風能資源評估數值模擬方法

李恒陽，賽俊聰，梁俊宇，趙明，林俊，呂振峰，朱昊凌

(1.華北電力大學可再生能源學院，北京 102206；2.云南電網公司電力研究院，昆明 650217；3.云南電網公司研究生工作站，昆明 650217)

風能資源評估數值模擬方法

李恒陽1，3，賽俊聰2，梁俊宇2，趙明2，林俊1，呂振峰3，朱昊凌3

(1.華北電力大學可再生能源學院，北京 102206；2.云南電網公司電力研究院，昆明 650217；3.云南電網公司研究生工作站，昆明 650217)

基于WAsP模式對云南某風場一年的氣象數據及該區域的地形資料進行了處理和分析，繪制了風向玫瑰圖和風速頻率分布曲線，并對風場區域的風資源分布進行了數值模擬，計算結果對風電場的微觀選址具有一定的工程應用價值。

風能資源；WAsP；風圖譜；數值模擬

0 前言

風能資源評估是風電場建設前期工作的重要組成部分，對場址的選擇及發電量預測具有重要意義。目前國內外風資源評估方法主要有兩種：基于氣象站或測風塔歷史觀測資料的評估以及風能資源評估的數值模擬[1]。第一種手段由于分辨率太低，只能宏觀地反映一個區域的風能資源分布，不能準確地定量風能儲量，適合風電場的宏觀選址；對于風電場微觀選址中精確的風能資源評估還要依靠采用數值模擬技術的第二種手段，常用的有WAsP、WindFarm、WindPro、WindSim及Meteodyn WT等風資源評估軟件，此種技術可以得到更高分辨率的風能資源分布，能精確地確定可開發風能資源的面積及儲量，更好地為風電規劃及風電場開提供科學依據[2]。

1 風能資源評估的WAsP模式

1.1 WAsP模式介紹

WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program)是一款用于測風數據處理、風能資源分析、風機微觀選址及風電場發電量計算的軟件[3]，以特定的線形數學模型為核心，通過測風塔數據、地形資料及地表粗糙度等條件，估算出周圍區域范圍內的風資源分布，對風能的開發利用有重要的指導作用，目前已在100多個國家被廣泛使用[4]。

1.2 WAsP模式的基本原理

WAsP模式由原始數據分析、風圖譜產生、風況評估和風電場生產估算四個模塊組成[5]，計算原理如圖1所示，以氣象站或測風塔實測的風速、風向資料 (至少為一年)為基礎，去除掉測風點及附近范圍內地表粗糙度、地形、地形地貌等對風的影響，得到標準狀況下該區域的風圖譜(Wind Atlas)，并給出風速概率分布 (韋伯爾分布)；然后以得到的風圖譜為基礎，加上待考察點范圍內地表粗糙度、地形、地形地貌等影響因素，得到該特定點平均風速和平均風能密度的數值模擬結果，若給定風力發電機的功率曲線，還可計算出該點的理論年發電量。

圖1 WAsP計算流程圖

在風譜圖中包括風向玫瑰圖和風速頻率分布曲線，風玫瑰圖為風向頻率的分布，其中對風向分為16個相等扇區，每一扇區代表此風向的風向頻率[6]，它指此方向風出現的次數占各方向風出現的總次數的百分比 (freq.[%])：

而對于風速頻率，利用韋伯爾 (Weibull)分布來進行擬合，其函數為[7]：

其中f(ν)為風速的發生頻率，k為形狀參數，A為尺度參數。此外，平均風速和風能密度E也可以用A和k來表示：

其中 Γ為伽馬函數，數值可查詢 GB/T 18710—2002《風電場風能資源評估方法》[8]中的附表。

2 風圖譜計算的基礎數據

2.1 測風數據的獲取

文中選取云南省某一山地風場內測風塔2011年的測風數據，該測風塔位于北緯25.03度，東經103.12度，海拔2 388 m，測風儀器采用美國NRG設備對70 m和10 m高度進行了1年期每10分鐘的的風速 (m/s)及風向 (°)統計，并根據GB/T18709—2002《風電場風能資源測量方法》[9]對數據進行了完整性及合理性檢驗，最后利用OWC Wizard軟件將該原始數據分析處理成含有12個風向扇區特征值的 tab格式風頻表文件。

2.2 地形數據的繪制

高質量的地形數據是利用WAsP模式進行風能資源評估的基礎和前提，文中采用SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)[10]項目測繪的高精度地形數據[11]，通過Global Mapper抓取轉化為grid文件輸出，再利用Surfer繪制等高線地形圖保存為dxf格式。

粗糙度長度 (指近地層風速向下遞減到零時的高度)與地表類型有如下關系：

表1 粗糙度長度和地表類型的關系

在WAsP Map Editor中對dxf格式文件進行經緯度坐標轉化成米制式，利用Google Earth觀測風場衛星圖片，判斷大部分為樹木覆蓋，取粗糙度長度為0.2 m，最后繪制成map格式文件。

3 風能資源評估的計算

3.1 測風數據風圖譜分析

在WAsP中建立工作區 (work space)，添加風場的風資源信息 (wind atlas)和測風塔(met.station)子層并輸入位置及高度，載入風頻表信息 (tab文件)及地形數據 (map文件)，根據數據統計及韋伯爾分布擬合，繪出10 m及70 m高度的風圖譜。

圖2 10 m高度風向玫瑰圖和風速頻率分布曲線

圖3 70 m高度風向玫瑰圖和風速頻率分布曲線

可以看到該地區2011年風向分布中西風的出現頻率最大，10 m高度為21.4%，70 m高度為30.5%，由風速頻率分布曲線顯示，10 m高度年平均風速集中在5.26 m/s，韋伯爾參數A為5.9 m/s，k為1.91，平均功率密度為178 W/m2，70 m高度年平均風速集中在6.81 m/s，韋伯爾參數A為7.7 m/s，k為2.12，平均功率密度為350 W/m2。

3.2 風資源分布圖的數值模擬

WAsP中的風資源分布圖是基于資源柵格(Resource grid)計算得到的，在已建立的工作區中插入一個資源柵格子層，配置柵格為101列131行共計13 231個計算節點。由于風機輪轂高度多為50～90 m范圍，故對該地區70 m高度的平均風速及平均風功率分布做出數值模擬。

風機輪轂70 m高度年平均風速為6.81 m/s，年平均功率密度為350 W/m2，根據GB/T18710-2002《風電場風能資源評估方法》[8]中風能等級的劃分標準，此風場屬于風能資源豐富區，具備風能資源開發的條件。

4 結束語

根據風場所在區域氣象數據及地形條件，通過WAsP模式進行數值模擬分析，得出該地區的風能資源數據，并判斷出此風場為風能資源豐富區，這種方法簡化了風能資源評估的計算過程，在此基礎上還可完成風機的定位和發電量的估算等工作。WAsP作為目前國內外公認最權威的風能資源評估工具，對應用到風電場的微觀選址具有一定的參考價值，但存在其局限性，對于復雜地形的風資源評估其計算精確性較低，還需要采用其他輔助手段 (如CFD模型)對計算結果進行修訂。

[1] 何曉鳳，周榮衛，朱蓉.MM5與CFD軟件相結合對復雜地形風資源模擬初探 [J].資源科學，2010，(04)：650 -655.

[2] 李澤椿，朱蓉，何曉鳳，等.風能資源評估技術方法研究[J].氣象學報，2007，(05)：708-717.

[3] Bowen A J，Mortensen N G.Exploring the limits of WAsP：the wind atlas analysis and application program[C].Proceedings of the1996 European Union Wind Energy Conference，G?teborg，Sweden，May.1996：20-24.

[4] 代元軍，汪建文，溫彩鳳，等.利用WAsP軟件對風力機發電量的預測 [J].可再生能源，2011，(01)：103-106.

[5] 邢旭煌，朱蓉，翟盤茂，等.海南省及其近海風能資源的高分辨率數值模擬 [J].熱帶氣象學報，2009，04：421 -426.

[6] 王承煦.風力發電 [M].北京：中國電力出版社，2003.

[7]Seguro J V，Lambert T W.Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis[J] .Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2000，85(1)：75-84.

[8] GB/T 18710—2002，風電場風能資源評估方法 [S].

[9] GB/T18709—2002，風電場風能資源測量方法 [S].

[10] Werner M.Shuttle radar topography mission(SRTM)mission overview[J].Frequenz，2001，55(3-4)：75-79.

[11] Shuttle Radar Topography Mission[EB/OL].http：// www.jpl.nasa.gov/srtm，2010.

[12] Troen I，Petersen E L.European Wind Atlas[R].Roskilde：Ris? National Laboratory，1989.

A Numerical Simulation Approach for Wind Resource Assessment Based on WAsP

LI Hengyang1，3，SAI Juncong2，LIANG Junyu2，ZHAO Ming2，LIN Jun1，LV Zhenfeng3，ZHU Haoling3
(1.North China Electric Power University，Beijing 102206，China；2.Yunnan Electric Power Research Institute，Kunming 650217，China；3.Graduate Workstation of Yunnan Power Grid Corporation，Kunming 650217，China)

In this paper，the meteorological data and topographic data of a wind field in Yunnan were processed and analyzed with WAsP.The wind rose plot and wind speed frequency distribution curve were also obtained.Then the wind resource distribution of this wind farm was simulated and analyzed.The results could provide the meaningful guidance for micro-siting of wind farms engineering.

wind energy resource；WAsP；wind atlas；numerical simulation

TM74

B

1006-7345(2014)06-0019-03

2014-07-31

李恒陽 (1988)，男，碩士研究生，華北電力大學可再生能源學院，從事火電污染防治及可再生能源技術等研究工作 (email)lihengyang＠sina.com。

賽俊聰 (1976)，男，博士后，高級工程師，云南電網公司電力研究院，從事電力科研和基建調試等工作。

梁俊宇 (1983)，男，博士后，云南電網公司電力研究院，從事風力發電機建模與仿真等研究工作。