我国风能资源评估的主要问题及原因分析

文 | 李小兵，王潇

中国风电近三十年的发展虽让我国累计装机量名列全球第一，风电场也分布于我国大江南北，风电技术从引进吸收到了自主开发……不断成熟的中国风电行业将逐渐走向电力平价时代，但要实现这一目标还需要在风能资源的准确评估、风况特性的认知、风能资源利用水平、风电场资产风险的规避、IEC标准的正确理解、评估和设计方法的完善、项目审批流程的优化等多方面进行改革。本文仅在如何提高风能资源评估水平方面，通过大量的运行风电场实际数据，分析了从标准的适用到目前商用CFD软件的局限对中国风能资源评估产生的影响，为未来风能资源评估方法的修改提供依据。

我国风能资源评估存在的主要问题

我国风能资源评估主要通过风电场测风数据并利用国外商用软件外推各机位点风况，依据IEC安全等级标准进行机组选型，并按相应机组的功率曲线和推力系数计算全场未来20年平均发电量。据业界多数工程师反映，这个电量的评估值存在极大的不一致性。经分析它主要与如下因素有关：

（1）测风塔安装位置和数量、测风设备品牌型号、测风数据质量、测风时间长短；

（2）测风数据代表年订正方法；

（3）地形数据精度；

（4）软件计算过程中相关的设置（地表粗糙度、大气热力稳定度、计算区域及细化区域、网格、评估软件参数等）及软件模型；

（5）折减取值；

经对多个运行风电场多年数据分析发现，机组运行数据与原设计数据存在诸多差距。主要表现在：（1）部分风电场或风电场部分机组实际发电量与软件评估电量符合度较差。（2）特殊地形下机组故障频发。

本文中实际发电量与评估电量符合度用计算电量的相对误差表示：

δ=Δ/L×100%

式中，δ表示计算电量相对误差；Δ表示计算电量与实际发电量之差的绝对值；L表示计算发电量。

一、模型失效的主要表现

目前商用软件，模型失效主要表现在我国的复杂地形和特殊气候区域。

所谓风电场的复杂地形，通常指上下游方向地形发生较大的相对变化的地形；风电场区域内存在成风机理不同的地形（比如抬升地形与狭口加速地形）；风电场区域内存在背风和气流分离的地形；风电场区域内存在迎风坡的气流正压地形等。

风电场所处特殊气候区域这里主要指我国青藏高原南麓的云南、贵州、四川南部、川西高原的大气层结多不稳定区域；我国西北的甘肃、新疆以及海上区域的低湍流区域。

（一）对气流正压区风况模拟不准

图1 山前正压区软件模型失效案例

正压区，是指障碍物迎风面上由于气流的撞击作用，在迎风面形成滞流区，该处的静压力大于大气压力，处于正压状态。由于正压区的存在，更多的气流将从正压区上部通过而使得正压区气流加速受到抑制造成风速偏小，同时处于正压区气流波动加强，多呈现为乱流。比如安徽某风电场对于山脊顶上游方向约低40m区域，实际发电量较计算发电量低800h左右。软件高估的相对误差值达40%。使得该项目实际发电量的1424h远小于可研阶段电量评估值的1700h，高估达280h左右。这对海拔高差仅40m内的区域，软件计算存在如此大的误差，其主要原因应归结到软件模型的失效。

又如中国云南某风电场，可研阶段通过商用的CFD软件计算山脊顶机组的等效利用小时数为3000h左右，山脊上游方向300m处海拔低60m的一小平台上机组的计算年等效利用小时数2700h左右。 但在近5年的运行数据显示，该小平台区域的多台机组电量被高估70%左右，实际年发电量只有800～1000h左右，如图3所示。

再如湖北某风电场项目，采用国外某整机厂商的机组，在宽600～800m的山脊顶分别布置两排机组，山脊走向基本与风向垂直。运行数据显示：在靠西一侧海拔最高机组，发电量均在2200～2400h之间，而靠东一侧，海拔较西侧山脊低20m左右的机组发电量在1000～1200h，该排机组实际发电量较可研评估电量低1000h左右，高估值达50%，如图4所示。

（二）对于背风区域风况模拟不准

背风区，是指障碍物背风面由于气流与障碍物地形的脱落，在其后形成回流空腔和回旋气流区，这两区域的静压力均小于大气压力，成为负压区。

图2 实际发电量的分布情况

图3 云南某风电场山前正压区被软件高估区域示意图

图4 湖北某风电场山前正压区软件被高估区域示意图

背风情况包括大地形背风和小地形背风。在大地形背风上，若不在背风区域安装测风塔，背风区域风况只由非背风区域的测风塔进行推导，哪怕相距在1km内，模型误差也是极大的。图5为我国四川某风电场，两条次山梁相距2900m，上游山脊较下游山脊高170m，使得下游山脊多台机组处于背风区域。由于该项目在背风区域没有测风塔，该区域的5台机组直接由非背风区域进行软件推导，电量计算被严重高估。运行数据显示，近年该区域每台机组实现发电量平均只在200～500h之间，较可研阶段评估发电量低1500h左右，软件高估值达70%。

小地形背风，主要指在大气层结多不稳定的地区，上游区域一定距离范围内，存在较低小山包（小山包高度为轮毂高度1/3，造成山包后机组实际发电量远小于计算发电量，形成低效机组）。图6显示的是受小山包影响年发电量只有800h的低效机组。

（三）特殊气候区模拟不佳

特殊气候区在风电工程应用中主要指小湍流区域和大气层结不稳定区域。小湍流区域和大气层结不稳定对风能资源评估的影响分别表现为尾流计算偏小和湍流计算偏小。我国西北的甘肃、新疆以及海上区域，大风速湍流值只有IEC B类的70%。小湍流区域将导致尾流风况与周围大气交换较弱，尾流风况不易扩散，尾流风况影响更远。由于该区域多为平坦地形，风电场规模相对较大，但在排布上未采取针对性措施，目前商用软件的尾流模型因不适应该区域的小湍流气候，使该区域风电场的尾流大大被低估，造成了部分机组的低效情况。

比如甘肃某平坦地形的大型风电场（16*11排），主导风向为E，平行主导风向排布间距490m，约10倍风轮直径；垂直主导风向间距平均300m，约6倍风轮直径。软件计算风电场区机组最大尾流为11%，且出现在第三排和第四排（由东向西计）。通过该风电场近几年的试验机组（不限电机组）数据显示，该场区机组最大尾流损失为22%，并从第四排到第六排（图7由右向左），尾流由13%逐渐增加至22%。

传统青花本身就是当时社会文化的具体反应，它对现实的写照，是客观存在的。因此每一件青花瓷器物的产生，它的背景都蕴含着深厚的历史文化及审美。作为人类的精神产物，它上面的总总反应，如题材，绘制技法都是不可磨灭的。因此，我们在用现代青花进行创作时候绝不能一味否定过去，而是应该带着历史发展的眼光对待。

图5 四川某风电场背风产生的软件高估机组

图6 云南某风电场小地形背风造成的低效机组

图7 甘肃某大型风电场排布图

另一方面，由尾流影响实际结果可知：对于大型风电场（即平行主导风向方向排布大于4排的风电场），在风电场中间，空出20D以上的尾流交换区是非常有必要的。它能让尾流损失重新降到10%以内。

图8 场区测风塔风能玫瑰图

图9 某软件计算各排的风速及实际风速

图10 某软件计算各排的平均发电量及实际电量

图11 某软件计算各排的平均尾流及实际尾流

图12 欧洲Perdigão项目地形

图13 某企业在某省的所有项目中2016年各项目的实际发电情况

特殊气候还表现在我国青藏高原南麓的云南、贵州、四川南部，以及川西高原的大气层结多不稳定的区域。该区域在此特殊气候背景下，气流更易受大坡度、凸出小地形的影响而发生气流分离，对于目前的商用软件而言，电量计算误差更大。扫风面内，风况更加复杂，高湍流、大切变、极端风向变幅等极端风况让机组故障更加频发。

综上所述，我国风能资源评估使用的商用软件由于模型的原因，将在特殊区域、特殊地形下产生严重的失效，导致我国风电开发中的微观选址设计出现了较多事故和风险。近年来风模型的误差已得到各国科学家的高度重视。2013年，欧洲启动了一项目前世界上规模最大的研究复杂地形风模型的Perdigão 项目。在两条平行山脊里，8km2范围内树立了48座测风塔和28座激光测风仪。来自9个国家的科学家将用7年时间通过100m分辨率的空间立体实测数据，修正现有的流体模型，他们的目标是将现有的模型误差由40%～50%缩小到3%～10%。

在我国风电场开发中，模型造成的误差高达70%～80%，使我国部分风电项目经济遭受严重的损失。比如图13为某企业在南方某省15个项目中，有70%的项目不足1500h，个别项目全场平均只有700～800h。开发适应我国特殊地形和气候条件的风模型已势在必行。

二、特殊地形、特殊气候造成机组故障频发

与风能资源相关的机组故障，主要表现为机组过速、振动、偏航异响、变桨过载、发电机中心偏离、轴承“跑圈”、变流器故障、IGBT模块烧毁、叶片开裂等。这些故障又主要与强阵风、大的风向变幅、极端切变、高温高湿、冰冻等有关。

特殊地形中，最容易被忽略的应该属于处于大气层结多不稳定地区的凸出小地形和次山梁的影响。比如，在图14机组的上游方向170m位置，有相对高度更低的次山梁，因大气层结不稳定造成气流经过次山梁后分离，分离后的气流使下游机组振动频繁、机舱加速过限现象时有发生。且该机组发电量只有邻近机组的1/3，年利用小时数只有1000h左右。

图14 次山梁地形下机组振动过速停机

图15 气流分离后造成扫风面下部风速小

图16 陡峭地形产生的气流分离导致叶片挥舞现象

特殊气候指在大气层结多不稳定的云南、贵州、川西高原等地，由于坡度多数大于20，导致气流容易产生分离现象，分离气流在下游方向一定距离内，表现出低层风速小、切变和湍流均较大、风向变化剧烈等风况。使机组振动加剧，偏航异响，叶片挥舞，载荷剧增等。 图15所示为云南某风电场，在离陡坡边缘的150～1500m范围之间，该区域机组偏航异响，叶片挥舞，偏航电机载荷剧增，导致实际发电量极差 （为旁边机组发电量的30%，年发电量只有900h）。

目前商用软件在我国风能资源评估适应性差原因分析

一、软件模型的边界条件不适应我国复杂地理和气候条件

准确模拟大气边界层对风能资源评估非常重要。目前CFD数值模拟在计算入口处设置的风速及湍流边界条件一般是基于充分发展、中性、平衡、水平各向同性湍流的。入口速度垂直分布通常根据对数律给出。对数规律在平坦地形下比较有效，但是在复杂地形下会出现失效的情况。例如，在山脊处的风廓线形状不满足对数律。对于非中性稳定大气边界条件，通常使用 Obukhov长度进行对数律修正，Obukhov长度由Monin-Obukhov相似性假设推导得到。Monin-Obukhov相似性假设是根据实验得出的经验性结论，当应用于植被覆盖区域或地形复杂区域时会导致较大的误差。另一方面，网格质量、计算区域大小及计算能力也是影响评估质量的关键因素。

图17 PARK尾流模型

二、软件流体模型不能涵盖我国特殊地形

目前常使用的商业软件流体模型是基于Askervein Hill 实验数据进行修正的。Askervein Hill 地形光滑、粗糙度均匀、坡度小于 20°，且几乎没有不规则地形，因此基本不存在流动分离、 再附着和再循环等流动现象，该流体模型也主要基于 Jackson & Hunt线性理论，对我国大坡度地形、上风向山脊发生的撞击流、地表粗糙的变化等所产生的流体分离、扰流难以准确描述。因此目前商用软件给我国风电场资源评估带来很大误差。

三、 软件尾流模型不能涵盖我国特殊气候

软件尾流模型不能准确评估尾流损失，这不仅与尾流模型本身有关，也与尾流之间的相互影响、尾流与自由大气之间的相互影响有关。但目前使用的尾流模型，一方面对于日益增长的单机容量（比如5～6MW）缺乏研究数据，另一方面，在尾流研究方面，忽视了尾流之间以及尾流与自由大气间的相互影响。对于大型风电场而言，后者更显突出。

事实上，目前商用软件的尾流模型，大致都是基于线性PARK模型进行开发的。一方面该模型对尾流的描述过于简单，另一方面，该模型使用的衰减常数k和平行距离x的关系是，k=1/2*I，并在内核里规定了 k=0.055～0.095。这个范围对我国新疆、甘肃以及海上区域，由于湍流偏小（基本是IEC湍流标准的60%～70%），使得实际k值在默认值之外而使计算尾流偏小。另外，因湍流过小，尾流与自由大气交换较弱，使得上述尾流结构与实际尾流相差太大，造成该区域大型风电场的尾流损失大大被低估。这是我国多数风能资源工程师未能知晓和涉足的问题，也必须在我们海上风电设计工作中引起高度重视。

四、排布原则指导性未考虑特殊风况和风电场特殊情况

目前我国风电场机组排布设计是在国外的3D*7D基础上进行的，但是缺乏对于使用3D*7D原因的认知。对于我国风向集中以及山区单排布置的区域，上述指导原则适用性较差。目前个别整机厂商已摸索出了较好的更先进的排布方法，并取得很好效果。

测风塔测风数据代表性不足原因分析

一、测风塔安装位置

风电场微观选址的精度，通常应控制在水平距离100米、垂直距离20米范围内。超过上述范围，风况都会发生较大变化。所以对于任何一个5万千瓦或以上的风电场，在全场密集设立测风塔既不科学又不现实。垂直外推，便是风电场优化设计的根本之路。由于软件局限性原因，这需要风电场内安装的测风塔具有很好的代表性，使得风电场设计风险更小。

测风塔安装位置的代表性通常指地形和地貌的代表性。地形代表性是指测风塔所在地形类型，只能代表该类型区域的机位。不能用一种地形类型的测风数据去外推另一种地形类型点位的风况。风电场的地形类型主要包括狭口加速地形、隆升地形、背风地形、正压地形。

地貌代表性是指测风塔处的地貌应反映风电场布机位置的所有地貌。不能用测风塔处地貌所反映出的测风数据去外推与测风塔处地貌相异的点位的风况。

通常，任何一个山地风电场，地形类型大概包括上述四种地形，所以测风塔的安装应考虑各种地形下的海拔变化、坡度变化以及植被变化。分别在不同地形类型、不同海拔、不同植被区域安装不同测风塔。比如：

（1）应在狭口区域的最高位置和最低位置分别安装测风塔，以代表狭口区域的计算依据。

（2）应在背风强和背风弱的位置分别安装测风塔，以代表背风区域的计算依据。

（3）应在无障碍隆升地形的不同高度位置分别安装测风塔，以代表无障碍隆升地形下的计算依据。

（4）应在有正压地型和非正压地型区域安装测风塔，以代表不同地形下的计算依据。

不同海拔高度的测风塔代表性分析，应按照地形坡度的大小来确定。当坡度小于10的浅山丘陵地形（比如山东、江苏、安徽等地区），测风塔安装应满足每降低50m海拔相应增设一座测风塔。当坡度在10～17测风塔安装应满足每降低100m海拔相应增设一座测风塔；当坡度大于17，测风塔安装应满足每降低150m海拔相应增设一座测风塔。

摄影：孙飞

二、测风塔安装管理

测风塔的安装、数据管理虽然有一定标准规范，但行业里对其重视程度还很不够。主要表现在：

（1）安装地点随意性大，缺乏指导性和针对性。

（2）测风塔设备、测风要素的配置缺乏科学性。

（3）测风数据质量及测风数据的管理不规范。

总结

我国风能资源评估结果一致性差，风电场效益还没达到理想状态，风电场部分机组还存在质量事故频发、投资成本依然偏大等现象，这与我国特殊风况的认识和利用、欧洲风电标准的适应性分析及其理解程度、软件模型优劣、测风塔的安装与数据的运用、测风数据质量、评估方法的适应性等有直接关系。本文提出了地理环境、地形结构、软件模型、风况认识、测风塔安装与应用等影响评估质量最主要的因素。限于作者水平，文章不免存在一定问题和错误，希望得到各位专家、学者的指评指正。