研究风资源评估的不确定性其实是在寻找正态分布的标准差σ[64]。一个质量很好的测风塔的不确定性通常约为2%，这是说测量的平均风速的标准差为2%。对于平均风速为9m/s的风场，2%的标准差对应着0.18m/s（9m/s×0。02)的风速。要特别注意区分的是，这并不是说风速仪的精度为±2%。实际上测量值只有68%的概率在（9±0.18)m/s范围内[66]。
在风资源评估或风电场发电量评估时有很多相互独立的不确定性来源，需要把它们都分离出来，并逐一量化。我们可以把量化的不确定性称为不确定度。计算总的不确定度时，不能简单地把这些独立的不确定性相加求和。
两个独立的不确定性就像是直角三角形的两个直角边，而二者之和是这个直角三角形的斜边。如图6-2所示，假设测风塔的不确定性为2%，而平均风速的年度波动不确定性为6%，那么总的不确定性为
总的不确定性对较大的分量更加敏感。表6-1展示了两个独立的不确定性分别降低1%对总不确定性的影响。这个例子强调了平均风速长期拟合的重要性。如果没做任何长期拟合，那么年平均风速的年度波动不确定性为6%，是非常大的，大到其他不确定性都显得不那么重要了。可以理解为，小的不确定性被大的不确定性给吞噬了。
图6-2 两个独立的不确定性求和(www.xing528.com)
表6-1 两个独立的不确定性分别降低1%对总不确定性的影响
需要注意的是，两个分量的相互独立性是几何求和的前提，也就是两个值之间没有任何关联。如果两个不确定性分量不是相互独立的，几何求和就重复计算了其中的重叠因素。在风能评估领域，几乎每个不确定性分量之间都有着某种关联，使它们都不相互完全独立。但是如果相关性非常小，通常还是可以认为它们之间是相互独立的。
对于两个可以拆分开来，却明显不相互独立的不确定度分量，其总不确定度应该是两个不确定度乘积开方，即：
同样以6%和2%两个不确定度值为例，如果不相互独立，那么总的不确定度为3.26%，比式（6-2)计算的结果小得多。
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