尾流对风电机组发电量影响分析

文／许霞 张小雷 孟庆茂

尾流对风电机组发电量影响分析

文／许霞 张小雷 孟庆茂

风能是一种可再生的无污染绿色能源，风力发电随着人们对能源和环境问题的关注而得到迅速发展。最近几年，我国风电总装机容量已跃居世界第一位。同时，风力发电的大规模应用也带来了一些新问题，如风能损失，即风电场的局部干扰对风电机组出力的影响。尾流效应、 湍流效应和风电场中局部风向的变化都有可能造成风能损失。

由于大型风电场风电机组数量众多，占地面积较大，风电机组间尾流效应和风速时滞将对风电场并网点输出特性有较大的影响。

本文针对风电机组尾流效应对主风向方向上存在上下游关系的机位进行分析提出风电机组间合理的建议距离。

尾流的影响

气流在经过风电机组叶片时，由于风电机组把一部分风能转化为电能，根据能量守恒原理，气流能量会减小，实际上风电机组的叶片对风速有阻挡作用，在风电机组的下风向会产生类似轮船尾流的效果，该区域会产生较大的湍流，同时风速也会降低。

风电场的风电机组布置应考虑到风电机组之间的尾流影响，风电机组之间的距离至少保证3倍的叶轮直径，在主风向上，风电机组之间的距离应更大一些。

国外有研究成果表明，对单台风电机组，在风轮2D－3D的顺风中心处，风速减小35%－45%；在距离8D处，风速减小10%。尾流的直径在距离风轮8D－10D为2.6D－2.8D。对于行距为8D－11D，列距为2D－3D的布置，第二排的能量损失在10m/s时为8%－20%。

某风电场尾流分析

以某丘陵地区风电场为例，风轮直径为87m，遴选出风场中距离较近，地势相当，主风向方向上存在上下游关系的机位进行尾流分析。

引入变量：

TP=下游机位总电量/上游机位总电量 ；

WP=下游机位尾流影响扇区电量/上游机位对应扇区电量。

TP值表征上下游机位整体发电水平的差异，WP值则表征受尾流影响扇区发电水平的差异，通过对比TP值和WP值，某种程度上可以反映出风电机组尾流对机组发电能力的影响。

风电场测风塔风向玫瑰图见图1。

图1 风电场测风塔风向玫瑰图

一、A2和A3机位对比分析

A2和A3机组布置图如图2所示，A2海拔150m，A3海拔为163m，两台机组直线距离453m，约为5.2D，两机位发电量分扇区玫瑰图如图3所示。统计期内变量分析如表1所示。

分析可见，A2和A3整体发电水平相近，A2发电量为A3的101%，但两者发电量玫瑰图差异较大。A2处于下游的扇区发电量为A3的89%，对比结果显示，下游扇区机组发电量大幅下降。

二、A32和A33机位对比分析

A32和A33机组布置图如图4所示，A32海拔为140m，A33海拔为140m，两台机组直线距离485m约为5.6D，两机位发电量分扇区玫瑰图如图5所示。统计期内变量分析如表2所示。

图3 A2（左）和A3（右）发电量玫瑰图

分析可见，A32和A33整体发电水平基本相近，两者发电量玫瑰图有一定差异，与测风塔相比差异很大。A32处于下游的扇区发电能力为A33的71%。对比结果显示，A32机位受尾流影响扇区发电能力大幅下降。

采用1#测风塔不同参数计算发电量

本次发电量以计算某风电场为例，调整粗糙度、林区机组轮毂高度、尾流衰减系数等参数计算电量，计算表见表3。各机位计算上网电量与实际上网电量比较图见图6。

可以看出，方案1至方案6计算上网电量偏大，而且计算各机位趋势与实际上网电量趋势相比，没有明显改善。

以下发电量计算中，风电机组轮毂高度仍统一按80m高度考虑，尾流衰减系数采用0.075。

数量统计分析

回归分析是处理随机变量之间相关关系的一种有效手段，通过对大量实测数据的分析、计算，建立一个变量（因变量）与若干个变量（自变量）间的多元线性回归方程。本节利用该方法分析风电场发电量（AEP）与海拔高度（H）、粗糙度参数Z0c、尾流（Wake）、地形险峻度（RIX）、风切变（apha）等因子的关系。其中：

表1 变量分析

图4 机组布置图

图5 A32（左）、A33（右）发电量玫瑰图

表2 变量分析

表3 WAsP软件调整不同参数发电量计算表

图6 方案1-方案6各机位计算上网电量与实际上网电量比较图

AEP：年发电量，单位：万kW.h；

H：各风电机组位置海拔高度，单位：m；

Z0c：有效粗糙度参数，根据粗糙度地图计算有效粗糙度z0，Z0c=[ln(z0)]3；

Wake：各风电机组尾流，单位：%；

RIX：各机位地形险峻度参数，WAsP计算；

apha：各机位风切变指数，WT软件计算。

表4为某风电场各变量描述性统计量，某风电场单机统计期内平均发电量为240.5万kW.h，平均海拔为171m。

风电机组发电量与海拔高度、粗糙度指数相关最好，与海拔高度为正相关，与粗糙度指数为负相关，粗糙度指数与风切变也存在较好相关，为避免回归方程出现粗糙度指数和风切变出现共线性关系，首先剔除风切变因子。从物理角度，风切变指数和下垫面粗糙度也有着密切的关系。最终确定的最优回归方程如下：

AEP=a∗H+b∗Z0c+c∗Wake+d∗RIX+e

利用不同的样本估计回归方程参数表见表5。

根据所有样本回归系数分析某风电场尾流变量对年发电量的影响见表6。

结果显示：尾流变化范围为1.9－11.7，尾流大1%，年发电量减小24h。

表4 某风电场统计量

表5 回归系数估计值

表6 尾流影响统计期发电量表

结语

结合某风电场的实际运行数据 ,本文中定量计算了该风电场部分机位尾流对下游机位的影响情况。

由于地形的差异，很难找到平行主风向上2台风能资源相当的风电机组作尾流影响分析，遴选了3组风电机组发电量数据对比分析，结果表明，位于下游的风电机组在发电量上受尾流的影响较大，且丘陵地区地形地貌同样对发电量存在较大影响。通过数理统计分析得出尾流增大1%，年发电量减小24小时。

多行多列布置的能量损失和地形、地面粗糙度也有关系。一方面，考虑到风电机组的尾流影响，应该使风电机组间的距离越大越好；另一方面，土地使用和电网连接的限制又要求风电机组间的距离尽可能小。根据经验，在平行于主风向上，风电机组间的距离一般保持5－9倍叶轮直径的距离；在垂直于主风向方向上，风电机组间的距离一般保持3－5倍叶轮直径的距离。在复杂地形条件下，风电机组定位要特别慎重，一般应选择四面临风的山脊上，也可以布置在迎风坡上，同时必须注意复杂地形条件下可能存在的湍流等影响因素。

低风速风电场在尾流、控制与湍流折减等方面与中高风速风电场不同，建议在今后开发低风速风电场时应根据现已运行低风速风电场的运行数据作进一步分析，细化各项折减系数；同时，风电场设计时应尽量考虑多个测风塔数据或用多种软件综合计算法能够提高发电量计算的准确性，使风电机组定位选址更加合理。

(作者单位：许霞：合肥电力规划设计院；张小雷、孟庆茂：中广核风电有限公司)