山地風電場測風塔選址研究

文 | 楊濟暢，包振海，余美辰

風電場設立測風塔的目的是為了能夠準確反映將來風電場內的資源情況，為風電場的風資源評估、微觀選址提供數據支持。據統計分析，測風數據10%的誤差可能導致風電場年產能30%左右的誤差，而因為風資源數據不夠準確，導致湍流、極大風速等判斷失誤，甚至會從根本上影響一些機位的載荷計算與判定，為后續風電場安全運行埋下了極大的隱患。

目前主要的測風塔選址方法是利用一些現有的中大尺度數據平臺（例如3TIER，遠景能源的格林威治云平臺）進行資源的初步分析并布置風電機組，在此基礎上根據資源情況結合機位對測風塔位置進行預判。但是隨著目前國內風電開發區域已經逐步向著年平均風速5.5m/s甚至5m/s的區域轉移，年滿發等效小時數也逐步向著2000h甚至1800h邁進。這些區域對風資源評估的準確性提出了更高的要求，一旦評估出現誤差，就可能導致項目投產后出現虧損。而針對這些低風速項目，以往的方法都存在精度不足的問題，容易導致測風塔位置、數量、高度等不夠合理，放大后續風資源評估及微觀選址等的不確定性，而且一旦測風結果不理想，放棄項目也容易造成浪費。因此必須尋求新的測風塔選址方法，使得測風塔選址更加標準化和精確化，測風數據對于后期風電場機位更具代表性。

此外，風電場在建設完成后，場區內的測風塔會受到風電機組尾流的影響，測得數據已經無法代表風電場真實風資源狀況，很難滿足風功率預測的需要，而重新立塔必然會造成一定的資金浪費。因此在現有的技術基礎上，運用目前最常用WT資源評估軟件，結合精度較高的中尺度數值模式，找到一種精度較高、較為合理且易于實施，能同時滿足前期風資源評估和后期短期、超短期功率預報的測風塔位置判定方法是目前研究的主要方向。

基于流場模擬的測風塔位置初判

隨著流場模擬技術（CFD）的逐步成熟和在風電領域的大規模應用，借助流場模擬技術進行測風塔選址已經變得完全可行，進行流場模擬的前提是進行網格劃分（圖1），即將整個項目區域及周邊劃分為多個扇區，每個扇區在水平及垂直上劃分為數以千萬計的三維網格，在現有技術條件并保證計算速度的前提下，最小的網格分辨率可達水平10m，垂直3m，保證分析結果能夠準確反映局部地形、地貌的變化對微觀流場產生的影響。利用軟件逐網格求解NS方程，準確模擬地形起伏變化及地表粗糙度對風流的影響，最終實現對整個項目區域的流場分析。

在最終完成項目區域流場模擬后，即可進行測風塔位置初選。影響風況的風流參數主要有風加速因數、湍流強度、水平偏差和入流角。測風塔位置應滿足如下條件：

圖1 多重網格求解及流場模擬示意圖

（1）所選區域風加速因素處于風電場整體平均水平。

（2）所選區域湍流強度最小。

（3）所選區域水平偏差值絕對值最小。

（4）所選區域入流角絕對值最小。

以上條件與進行常規測風塔選址時的要求是相通的，測風塔選址時要求測風塔附近無明顯障礙物遮擋、避免受氣流畸變影響，反映在CFD分析圖譜中即是要求選擇湍流強度最小、水平偏差及入流角絕對值最小的區域。

示例項目初判結果

此次預開發項目位于東北某省市，開發容量49.5MW。該項目區域地形條件較為復雜，場址規劃范圍為一條高低起伏的山脊，山體最大落差約300m左右（圖2）。

借助Meteodyn WT和項目區域地形圖、粗糙度圖對該區域進行流場分析，最終獲得相關分析圖譜。然后根據圖譜及上述初選基本原則，即可初步確定測風塔位置。例如根據湍流強度圖譜，初步確定的測風塔可安裝位置如圖3所示，圖中白色圓圈標出的紫色最深區域即為整個項目區中湍流強度最小的區域。再根據風加速因數、入流角等約束條件，最終選出的重疊位置即為測風塔初選位置（如圖4中白色多邊形所示）。

中尺度模式在測風塔選址中的應用

在利用CFD流場模擬技術初步確定測風塔備選區域后，并不能確定測風塔的準確位置，必須結合中尺度數值模擬進行微觀選址，利用風資源圖譜確定所有風電機組最優點位，根據點位及測風塔代表范圍，確定測風塔具體位置。

圖2 項目區域衛星圖

圖3 湍流強度分布圖

圖4 測風塔初選位置

隨著計算機運算速度的不斷提升，在復雜地形條件下進行精確的中尺度氣象數值模擬已經變得十分快捷，而經模擬得到的數據分辨率甚至可以達到1km×1km。以目前國內技術水平，可以將同位置中尺度模擬數據與實測數據的平均誤差縮小到7%以內，再利用“降尺度”手段，實現模擬數據與實際地形的嵌套，提高風資源圖譜空間分辨率，即可以滿足風電場初步風資源評估的需求（圖5、圖6）。在擬開發項目區無測風塔實測數據的情況下，中尺度氣象數值模擬可以快速準確地判斷項目的整體風資源狀況，能夠作為項目是否開發立項、是否立塔的重要決策依據。

結合微觀選址的測風塔位置復選

根據項目規劃容量進行初步的微觀選址，因不確定未來風電場選用機型功率大小，故進行微觀選址時應選擇適合當地中尺度數值模擬結果及氣象數據所展現的風況和氣候狀況且功率較小的風電機組。例如一個風電場規劃容量49.5MW，目前國內主流風電機組中功率最小的風電機組一般為1.5MW，故應選擇布置至少35臺1.5MW的風電機組（一般選取數臺風電機組作為測風塔備選位置）進行微觀選址，確保測風塔最終能夠代表該區域內所布置的絕大多數風電機組機位處風況。

在完成微觀選址后，即可根據測風塔在不同地形、粗糙度下的代表性范圍，將合適的風電機組點位替換為測風塔點位。這樣一來，不但可以保證測風塔受氣流畸變等不利因素的影響較小，而且在未來進行微觀選址設計時，測風塔的代表性范圍及數量能夠真正覆蓋絕大多數風電機組。

為保證風電機組布置與最終風電場設計結果不會產生太大差別，機組選型及布置應遵循相關的國家標準及行業規范，例如風電機組應滿足安全等級要求，機組排布應選擇風資源分布較好的區域進行風電機組排布，兼顧風電機組運輸吊裝的難易程度等。

測風塔立塔方案比選與確定

依然以上述項目為例，此次選用某廠家的WTG82-1500型風力發電機組，共布置有35臺風電機組，考慮到項目地形及風電機組位置，可將圖4三處白圈內的兩臺風電機組機位替換為測風塔位置。根據表1中提到的測風塔代表性范圍，并結合實際地形分析，該項目測風塔最大代表半徑不應超過3.5km，最終兩個測風塔應該能夠代表整個項目區域的各風電機組點位處的風況。

選擇圖4上部白圈中的T1及中部白圈中的T16機位作為測風塔位置，根據代表性半徑，最終代表范圍如圖7所示。

由圖7可以看出T1及T16兩處機位作為測風塔位置雖然可以滿足整個風電場的代表性要求，但是風電場最下方10多臺風電機組處于代表性半徑的黃色圓圈邊緣地帶，而處于該黃色圓圈中心地帶的風電機組僅有5臺（圖7中綠色方框內），且兩個測風塔代表性范圍還有重疊部分，故該方案并非最優。

圖5 中尺度數據模擬流程圖

圖6 降尺度計算示意圖

表1 不同地形下測風塔的代表性范圍參考半徑

選擇圖4上部白圈中的T1風電機組與最下部白圈中的T3風電機組作為測風塔位置，根據代表性半徑，最終代表范圍如圖8所示。

可以看出以T1及T3機位作為測風塔位置時，測風塔代表性范圍依然能夠覆蓋全部風電機組機位，僅有兩臺風電機組（圖8綠色方框內）處于T3位置測風塔代表性邊緣地帶，但是風電場最南方的十余臺風電機組風況代表性可以達到最優。故初步確定T1及T3機位作為測風塔位置。

針對風功率預測的測風塔最終定位

根據風電場風流參數定向計算選出的測風塔位置，可用于前期的測風數據積累，用于風資源評估。但是一旦項目開工建設，風電機組吊裝后，由于尾流、湍流的影響，原有的測風塔不一定適用于進行短期、超短期風功率預測，但是重新立塔不但費時費力，同時也造成了資源的浪費。因此，應該在測風塔位置復選的基礎上，對暫定替換為測風塔的機位進行再次分析，爭取選出既能夠滿足前期評估，又可以滿足后期功率預測的測風塔點位。

為了滿足風功率預測的需要，要求測風塔位置在能夠代表場區風資源狀況的基礎上，盡量消除尾流、湍流的影響，同時在一些主要的迎風方向上，風加速因數應該接近風電場平均值。一般情況下，完全沒有尾流影響的測風塔位置是不存在的，因為那樣就會失去對布機區域風況的代表性。借助于流場模擬，可以對完成布機后的風電場進行定性分析，獲得每一個機位處的風流參數，即可判斷機位對于風功率預測的適用性。

圖7 測風塔代表性示意圖（代表半徑3.5km）

圖8 測風塔代表性示意圖（代表半徑3.5km）

示例項目測風塔的最終定位

根據前期中尺度數值模擬分析（圖9），發現該風電場主導風向為北風，該方向風向頻率高達48.21%，因此測風塔位置在主導風向上應該無風電機組遮擋，且風加速因數應該適中。

對T1及T3周邊機位進行分析，如表2及表3所示。從表2可以看出，T32機位處尾流影響最小，但是風電機組高程、平均風速明顯低于平均水平，且湍流、入流角過大，對于風電場整體風況代表性不足。相比而言T1機位處尾流的影響相對較小，且高程、平均風速、湍流強度、入流角、盛行風向風加速因數等值均更接近風電場平均狀況。綜上所述，T1機位既可作為資源評估的測風塔位置，也可作為后期風功率預測的測風塔位置。

從表3可以看出，受尾流影響最小的為T4機位，尾流折減率只有1.8%。雖然T23與T35機位高程、平均風速更接近平均值，但是湍流、尾流影響相對較大。T18、T21機位處海拔高程、平均風速及盛行風向風加速因數過大，T3、T4和T9機位各參數接近，故選擇湍流最小、尾流影響最小的T4機位，替換T3機位，作為最終的測風塔位置。

圖9 中尺度數據風向玫瑰圖

表2 T1風電機組周邊機位分析數據統計

表3 T3風電機組周邊機位分析數據統計

圖10 最終的測風塔位置及代表范圍

最終T1位置不變，T3位置替換為T4，即可得到最終的測風塔位置（圖10），用以同時滿足前期評估及后期風功率預測的需求，風電機組尾流對測風塔剩余的尾流影響已經比較微弱，后期可以通過修正風功率預測系統的計算邏輯來進行修正。由于地形圖、粗糙度圖的精度影響，所獲得的測風塔點位還應進行現場確認，必要時進行微調。

結論

本文提出了一種新的測風塔選址手段，通過流場模擬將以往復雜的測風塔選址經驗或原則轉化為更為容易尋找和判定的風流氣象參數，最終成功通過量化的參數找到適合測風塔布置的最佳區域，從根本上避免因為測風塔位置選擇不合理而導致的數據收集質量差，甚至產生畸變的問題。隨后再通過貼合實際的微觀選址來判定測風塔代表性好壞，保證求得的測風塔位置及數量能夠滿足后期絕大多數機位的評估需求。最終通過分析各機位風流參數并局部微調選擇出既可以用于前期風資源評估，又可以用于后期風功率預測的測風塔位置。

攝影：邱岳東