尾流對風電機組發電量影響分析

文／許霞 張小雷 孟慶茂

尾流對風電機組發電量影響分析

文／許霞 張小雷 孟慶茂

風能是一種可再生的無污染綠色能源，風力發電隨著人們對能源和環境問題的關注而得到迅速發展。最近幾年，我國風電總裝機容量已躍居世界第一位。同時，風力發電的大規模應用也帶來了一些新問題，如風能損失，即風電場的局部干擾對風電機組出力的影響。尾流效應、 湍流效應和風電場中局部風向的變化都有可能造成風能損失。

由于大型風電場風電機組數量眾多，占地面積較大，風電機組間尾流效應和風速時滯將對風電場并網點輸出特性有較大的影響。

本文針對風電機組尾流效應對主風向方向上存在上下游關系的機位進行分析提出風電機組間合理的建議距離。

尾流的影響

氣流在經過風電機組葉片時，由于風電機組把一部分風能轉化為電能，根據能量守恒原理，氣流能量會減小，實際上風電機組的葉片對風速有阻擋作用，在風電機組的下風向會產生類似輪船尾流的效果，該區域會產生較大的湍流，同時風速也會降低。

風電場的風電機組布置應考慮到風電機組之間的尾流影響，風電機組之間的距離至少保證3倍的葉輪直徑，在主風向上，風電機組之間的距離應更大一些。

國外有研究成果表明，對單臺風電機組，在風輪2D－3D的順風中心處，風速減小35%－45%；在距離8D處，風速減小10%。尾流的直徑在距離風輪8D－10D為2.6D－2.8D。對于行距為8D－11D，列距為2D－3D的布置，第二排的能量損失在10m/s時為8%－20%。

某風電場尾流分析

以某丘陵地區風電場為例，風輪直徑為87m，遴選出風場中距離較近，地勢相當，主風向方向上存在上下游關系的機位進行尾流分析。

引入變量：

TP=下游機位總電量/上游機位總電量 ；

WP=下游機位尾流影響扇區電量/上游機位對應扇區電量。

TP值表征上下游機位整體發電水平的差異，WP值則表征受尾流影響扇區發電水平的差異，通過對比TP值和WP值，某種程度上可以反映出風電機組尾流對機組發電能力的影響。

風電場測風塔風向玫瑰圖見圖1。

圖1 風電場測風塔風向玫瑰圖

一、A2和A3機位對比分析

A2和A3機組布置圖如圖2所示，A2海拔150m，A3海拔為163m，兩臺機組直線距離453m，約為5.2D，兩機位發電量分扇區玫瑰圖如圖3所示。統計期內變量分析如表1所示。

分析可見，A2和A3整體發電水平相近，A2發電量為A3的101%，但兩者發電量玫瑰圖差異較大。A2處于下游的扇區發電量為A3的89%，對比結果顯示，下游扇區機組發電量大幅下降。

二、A32和A33機位對比分析

A32和A33機組布置圖如圖4所示，A32海拔為140m，A33海拔為140m，兩臺機組直線距離485m約為5.6D，兩機位發電量分扇區玫瑰圖如圖5所示。統計期內變量分析如表2所示。

圖3 A2（左）和A3（右）發電量玫瑰圖

分析可見，A32和A33整體發電水平基本相近，兩者發電量玫瑰圖有一定差異，與測風塔相比差異很大。A32處于下游的扇區發電能力為A33的71%。對比結果顯示，A32機位受尾流影響扇區發電能力大幅下降。

采用1#測風塔不同參數計算發電量

本次發電量以計算某風電場為例，調整粗糙度、林區機組輪轂高度、尾流衰減系數等參數計算電量，計算表見表3。各機位計算上網電量與實際上網電量比較圖見圖6。

可以看出，方案1至方案6計算上網電量偏大，而且計算各機位趨勢與實際上網電量趨勢相比，沒有明顯改善。

以下發電量計算中，風電機組輪轂高度仍統一按80m高度考慮，尾流衰減系數采用0.075。

數量統計分析

回歸分析是處理隨機變量之間相關關系的一種有效手段，通過對大量實測數據的分析、計算，建立一個變量（因變量）與若干個變量（自變量）間的多元線性回歸方程。本節利用該方法分析風電場發電量（AEP）與海拔高度（H）、粗糙度參數Z0c、尾流（Wake）、地形險峻度（RIX）、風切變（apha）等因子的關系。其中：

表1 變量分析

圖4 機組布置圖

圖5 A32（左）、A33（右）發電量玫瑰圖

表2 變量分析

表3 WAsP軟件調整不同參數發電量計算表

圖6 方案1-方案6各機位計算上網電量與實際上網電量比較圖

AEP：年發電量，單位：萬kW.h；

H：各風電機組位置海拔高度，單位：m；

Z0c：有效粗糙度參數，根據粗糙度地圖計算有效粗糙度z0，Z0c=[ln(z0)]3；

Wake：各風電機組尾流，單位：%；

RIX：各機位地形險峻度參數，WAsP計算；

apha：各機位風切變指數，WT軟件計算。

表4為某風電場各變量描述性統計量，某風電場單機統計期內平均發電量為240.5萬kW.h，平均海拔為171m。

風電機組發電量與海拔高度、粗糙度指數相關最好，與海拔高度為正相關，與粗糙度指數為負相關，粗糙度指數與風切變也存在較好相關，為避免回歸方程出現粗糙度指數和風切變出現共線性關系，首先剔除風切變因子。從物理角度，風切變指數和下墊面粗糙度也有著密切的關系。最終確定的最優回歸方程如下：

AEP=a?H+b?Z0c+c?Wake+d?RIX+e

利用不同的樣本估計回歸方程參數表見表5。

根據所有樣本回歸系數分析某風電場尾流變量對年發電量的影響見表6。

結果顯示：尾流變化范圍為1.9－11.7，尾流大1%，年發電量減小24h。

表4 某風電場統計量

表5 回歸系數估計值

表6 尾流影響統計期發電量表

結語

結合某風電場的實際運行數據 ,本文中定量計算了該風電場部分機位尾流對下游機位的影響情況。

由于地形的差異，很難找到平行主風向上2臺風能資源相當的風電機組作尾流影響分析，遴選了3組風電機組發電量數據對比分析，結果表明，位于下游的風電機組在發電量上受尾流的影響較大，且丘陵地區地形地貌同樣對發電量存在較大影響。通過數理統計分析得出尾流增大1%，年發電量減小24小時。

多行多列布置的能量損失和地形、地面粗糙度也有關系。一方面，考慮到風電機組的尾流影響，應該使風電機組間的距離越大越好；另一方面，土地使用和電網連接的限制又要求風電機組間的距離盡可能小。根據經驗，在平行于主風向上，風電機組間的距離一般保持5－9倍葉輪直徑的距離；在垂直于主風向方向上，風電機組間的距離一般保持3－5倍葉輪直徑的距離。在復雜地形條件下，風電機組定位要特別慎重，一般應選擇四面臨風的山脊上，也可以布置在迎風坡上，同時必須注意復雜地形條件下可能存在的湍流等影響因素。

低風速風電場在尾流、控制與湍流折減等方面與中高風速風電場不同，建議在今后開發低風速風電場時應根據現已運行低風速風電場的運行數據作進一步分析，細化各項折減系數；同時，風電場設計時應盡量考慮多個測風塔數據或用多種軟件綜合計算法能夠提高發電量計算的準確性，使風電機組定位選址更加合理。

(作者單位：許霞：合肥電力規劃設計院；張小雷、孟慶茂：中廣核風電有限公司)