降尺度參數方案優化在風資源評估中的應用

朱良山，劉士名

（國華能源投資有限公司，北京 100007）

0 前言

風資源評估通常根據測風塔實測數據，采用CFD 流場模擬結果進行外推的技術手段以獲得項目區域范圍內的風資源分布情況。但是測風塔數據在外推過程中的不確定性會隨著與目標位置的距離增加而提高。即便在復雜度較低的平坦地形環境，當距離超過十公里后，外推帶來的不確定度也會顯著增加。近年來，風電行業逐步采用中微尺度耦合計算方法，降低測風塔不確定性影響，提高風資源評估精度[1-3]。

與測風塔數據或激光雷達數據此類單點數據不同，中尺度數據代表的是一個區域內風流數據的平均水平，因此在使用其外推前需要首先對其進行降尺度計算，也就是把大尺度、公里級別分辨率的數據基于CFD 流場模擬結果轉化為符合微觀選址階段的更細致分辨率數據的過程[4-6]。中尺度降尺度計算可以采用不同的參數化方案配置，例如使用不同的中尺度數據源、不同的中尺度數據高度或不同的CFD 模擬的大氣穩定度。工程中為了使最終外推得到的風資源分布盡量準確，就需要在中尺度降尺度階段基于項目現場有限的實測數據選擇出最優的參數化方案配置。

本文中將介紹針對山東冠縣區域，基于該縣核心區域外五座測風塔確定該區域最優中尺度降尺度方案的過程。同時本文還將應用獲得的方案將中尺度數據降尺度后進一步外推至該縣核心區域內的兩座測風塔位置，通過與實測數據的核對，驗證所獲得方案的有效性。

1 中尺度數據獲取及CFD流場模擬

1.1 中尺度數據獲取

中尺度大氣模式是小于天氣尺度，大于單個積云尺度的天氣系統研究，水平尺度一般約2～2000 km。通常根據研究需要的不同而采取不同的尺度[7]。隨著計算機技術的發展，領域內出現了相對獨立的氣象模式，如NCAR、NCEP、FSL、AFWA、OU 和WRF 模式。

中尺度大氣模式計算數據來源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，通過中尺度大氣模式求解器對各渠道來源的數據進行同化和再分析，得到研究區域的中尺度氣象數據。目前主流的中尺度再分析結果水平分辨率在15 km 左右，對省市范圍尺度內的風電場宏觀選址已經具備有一定程度的指導意義，而對于微觀選址階段風資源評估，則需要降低中尺度分辨率在3 km 以下，以保證計算結果的可靠性。

中尺度大氣模式計算模型基于連續方程、熱力學方程、水汽方程、狀態方程和3 個運動方程所構成的方程組，可以綜合考慮速度沿x，y，z三個方向的分量u、v、w和溫度、氣壓、空氣密度以及比濕7 個變量的影響。方程組中的粘性力，非絕熱加熱量和水汽量，作為時間、空間和這7 個變量的函數處理。

本研究中對于中尺度數據的獲取采用了法國美迪中尺度模擬技術，分別采用FNL 或ERA5 數據作為入口模式計算數據來源進行模擬。該中尺度數據模擬中使用的物理參數化方案如表1 所示。

表1 中尺度模擬物理化參數

1.2 CFD流場模擬

CFD 技術可以通過計算機根據流體力學的規律進行模擬求解，將風電場的流場分解為小的立方體空間（即網格），并在其中求解復雜的偏微分方程組。風場內流體運動可以通過Navier-Stokes 流體運動方程與連續方程進行數學描述。目前風電行業內工程應用領域由于計算時間以及計算資源的限制，通常求解的是Navier-Stokes 流體運動方程雷諾平均形式，即RANS 方程，其認為在平均運動中湍流脈動量的影響即雷諾應力是未知的也并不會對其進行直接求解，而是通過建立湍流模型替代。

當前對于CFD 流場模擬已經有較為成熟的工業化軟件，本研究中對于山東冠縣區域的CFD 模擬則使用了法國美迪Meteodyn WT 軟件6.5.0 版本實現了不同來風方向下的流場模擬計算，獲取了模擬區域各位置的風加速因數、湍流強度、入流角、風切變等風流信息。

本次研究中的最優中尺度降尺度方案選取所使用的5 座核心區域外測風塔位于山東冠縣周邊。另外兩座用于驗證所選擇方案有效性的測風塔則位于山東冠縣核心區域內。7 座測風塔詳細信息如表2 所示。

表2 冠縣區域測風塔信息

山東冠縣處于魯西北黃泛平原，區域地形較為平坦，地貌特征也較為單一。由于冠縣周邊用于中尺度降尺度方案選擇的五座測風塔分布較為分散，本研究中將分別以每個測風塔為模擬計算區域中心點進行建模并進行16 個來風方向下的CFD 計算。

采用Meteodyn WT 軟件進行CFD 計算的基本信息如下。

1）來風方向間隔22.5°。

2）網格分辨率：水平方向25 m，垂直方向4 m。

3）一個方向模擬的網格數量：360 萬至700 萬。

4）大氣穩定度等級：每個來風方向共10個不同的大氣穩定度等級，編號為0～9，數值越大越穩定，數值越小越不穩定，2 對應中性大氣穩定度，各等級大氣穩定度劃分對應的Monin-Obukhov 長度如表3 所示[8]。

表3 大氣穩定度分類與Monin-Obukhov長度對應情況

2 中尺度數據降尺度最優方案選取

針對不同的中尺度降尺度方案，在中尺度數據模擬已經確定的情況下（即各個物理參數化方案）。本文中調整的參數包括了中尺度數據源、中尺度數據高度以及CFD 模擬中不同來風方向下的大氣穩定度等級，這三個參數也是實際工程應用中調整起來較為便利的參數，因此本研究中的中尺度降尺度方案的選擇也是針對這三個參數來進行討論。

對于上述三個參數的選擇采用以下流程：

1）分別用200 m、300 m、400 m 的中尺度數據（FNL、ERA5）基于CFD 模擬流場結果進行降尺度計算，各個來風方向下的大氣穩定度等級設定為2（中性）。

2）分別用200 m、300 m、400 m 的中尺度數據（FNL、ERA5）在WT 中進行降尺度計算，并根據計算結果的風廓線與實測數據風廓線進行分扇區對比，并調整CFD 模擬中各個來風方向的大氣穩定度后重新進行計算。

按照以上流程首先執行步驟1）并統計出了冠縣周邊5 座測風塔采用不同中尺度數據源以及不同中尺度數據高度降尺度后的平均風速誤差絕對值的平均值，其結果如圖1 所示。

圖1 5座測風塔位置在中性大氣穩定度下不同中尺度降尺度配置計算的平均風速誤差絕對值的平均值

可以看出，在不調整各個來風方向大氣穩定度，保持默認中性的情況下，僅調整中尺度數據源及中尺度數據高度兩項參數，通過與冠縣周邊5 座測風塔實測數據對比得到最優中尺度降尺度配置方案為采用FNL 數據300 m 數據高度。

進一步實施步驟2），對比冠縣核心區域外5 座測風塔的實際風廓線與采用中性大氣穩定度降尺度后的風廓線，并根據兩者差異調整每個測風塔位置不同來風方向下的大氣穩定度等級。由于每座測風塔位置不同來風方向下的大氣穩定度的設定并不完全相同，最終各個來風方向大氣穩定度的選擇采用了各個測風塔位置對應扇區大氣穩定度的平均結果，具體結果如表4所示。

表4 調整后的各來風方向大氣穩定度等級設定

基于此，采用不同中尺度數據源、不同中尺度數據高度及不同大氣穩定度配置[9-12]，計算冠縣區域5 座測風塔位置平均風速誤差絕對值的平均值，結果如圖2 所示。

圖2 5座測風塔不同中尺度降尺度配置計算的平均風速誤差絕對值的平均值

根據結果可以看出，在同時考慮中尺度數據源、中尺度數據高度以及分扇區大氣穩定度的情況下，通過與冠縣區域周邊5 座測風塔實測數據對比得到的中尺度降尺度方案的最優配置為采用ERA5 數據，200 m 中尺度數據高度，大氣穩定度按照表4 設置，最終得到的平均風速誤差絕對值的平均值為1.62%，較直接采用ERA5 數據提高了0.3%（相對提高了15.6%），較不進行大氣穩定度調整，直接采用中性大氣穩定度的最優方案（FNL 數據300 m數據高度）提高了0.03%（相對提高了0.19%）。

同時可以注意到采用FNL 數據，200 m 中尺度數據高度，大氣穩定度按照表4 設置，最終得到的平均風速誤差絕對值的平均值為1.63%，與采用ERA5 數據源相同配置的結果基本相等（1.62%）。進一步對比兩個不同數據源原始數據與實測數據的相關性，結果如表5 所示。

表5 5座測風塔實測數據與ERA5及FNL數據相關性比較

可以看出與測風塔數據的相關性上FNL 原始數據要明顯優于ERA5 原始數據（不論是風速相關性還是風向相關性），而兩者在采用相同數據高度，相同大氣穩定度設置下得到的平均風速誤差絕對值差異很小。

3 中尺度降尺度方案驗證

通過冠縣周邊5 座測風塔確定的最優中尺度降尺度方案需要進一步驗證其是否確實適用于冠縣區域內部，為了進行該驗證本研究中將多個中尺度數據（共使用了72 個中尺度數據）采用得到的最優方案降尺度后進行了外推計算，即采用FNL 數據源的200 m 數據高度的中尺度數據，參考表4 設定分扇區大氣穩定度，進行降尺度計算，并將降尺度計算結果基于CFD 模擬采用按照距離平方加權外推至冠縣區域內部的兩座測風塔位置，并將外推結果與測風塔實測數據進行對比，結果如表6 所示。

表6 多個中尺度數據采用最優方案降尺度后外推至冠縣區域內測風塔位置對比情況

從結果可以看出，基于冠縣核心區域外5座測風塔得到的最優中尺度降尺度方案，直接應用于冠縣核心區域內時可以得到較為理想的結果，采用多個中尺度數據應用該方案進行降尺度計算并外推至核心區域內的兩座測風塔位置，最終得到的平局風速誤差絕對值均未超過1.2%，已經可以滿足工程應用對于準確度的要求。

4 結束語

本文針對風電開發的風資源評估階段，在核心區域內測風塔缺少或不足的情況下，使用中尺度數據作為測風塔數據的補充或替代時如何確定降尺度計算的最優方案配置給出了一套適用于工程應用的方法。即調整中尺度數據源、中尺度數據高度以及CFD 模擬的大氣穩定度三個參數，并通過在核心區域周邊測風塔位置降尺度后與實測數據的對比即可確定最優方案。

同時本文進一步針對采用上述方法確定的最優中尺度降尺度方案進行了驗證，通過多個中尺度數據采用最優方案降尺度，再外推至區域內兩座測風塔位置并與實測數據進行對比，確定了基于核心區域外測風塔找到的最優中尺度降尺度方案可適用于核心區域內部。針對以上研究內容可得出以下結論。

結論一：在平坦地形，地表復雜度不高的情況下（類似冠縣區域），直接提取的中尺度數據已經能夠達到較好的效果，在冠縣周邊五座測風塔位置，平均風速誤差絕對值的平均值不論是ERA5 還是FNL，直接提取數據的平均風速誤差絕對值的平均值都在5%以內。

結論二：在中尺度降尺度方案的選擇上，數據源和數據高度的優先級較高。在冠縣及周邊區域，采用中性大氣穩定度，僅調整中尺度數據源及中尺度數據高度，已經能夠在平均風速誤差絕對值上獲得較大的提升；分扇區大氣穩定度的調整可以一定程度進一步改善平均風速誤差絕對值。

結論三：在冠縣這類地形平坦，地表復雜度較低的區域，當實際工程中缺少核心位置測風數據時，可以基于區域周邊的可用測風數據來選擇合適的中尺度降尺度方案并應用與區域內，來幫助完成缺少核心區域測風數據情況下的風資源評估工作。