采用中微尺度法進行風能資源評估的準確性分析

文 | 許昌，吉曉紅，閆新，王歡歡

近年來，隨著環境問題的加劇和資源的日益短缺，風能作為一種清潔能源受到各行業的重視。目前國內風能資源豐富區域開發已趨于飽和，并網和消納成為該區域的主要矛盾，低風速平原風電場成為風能資源開發的主戰場。當前平原風電場因土地、規劃、風電機組尾流等因素影響，造成場區范圍較大、場內豎立測風塔位置代表性不高、設立測風塔數量不足的問題，這將增加風能資源評估的不準確性和投資風險。

因此，本文提出了用于風能資源評估的中微尺度法。本文以河南省新鄉市某平原風電場為例，驗證了采用中微尺度法進行風能資源評估的準確性。

風電場概況

本文所選風電項目位于河南省新鄉市東南部，所在區域屬暖溫帶大陸性季風氣候，風能資源具有較高的開發利用價值。場區面積約56.61km2，地勢平坦，屬于黃河沖積平原，平均海拔高度約70m。

風電場裝機容量6.8萬千瓦，共布設34臺風電機組，風電機組擬選風輪直徑121m，單機容量2.0MW，輪轂高度100m。風電場內設有一座測風塔M1（位置見圖1），測風塔基本情況見表1。

本文采用2016年7月1日—2017年6月30日一個完整年的測風數據，來驗證中微尺度法評估風能資源的準確性，測風數據完整性為99.9%，數據完整率滿足《風電場風能資源評估方法》（GB/T18710—2002）的要求，缺測和不合理數據已進行處理。項目區域位置、風電機組排布及測風塔位置如圖1所示。

中微尺度法模擬方法

圖1 項目區域位置、風電機組排布及測風塔位置圖（紅色點為機位點）

表1 測風塔基本情況表

通過中尺度大氣模式求解器，利用全球環流的再分析數據，對評估的區域進行中尺度計算，從而獲得評估區域內中尺度分辨率風能資源數據。再以中尺度分辨率風能資源數據為基礎，使用法國美迪Meteodyn WT軟件對其進行微尺度模擬，其模擬結果可以獲得一定評估區域內高分辨率的風流場分布。

將中尺度模擬和微尺度模擬相結合進行風能資源評估的方法，定義為中微尺度法。下文將詳細論述中微尺度法用于評估平原區域風能資源的準確性。

一、中尺度模擬

（一）中尺度模擬簡述

中尺度模擬是通過中尺度大氣模式求解器，利用全球環流的再分析數據，包括氣象衛星遙感數據、地面氣象站觀測數據和測風塔實測數據等，對不同數據進行同化和再分析，得到研究區域的中尺度氣象數據，再對評估的區域進行中尺度計算。上述結果保證了評估區域內，每個中尺度分辨率網格的風能資源平均水平，中尺度模式為微觀計算提供了宏觀基礎。

（二）中尺度模擬計算

項目定義：選擇測風塔M1位置為計算中心點，計算區域東西長150km，南北長150km，模擬分辨率為3km，模擬計算時段為2016年7月1日—2017年6月30日。

模擬計算：采用ECMWF中心的ERA-I再分析數據，該再分析數據分辨率為0.75度，將此再分析數據載入中尺度模擬系統，設置為三層網格嵌套模式，最外層分辨率為9km，中間層分辨率為3km，最內層分辨率為1km，將嵌套模式及邊界條件設定好之后，采用ARW求解器進行求解，最終得到高分辨率中尺度模擬結果。

輸出結果：測風塔M1 100m處中尺度模擬小時時間序列，包括風速、風向、溫度、氣壓等。

二、微尺度模擬

（一）微尺度模擬簡述

以中尺度模擬數據為基礎，采用CFD技術進行降尺度計算，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。整個風電場內的流體運動通過Navier-Stokes流體運動方程與連續方程進行數學描述，最終的CFD模擬結果可以獲得一定評估區域內高分辨率的風流場分布。

（二）微尺度模擬計算

項目定義：根據項目區域并結合地形地貌情況，使用法國美迪Meteodyn WT軟件（版本5.2.1）進行項目定義，輸入1：5000地形地貌數據，完成繪圖區域及結果點設置。項目定義后可視化地形圖的效果如圖2所示。

繪圖定義：本項目繪圖高度設定為100m，其主要作用為引入中尺度數據進行降尺度綜合計算。

粗糙度數據導入：本項目采用美迪WT軟件自帶的粗糙度數據庫，并結合衛星圖實拍地貌情況，對粗糙度取值進行調整。此項目粗糙度的主要取值為：內陸水域河流，0.003；濕地，0.01；農田耕地，0.2；裸露地面，0.1～0.06；村莊，0.3；中大規模城市，0.5～0.6；樹林，0.4。

定向模擬計算及其收斂效果：本項目微尺度模擬計算采用高分辨率網格，垂直分辨率為6m，水平分辨率為30m，對16個風向扇區進行定向模擬計算。各扇區定向計算收斂率均達到100%。

綜合：將中尺度模擬數據和實測數據分別輸入到WT軟件中進行降尺度計算和綜合計算。

中微尺度法準確性驗證

為了驗證中微尺度法評估風能資源的準確性，本文主要從風能資源基本參數風速、風向，WT分析的風速圖譜及發電量等方面進行對比分析，分析對比數據源分別為M1 100m高度實測風能資源數據（表2中用Ⅰ代表）、中微尺度法獲得的高分辨率模擬100m高度風能資源數據（表2中用Ⅱ代表）。

一、風速、風向對比分析

圖2 地形可視化效果圖

為了驗證中微尺度法的準確性，可將其模擬的風速、風向與M1測風塔實測風速、風向進行相關性分析。經分析，兩者風速相關系數R達到0.8312，風向的相關系數R達到0.8567，相關性都較好。風速、風向相關性分析見圖3、圖4。

將中微尺度法模擬的風能資源基本參數與M1測風塔實測數據進行偏差分析。經分析，模擬值與實測值風速、風向的差別分別為0.54%、0.00%，偏差值小。從而可證中微尺度法模擬的風能資源基本參數風速、風向的準確性較高。偏差分析結果見表2，風速、風向頻率玫瑰圖見圖5、圖6。

二、 風速圖譜對比分析

圖3 風速相關性圖

圖4 風向相關性圖

圖5 風向頻率玫瑰圖（左側為實測、右側為模擬）

圖6 風能頻率玫瑰圖（左側為實測、右側為模擬）

表2 風速、風向偏差分析表

為了進一步驗證中微尺度法評估風能資源的準確性，將WT軟件分析的風速圖譜與實測數據風速圖譜進行對比，并將場內風電機組100m輪轂高度處的風速導出，進行偏差分析。經對比，兩者風速圖譜吻合度較高；單臺風電機組風速最大偏差1.62%，最小偏差0.72%，平均偏差1.30%，偏差較小。風電機組100m輪轂高度平均風速偏差分析表見表3，風速圖譜見圖7、圖8。

三、發電量對比分析

風電場裝機容量6.8萬千瓦，共布設34臺風電機組，發電量綜合折減系數0.781。

圖7 實測數據平均風速圖譜

圖8 模擬數據平均風速圖譜

表3 風電機組100m輪轂高度平均風速偏差分析表

表4 風電機組發電量對比表

經分析，單臺風電機組發電量最大偏差4.02%，最小偏差0.44%，平均偏差為2.00%，偏差較小，中微尺度法評估風電場發電量準確性是可靠的。風電機組發電量對比見表4。

結論

本文以河南省新鄉市某平原風電場為例，從風速、風向、WT分析的風速圖譜、WT發電量計算結果等方面進行對比分析 ，論證了中微尺度法用于風能資源評估的準確性。當大范圍平原風電場內測風塔數量不足或代表性不高，可選用中微尺度法模擬測風數據，并結合實測數據，采用多塔綜合評估風電場風能資源。得到主要結論如下：

（1）中微尺度法模擬的風速、風向與M1測風塔實測風速、風向相關系數都達到了0.8以上，相關性較好。兩者風速、風向偏差分別為0.54%、0.00%，偏差值小。中微尺度法模擬的風速、風向準確性較高。

（2）中微尺度法風速圖譜與實測數據風速圖譜吻合度高；單臺風電機組風速最大偏差1.62%，最小偏差0.72%，平均偏差1.30%，偏差較小，進一步驗證了該方法的準確性。

（3）分別將中微尺度法計算的發電量與M1測風塔實測數據作為數據源計算得到發電量偏差為2.00%，再次證明該方法用于評估風電場發電量是可靠的。