风能资源评估影响因素探究

文 | 朱金阳

[作者单位：龙源（北京）风电工程设计咨询有限公司]

随着风电产业的成熟，政府的补贴逐渐减少，I类资源区的电价由2009年的0.51元/千瓦时降到2018年的0.4元/千瓦时。而从2018年年底开始，各地方政府先后出台了竞价政策，对风电的优化配置提出了更高的要求。在可预见的几年内，“平价上网”是一种趋势，这意味着国家对风电发展完全放开，让其参与电力市场交易。在这种背景下，风电项目的精准化设计显得尤为重要。而项目收益率敏感地依赖于发电量，据粗略估计，40小时的年利用小时数变动即可影响1%的收益率。因此，风电项目发电量的准确评估对于测算收益率，乃至项目实施的可行性都是十分重要的。

现阶段，用于风能资源评估的计算流体力学（CFD）软件有很多，既有专门的研究机构开发的（如Meteodyn WT、WindSim等），也有风电机组制造厂商开发的。作为设计人员，有必要正确理解和掌握计算参数的设置方法。这样，在进行具体项目的风能资源评估时，即使时间节点紧（来不及进行计算结果的收敛性验证），也能根据自己的经验设置合理的参数，进行发电量的测算。

目前，国内外开展了一些关于风电机组CFD和流场结构的基础研究工作，涉及商业的CFD、计算载荷的有限元程序与实验，以及风电场中的流动结构和湍流。这些基础研究工作对深入理解风电场内流动的物理现象无疑具有重要的价值。本文从实际应用角度出发，对CFD商用软件计算参数的合理设置进行研究，包括网格分辨率对计算收敛性的影响，以及网格分辨率、地形图精度、计算范围和扇区数量对计算结果的影响。

网格分辨率对计算收敛性的影响

对于流场计算，严格来说，需要做网格无关性验证，并且将验证结果与实验测量数据进行对比，才能认为计算结果是可靠的。对于设计人员而言，一方面，由于风电项目一般有比较紧迫的时间节点，而且每位设计人员往往会承担多个项目，所有项目都做网格无关性验证是不太现实的。另一方面，由于风电机组流场的复杂性及实验测量实施的困难，现阶段可供对比的实验数据很少，不太可能在测算发电量之前将计算结果与实验数据进行对比。也就是说，设计人员在实际计算项目的时候，往往只采用一套网格计算流场来测算机组的发电量。

但是，由于当前多数设计人员并非CFD专业出身，对网格分辨率的设置仅仅依赖于主观认识，甚至带有一定的随意性，因此，计算结果的可靠性有待检验。另外，需要阐明的是：计算的收敛并不等同于计算结果的收敛—这一点很多设计人员并没有认识到。计算的收敛仅仅是得到一个结果，而计算结果的收敛指的是当网格分辨率足够高（几何建模精度足够）时，继续提高网格分辨率，结果也不会随之改变。由此得到的一个推论是，当网格分辨率不够时，计算结果会对网格有依赖性，即不同的网格分辨率得到的计算结果不同。

尽管本文讨论的是网格对计算结果收敛性的影响，这里也有必要提一下网格对计算本身收敛性的影响。有的风能资源评估软件在定向计算的时候有自动收敛的功能，如Meteodyn WT，在计算发散的情况下，会调整网格分辨率的设置（一般是降低网格分辨率），从而使计算达到收敛。笔者认为，这种操作缺乏合理性，因为计算的发散说明在此网格参数设置下计算格式不稳定，计算格式在网格变形较大的区域发散。单纯地通过降低网格分辨率使计算收敛只是取得一个计算结果，而不是收敛的计算结果。并且，有时降低网格分辨率仍然不能使得计算收敛。更合理科学的操作应该是提高网格分辨率、网格质量，更准确地模拟实际情况。

本文首先研究计算参数中的网格分辨率对计算收敛性的影响。需要指明的是，残差曲线、收敛度对说明计算的收敛性有限，故本文直接以物理量（速度、湍流等）来说明。以某个较为平缓的丘陵项目（该项目机位的最大海拔高差约20米，共有19个机位）为例，选取3个具有代表性的机位，对其中的一个扇区进行说明。图1显示了不同网格分辨率对推算风速的影响，可以看出，对于假定入流参考速度为15 m/s的大气边界层速度剖面，两种网格分辨率（500万网格、1000万网格）推算的风速差异可达0.1 m/s，对当前主流机型来说，对应着约70小时的年利用小时数。

进一步来说，现有的风能资源评估软件均是定常流场计算，采用的RANS模型，将物理量分解为平均量和脉动量之和。

式中，u∞是自由流速度，u′是脉动速度。湍流强度的大小对机组载荷影响显著。如果做精细化的设计和评估，还应考察机位处脉动速度/湍流强度的收敛情况，从而对机位处的湍流大小有更为准确的认识。图2表明，采用1000万扇区计算网格、在机位处推算的平均风速已经基本收敛的情况下，其中一个机位处的湍流强度并未收敛，仍在波动，说明二阶的湍流量收敛更慢一些。需要指出的是，由于采用的是大气边界层入流剖面，低层受地表影响明显，因而该层的湍流强度收敛速度慢，收敛之后的湍流强度比高层湍流强度大，这与实际物理规律定性一致。

因此，在考察计算的收敛情况时，特别是对地形复杂、湍流比较大的地区，应同时监测风速、湍流强度的收敛曲线。

此外，计算收敛性还与地形图精度、山脊走向有关。对于复杂地形，采用精度不够的地形图以及沿山脊走向、主风向扇区的计算收敛性较差。某个山地项目算例表明，在其他参数设置相同的情况下，沿山脊走向扇区1∶2000地形图的计算收敛率为99%，而使用卫星图的收敛率为85%。对1∶2000地形图计算的不同扇区来说，扇区收敛率最好的为100%，主风向扇区收敛性最差，为95%。

网格质量也会对计算收敛性有影响。某扇区采用20×2（指水平、垂直方向分别为20m、2m，下同）、最大长宽比为100的网格分辨率时计算发散，将网格长宽比限制在20时收敛，说明过大的网格长宽比不利于收敛。

网格分辨率对计算结果的影响

网格分辨率是影响计算结果收敛（可靠性）的关键参数，网格分辨率不够可能会导致计算的结果偏离收敛值。至于网格分辨率的合理取值，可从软件开发商那里获得，因为开发商在推出自己的软件时会进行大量的测试。以国内主流的风能资源评估软件Meteodyn WT为例，建议采用的网格分辨率至少为25×4。当然，这只是经验值，还应该考虑实际项目的差异。

图3显示了上述复杂山地项目（沿主风向一条山脊布机40台，海拔高度为500～600m）采用不同网格分辨率推算的机位处平均风速。在此算例中，采用 40×8、30×6、25×4、20×2 网格分辨率计算的机位处平均风速分别为 6.13m/s、6.10m/s、6.10m/s、6.21m/s。可以看出，采用40×8、30×6、25×4网格分辨率推算的整场风速较为一致，但由于项目地形复杂，采用更高分辨率的网格（20×2）可以捕捉局部的地形效应，因此，其推算结果更为准确。采用较高和较低网格分辨率推算的机位处平均风速最大偏差可达0.3m/s，对应的年利用小时数相差约200小时。

地形图精度对计算结果的影响

在项目推进的不同阶段，设计人员获得的地形图精度也不一样。在评估阶段，项目公司一般不会提供测绘地形图，这时的计算往往采用1∶50000比例的地形图或公共卫星图（SRTM 90m，Aster）。在可研阶段，项目公司一般会提供1：10000，甚至1∶2000精度的测绘地形图。对于简单地形（如平原、海上），由于地形起伏不大，海拔高度的差异很小，采用不同精度的地形图对软件推算风速的影响很小。而对于复杂地形（如山地、丘陵），地形起伏大，海拔高程的差异性明显，不同精度的地形图对真实地形的刻画程度不同，从而对计算结果造成较大影响。

定性地讲，地形图精度越高，越能反映项目所在区域的真实地形，在网格分辨率足够高的情况下，其计算结果更可靠。

同样以该复杂山地项目为例（下同）考察采用公共卫星图、1∶10000地形图、1∶2000地形图三种不同精度的地形图对计算结果的影响。在网格分辨率为25×4的参数设置条件下，选定具有代表性的测风塔和机位点的风加速因子、湍流强度值的计算结果已经收敛。

图4是该山地项目不同地形图计算结果的对比。分析发现：从测风塔推算的全场平均风速来看，SRTM卫星图高于测绘地形图（约偏高0.2m/s，对应约150 小时的年利用小时数），使用SRTM卫星图、1∶10000地形图、1∶2000地形图得到的全场平均风速分别为 6.35m/s、6.13m/s、6.10m/s；从推算的具体机位处的风速来看，测绘地形图各机位处的风速差异要比SRTM卫星图的大，这是因为测绘图刻画地形更为精细。

计算范围对计算结果的影响

除非遭遇极端天气（如台风），一般认为风电机组附近的流场流动是不可压缩的。对于当前主流的长叶片机型，考虑风轮转速为10r/min、风轮直径为140m的情况，估算叶尖线速度约为70m/s，对应的马赫数约为0.24，故不可压缩流动（马赫数小于0.3）的假设是合理的。不可压缩流动的特点是控制方程是椭圆形的，任何一点的扰动在全场传播。从CFD角度考虑，不可压缩流动的计算域足够大，计算结果才收敛。实际上，当计算域增大到一定程度，计算结果的变化很小，而且计算域越大，需要的计算成本也越大。计算范围的选取应统筹考虑计算成本以及计算结果对计算域的依赖性。

图5是对该山地项目不同计算范围结果的对比，选取以项目中心为圆心，半径为10km、15km、20km的计算区域，对应的全场平均风速分别为6.10m/s、6.10m/s、6.12m/s。在本算例中，计算区域半径为10km的情况即包含了可能受到影响的周边地形，最后的结果已经收敛。

扇区数量对计算结果的影响

现有测风仪器对风向的测量精度通常为2°。为了充分考虑风向变化对计算结果的影响，扇区的数量/划分区间也应达到一定的精度要求。

这里比较了以 30°、22.5°、15°、10°划分扇区推算的机位处平均风速及年利用小时数的情况，结果见图6。采用30°、22.5°、15°、10°划分扇区推算的机位处平均风速分别为6.08m/s、6.10m/s、6.09m/s、6.08m/s，推算的机位处年利用小时数分别为（折减系数取0.75）2646小时、2665小时、2653小时、2646小时。在本算例中，扇区数量对计算结果的影响较小。

结论

本文主要应用Meteodyn WT软件系统地研究了风能资源评估中网格对计算收敛性的影响，以及网格分辨率、地形图、计算范围、扇区数量对风能资源评估结果的影响。某个山地项目的算例结果表明：

（1）计算的收敛不等同于计算结果的收敛，计算的收敛仅仅是得到了一个结果，而计算结果的收敛指的是结果不随计算参数设置的变化而变化。在考察计算结果的收敛情况时，特别是对地形复杂、湍流比较大的地区，应同时监测风速、湍流强度的收敛曲线。

（2）使用较高分辨率的网格可以捕捉局部的地形效应，但实际计算项目时还要考虑计算成本的问题。

（3）采用公共卫星图比测绘地形图推算的整体风速偏高，采用1：10000地形图与采用1：2000地形图推算的整场平均风速较为一致，但具体到各机位处会有差异。

（4）当计算范围包含项目周边复杂地形时，计算结果基本收敛。但需区别对待不同的项目，本算例要求半径为10km。

（5）当采用不同的扇区（以10°～30°分扇区）设置时，推算的风速和年利用小时数差异不大，最大相差20小时。

（6）本文仅选取了一个典型的复杂山地项目为算例，后续需进行更多的算例验证，包括网格质量对计算结果的影响以及各类CFD软件计算结果的差异。