基于空气动力场测试数据对WT软件尾流模型的验证

袁红亮*，胡义



基于空气动力场测试数据对WT软件尾流模型的验证

袁红亮*，胡义

(中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西西安，710065）

本文根据某风电场空气动力场测试数据对Meteodyn WT软件采用的尾流模型的准确性进行验证，为今后利用WT软件进行风资源评估和发电量计算提供相应的建议。在WT软件尾流效应的数值模拟中，软件计算得到的风速与测风塔实测风速误差仅为6.08%，可知WT软件在空气动力场的尾流效应评估中具有较高的准确性。

空气动力场；尾流模型；Meteodyn WT

引言

随着风电行业的飞速发展，地形平坦的可开发优质风能资源急剧减少，复杂山地已经成为了风电场建设的重要部分。在复杂地形风电场风能资源评估过程中，基于CFD技术的Meteodyn WT软件成为了重要分析工具。在风电机组运行过程中，风流经过上游的风机时风速都会有一定的衰减，因此会影响下游风机的输出功率，这就是所谓的尾流效应[1]。在Meteodyn WT软件进行风电场前期风能资源评估时，对风电机组尾流效应评估的准确性成为了重要研究课题。

1 Meteodyn WT软件尾流模型简介

Meteodyn WT软件是法国美迪公司采用计算流体力学方法对三维雷诺平均纳维—斯托克斯（RANS）方程[2]进行完全求解，研发的一款可适用于复杂地形风电场风能资源评估的商业软件。

Meteodyn WT软件5.2.1版本中使用的尾流模型是改进的PARK模型[3]。模型考虑了风机后部的轴对称风流，如图1所示。

其中，风机正常运行时尾流区域是以轮毂为中心轴对称的锥形，在这个锥形尾流中的风速衰减因数计算如下：

如果下风向风机叶轮部位位于上风向风机尾流区域内，其风速衰减与重叠面积成比例：

2 数值模拟方案

本文所选取的风电场实例位于陕北地区，空气动力场现场测试位于风电场14#风机附近。在14#风机南北两边各设立了一座70m高度的测风塔，其中M1测风塔位于距离#14风机135m的北边平坦地形上，M2测风塔位于距离#14风机205m的南边悬崖斜坡上。测风塔与风机的相对位置见图2。

图2 现场测试测风塔与风机的相对位置图

在现场测试过程中，对M1、M2两座测风塔2015年9月1日至2016年8月31日一整年的测风数据进行了采集。在经过数据检验和处理后，M2测风塔70m高度处的风图谱见图3。由图3可知，该空气动力场内主风向为180°。

图3 M2测风塔70m高度的风图谱

在WT软件尾流模型验证的过程中，使用M2测风塔的实测数据作为软件数值模拟的输入数据，并且在14#风机点位布置一个与现实相同参数的风机，计算得到M1测风塔点位70m高度处风速的时间序列文件，并与M1测风塔的实测风速进行比较，从而分析WT软件计算时所使用尾流模型的准确程度。WT软件计算时空气动力场高程见图4。

图4 WT软件数值模拟时空气动力场高程

3 模拟结果分析

为了分析WT软件尾流模型的准确性，比较风向为180±5°时计算得到的风速与同一时间下M1测风塔70m高度的实测风速。

采用Bin方法[4]，将M2测风塔入流风速区间分割为多个1m/s大小的独立区间，例如[2.5m/s，3.5m/s]。对每个独立区间的风速进行数据筛选，比较同一时间序列内M1测风塔的软件计算得到的风速和实际测量风速。图5即为不同风速区间下M1测风塔70m高度处软件计算得到的风速与实际测量风速的对比。

由图5可知，风速达到切入风速3m/s时，此时风机尾流几乎为零。随着来流风速的增大，受风机尾流影响风速衰减先增大后逐渐减小，最后趋于稳定。当来流风速小于10m/s时，WT软件计算得到的风速与实际测量风速误差较大；风速在[10m/s，15m/s]区间时，WT软件尾流计算与实际值最接近；当风速大于15m/s时，由于此时来流风向满足180±5°的数据量不足，所以软件计算得到的风速与实测风速误差较大。

图5 不同风速区间下软件计算得到的风速与实际测量风速对比

为了量化WT软件计算时尾流模型的准确性，对图5中不同来流风速区间内M1塔70m高度软件计算的风速与实测风速进行误差计算。不同来流风速下WT软件计算得到的风速与实测风速的误差表见表1。

表1 不同来流风速下WT软件计算得到的风速与实测风速的误差表

由表1可知，来流风速为3m/s时，WT软件中所使用的尾流模型计算得到的风速与实测偏差最大，原因是风机实际运行中在风速小于3m/s时就已开始发生叶轮转动。来流风速小于7m/s时，软件计算得到的风速与实测值偏差较大；风速大于7m/s时，软件计算得到的风速与实测值偏差较小。综合所有风速区间，WT软件在尾流模拟中平均误差为6.08%。

4 结束语

本文根据空气动力场实测数据，对Meteodyn WT软件的尾流模型的准确程度进行验证。结论如下：

（1）在所有来流风速区间内，WT软件计算得到的风速与实测风速误差仅为6.08%。说明WT软件在空气动力场的尾流效应评估中具有较高的准确性。

（2）受风机尾流影响，风速折减率随着来流风速的增大先增大后减小，最后趋于稳定。

（3）当来流风速大于7m/s时，WT软件的数值模拟对尾流评估的准确性较高，来流风速低于7m/s时，对尾流评估的准确程度偏低。

[1] 许昌, 钟淋娟. 风电场规划与设计[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2014.

[2] 方艳莹, 徐海明, 朱蓉. 基于WRF与CFD软件结合的风能资源数值模拟实验研究[D]. 2012.

[3] Meteodyn WT使用帮助与在线文档.

[4] 卢胜, 吴莎. 基于SCADA数据的风电场后评估方法[J]. 电子测试, 2016, (01): 41-43.

Verification of WT Software Wake Model Based on Aerodynamic Field Test Data

YUAN Hongliang*, HU Yi

(Power China Northwest Engineering Corporation Limited, Shaanxi Xi'an 710065, China）

In this paper, the accuracy of the wake model used in Meteodyn WT are validated based on the aerodynamic field test data of a wind farm, and the corresponding suggestions about using WT software for wind resource assessment and power generation calculation are proposed in the future. In the numerical simulation of wake effect by WT software, the error value between calculated wind speed by WT software and the measured wind speed is only 6.08%. It can be seen that WT software has high accuracy in the wake effect evaluation of the aerodynamic field.

aerodynamic field; wake model; Meteodyn WT

袁红亮, 胡义. 基于空气动力场测试数据对WT软件尾流模型的验证[J]. 数码设计, 2017, 6(5): 24-25.

YUAN Hongliang, HU Yi. Verification of WT Software Wake Model Based on Aerodynamic Field Test Data[J]. Peak Data Science, 2017, 6(5): 24-25.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.05.009

TK221

A

1672-9129(2017)05-0024-02

2017-01-13；

2017-03-02。

袁红亮（1985-），男，陕西西安，工程师，研究方向：风能资源评价。E-mail:2209282216@qq.com