新能源企業從事部分氣象課題研究的必要性探討

鞠蘇榮

摘 要：氣象科技服務有力支撐了我國風力發電的發展，但目前也存在一些問題。本文主要基于主要的三類現有服務，分析目前存在的問題和需求，探討新能源企業從事部分氣象課題研究的必要性。

關鍵詞：風能;氣象;中尺度

1 氣象科技服務在新能源投資中存在的問題

當前的氣象服務主要是風能資源測量、風能資源評估、氣象預報三大類。

1.1 風能資源測量

風電項目廣泛分布于各類地形，復雜山地、丘陵起伏較大，平原分散式項目周邊也可能存在高大建筑或植被。風的障礙物會顯著降低風速并產生湍流，湍流區域可以擴展到障礙物高度的3倍。

風能資源測量方面，目前主要使用測風塔，存在建設周期長、隨高度增加成本陡增、施工要求高、安全風險大的風險，尤其是海上測風塔。因此有些企業前期設立測風塔數量不足，或測量時間不足。

在測風方案的設計上，近年有行業標準約束平原和復雜地形的測風塔選址代表性范圍，但具體項目還應具體分析，較為依賴工程師團隊的經驗。測風塔的選址需要避開阻擋物，避免測得風速偏低;需要避開較陡峭的尖峰，避免測得風速偏高;需要避開高臺地迎風面的陡崖附近， 避免測得風速失真、風切變和湍流異常。光依靠工程師的經驗，較難保證長期的工作質量，難以積累傳授給其他人員，對技術進步、企業的長期發展不利。

1.2 風能資源評估

風資源評估主要包括場址年際風速評估、極限風速評估。

年際風速評估近年來使用NASA的MERRA2和歐洲氣候中心的ERA5再分析中尺度數據較多，部分地區的精度不夠，目前競爭性配置項目申報時間較短，大多數投資商在目標點或周邊未掌握足夠數據，更加希望使用高精度擬合數據。

五十年一遇極限風速評估，用于論證設備選型，復核中標風機設備的安全性，甚至為特殊項目定制化設計、運營管理策略。易受臺風影響的沿海、海上風電項目的極限風速評估存在困難，不同單位間存在不一致的評估結論。

1.3 氣象預報

在具體風電項目管理上，電力生產調度機構需要對未來數小時至3天的風電輸出功率有所了解。短期風功率預測方法在實際應用中存在隨預測時間尺度增大，預測精度出現明顯下滑的現象，甚至出現趨勢預測錯誤的情形。

風資源評估的結果是預測未來20年平均水平的發電情況，因此在風電項目建設前的發電量預測評估的不確定分析環節，除了對長期測站/中尺度的代表性分析外，還需要對未來氣候變化引起的風速變化進行分析，但目前普遍是根據過往30年、20年、10年平均值的變化情況保守地猜測。

2 適合研究的前沿氣象相關課題

2.1 高精度測風研究

在測風設備選址研究方面，利用大數據統計對大量已測風的案例的地形、測量結果進行匹配，利用流體力學進行微尺度模擬建模，量化分析測點選址代表性，形成算法和工具，不斷豐富案例庫，持續修正算法工具， 預計能建立起高效、精準的選址能力。

在儀器精度方面，因為風速的誤差會在發電量表現中被數倍放大，使用高質量的風速計很有必要。當前測風主要方式是設立桁架式測風塔，安裝風速計、風向標等機械測量設備。利用雷達等場測量裝置，可便利地開展多點測量、定點移動觀測，能在短時間內掌握風電投資項目廠址內多個代表點的風特征，減少風資源評估建模的水平外推誤差。目前主流風力發電機的葉尖距離地面的最高距離能達到220m以上，一般固定式測風塔高度僅140～160m，高層的風切變、湍流、風速、風向僅靠低層測值推算， 其誤差可能引起安全評估和投資價值評估的風險。場測量設備可探測地面200m以上高度，比起固定機械式測風有明顯優勢。場測量設備也存在購置成本高、管理難度大、復雜地形下測量值如何修正的問題。

新能源企業可投入研發成本，研究場測量設備的精度，開拓應用，建立起有效的管控模式;可開展高精度的測量設備研發，建設測風標定場項目，長期開展設備使用前后的比對、標定，能有效降低測量的風險，促進設備制造廠的健康競爭，能有效支持我國氣象測量設備的高端制造。

如今風電項目已去除補貼，競爭性配置項目的電價甚至低于火電基準電價，不少項目處于投資經濟性的底線，而單個項目的投資規模通常達到數億至數百億規模，風險影響巨大。通過研究實現高精度、高效率測風對企業有較大的價值。

2.2 中短期氣候預測

近130年（1880～2012年）全球地表年平均溫度升高了0.85℃，陸地增溫比海洋快，高緯度地區增溫比中低緯度地區大，冬半年增溫比夏半年明顯。氣溫變化也進一步影響了降水、氣流的空間分布，可能帶來氣候災害，改變已建成風電、光伏投資項目的資源條件。

年際或季度的氣候變化顯著影響到具有多種組合能源投資開發商的日常管理。以華潤電力控股公司為例，氣候變化可能會產生如下負面影響： 下季度電力需求減少、冷卻水溫度提高降低發電效率、易結冰區域冬季發電或輸電中斷、風電發電顯著下降等。

氣候預報研究具備可行性，因為氣候系統中有一些部分的變化比大氣要緩慢，可用模式對它們進行模擬。在模型中輸入海洋溫度、熱帶降水、海冰、土壤濕度、火山、太陽活動、氣溶膠、積雪等，可以預報大氣對海洋的響應。當前，國家氣候中心及少量的科研單位在開展此前沿技術的研究。

短期風功率預報方面，我國多個單位開展了風電功率預測系統的研究。同時我國也與德國太陽能研究所（ISET）、丹麥Rise國家實驗室等公司開展了國際合作。有文獻提出一種基于數值天氣預報以及人工神經網絡的混合型風能預測系統，該系統能夠依據特定風電機組或風場的發電量的歷史數據對輸出數據進行修正[1]。在研究方向上，可研究適合不同預測場景的預測方法，結合物理預測與統計預測的優點，進一步完善預測理論;在應用上，可深入研究以風電場出力預測為基礎，建立含風電系統的經濟調度與決策模型，對風電場接入系統的安全、穩定、經濟運行具有重大意義。

2.3 中尺度數據研究

實際項目發電后，若年度發電低于預期，量化評估其與預測的差異也需要先分析發電時段與代表年風速的差異，但一般情況下測風塔也已拆除，需要使用中尺度數據進行分析。中尺度數據的精度對結論影響較大。

在精度研究方面，可通過開展后評估研究，對不同源的中尺度進行量化評比。比例，根據利用某來源數據對60個風電項目的年度發電量進行訂正，最大風年與最小風年差異平均為23%，還可進一步分析最大風年、最小風年與平均值的差異，1年與5年、10年甚至更長年份的平均差異。以這些結果建立模型，不斷豐富案例和分析的顆粒度，在實際遇到問題時可快速量化評估單年度發電量正常與否的判斷誤差范圍，對企業開發新項目、運營大批量風電場具有較高的價值。亦可通過WRF研究制作重點區域的定制化高精度圖譜，對緊急項目虛擬特定位置的時間序列風數據;開展后處理方法研究，利用實測點修正圖譜，輸出修正后的任意點時間序列，滿足緊急無測風、測風不足項目的初步評估，節省時間;還可將高精度風資源分布圖譜用于資源普查，便于提前開展整縣分散式風電、大基地項目、海上風電中遠期規劃。

綜上所述，當前氣象科技服務在新能源投資中存在一些問題，新能源投資企業存在較為明確的需求，開展高精度測風研究、中短期氣候預測和中尺度數據研究，能有力支持新能源的高效率發展、高水平風險管理。

參考文獻：

[1]葉林，趙永寧.基于空間相關性的風電功率預測研究綜述[J].電力系統自動化，2014，38（14）：126-135.