基于WRF模式的光伏電站選址研究

康 慨，盧 勝

(湖北省電力勘測設計院，湖北 武漢 430040)

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基于WRF模式的光伏電站選址研究

康 慨，盧 勝

(湖北省電力勘測設計院，湖北 武漢 430040)

目前國家太陽能輻射觀測氣象站較少，光伏選址的區域周邊缺少輻射觀測資料，部分區域甚至缺乏日照觀測資料，在進行光伏電站前期評估時，缺乏進行太陽輻射量的推算、光伏系統的設計、系統配置及發電量計算的依據。采用中尺度數值預報WRF模式進行光伏電站場址區域太陽能總輻射數值模擬試驗，輸出的逐時輻射和溫度資料為光伏電站選址提供了有利的支撐，對光伏發電工程的前期評價有較好的參考價值。

輻射；WRF模式；光伏系統

光伏電站系統設計基礎之一是太陽輻射，目前國內太陽能輻射觀測站較少，一般只有一級氣象觀測站具有太陽輻射的觀測功能，光伏場址周邊缺少輻射觀測資料，部分區域甚至缺乏日照觀測資料，從而造成光伏電站場址選擇的不合理，最終導致電站的不經濟性和對電網產生較大影響。因此，要想大幅提高光伏發電比例，保證光伏電站的合理系統配置、提高光電轉換效率、降低光伏發電成本，光伏電站的太陽資源推算和選址研究顯得尤為重要。

縱觀國內學者對太陽輻射模擬技術的研究，文獻[1-3]研究了一系列有關我國氣候學總輻射的參數化計算方案，為我國輻射氣候學的研究奠定了基礎；文獻[4] 以輻射觀測值與其影響因子建立非線性回歸模型，結果表明該模型誤差較小，模擬結果接近于實測值；文獻[5] 考慮影響太陽逐時總輻射的氣象、地理等多方面因素，對寶山站太陽逐時總輻射建立了混沌優化神經網絡模型，預測結果也較為準確；文獻[6] 深入探討了有關數值預報模式在處理輻射過程參數化方案的一系列問題，為開展利用數值模式預報研究太陽短波輻射做好鋪墊；文獻[7] 利用18個全球氣候模式對東亞地區地表短波輻射進行模擬檢驗，結果表明多數模式能夠很好地模擬出地表短波輻射的緯向平均季節變化的位相特征；文獻[8] 利用中尺度數值模式WRF對武漢地區進行了約4個月的到達地表短波輻射模擬，表明中尺度模式對地表短波輻射具有一定的預報能力和可信度，尤其是對晴天輻射的預報能力更佳；文獻[9，10]基于WRF模式輸出結果以及8月武漢站逐時總輻射觀測序列建立統計關系式，對模式模擬的到達地表短波輻射進行誤差訂正，能夠進一步提高模式預報的準確率；文獻[11]基于WRF模式模擬了上海地區月太陽總輻射，并采用寶山氣象站數據比較了氣候學計算和WRF模式計算得出月太能總輻射量的分布，發現太陽總輻射值范圍比較一致。

本文采用中尺度數值預報WRF模式進行太陽總輻射數值模擬試驗，并根據數值模擬的結果繪制了預選光伏電站場區的光資源圖譜、輸出了預選址點的逐小時輻照資料和溫度，通過附近氣象站的輻射觀測值對模擬結果進行了驗證和修正，并根據修正的結果給出了光伏電站的選址，為后續的光伏電站選址提供了參考意義。

1 模式簡介和資料方法

1.1 模式簡介

中尺度數值預報模式(Weather Research Forecast，簡稱WRF)模式是新一代中尺度數值天氣預報系統，該模式由美國國家大氣研究中心、國家大氣海洋局、國家大氣環境研究中心和俄克拉荷馬大學等聯合發展起來的針對中小尺度天氣系統，以實時預報為目的而開發的新一代數值預報模式。它通過尺度分析方法，簡化支配大氣運動的流體動力學和熱力學方程組，利用數值方法進行近似求解，來預報未來的大氣環流形勢和天氣[12-13]。

WRF模式為完全可壓縮以及非靜力多層嵌套模式，重點考慮1～10 km的水平網格，水平方向采用Arakawa C網格點，垂直方向采用地形追隨質量坐標，時間積分采用三階或者四階Runge-Kutta算法。在數值模式模擬天氣過程中，不同運動要素的特征尺度往往不同，由于分辨率不足等原因，次網格尺度的物理過程不能很好地被描述。模式計算中常采用參數化的方法來表示尺度可分辨與不可分辨之間的相互作用。

WRF模式利用包含微物理過程方案、短波輻射和大氣長波輻射方案、積云對流參數化方案、邊界層方案等的物理過程參數化方案來完善模擬的效果。WRF模式分為研究(ARW)和業務(NMM)兩種形式，分別由NCEP 和 NCAR管理維護，本文使用的是WRF-ARW。圖1為WRF模式業務流程示意圖，主要分為前處理、模式計算、后處理3部分。前處理主要運用前處理軟件WPS，包括初始場的產生、模型的建立、資料的收集、參數的設置等，提供給大氣模式主模塊以輸入條件。模式計算是WRF運行的主要部分，在輸入前處理產生的輸入文件之后，根據用戶設置的物理過程參數化、計算時間、積分步長等參數，進行積分，得到模擬風速場。后處理主要是將模式輸出的文件提取出需要的數據，轉換成合適的格式，繪制成圖像或表格。

圖1 WRF模式流程圖

1.2 模擬方案及資料

本文利用 WRF模式對徐聞地區 2012年3月至2013年2月逐月的太陽輻射量進行了模擬，選 20.536°N，110.139°E為模擬區域中心。由于該地區下墊面多為裸露黃土地表、植被較少，地形平坦、單一，障礙物少，區域氣候相對簡單水平網格選擇3層嵌套，分辨率從外至內依次為10、3.33、1.11 km；垂直方向采用地形跟隨坐標，分為27層；模式頂層氣壓為50 hPa。在模擬計算中，微物理過程采用WSM 3-class微物理方案，長波輻射采用RRTM方案，短波輻射采用Dudhia方案，近地層過程采用Monin-Obukhov方案， 陸面過程采用Noah方案，行星邊界層采用Mellor-Yamada-Janjic方案，積云參數化采用Kain-Fritsch方案。

本文的背景資料采用1°×1°分辨率的NCEP逐6 h再分析資料，NECP背景場資料是美國國家環境預報中心(NCEP)和美國國家大氣研究中心(NCAR)對全球從1948年到現在的氣象資料進行再分析形成格點資料。此資料集要素多、范圍廣、延伸時段長，且對外公開，為研究天氣尺度和中尺度系統變化過程提供了良好的條件，已成為廣大科研者的重要數據來源。包括等壓面資料7要素、地面資料11要求以及地面通量資料42要素。本文采用NCEP逐6 h再分析資料作為初始場和側邊界條件，側邊界采用松弛邊界，每6 h更新一次。地形資料默認采用美國地質勘探局(United States Geological Survey，簡稱USGS)采集制作的資料，精度包括10、5、2 m和30 s等，根據模式網格分辨率的大小選擇合適精度的USGS地形資料。

2 太陽能站址選擇案例分析

2.1 太陽能資源

光伏發電系統的實際輸出功率主要受太陽輻射照度的影響，而太陽輻射單位面積能量密度低，時間上具有較大的不連續性和不穩定性。不僅受季節和地理因素的影響，而且與當時的大氣透明度、水汽含量、氣溶膠、云量、云狀、云與太陽的相對位置等密切相關。同時受天文因素的影響，其變化又具有周期性，包括日變化和年變化其它環境因素(如溫度)，對太陽輻射轉化效率也會產生影響。

為了保證光伏電站的經濟性，首先需對太陽能電站站址所在地的區域太陽能資源基本狀況進行分析，并對相關的地理條件和氣候特征進行適應性分析。根據光伏電站設計規范及氣象相關標準要求，在對光伏電站選址和分析時需具備以下條件：

(1)當對光伏發電站進行太陽能總輻射量及其變化趨勢等太陽能資源分析時，應選擇站址所在地附近有太陽輻射長期觀測記錄的氣象站作為參考氣象站。

(2)當利用現場觀測數據進行太陽能資源分析時，場址觀測數據應連續，且不應少于一年。

(3)大型光伏發電站建設前期宜先在站址所在地設立太陽輻射現場觀測站，現場觀測記錄的周期不應少于一個完整年。

目前光伏電站建設周期短站，光伏電價波動較大，投資商在進行光伏電站投資時，均未進行場址區域測光，而光伏電站主要位于荒漠區域、山地區域或其他偏遠區域，場址區域附近缺乏相應的輻照觀測站。為保證光伏電站的科學選擇，需進行光伏區域的太陽能資源推算。由于站址區域及附近缺乏相應的數據，本文采用新一代中尺度數值天氣預報模式WRF模式進行太陽總輻射數值模擬試驗，在選定區域后根據1°×1°分辨率的NCEP逐6 h再分析資料、地形資料USGS，模擬的預選光伏電站場區光資源圖譜如圖2所示。

圖2 場址區域位置及模擬的太陽能資源圖譜

2.2 太陽能站址選擇

根據《光伏發電站設計規范》太陽能電站選址原則和模擬的區域太陽能資源圖譜，綜合考慮該區域的電網接入條件、環評、國土及林業要求，經現場調查后，確定選址區域位于圖2所示中心位置，該區域為魚塘，可規劃容量為30 MWp的漁光互補項目，該區域點的逐時光資源如圖3所示。

圖3 光伏電站站址點的逐時輻照與溫度曲線

光伏場區近區域范圍內無輻射觀測站和日照觀測站，距離光伏場址區域最近的輻射觀測站為海口輻射觀測站(約35 km)。海口區域光照時間長，大氣透明度好，光穿透力強。據海口氣象局資料，海南年平均太陽輻射總量為4 500～5 500 MJ/m2，年日照時數為1 750～2 650 h ，光照率為50%～60%。采用WRF模式，并采用海口氣象站輻射數據同化后推算出2012年3月至2013年2月光伏場區的總輻射量為5 396.25 MJ/m2，與海口氣象站多年的輻射量偏高約為6.15%左右，具體見表1所示。通過建立海口氣象站與場址推算結果的相應各月輻射值線性回歸方程，兩者相關系數為0.943 5，通過了置信度為0.01的顯著性F檢驗。因此，可初步將推算的場址區域的輻射度作為本場區的輻射參考資料，進行光伏系統的設計。

表1 擬選光伏站站址的輻照數據與附近輻射站的數據表

因大氣物理狀態的波動，導致氣象因素也隨之發生變化，如輻照度、環境溫度、相對濕度、風速、云量、氣壓等。由光伏發電原理可知，影響光伏組件發電功率的氣象因子有很多，在不忽略重要氣象影響因子的前提下，計及光伏電站實際運行中的相關折減系數，綜合分析后可知光伏組件發電功率氣象影響因子主要為輻照度和溫度。根據本文基于WRF模式經同化后輸出的場址區域逐時輻射數據及環境溫度，推算額定功率為260 W光伏板理想狀態下的瞬時出力曲線見圖4。

圖4 環境溫度與光伏板輸出功曲線圖

通過對圖4的分析，可知受太陽能輻射周期性變化的影響，光伏電站光伏組件的出力變化同樣具有較強的周期性，以日為變化周期，光伏發電系統的功率輸出主要是在每天的 08:00～18:00這段時間，一般是早晚低，中午高；晴天輸出大，陰雨天輸出小。據此可推算出采用固定傾角時，光伏組件的最佳接受輻射的角度、光伏組件的組串數和光伏電站的最佳容配比，從而可滿足光伏電站的投資效益測算。

據以上綜合考慮，本光伏場區總裝機容量擬取為30 MWp，經方案初步分析，該場區的首年的年等效滿負荷小時數為1 221 h，年發電量為3 662.55萬kWh，25年平均年發電小時為1 098 h，25年年平均發電量為3 295萬kWh。根據當前漁光互補造價水平和光伏電站的上網電價，初步估計本光伏電站靜態投資為24 593萬元，單位投資8 198元/kW；建設期貸款利息為480萬元，流動資金為90萬元，項目總投資為25 163萬元，單位動態投資8 388元/kW，資本金財務內部收益率13.9%，具有一定的經濟效益，為光伏電站的投資決策提供了參考意義。

3 結語

目前國家的太陽能輻射觀測氣象站較少，光伏選址的區域周邊缺少輻射觀測資料，部分區域甚至缺乏日照觀測資料。在進行光伏電站前期評估時，缺乏進行太陽輻射量的推算、光伏系統的設計、系統配置及發電量計算的依據。本文WRF模式進行太陽總輻射數值模擬試驗，并根據數值模擬的結果繪制了預選光伏電站場區的光資源圖譜、輸出了預選址點的逐小時輻照資料，通過附近氣象站的輻射觀測值對模擬結果進行了驗證，對于光伏發電工程的前期評價有較好的參考價值。由于本文著重為光伏區域的初步選址提供太陽能資源支撐，為進行具體項目的效益初步評估，需待后期搜集相關具體的地質、水文、電網等相關的資料后進行詳盡方案設計，做出更為詳盡的項目經濟效益評價。

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(本文編輯：嚴 加)

Site Selection of Photovoltaic Power Station Based on WRF Model

KANG Kai, LU Sheng

( Hubei Electric Power Design Institute, Wuhan 430040, China)

At present, the scarcity of sunshine and radiation stations surrounding some photovoltaic power plants makes it impossible to obtain a reasonable PV system design and site scheme due to the lack of appropriate data. This paper simulates hourly solar radiation and temperature using the WRF model, and gives the site selection scheme of photovoltaic power stations which has a reference value for the preliminary evaluation of photovoltaic power generation project.

radiation；WRF mode；photovoltaic system

10.11973/dlyny201605014

TM615

B

2095-1256(2016)05-0592-05

2016-03-15