测风时间尺度对风电场设计参数的影响研究

李云涛

(中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，长沙 410007)

测风时间尺度对风电场设计参数的影响研究

李云涛

(中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，长沙 410007)

以湖南地区多个风电场为例，选取10 min和1 h的测风时间序列并采用单机计算法计算分析风电场风能资源参数、发电量和内部收益率指标，以探讨测风时间尺度对风电场设计参数的影响。结果表明，10 min和1 h测风时间序列计算风能资源参数成果基本一致，但1 h测风时间序列发电量和内部收益率系统性偏小，同时差异随平均风速和机组叶片的减小有增大趋势。该成果可为风电场风能资源评估、发电量、内部收益率的不确定性及后评估提供参考，同时建议风电相关规程规范和风资源工程师采用10 min测风时间序列开展风能资源评估尤其是代表年订正及发电量计算工作。

风电场；测风时间尺度；设计参数；风能参数；发电量；内部收益率

风能资源评估是通过对风电场测风数据进行检验、修正、插补、延展等，采用长期参证气象站订正整理出至少连续1年的测风数据，并计算风能资源参数[1]。风能资源评估过程中常依据测风塔风速与同时刻参证气象站或再分析数据的相关关系，对测风塔风速进行代表年订正，以进一步开展机组选型、布置及发电量计算等工作。

由于风电相关规程规范对发电量计算采用的测风时间尺度没有明确规定，笔者发现风资源工程师通常采用两种数据处理方法开展风电场设计工作：即选取经过代表年订正的1 h测风时间序列或未经过代表年订正的10 min测风时间序列，进行风能资源评估、风能资源模拟和发电量计算。

本文以湖南省多个风电场为例，选取10 min和1 h的测风时间序列计算分析风能资源参数、发电量和内部收益率，以探讨测风时间尺度对风电场设计参数的影响。

1 资料与方法

1.1资料的选取

本文选取湖南地区多个风电场代表性测风塔完整年的测风时间序列进行计算分析。测风塔高度均为80 m，海拔高度分别为530、360、312、834 m，测风塔有效数据完整率均满足规范要求。测风塔基本信息见表1。

表2 风能资源参数对比分析表

表1 测风塔基本信息表

1.2计算方法和软件

1.2.1单机计算法

风电场通过风电机组把风能转化为电能，风经过风电机组风轮后速度下降并产生紊流，在风向上间隔一定距离之后风速才会恢复。为避免风电机组之间的尾流影响，保证计算结果的真实性和准确性，采用单机计算法计算发电机组发电量。单机计算法即假定在测风塔位置布置一台代表性风电机组，依据风资源评估软件计算出测风塔位置单机发电量[2-3]。

1.2.2代表年假定

代表年订正是通过分析风电场附近的参证气象站近30年年平均风速的变化规律，运行风电场与参证气象站同期实测风速的良好相关关系，订正一套能够反映风电场建成后20年运行期间平均水平的测风时间序列，并计算风电场20年的平均发电量。为避免代表年订正对测风时间序列产生的不确定影响，假定测风塔时间序列为水平年，即不对10 min和1 h的测风时间序列进行代表年分析，直接采用经过数据检验并修正后的10 min和1 h测风时间序列分别进行发电量计算。

1.2.3风资源软件

本文采用目前应用于复杂山地风电场的主流风资源评估软件Meteodyn_WT 5.2.0进行风电机组发电量计算。该软件使用计算流体力学方法(CFD)进行风力建模，解决大气边界层问题。该软件的应用模块可以将多个测风塔以及每个测风塔不同高度的风流数据载入软件当中进行综合分析与计算，是风资源评估的一种有效工具，国外风电领域的大型开发商、咨询公司及风机制造商在复杂条件下的风能资源评估及微观选址多采用此软件。

1.2.4经济评价软件

本文采用目前WEEV 5.1进行风电场经济评价。该软件以《风电场工程可行性研究报告编制规定》、《建设项目经济评价方法和参数》(第三版)及《建设项目经济评价案例》为编制依据，通过输入基本参数、成本费用、收入和税金、敏感性参数等，计算生成财务评价报表并进行敏感性分析。

2 实例分析

本文采用1号～4号测风塔经过数据检验并修正后的10 min和1 h测风时间序列计算风能资源参数，并输入软件Meteodyn_WT 5.2.0进行风资源条件模拟，然后在测风塔位置布置一台代表性风电机组，再依据实际空气密度下的风机机型的功率曲线和推力系数曲线进行发电量计算，最后假定单个风电场50 MW的装机容量和4.2亿元的总投资并采用软件WEEV 5.1进行发电效益和内部收益率计算。

2.1风能资源参数

依据1号～4号测风塔10 min和1 h测风时间序列对平均风速、平均风功率密度、主风向、主风能方向及频率进行计算，风能资源参数对比分析表见表2。

由表2可知，依据10 min和1 h测风时间序列计算的平均风速、主风向、主风能方向均相同，平均风功率密度、主风向频率、主风能方向频率存在微弱差异，其中1 h测风时间序列平均风功率密度存在系统性偏小，初步分析原因为测风时间尺度的延长会强化风速的坦化作用。

2.2短叶片风机机型

采用短叶片WTG105-2000风机机型进行发电量计算，该机型功率曲线及推力系数曲线见图1，计算成果见表3、图2、图3。

表3 WTG105-2000风机机型发电量、发电收益及内部收益率成果表

表4 WTG118-2000风机机型发电量、发电收益及内部收益率成果表

图1 WTG105-2000风机机型功率曲线及推力系数曲线

图2 WTG105-2000风机机型不同时间序列发电量差异对比图

图3 WTG105-2000风机机型发电量差异随平均风速变化对比图

由表3和图2、图3可以看出： 10 min和1 h测风时间序列发电量均不相同，且1 h与10 min测风时间序列发电量相比存在系统性偏小现象，主要是因为测风时间尺度的延长会强化风速的坦化作用，继而影响平均风功率密度和发电量；10 min和1 h测风时间序列发电量、发电收益及内部收益率的差异随平均风速减小有增大趋势。

2.3长叶片风机机型

采用长叶片WTG118-2000风机机型进行发电量计算，该机型功率曲线及推力系数曲线见图4。计算成果见表4、图5、图6。

图4 WTG118-2000风机机型功率曲线及推力系数曲线

图5 WTG118-2000风机机型不同时间序列发电量差异对比图

图6 WTG118-2000风机机型发电量差异随平均风速变化对比图

由表4和图5、图6可以得出： 10 min和1 h测风时间序列发电量均不相同，且1 h与10 min测风时间序列发电量相比存在系统性偏小现象； 10 min和1 h测风时间序列发电量、发电收益及内部收益率的差异随平均风速减小有增大趋势。

2.4两种机型结果对比

两种风机机型的功率曲线及推力系数曲线对比图见图7、图8、计算成果对比见表5、图9。

图7 两种风机机型功率曲线对比图

图8 两种风机机型推力系数对比图

测风塔平均风速/(m·s-1)年上网电量差值/MWhWTG105⁃2000WTG118⁃20001号5．7874732号5．982663号6．351954号6．91124

图9 两种风机机型发电量差异对比图

由表5和图8、图9可以得出，10 min和1 h测风时间序列发电量的差异随风机机型叶片长度的减小有增大趋势。

3 相关资料对测风时间尺度的描述

(1)根据《风电场风能资源评估方法》(GB /T18710—2002)，风能资源评估是通过对风电场测风数据进行检验、修正、插补、延展，采用长期参证气象站订正整理出至少连续1年的逐小时风速风向数据，并计算评估风能资源所需要的参数。

(2)依据风资源评估软件Meteodyn_WT 5.2.0的推荐，测风数据时间尺度推荐采用10 min。

(3)依据《风力发电机组 功率特性试验》(GB/T 18451.2—2012)，功率特性试验中测量的气温、气压、风速、发电量的时间尺度采用10 min，功率曲线成果时间尺度亦是10 min。

(4)依据《风电功率预测系统功能规范》(NB/T 31046—2013)，测风数据的时间尺度不小于10 min。

(5)依据IEC_61400-1-2005，风力发电机组的相关设计参数时间尺度为10 min。

参考这些规程规范，同时结合风电场风电机组控制系统实际运行情况，建议风电相关规程规范和风资源工程师采用10min测风时间序列开展风能资源评估尤其是代表年订正及发电量计算工作。

4 结语

(1)10 min和1 h测风时间序列平均风速、主风向、主风能方向完全一致，平均风功率密度、主风向频率、主风能方向频率存在微弱差异，其中1 h与10 min测风时间序列平均风功率密度相比存在系统性偏小现象，主要是因为测风时间尺度的延长强化了风速的坦化作用。

(2)10 min和1 h测风时间序列发电量不同，且1 h与10 min测风时间序列发电量相比存在系统性偏小现象。

(3)10 min和1 h测风时间序列发电量、发电收益及内部收益率的差异随平均风速减小有增大趋势。

(4)10 min和1 h测风时间序列发电量的差异随风机机型叶片长度的减小有增大趋势。

(5)建议风电相关规程规范和风资源工程师采用10 min测风时间序列开展风能资源评估尤其是代表年订正及发电量计算工作。

[1] 风电场风能资源评估方法(2002版)：GB/T 18710—2002 [S].

[2]Methodology of wind energy resource assessment for wind farm (2008)：GB/T 18710—2002[S].

[3]牟磊.单机计算法修正风电场发电量计算[J].电力勘测设计，2009(9)：76-80.

MU Lei. Correcting calculation of generation quantity with single set calculation method in wind generation plant[J]. Electric Power Survey & Design，2009(9)：76-80.

(本文编辑：赵艳粉)

Influence of Wind Measurement Time Scales on Wind Farm Design Parameters

LI Yuntao

(Hunan Electric Power Design Institute Co., Ltd., China Energy Engineering Group, Changsha 41007，China)

In order to investigate how wind measurement time scales influenc the design parameters of wind farm, multiple wind farms in Hunan Province were taken as examples, the wind time series of 10 min and 1 h were selected and single-unit computing method was used for calculating and analyzing the wind farm energy parameters, power generation, and internal rate of return index. It is shown that parameter calculation results of wind energy resources by the 10 min and 1 h wind time series are basically identical, but the power generation capacity and internal rate of return by 1 h time series are small, and meanwhile the difference tends to increase with the decrease of the average wind speed and the unit blades. The research findings can provide a reference for assessing the wind farm energy resources and the uncertainty of power generation, internal rate of return. And it is suggested that the engineers for wind power related procedure specification and wind resources adopt 10 min wind time series in the wind energy resource assessment, especially on behalf of the annual correction and output calculation work.

wind farm；wind measurement time scale；design parameter；wind energy parameter；generation quantity；internal rate of return

10.11973/dlyny201704025

TM614

：A

：2095-1256(2017)04-0463-04

2017-04-15