基于WASP軟件對某風電場的風資源評估研究

李天成， 吳鳳波, 李 藝， 程 旭

(西南交通大學土木工程學院，四川成都 610031)

近年來國家大力發展綠色能源，風能由于其自身的環保性、可持續性被人們廣泛利用。相對于傳統火力發電、水力發電和核能發電，風力發電的優勢在于對于環境的污染和改造小，無污染物的排放等。而在建立風力發電機組之前，需要對擬建地區的風資源情況進行評估。

在風電場項目中，風資源評估占主導地位，評估的準確性直接影響到風電場建成以后的發電效率。風資源評估主要包括以下幾個方面的內容：其一，在擬建風電場中建立測風塔收集測風數據；其二，根據測風數據結果和GB/T 18710-2002《風電場風能資源評估方法》[1]進行對比，判斷該宏觀地點是否適合建立風電場，也就是宏觀選址；其三，利用風資源評估軟件進行微觀選址，即通過確定風機在擬建區域的相對位置和數量，評估在測風塔對應觀測時間內的風能密度和年平均發電量。

20世紀80～90年代，丹麥Riso國家實驗室在Jacksonhe Hunt的理論基礎上，開發了用于風電場選址的風資源分析和評估軟件WASP[2]。到20世紀90年代后期，Riso實驗室又將KAMM中尺度數值模型與WASP模型相結合發展了區域風能資源評估方法，該方法利用網格尺寸為2～5 km的中尺度KAMM模型輸出結果來驅動WASP，從而得到具有較高分辨率的風資源分布圖，即風功率密度圖和年平均發電量圖。

本文在宏觀選址已經完成的基礎上(在某擬建風力發電場的區域內的合適位置建立測風塔并且觀測時長大于1年)，利用WAsP軟件對該區域進行風電場風資源評估工作。

1 宏觀選址

1.1 基于風資源評估的選址方法

風資源評估工作的核心內容是風電場選址，而風電場選址一般包括宏觀選址和微觀選址。

宏觀選址旨在擬建風電場的較大范圍區域內，通過對風電場氣象、地理、經濟、交通等多方面條件的綜合考察，然后優選一個或多個風能資源豐富且各方面條件較好的小區域的過程。

在宏觀選址的過程中，由于用到的是較大范圍內的較為粗糙的氣象、地理數據，所以為了更好的優選小區域進行細致地研究就不得不獲取更加詳細的數據。而這就需要在某些重點考察的位置設置測風塔，這也為下一步微觀選址做好鋪墊工作。

風資源評估的宏觀選址中需要用到的主要相關參數有：風能、風能密度、年有效小時數、平均風速、平均風剖面、湍流強度、風向玫瑰圖等。

1.1.1 風能及風能密度

風能的計算式為：

式中：ρ為空氣密度；V為單位時間內單位面積上流過空氣的體積；S為垂直于風向的空氣流通面積；t為空氣流通時間。

單位時間內流過垂直于風向單位截面的風能為:

通常稱w為該時刻的風能密度。

從上面兩個式子不難看出，風能與平均風速V的立方成正相關，因此對平均風速分布的預測是重中之重。平均風速的大小與當地的地理位置氣候條件等狀況密切相關。

1.1.2 年有效小時數

風力發電機的切入速度一般為3 m/s或5 m/s(大型風機)，而切出速度一般為24 m/s。在切入速度與切出速度之間的速度為有效風速。通常來說切入速度和切出速度會根據風機的型號尺寸和功率發生相應變化。年有效小時數是指將每年符合上述要求得風速樣本進行累計，然后按年取平均值。

1.1.3 平均風速和風能統計特性

對于觀測時間大于一年的平均風速變化一般采用概率論的方法進行描述。Weibull分布常常被用來描述一年內平均風速的變化。Weibull分布的公式如下：

式中：k為形狀參數；c為尺寸參數；v為平均風速。因此，可以得到平均風功率密度：

1.1.4 平均風剖面

由于平均風速一般是指距離地面10 m處的風速，所以一般討論的風能也是指距離地面10 m處的風能。然而風力發電機的輪轂高度一般距離地面50 m，因此就需要利用平均風剖面對不同高度處的平均風速進行折算，從而得出不同高度處的風能。平均風剖面的形式一般服從有指數律或對數律分布，下面以指數律為例：

式中：Vn、V10為分別代表Zn、Z10(10 m高度處)高度處的平均風速；α為風切變指數，該值的取值會根據平均風速大小、地理位置的不同、氣象狀況的變化發生改變。

1.1.5 湍流強度

湍流度是用來描述某一高度處的風速在10 min內的波動情況。造成這種現象的原因一般認為有兩種：一種是地面粗糙元引起的摩擦力；另一種是由氣旋引起的中低空空氣對流。湍流強度的主要影響因素有氣壓梯度力、科里奧利力、地面粗糙度等。湍流強度I的定義為：

1.1.6 風向玫瑰圖

風向對于風電場建設的影響尤為重要，主要體現在風機的排布方式上。一般來講風機的朝向與該風電場的區域的盛行風向一致。朝向從很大程度上決定了風機組的發電效率，因此在宏觀選址時獲取該區域的風向玫瑰圖顯得至關重要。

1.2 宏觀選址的三個不同階段

風電場的宏觀選址大致可以劃分為三個不同階段：

(1)初選階段：參閱我國《國家風能資源分布區劃圖》[1](圖1)，在風能資源富裕或較為富裕的區域選出一個或多個備選區域。挑選備選區域的標準主要有以下幾條：具有富裕且優質的風能資源；具有建立風電場的空置地域且交通較為便利；擬建區域電力資源較為匱乏或電網負荷較小便于電力輸出。

圖1 國家風能資源分布區劃[1]

(2)優選階段：在備選區中篩選更具發展潛質的地域。該階段需要著重考慮投資、并網、通信等非氣象因素的影響。

(3)實測階段：針對前兩個階段篩選出的優質場址進行細致而具體地實地考察。主要途徑為通過建立測風塔進行實測，目的在于獲取擬建區域詳細的風場數據。需要注意的是測風塔的實測時間一般在1 a以上。此外還需對既有電網的負荷進行評估，確保在風力發電機組并網后電網的正常運行。

2 微觀選址

微觀選址是在宏觀選址完成之后，考慮擬建風電場中的氣象、地理環境、地面粗糙度等條件后，對風力發電機組進行選型和具體布置的過程。

微觀選址的主要內容有：確定風力發電機的型號、風力發電機組的布置。值得一提的是風力發電機組的布置是微觀選址的核心內容，它直接關系到擬建區域的年平均發電量。而在機組布置形式主要由風場的風資源狀況(即宏觀選址中實測階段所取得的實測測風數據)、地形和風機的尾流效應等因素決定。

2.1 實測數據處理

將已經處理好的測風塔實測數據導入WASP軟件中，WASP會把具有時間序列的實測測風數據進行統計學分析，將風向時程轉換為風向玫瑰圖，再將平均風速頻率分布利用Weibull進行擬合。

2.2 矢量地圖的制作

利用美國宇航局的高程數字SRTM信息地圖資料作為風電場矢量圖的來源，SRTM是現在分辨率最高、真實性最佳、精度最好的全球性數字地形圖。然后再利用Global Mapper軟件在SRTM數字地圖中選定擬建的風電場區域添加等高線。最后在Mapper Editor軟件中輸入用Global Mapper處理好的地圖，再用該軟件添加粗糙長度，處理結果如圖2所示。

圖2 矢量地圖

2.3 建立風機組模型

導入地圖以后，就可以把測風塔建立在該地圖的相對坐標系下。然后根據該場地實際地面的粗糙程度(植被覆蓋程度、地形地質條件、建筑物疏密程度)來添加障礙物列表。

在完成上述工作以后，在相對合適的位置布置風力發電機，然后確定風機的功率。確定好功率以后，再進行二次布置形成風力發電機組，考慮到山頂周圍的障礙物較少且平均風速一般較大，故將風機組布置在靠近山頂位置附近。風機布置圖如圖3所示。

將風機組布置完成以后，選定所要進行計算風能的范圍，將格柵布置在該范圍以內，選擇需要計算的參數開始計算，計算參數主要有擬建區域格柵內的平均風速、風能功率密度和發電量等。

2.4 計算結果及分析

風功率密度計算結果如圖4所示，風機年發電量計算結果如圖5所示。

圖4和圖5中顏色越深表示數值越大，即風功率密度和年發電量越大。從上圖中可以看出在格柵區域中東南方的山峰處風能資源更加富裕，而第一次布置風機組位置的風能資源明顯不如該區域優質，所以應當調整風機組布置位置，使得其發電效率趨于最優。

圖5 風機組年發電量計算結果

3 結論

針對某風電場的宏觀選址和微觀選址的過程得出以下結論：

(1)風機輪轂高度一般距離地面50 m，而部分測風塔的高度達不到這一高度，需要利用平均風剖面將風速外推，而此外推結果受地形和氣候干擾很大，因此建議在宏觀選址的實測階段建立高度超為70 m左右的測風塔，并在10 m、30 m、50 m和70 m處分別安裝風速記錄儀。

(2)微觀選址的經驗性較強，因此風機組布置的位置往往不是一次完成的，而是在經過多次計算以后得到的較優解。

(3)對于較大區域內的風資源評估建議使用多個不同模型進行計算對比，以降低單一模型帶來的偶然誤差。