采用中微尺度法进行风能资源评估的准确性分析

文 | 许昌，吉晓红，闫新，王欢欢

近年来，随着环境问题的加剧和资源的日益短缺，风能作为一种清洁能源受到各行业的重视。目前国内风能资源丰富区域开发已趋于饱和，并网和消纳成为该区域的主要矛盾，低风速平原风电场成为风能资源开发的主战场。当前平原风电场因土地、规划、风电机组尾流等因素影响，造成场区范围较大、场内竖立测风塔位置代表性不高、设立测风塔数量不足的问题，这将增加风能资源评估的不准确性和投资风险。

因此，本文提出了用于风能资源评估的中微尺度法。本文以河南省新乡市某平原风电场为例，验证了采用中微尺度法进行风能资源评估的准确性。

风电场概况

本文所选风电项目位于河南省新乡市东南部，所在区域属暖温带大陆性季风气候，风能资源具有较高的开发利用价值。场区面积约56.61km²，地势平坦，属于黄河冲积平原，平均海拔高度约70m。

风电场装机容量6.8万千瓦，共布设34台风电机组，风电机组拟选风轮直径121m，单机容量2.0MW，轮毂高度100m。风电场内设有一座测风塔M1（位置见图1），测风塔基本情况见表1。

本文采用2016年7月1日—2017年6月30日一个完整年的测风数据，来验证中微尺度法评估风能资源的准确性，测风数据完整性为99.9%，数据完整率满足《风电场风能资源评估方法》（GB/T18710—2002）的要求，缺测和不合理数据已进行处理。项目区域位置、风电机组排布及测风塔位置如图1所示。

中微尺度法模拟方法

图1 项目区域位置、风电机组排布及测风塔位置图（红色点为机位点）

表1 测风塔基本情况表

通过中尺度大气模式求解器，利用全球环流的再分析数据，对评估的区域进行中尺度计算，从而获得评估区域内中尺度分辨率风能资源数据。再以中尺度分辨率风能资源数据为基础，使用法国美迪Meteodyn WT软件对其进行微尺度模拟，其模拟结果可以获得一定评估区域内高分辨率的风流场分布。

将中尺度模拟和微尺度模拟相结合进行风能资源评估的方法，定义为中微尺度法。下文将详细论述中微尺度法用于评估平原区域风能资源的准确性。

一、中尺度模拟

（一）中尺度模拟简述

中尺度模拟是通过中尺度大气模式求解器，利用全球环流的再分析数据，包括气象卫星遥感数据、地面气象站观测数据和测风塔实测数据等，对不同数据进行同化和再分析，得到研究区域的中尺度气象数据，再对评估的区域进行中尺度计算。上述结果保证了评估区域内，每个中尺度分辨率网格的风能资源平均水平，中尺度模式为微观计算提供了宏观基础。

（二）中尺度模拟计算

项目定义：选择测风塔M1位置为计算中心点，计算区域东西长150km，南北长150km，模拟分辨率为3km，模拟计算时段为2016年7月1日—2017年6月30日。

模拟计算：采用ECMWF中心的ERA-I再分析数据，该再分析数据分辨率为0.75度，将此再分析数据载入中尺度模拟系统，设置为三层网格嵌套模式，最外层分辨率为9km，中间层分辨率为3km，最内层分辨率为1km，将嵌套模式及边界条件设定好之后，采用ARW求解器进行求解，最终得到高分辨率中尺度模拟结果。

输出结果：测风塔M1 100m处中尺度模拟小时时间序列，包括风速、风向、温度、气压等。

二、微尺度模拟

（一）微尺度模拟简述

以中尺度模拟数据为基础，采用CFD技术进行降尺度计算，将风电场的流场分解为小的立方体空间（即通常我们所说的网格），并在其中求解复杂的偏微分方程。整个风电场内的流体运动通过Navier-Stokes流体运动方程与连续方程进行数学描述，最终的CFD模拟结果可以获得一定评估区域内高分辨率的风流场分布。

（二）微尺度模拟计算

项目定义：根据项目区域并结合地形地貌情况，使用法国美迪Meteodyn WT软件（版本5.2.1）进行项目定义，输入1：5000地形地貌数据，完成绘图区域及结果点设置。项目定义后可视化地形图的效果如图2所示。

绘图定义：本项目绘图高度设定为100m，其主要作用为引入中尺度数据进行降尺度综合计算。

粗糙度数据导入：本项目采用美迪WT软件自带的粗糙度数据库，并结合卫星图实拍地貌情况，对粗糙度取值进行调整。此项目粗糙度的主要取值为：内陆水域河流，0.003；湿地，0.01；农田耕地，0.2；裸露地面，0.1～0.06；村庄，0.3；中大规模城市，0.5～0.6；树林，0.4。

定向模拟计算及其收敛效果：本项目微尺度模拟计算采用高分辨率网格，垂直分辨率为6m，水平分辨率为30m，对16个风向扇区进行定向模拟计算。各扇区定向计算收敛率均达到100%。

综合：将中尺度模拟数据和实测数据分别输入到WT软件中进行降尺度计算和综合计算。

中微尺度法准确性验证

为了验证中微尺度法评估风能资源的准确性，本文主要从风能资源基本参数风速、风向，WT分析的风速图谱及发电量等方面进行对比分析，分析对比数据源分别为M1 100m高度实测风能资源数据（表2中用Ⅰ代表）、中微尺度法获得的高分辨率模拟100m高度风能资源数据（表2中用Ⅱ代表）。

一、风速、风向对比分析

图2 地形可视化效果图

为了验证中微尺度法的准确性，可将其模拟的风速、风向与M1测风塔实测风速、风向进行相关性分析。经分析，两者风速相关系数R达到0.8312，风向的相关系数R达到0.8567，相关性都较好。风速、风向相关性分析见图3、图4。

将中微尺度法模拟的风能资源基本参数与M1测风塔实测数据进行偏差分析。经分析，模拟值与实测值风速、风向的差别分别为0.54%、0.00%，偏差值小。从而可证中微尺度法模拟的风能资源基本参数风速、风向的准确性较高。偏差分析结果见表2，风速、风向频率玫瑰图见图5、图6。

二、 风速图谱对比分析

图3 风速相关性图

图4 风向相关性图

图5 风向频率玫瑰图（左侧为实测、右侧为模拟）

图6 风能频率玫瑰图（左侧为实测、右侧为模拟）

表2 风速、风向偏差分析表

为了进一步验证中微尺度法评估风能资源的准确性，将WT软件分析的风速图谱与实测数据风速图谱进行对比，并将场内风电机组100m轮毂高度处的风速导出，进行偏差分析。经对比，两者风速图谱吻合度较高；单台风电机组风速最大偏差1.62%，最小偏差0.72%，平均偏差1.30%，偏差较小。风电机组100m轮毂高度平均风速偏差分析表见表3，风速图谱见图7、图8。

三、发电量对比分析

风电场装机容量6.8万千瓦，共布设34台风电机组，发电量综合折减系数0.781。

图7 实测数据平均风速图谱

图8 模拟数据平均风速图谱

表3 风电机组100m轮毂高度平均风速偏差分析表

表4 风电机组发电量对比表

经分析，单台风电机组发电量最大偏差4.02%，最小偏差0.44%，平均偏差为2.00%，偏差较小，中微尺度法评估风电场发电量准确性是可靠的。风电机组发电量对比见表4。

结论

本文以河南省新乡市某平原风电场为例，从风速、风向、WT分析的风速图谱、WT发电量计算结果等方面进行对比分析 ，论证了中微尺度法用于风能资源评估的准确性。当大范围平原风电场内测风塔数量不足或代表性不高，可选用中微尺度法模拟测风数据，并结合实测数据，采用多塔综合评估风电场风能资源。得到主要结论如下：

（1）中微尺度法模拟的风速、风向与M1测风塔实测风速、风向相关系数都达到了0.8以上，相关性较好。两者风速、风向偏差分别为0.54%、0.00%，偏差值小。中微尺度法模拟的风速、风向准确性较高。

（2）中微尺度法风速图谱与实测数据风速图谱吻合度高；单台风电机组风速最大偏差1.62%，最小偏差0.72%，平均偏差1.30%，偏差较小，进一步验证了该方法的准确性。

（3）分别将中微尺度法计算的发电量与M1测风塔实测数据作为数据源计算得到发电量偏差为2.00%，再次证明该方法用于评估风电场发电量是可靠的。