | 5.42 | 180 | 1.57 | 4.82 |
| 8 | 5.28 | 161 | 1.47 | 4.28 |
| 7 | 5.04 | 140 | 1.39 | 4.09 |
| 6 | 4.72 | 139 | 1.25 | 3.96 |
| 5 | 4.30 | 108 | 1.08 | 2.80 |
| 4 | 4.09 | 105 | 0.98 | 2.20 |
| 3 | 3.60 | 90 | 0.98 | 0.28 |
| 2 | 3.00 | 80 | 0.12 | 0.12 |
| 1 | 2.50 | 60 | 0.08 | 0.08 |

**3.6 风速和功率密度**
还比较了Lucky风力测量塔和0388#风力测量塔在不同高度上的风速和相应的风功率密度。表7显示了0388#风力测量塔在不同高度上的月平均风速和风功率密度。研究发现，平均风速较高，如图8所示。实证数据表明，风速主要介于3.0米/秒到11.0米/秒的范围内，占年发生次数的84.47%。此外，87.76%的年总风能集中在7.0米/秒到14.0米/秒的范围内。Lucky风力测量塔在85米高度的平均风速约为7.5米/秒，而0388#风力测量塔在90米高度的平均风速略低，为7.37米/秒。0388#风力测量塔在90米高度的年平均风功率密度为351瓦特/平方米，有效风速范围（3.0米/秒到22.0米/秒）的平均持续时间为7967小时。60米高度的平均风速为6.95米/秒，功率密度为297瓦特/平方米。

**3.7 风速和功率密度的比较**
比较了Lucky风力测量塔和0388#风力测量塔在不同高度上的风速和功率密度。表7显示了0388#风力测量塔在不同高度上的月平均风速和风功率密度。实证数据显示，风速主要介于3.0米/秒到11.0米/秒的范围内，占年发生次数的84.47%。此外，87.76%的年总风能集中在7.0米/秒到14.0米/秒的范围内。Lucky风力测量塔在85米高度的平均风速约为7.5米/秒，而0388#风力测量塔在90米高度的平均风速略低，为7.37米/秒。0388#风力测量塔在90米高度的年平均风功率密度为351瓦特/平方米，有效风速范围（3.0米/秒到22.0米/秒）的平均持续时间为7967小时。60米高度的平均风速为6.95米/秒，功率密度为297瓦特/平方米。

**3.8 风速和功率密度的对比**
比较了Lucky风力测量塔和0388#风力测量塔在不同高度上的风速和功率密度。表7显示了0388#风力测量塔在不同高度上的月平均风速和风功率密度。实证数据显示，风速主要介于3.0米/秒到11.0米/秒的范围内，占年发生次数的84.47%。此外，87.76%的年总风能集中在7.0米/秒到14.0米/秒的范围内。Lucky风力测量塔在85米高度的平均风速约为7.5米/秒，而0388#风力测量塔在90米高度的平均风速略低，为7.37米/秒。0388#风力测量塔在90米高度的年平均风功率密度为351瓦特/平方米，有效风速范围（3.0米/秒到22.0米/秒）的平均持续时间为7967小时。这些综合信息对于评估此类地区风电场的可行性和战略实施需求非常有用。Zorlu A的风电塔也记录到了超过52.5米/秒的风速，持续时间为3秒。这一速度值得注意，因为它超过了国际电工委员会（IEC）规定的III类风电场标准。Kati Bandar-Gharo地区的测量风速表明这里具有巨大的风能潜力，但鉴于风速超出了IEC III类标准，高风速也可能对风力涡轮机的设计和运行带来挑战。

3.7 风电场的技术经济与环境影响评估
根据第2.9节描述的技术经济框架，预计总资本支出为1.325亿美元，相当于每安装1兆瓦132.5万美元；运营支出假设为每兆瓦时30美元，采用10%的实际折现率后，计算得出平准化电力成本（LCOE）为75.2美元/兆瓦时。10%的实际折现率反映了新兴市场中长期购电协议下的典型可再生能源投资条件，处于通常报告的8%–12%范围内（Salci和Jenkins，2018年）。
Kati Bandar-Gharo地区的能源预计运营成本将低于巴基斯坦标准燃煤电厂，后者由于燃料价格波动，其基准LCOE约为每兆瓦时83.6美元。财务绩效指标是根据明确的年度现金流计算得出的。拟建的风电场预计每年可产生2579万美元的收入，基于每兆瓦时80美元的购电价格，而年度运维支出为967万美元，因此年净现金流约为1612万美元。净现值（NPV）是25年内年度净现金流的折现总和减去初始投资，结果为1300万至1400万美元。内部收益率（IRR）是通过求解使NPV为零的折现率得出的，结果为11%–12%，折现回收期约为9年。根据这些指标，当前的国内融资状况显示出了强劲的投资潜力。
从环境角度来看，该项目预计通过每年替代燃煤电厂来减少306,250吨二氧化碳排放，而燃煤电厂的排放率为0.95吨二氧化碳/兆瓦时，因此在25年内总共可减少765万吨二氧化碳排放（IEA，2025年）。该风电走廊提供了稳定的、本土来源的能源生产，而化石燃料基线则依赖于不可预测的全球市场波动。这一发展直接支持了2019年的《替代与可再生能源政策》，通过减少对化石燃料的依赖并推进国家脱碳目标（巴基斯坦政府，2019年）。

4. 结论
Gharo-Kati Bandar风电走廊具有大规模发电的巨大潜力。实地数据证明该地区拥有丰富且稳定的风能资源。主要风向为北-西北方向，西南方向为次要风源。在90米高度的测量显示，年平均风速为7.37米/秒。这一高度每年为风力涡轮机提供了7,967小时的有效风速。该地点在所有测量高度上都保持较低的湍流强度。虽然存在极端风事件，但仍在安全的运行范围内。符合IEC II-C或III-C安全等级的标准风力涡轮机适合在此地点使用。对于一个100兆瓦的风电场，经济模型证实了其财务可行性。该项目产生的平准化电力成本为75.2美元/兆瓦时，回收期约为9年。最后，这一风电开发每年可减少306,250吨二氧化碳排放。该走廊提供了清洁的能源资源，以支持国家脱碳目标。
尽管本研究提供了全面的区域评估，但在复杂的沿海到陆地交界处仍存在局部局限性，需要更高分辨率的建模。此外，将90米高度的风切变指数（WSI）外推到现代涡轮机高度（120至150米）会引入不确定性，因为大气流动会进入艾克曼层。为了减少风能资源的变异性，未来的研究应探索风能-太阳能混合（WSH）系统。由于太阳辐射和风速具有互补的日变化特征，即白天太阳辐射最强而夜间风速最大，WSH电站可以显著平滑电力输出并减少电网调峰需求。

**作者贡献声明**
Gohram Khan：撰写、审阅和编辑。
Ayesha Khan：撰写、审阅和编辑、正式分析。
Fahad Usman：撰写、初稿撰写、调查、数据整理。
Shayan Umar：撰写、审阅和编辑、方法论、数据整理、概念化。