基于中尺度大氣模型嵌套CFD技術的高分辨率復雜地形風能資源評估方法研究﹡

文 | 陳志剛 李凱 施歡歡 楊永鋒

基于中尺度大氣模型嵌套CFD技術的高分辨率復雜地形風能資源評估方法研究﹡

文 | 陳志剛 李凱 施歡歡 楊永鋒

過去對大范圍風能資源普查基本上是基于對風能資源資料的收集、當地居民走訪，憑借一定的原則和經驗，進行風電場的宏觀選址；經過至少一年的立塔測風后，確定前期選定的場址是否具有開發價值。傳統風能資源普查方法具有較強的主觀性，存在時間和資金浪費的風險。隨著風電開發熱點由三北風能資源豐富的大風電基地轉向地形復雜和風能資源相對匱乏的地區，風電場開發難度和盈利風險增大，迫切需要提高大范圍風能資源評估的精度和速度。

在復雜地形中，風能資源分布受地形影響，局部氣候差異較大，測風塔代表區域有限，難以準確評估風能資源分布。采用中尺度大氣模式可以考慮局部氣候差異的影響，但受到中尺度模式分辨率較粗的限制，中尺度大氣模式無法考慮到微觀地形的影響；CFD技術在一定的評估區域內可以提高分辨率，但無法考慮大范圍小氣候異化的影響。通過結合中尺度大氣模式和CFD技術的優勢，采用中尺度大氣模式獲得復雜地形大范圍的低分辨率風能資源評估結果；基于CFD技術，對中尺度低分辨率計算結果進行降尺度處理，獲得微觀尺度的高精度風能資源分布。實例驗證表明，結合中尺度大氣模式和CFD降尺度技術，綜合考慮微地形小氣候和復雜地形的影響，可以獲得大范圍高精度的風能資源評估結果，能夠有效地解決復雜地形風能資源評估中微地形小氣候的問題。

中尺度大氣模式原理

中尺度大氣模式是小于天氣尺度，大于單個積云尺度的天氣系統研究，水平尺度一般約2km到2000km。通常根據研究需要的不同而采取不同的尺度：在雷暴、對流現象和復雜地形流動研究中采用2km－20km水平尺度（Meso－γ）；在處理如海風現象、湖泊效應和暴雪等氣候常采用20km－200km水平尺度（Meso－β）；在研究颮線、中尺度對流系統（MCS）和在熱帶氣旋等現象時采用200km－2000km水平尺度（Meso－α）。

二戰后，由于計算機技術的迅猛發展，氣象預報技術也隨之突飛猛進。短短的幾十年里，世界各地的氣象研究機關開發出了各自的相對獨立的氣象模式。NCAR、NCEP、FSL、AFWA和OU等美國的科研機構對氣象模式進行了統一，于2000年開發出了WRF模式。

采用中尺度大氣模式進行風能資源評估，不需要樹立測風塔測風，在計算分辨率足夠小的情況下，中尺度大氣模式可以考慮到復雜地形風電場局部氣候的差異。受到計算機硬件的限制，中尺度大氣模式的分辨率較粗，在風電場的風能資源詳細評估中需要結合CFD降尺度技術，以滿足風電場選址的工程精度需要。

CFD降尺度原理

對于有限的評估范圍，假設氣候具有局部的均一性，風流不是雷諾依賴的（即定向風特性是不依賴于風速的），特定風向的風流分布可以用風加速因子表達。

CFD技術可以通過計算機根據流體力學的規律進行模擬求解，將風電場的流場分解為小的立方體空間（即通常

我們所說的網格），并在其中求解復雜的偏微分方程組。如式(1)和(2)所示，風電場內流體運動可以通過Navier－Stokes流體運動方程與連續方程進行數學描述。

模擬流體最準確的方法是直接數值模擬，從而需要在小于Kolmogorov長度尺度的網格中求解方程（針對于自然風，湍流中最小渦旋尺寸從0.1mm到1 mm）。針對于實際的工程流體，采用直接數值模擬方法將遠遠超出現有計算機的能力。為了降低計算數量，需要對湍流進行模擬并對Navier－Stokes方程進行簡化。

中尺度計算結果代表一定區域內的風流參數平均值，通過對各風向進行定向計算并結合中尺度計算結果進行綜合分析，獲得一定評估區域內的高分辨率的風流場分布。

算例

為了驗證基于中尺度大氣模型及CFD技術的高分辨率的風能資源評估方法在復雜地形的適用性，采用基于WRF的大氣模式獲得云南省楚雄州祿豐縣老青山風電場的1km分辨率中尺度風能資源分布圖譜，以中尺度計算結果為基礎，結合風電場CFD計算軟件WT進行降尺度計算，最終得到各測風塔位置的風速時間序列，并與實測數據進行對比驗證。

一、項目背景簡介

老青山風電場場址位于楚雄州祿豐縣和昆明市富民縣交界的老青山一帶，地理范圍介于北緯25°06′40"－25°25′22"，東經102°18′46"－102°25′10"之間。場區南北長近23km、東西寬約11km，海拔在2030m－2754m之間。山脊的西側為祿豐壩區，海拔高度落差較大，坡度較陡，而其東側為富民壩區，下降較緩，坡度較小，場址區內風速具有明顯的抬升壓縮加速效應。風電場內植被主要以灌木、草甸及云南松為主，山脊處地表以土夾石為主。

二、各測風塔關聯度分析

如圖 1所示，風電場區內樹立了M5471、M5403、M5443、M5470和M5466共5座測風塔，測風時間均在1年以上。

各測風塔之間的相對距離和風速的相關度如表 1和表2所示。由于復雜地形局部氣候的差異，測風塔有效代表范圍有限，由圖 2可以看出，各測風塔之間的相關度隨著測風塔距離的增大而迅速降低。

三、中尺度分析結果

圖 3為中尺度平均風速的計算結果，橫軸和縱軸為評估區域的經緯度坐標。

圖1 各測風塔位置

表1 各測風塔之間的距離

表2 各測風塔之間關聯度（70m高度）

圖2 各測風塔之間關聯度（70m高度）

圖3 中尺度平均風速計算結果

以M5443為例，各測風點與中尺度結果關聯度分析如圖 4和圖 5所示，小時平均風速相關系數為0.7443，日平均風速相關系數為0.9。

中尺度計算結果為逐小時時間數列，小時平均風速和風向中尺度計算結果與測風塔實測對比如圖 6所示，可以看出，風速和風向變化趨勢與實測結果符合程度較好，在風電場50年一遇的最大風速MCP關聯分析中，可以用以替代氣象站數據。

四、CFD降尺度結果

以中尺度計算結果為基礎，采用WT針對各測風塔周邊3km進行降尺度計算，CFD降尺度計算采用的高程信息模型和地表粗糙度如圖 7和圖 8所示。水平分辨率20m，最小垂直分辨率4m，垂直擴展系數1.2，定向計算扇區間隔10°，各扇區平均計算耗時55min，網格數量450萬左右。

對中尺度計算結果的進行CFD降尺度計算風向結果對比如圖 9和圖 10所示，主風向計算誤差在5°左右，可以滿足風電場選址的工程精度要求。

測風塔M5443實測70m高度平均風速為8.68m/s，形狀因子為1.974，中尺度結合WT進行降尺度計算平均風速為8.29m/s，形狀因子為2.02，平均風速計算誤差4.49%。測風塔M5443周邊3km降尺度平均風速計算結果如圖 11和圖 12所示，中尺度結合WT進行CFD降尺度計算風速分布規律與基于測風塔實測數據的CFD計算結果風速分布規律接近，對風電場選址具有指導意義。

圖4 M5443測風塔實測小時平均風速與中尺度計算結果并聯度

圖5 M5443測風塔實測日平均風速與中尺度計計算結果并聯度

圖6 中尺度風向風速計算結果與測風塔實測數據對比

圖7 高程信息

圖8 粗糙度

圖9 M5443實測風玫瑰圖

圖10 M5443 降尺度風玫瑰計算結果

圖11 M5443周邊基于實測數據風速

圖12 M5443周邊基于中尺度CFD降尺度風速

圖13為根據M5443實測數據計算所得的測風塔周邊3km范圍湍流強度分布。中尺度模式無法直接得出湍流強度參數，根據中尺度計算結果結合地表粗糙度的設置，降尺度后M5443周邊湍流強度分布如圖 14所示。測風塔實測M5443在70m高度強風湍流強度為0.115，降尺度計算湍流強度受到地表粗糙度設置的主觀影響，降尺度計算強風湍流強度為0.083。湍流強度的準確計算依賴于中尺度地表粗糙度計算的可靠性，中尺度地表粗糙度計算結果受到局部小地形的影響較大，需要進一步的研究以增加降尺度湍流強度的計算精度。

圖13 M5443周邊基于實測數據湍流強度

圖14 M5443周邊基于中尺度降尺度湍流強度

結論

(1) 基于中尺度大氣模型及CFD技術的風能資源評估方法可以進行大范圍高精度的風能資源評估，有效地解決了復雜地形測風塔代表性的問題。

(2) 結合中尺度大氣模式和CFD降尺度技術，可以在樹立測風塔前獲得大范圍高精度的風能資源分布，為風電項目前期尋找資源提供了技術的可能。

(3) 中尺度大氣模式結合CFD降尺度技術，所得計算結果的精度可以滿足風電前期項目要求。

（作者單位：陳志剛 李凱 施歡歡：上海電氣風電設備有限公司；楊永鋒：中電投電力工程有限公司）