气象数据在风资源评估和风电场设计中的应用

刘韶平，张铭，朱滢

（长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北 武汉 430012）

0 引言

气候变化是当今世界普遍关注的重大问题，关系着人类的生存与发展。为积极应对气候变化，中国政府提出了到2020年单位国内生产总值温室气体排放比2005年下降40%～45%的行动目标。这一目标为我国大力发展清洁能源，优化能源生产结构提出了明确的任务，也为我国加快风能、太阳能等新能源的开发和利用提出了新的要求[1]。《可再生能源发展“十三五”规划》中提出，到2020年底，全国风电并网装机确保达到2.1亿千瓦以上。在风电行业快速发展的新时代下，将气象数据应用于风资源的评估，可提高风资源评估的精确度，降低风电开发风险[2]。

1 气象数据和测风数据获取

依据《风电场风能资源评估方法》（GB/T18710-2002），应收集风电场气象站的长期测站数据，获取风电场的实测时间序列数据。以华润沙洋马良二期风电场为例，基础资料如下：

（1）风电场内测风塔逐十分钟风速、风向数据；

（2）沙洋气象站1958-2017年多年平均风速、多年平均雷暴日数、年盛行风向频率，历年最大风速以及多年平均气压、水汽压和气温；

（3）风电场场址区域1:10000和场区外延数字化地形图。

2 气象数据和测风资料分析

2.1 气象站气象数据分析

2.1.1 气象站相关情况介绍

距离本风电场场区较近的气象站为沙洋气象站，位于场区南部。沙洋气象站为国家基本气象站，始建于1957年2月，建站时位于沙洋县西部，观测场现位于 N30°41′，E112°33′，拔海高度 47 m。该站建站至今未迁过站，沙洋气象站2008年由人工观测改为自动观测。

2.1.2 气象站常规气象要素分析

沙洋县境内处于中纬度地区，属北亚热带湿润大陆季风气候，具有四季分明、光能充裕、热量丰富、雨量适中、雨热同季的特点[3]。沙洋气象站与风电场相对位置关系见图1。根据沙洋气象站1958-2017年实测气象资料[4]，各气象要素统计如表1。

表1 沙洋气象站气象要素统计表Table 1 Statistical table of meteorological elements of Sha-yang meteorological station

表2 沙洋气象站历年年平均风速统计表Table 2 Statistical table of average annual wind speed of Shayang meteorological station

2.1.3 气象站多年风况资料分析

（1）年际风况特征分析

沙洋气象站1988-2017年的历年的年平均风速统计见表2。

图1 沙洋气象站与风电场相对位置关系示意图Fig.1 A schematic diagram of the relative position between Sha-yang meteorological station and wind power plant

由表2可知，1988年至2008年平均风速年均风速变化较平稳，2007年后年均风速呈明显增加趋势，原因是因为沙洋气象站2008年由人工观测改为自动观测。改为自动观测后，沙洋气象站2008-2017年共计10年的年平均风速为3.74 m/s，测风代表年（2016年11月1日至2017年10月31日）的年平均风速为3.72 m/s。

（2）年内风况特征分析

沙洋气象站改为自动观测后，2008-2017年共计10年和测风年月平均风速统计结果见表3。

由表3可知，沙洋气象站近10年和测风年各月平均风速变化趋势一致，从季节分布来看，均以春冬季风速较大，夏秋季风速较小。

（3）风向频率

沙洋气象站的风向频率分布情况见表4，可得出沙洋气象站的主导风向为N向。

2.2 风电场测风数据分析

2.2.1 测风塔概况

风电场8381#、8712#测风塔分布于场区东侧，风电场8722#测风塔分布于场区中部，0875#和0876#测风塔分布于场区南部。测风塔观测内容有风速、风向、气压及温度等[5]。通过WT软件计算出的各机位点平均风速与测风塔位置平均风速较为接近，测风塔位置的风加速因素、湍流强度、水平偏差和入流角基本满足规范要求，测风塔周围比较开阔，无大型遮挡体[6]。测风塔概况见表5。

表3 沙洋气象站近10年和测风年月平均风速统计Table 3 Statistics of mean annual wind speed of Sha-yang meteorological station in recent 10 years and measured wind months

从测风时段来看，8381#、8712#、0875#和0876#测风塔测风数据时长均超过一个完整年，但8722#测风塔测风时长仅5个月[7]，故本阶段选取测风时段较长的8381#、8712#、0875#和0876#共4座测风塔测风塔为代表测风塔，8722#测风塔仅作为参照塔[8]。

表4 沙洋气象站的风向频率分布情况Table 4 Wind direction and frequency distribution of Sha-yang meteorological station

根据《风电场风能资源评估方法》(GB/T18710-2002)的要求，8381#、8712#、0875#和0876#代表测风塔皆选取完整率最高且数据同期的的时段2016年11月1日至2017年10月31日作为代表年[9]。

2.2.2 测风塔风况分析

根据统计分析风电场代表测风塔风况，风能资源结论如下：风电场风功率密度等级为1级，风速分布主要以中低风速为主[10]，测风塔处有效风速利用小时数尚可，风向稳定在N～NE方向，风能分布集中，湍流强度较低，风切变指数较大[11]。各测风塔代表年主要风况参数表见表6。

3 气象数据在风资源评估和风电场设计中的应用

3.1 长年代测风数据的订正

沙洋气象站距离风场比较近，与风场具有相似的地形条件，与测风数据同期测风结果的相关性较好，具有30年以上的规范的测风记录，可作为长年代测风数据订正的参证气象站[12]。

选取8381#测风塔作为代表塔，对其数据和沙洋气象站同期数据进行相关性分析，如图7所示，其中：y代表气象站风速，x代表8381#测风塔实测风速。

8381#测风塔实测风速与气象站同期数据之间相关系数为0.65，风速相关性较好，故依据气象站多年数据进行长系列订正。

图2 8381#测风塔100 m高度风速与气象站同期数据相关关系图Fig.2 Correlation diagram between 100 m wind speed of wind tower 8381# and data of meteorological station in the same period

表5 测风塔概况Table 5 Overview of wind tower

表6 各测风塔代表年主要风况参数表Table 6 The main annual wind condition parameters of each wind measuring tower

由前述内容可知，气象站1988年至2008年平均风速年均风速变化较平稳，2007年后年均风速呈明显增加趋势，原因是因为沙洋气象站2008年由人工观测改为自动观测。改为自动观测后，沙洋气象站2008-2017年共计10年的年平均风速为3.74 m/s，测风代表年（2016年11月1日至2017年10月31日）的年平均风速为3.72 m/s。本阶段选择近10年的时间段对代表年进行大小风年进行订正分析，代表年风速较近40年平均风速低0.54%，因偏小幅度较小，本阶段判断对测风塔代表年（2016年11月1日至2017年10月31日）做平风年处理，暂不对代表年数据进行长年代订正。

3.2 空气密度计算

（1）根据沙洋气象站资料推算空气密度

根据沙洋气象站实测多年平均气温、气压和水汽压数据可由公式（1）计算气象站平均空气密度。

式中：ρ为平均空气密度（kg/m3）；

t——平均气温（℃）；

P——平均气压（hPa）；

e——平均水汽压（hPa）。

根据沙洋气象站累年平均气温、气压、水汽压资料：t=16.1 ℃，P=1003.3 hPa，e=15.4 hPa，采用公式（1）计算得到沙洋气象站累年平均空气密度为1.202 kg/m3。

（2）根据气象站资料推算风电场场址空气密度

该风电场场地为平原，预装风机轮毂高度处海拔平均高度约100 m。利用沙洋气象站累年平均气温资料（16.1 ℃），考虑海拔升高等因素，根据气温、海拔高度，采用公式（2）计算风机轮毂高度处空气密度。

式中：ρ——年平均空气密度，kg/m3；

z——风场的海拔高度，m；

T——年平均空气开氏温标绝对温度，T=t（℃）+273。

通过式（2）计算得到风机轮毂高度处的空气密度为1.17 kg/m3。

3.3 灾害性天气的分析与应对措施

据沙洋气象站资料统计，该区域的年平均雷暴日数为30.6 d，雷暴活动较为频繁，因此应加强风电场风电机组的防雷设计，根据不同的雷击损坏机理，对叶片、机舱、轴承等机械部件以及信号、控制线路等采取不同的防雷措施[13]。

据沙洋气象站资料统计，2016年7月17日08时至21日08时，沙洋马良累计雨量881.5 mm。19至20日，沙洋马良6小时降水519.9 mm，32小时累计降水量达到874.6 mm，其6小时、32小时累计雨量均突破了湖北省有气象记录以来的历史极值。由于暴雨多，雨量大，易引起山洪爆发，导致风电场场坪、升压站等生产场地渍涝等地质灾害，给正常的生产运行带来不利及增加维护费用。

针对暴雨及洪涝灾害，应急预案如下：

1）风电场管理处成立防汛突击队，下暴雨时各队员随时待命。

2）每年雨季来临前，组织人员做好排水沟的清除淤泥工作。

3）经常检查升压站内设施，发现故障，及时组织人员维修。

4）提高升压站地基，或在雨季到来之前，用沙袋垫在升压站门口。

5）准备齐全防汛设备、工具，使其处于随时能用状态。

6）下暴雨期间，要保证24小时有人巡查，发现险情及时通知人员抢救。

据沙洋气象站资料统计，历年极端最低气温为零下14 ℃，存在一定的覆冰现象。覆冰是指地面树木、设施等物体表面产生的结冰现象。对于风电场来说，覆冰是不容忽视的灾害性天气，当风机叶片表面大量覆冰时，会造成叶片负载增加，并使得粗糙度增加，这些都会降低翼型的气动性能，影响到机组的正常运行。另外，风机常规测风仪中的风杯被结成冰球，可导致测风数据不准，影响风机正常发电；风标被冻结则将影响风机主动偏航；输电线路电线结冰，会因负重增加而导致电线扭转甚至拉断，影响电力输送。因此，在风电场的风机和架空输电线路等高耸构筑物的设计中，覆冰是一个重要的设计参数[14]。

据沙洋气象站资料统计，多年平均降雪日数为7.4 d，历年最大积雪深度为16 mm，发生在1989年。若工程运行阶段积雪未及时清扫，可能导致场内道路被积雪堵塞或引发车辆伤害事故，主变压器等户外电器设备长期覆雪可能导致设备局部短路，电气设备上的积雪清扫不符合规程、规范要求可能导致人员触电事故发生。另外，风电场内建筑物顶部积雪未及时清理，荷载增大，有导致建(构)筑物因暴雪载荷增大而发生坍塌的可能。

4 风电场风能资源图谱绘制

综合以上分析，风能资源评估结论为：风电场风功率密度等级为1级，风速分布主要以中低风速为主。风电场主风向和主风能方向基本一致，盛行风向较稳定。风电场湍流强度较低，风切变指数较大，适合采用大叶片、高轮毂和较大单机容量的风力发电机组[15]。

本阶段采用Meteodyn_WT5.3.2软件优化和人工调整相结合的方式对风电场进行风电机组的优化布置[12]。根据分析计算结果，华润沙洋马良二期风电场区域规划装机容量为100 MW，规划安装40台2.5 MW风力发电机组。图3根据测风塔计算的100 m高度风速分布图，图4为根据测风塔计算的100 m高度风能密度分布图。

图3 风电场100 m高度风速分布图Fig.3 Distribution of wind speed at 100 m height of wind farm

5 结论

风能和太阳能是清洁、可再生的自然资源，是未来能源的主要解决方案。而风能开发利用全产业链均与气象工作密切相关，对此我们可以从三个方面入手，将气象数据应用于风资源评估和风电场设计中。第一，根据基本气象要素分析区域气候特征；第二，结合气象数据对测风数据进行佐证与分析；第三，根据对灾害性天气的分析，在风电场设计中应采取气象灾害防治措施。随着气象数据在风资源评估中的逐步应用与推进，可提高风资源评估的精确度，有效地较低风电开发风险。

图4 风电场100 m高度能量密度分布图Fig.4 Distribution map of energy density at 100 m height of wind farm