台风对海上风电场影响的数值模拟分析

0 引言

随着世界环境污染的日益严重和能源危机的不断加剧，大力发展可再生能源产业，已成为国际社会推动能源绿色低碳转型、应对全球气候变化的普遍共识和一致行动。习近平主席在第75届联合国大会上庄严承诺我国CO

排放力争2030年达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和，2020年12月12日进一步在气候雄心峰会上指出，到2030年我国风电、太阳能发电总装机规模将达到12亿kW以上。

海上风电作为重要的清洁可再生能源之一，具有风速大、密度高、间歇性小、不占用土地资源、适合大规模开发等优势。我国海上风力资源储备丰富，具备较高的开发价值，根据中国气象局风能资源普查的结果显示，我国5～25 m水深、50 m高度海上风电开发潜力约2亿kW；5～50 m水深、70 m高度海上风电开发潜力约5亿kW。

丰富的资源潜力，以及较好的消纳能力，决定了我国海上风电将大有所为,但另一方面由于海上自然环境复杂，风电场易受到台风、严寒、腐蚀和雷暴等复杂海洋环境的影响。其中，台风具有影响范围广、平均风速大、湍流强度高、风向变化快、持续时间长等特点，对我国东南沿海海上风电场具有显著的影响

。海上风电场对台风适应性分抗击台风、利用台风两个方面，一是通过研究台风特性，确保机组在迎击台风时机组承载部件不会发生失效

；二是在海上风电场的前期规划开发过程中，业主、设计院、风机厂商等针对特定开发区域，分析台风对海上风电场的影响

。

1 台风信息及实测数据

1.1 台风概述

以往的台风研究多从天气学、动力学等气象角度入手研究（气象台风，研究尺度较大，一般是百公里级别），而针对海上风电场的实际工程应用（工程台风或目标台风，尺度较小，一般是十几公里级别）理解和认识存在一定程度偏差

。通过建立的中尺度-降尺度耦合模型，结合福建区域某风电场内的海上测风塔，选择影响该区域的1808号台风“玛莉亚”，研究台风过境时对风电场发电量的影响，台风概况如表1所示。

1.2 实测环境参数分析

MAST测风塔距离该风电场约5 km，“玛莉亚”台风在移动发展过程中，MAST测风塔测量并收集到同期数据，测风塔的基本信息见表2。

图1至图3为“玛莉亚”台风期间的测风塔风速、风向和湍流强度时间序列以及风向玫瑰图。测风塔10～80 m高度10 min平均最大风速为23.6～25.1 m/s，对应的风向为SW，中心气压为980 hPa，湍流强度在台风影响期间为0.1左右。

2 台风模拟及降尺度分析

2.1 WRF中尺度模式及CFD降尺度

1）WRF中尺度模式

WRF（Weather Research&Forecasting）模式是以美国国家研究中心（NCAR）、美国环境预测中心（NCEP）等美国科研机构为中心开发的新一代中尺度天气预报模式和同化系统。

WRF模式采用了全新的程序设计理念，在Linux系统上运行，具有较强的可移植性。该模型开放源代码，可为天气预报、区域气象模拟、理想气象研究等提供一个共同的模式框架。WRF模式为完全可压缩以及非静力模式，水平方向采用Arakawa C（荒川C）网格点，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。WRF模式在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta算法。WRF模式考虑了较多的气象物理过程，并用参数化的方法进行描述。其物理方案包括积云参数化方案、微物理过程方案、长短波辐射方案、陆面过程方案、边界层方案等，并且每个物理方案都提供了多个模式进行选择。本文采用的主要物理参数化方案如下。

（1）微物理过程：简单冰方案；

（2）辐射方案：RRTMG方案；

那是，那是，老田赶紧附和。听说，这片地以前是乱坟场，种啥都壮。老田突然想起昨晚老婆给他出的主意，正好由着这无花果说开来。这鬼把戏，也就是吓吓胆小的女人，男人哪畏这个？

（3）陆面过程：标准Noah陆面过程；

（5）积云对流参数化方案：Kain-Fritsch（d1）；

（4）边界层方案：YSU方案；

1）台风路径

2.3 自发性：当下，我国花卉市场运行缺乏规范性，企业间竞争行为不合理，这可能和其分散化、独立式的运营模式相关。

2）CFD降尺度

通过应用气象学中尺度模式WRF对台风个例进行数值模拟以获取台风风场信息，并与计算流体动力学方法CFD（ComputationalFluid Dynamics）进行嵌套运算，实现对局部地区台风风场的降尺度高精度数值模拟。考虑到现有实验条件的限制，选用单向耦合方案，即以WRF的输出结果作为CFD模型的边界条件，采用离线的方式进行数据传输，不考虑CFD计算结果对WRF的反馈作用。

2.2 台风模拟

（6）湍流和混合作用方案：采用2阶扩散项，湍流扩散系数的计算采用水平Smagorinsky一阶闭合。

台风“玛莉亚”的模拟时长为48 h，模拟路径在实际路径的南侧，在模拟的初始24 h内台风路径与实测路径基本一致。随着模拟时间的累积，台风路径逐渐发生偏移（见图4）。

除了广安区副区长的职务以外，黎永兰还是政协广安市第五届委员会常务委员。从提案记录来看，黎永兰的提案都和基层群众相关，如《关于加快推进社区日间照料中心建设的建议》、《关于强力推进产业扶贫的建议》等，提案内容集中在她较为熟悉的科教、文体方面。

2）台风中心最低气压

结合中国气象局热带气旋资料中心提供的CMA最佳路径数据集资料分析发现，台风“玛莉亚”的模拟初期，WRF模拟的中心最低气压比最佳路径下的值略大，随着模拟时间的累积，模拟结果低于最佳路径值。其中，最佳路径数据集的台风中心最低气压为925.0 hPa，WRF模拟值的台风中心最低气压为922.0 hPa（见图5）。

3）表面最大风速

台风“玛莉亚”模拟初期，WRF模拟的台风表面最大风速比最佳路径下的值小，随着模拟时间的累积，模拟结果比最佳路径下的值大。其中，最佳路径数据集的台风表面最大风速为58 m/s，WRF模拟的台风表面最大风速为54 m/s（见图6）。

② SC Magazine：Security of Computer Magazine，《计算机安全杂志》，是美国计算机行业较权威的刊物。

2.3 模拟结果降尺度

1）风速序列

图7展示了1808号台风“玛莉亚”过境期间风电场区域的海表10 m高度的风速时间序列，红线表示模拟结果值，黑线表示测风塔实测值。从图中可以看出，台风的模拟结果与实测值有很好的一致性，模拟结果与实测数据的相关系数R

=0.682，变化趋势基本一致且风速大小基本吻合。

2）风向序列

（1）提高招投标人员业务能力是前提条件，加强法制教育是主要手段。对各方参与招投标工作人员加强法制教育；同时不断加强对招投标工作人员业务能力的培训，使他们熟悉招投标业务和程序，不断提高业务素质和技术水平，达到招标工作的要求。

图8展示了1808号台风“玛莉亚”过境期间风电场区域的海表10 m高度的风向变化，红线表示模拟结果值，黑线表示测风塔实测值。整体而言，就风向模拟结果来看，模拟结果与实测值吻合很好，同时可以看出台风期间风向会发生突变（见图9）。

为了更好地分析热带气旋对风电场发电量的影响，本文将“玛莉亚”台风对该风电场的影响分为影响前、影响中和影响后三个部分，具体见表3。

谈及行业企业普遍面临的人才短缺问题，徐建国理事长表示，人才问题是永恒的，关键在于人才结构的匹配。人才的分层次培养需要行业各方协作，学校、企业、社会机构，有分工有合作，既要有应用型人才、专业人才的培养，也要有跨界人才的培养。唯如此，人才缺位的状况或许才能得到根本改变。徐建国理事长希望我们，要保持好奇心，凡事想一想有没有另外的可能。同时要踏实做事。“人生成长无捷径”，他语重心长地说道。

综上所述，基于建立的中尺度-降尺度耦合模拟模型，可初步实现对海上风电场的台风模拟，实现风电场每72 h、48 h和24 h的高精度台风数值模拟，并可在实测资料更新的基础上，实现模拟强度和路径结果调整，为海上风电场的迎台风发电策略提供数据支撑。

3 热带气旋对风电场发电量的影响

根据卫星图像及MAST测风塔实时数据，“玛莉亚”台风中心在7月11日2 h位于台湾岛北侧约120 km处，强度为强台风级别，中心开始穿越台湾岛并逐渐向福建沿海区域移动，此时台风外围风圈（七级风圈）已开始影响到风电场区域，风电场区域处于台风反气旋系统的底后部，受西北气流控制（图10）。在7月11日8 h，台风中心距离风电场区域约140 km，强度为强台风级别，此时风电场区域进入台风系统十级风圈，位于台风系统的底部，受西南气流控制，10 m高度平均风速约为22 m/s。7月11日9 h，台风中心登陆福建连江黄岐半岛，强度减弱为台风级别，台风中心持续向西偏北方向移动，风电场区域10 m高度风速达到最大的22.9 m/s（小时平均），随后逐渐减小，随着相对位置的变化，风向也由西北风转化为西-西北至偏南风。类似的，风机SCADA数据也表现出类似的风速-风向变化特征。

3.1 实测SCADA数据分析

（2）WTG-2

青浦区是上海市唯一与江苏、浙江接壤的郊区，加强流域联动合作显得尤为重要。为了解决边界水事纠纷，确保一方平安，青浦区积极开展与流域机构及兄弟省市的工作交流，初步与江苏、浙江相邻市县建立了水务执法联席会议制度，2011年5月18日会同苏州市水利局、嘉兴市水利局、上海水务行政执法总队水利支队、江苏省太湖地区水利工程管理处等单位共同开展太湖流域“一湖两河”联合巡查活动，共同维护流域正常水事秩序及防汛安全。此外，在省市边界河湖治理、供水工程管理等方面能够积极沟通、主动协调。2012年3月，积极做好了浙江嘉善县作为紧急备用水源的省际湖泊长白荡相关协调工作。

根据上述不同阶段的分布情况，选择风电场中两台风机WTG-1和WTG-2，机组参数见图11和表4。

分别提取风机SCADA数据中的轮毂高度逐时平均风速和电网逐时平均有功功率（见图12和图13）。

（1）WTG-1

根据ADF4350的时序图将写控制分为3个单元,如图7所示。首先对整个多模射频配置模块的时钟CLK_IN进行分频,作为整个模块的工作时钟以及芯片的写时钟SCLK,利用控制信号线Control从ROM中读取ADF4350的配置参数Data[31:0],然后将此参数缓存起来并进行并串转换,通过移位寄存器将32位配置数据串行输出到SDIO信号线上,同时拉低片选信号CS,完成ADF4350的FPGA配置功能。

10～20 cm土层在不同耕作方式下，常规耕作大于深松耕和免耕，且无显著差异(P>0.05)。由此可知，秸秆还田耕作方式主要在0～10 cm土层对微生物生物量碳起作用。

针对WTG-1的SCADA数据进行分析，在第一阶段（台风影响前）风速逐渐增加，风机功率也逐渐增加。在第二阶段，风速首先从7 m/s逐渐增加，5时左右，当风速达到12 m/s时，风机满发，随着风速继续增加至23 m/s，风机持续满发。7 h左右，当风速逐渐增加至26.8 m/s时，风机降功率直至停机。随着风速减小至约19.2 m/s时，风机再次启动，功率增至6 000 kW左右。9时左右，风速再次增加至26.3 m/s左右，风机降功率运行，逐渐减小至约3 000 kW。之后，随着台风中心的登陆减弱并逐渐向西北方向移动，风电场区域风速逐渐减小，风机首先满发运行，待风速低于12 m/s后，功率逐渐减小。在第三阶段，风速进一步减小，风机功率进一步降低。

1）不同阶段SCADA风机分析

农村水利政策实施成效固定观测点建设框架构建与实例研究……………………………… 刘小勇，王冠军，柳长顺等(17.22)

针对WTG-2的SCADA数据进行分析，在第一阶段（台风影响前）风速逐渐增大，风机功率逐渐增加。在第二阶段，风速首先从7 m/s逐渐增加，5 h左右，当风速达到11 m/s时，风机满发，随着风速继续增加至23 m/s，风机持续满发。10 h后，当风速开始逐渐减小，风机持续满发，当风速减小至10 m/s以下时，风机功率同步下降，在第三阶段，风速进一步减小，风机功率进一步降低。

2）两台风机SCADA对比分析

觉得“缴学费”这种说法很新鲜。讲到坐车不付钱，他兴致来了。“几年前，有三个年轻人搭我的车，路程很短，只有15元。到了之后，三人说：‘老子坐车从来不付钱，坐你的车算给你面子。’我把车子往路边一停，随手抄了一个长长的铁扳手，下车就把那个带头的人往死里打，打得他满头满脸是血。第二个拿木棍朝我打，我扬左手挡，手上骨头全碎。我也朝他的膝盖用力一挥，他立刻倒地哀号。第三个看了，吓得在旁边发抖。”

由图14可以发现，两台风机轮毂高度处的10 min平均风速在台风期间的变化趋势基本一致，但风速大小存在一定差异，初步考虑两台风机的位置及轮毂高度存在差异，WTG-2相对于WTG-1更接近于海岸，同时WTG-2轮毂高度略低于WTG-1，以上原因可能造成风速变化出现差异。

图15显示的为两台风机在台风期间，风机实时运行功率的时间序列图，结合图14可以发现，WTG-1风机在5-20 h之间，存在风速通过某一阈值（约为23 m/s）后切出降功率运行或停机的过程，而此期间WTG-2持续满发运行。可以看出两台风机的迎台风策略存在一定的差异，两台风机的切出风速阈值设定存在一定差异。

3.2 控制策略对发电量的影响

本研究以WTG-1风机为例，在理想条件下，分析某一时段内，控制策略对风机发电量的影响。图16展示的为WTG-1风机11日逐时累计发电量及逐时发电量占当日总发电量比例，其中蓝色柱状图展示的是逐时的累计发电量，红色折线图展示的为逐时发电量占当日总发电量的比例。可以发现，7月11日当日，实际累计发电量为104 263.34 kWh，逐时最大发电量为6 682.77 kWh，最小发电量为595.26 kWh，最大比例6.4%，最小比例为0.6%。

由于WTG-1目前仍处于调试运行状态，相应的控制策略仍在调整，且与理论功率曲线存在一定的差异。各风机厂商除了通过先进的翼型设计以提升发电量，同时为了更好地利用台风期间带来的发电量提升，对风机配备高风速穿越系统，即暴风切出。该先进技术可以使得海上风机在诸如台风的强风状态下实现正常发电甚至全程满发。当风速超过超大强度时，可以自动降低功率发电，实现自我保护的同时保证正常发电，最大程度提升发电量，保障业主收益。经过多个项目验证，高风速穿越系统/暴风切出系统，可不同程度地提高风电场的发电量。本文假定WTG-1风机在满足技术性能要求的前提下，当风速为25 m/s软切出时，风机降功率运行，并在风速达到30 m/s时，停机顺桨，假定功率曲线见图17。当风速达到12 m/s时，风机满发运行，风速增大至25 m/s时，其间风机满发运行，当风速继续增加，风机功率逐渐减小。

通过上述台风控制策略，WTG-1风机的模拟功率和实际功率对比图见图18。在此基础上，通过相应的风机控制策略，在理想条件下，7月11日累计发电量可达117 427.6 kWh，较实际情况可增加13 057.41 kWh，增加的日发电量比例可达12.5%（备注：相关的风机功率曲线均为理想情况下，实际运行中还需考虑折减因素及其它不利因素）。

4 结果与讨论

本文结合1808号台风“玛莉亚”对风电场风机的影响，基于实测风机SCADA数据及风机实时运行功率，比较理论及实际发电量差异，分析风机控制策略对发电量的影响。得到的结论主要如下：

用北美或西欧等少数西方发达国家的实证和理论成果代表全世界休闲制约模式是片面的。随着中国国际地位的不断提升，中国文化背景下休闲制约研究对世界休闲制约研究有着独特贡献。与少数西方发达国家优越的物质环境条件和个人主义价值观形成鲜明反差，中国休闲研究以城市化进程和集体主义价值观为研究背景。而且，政府对休闲基础设施投入有限、休闲服务供给条件相对落后、公民休闲权力缺乏保障，这些宏观社会因素对休闲制约的影响也往往超越了个人层面。因此，深切关注中国文化背景下休闲制约研究，可为拓展国际休闲制约研究提供重要价值。

1）基于中尺度模式建立的台风模拟模型，对“玛莉亚”台风进行模拟，并利用中尺度-降尺度模型模拟该台风强度和路径，获取风电场台风影响模拟结果，并制定相应的控制策略。在此基础上，模拟获取7月11日WTG-1风机的发电量，并与收集到的实际发电量进行对比。结果表明，在理想情况下，通过有效的风机控制策略，日发电量可提升约13 057.41 kWh，增加的日发电量约12.5%。

2）随着海上风电场的投入建设，台风对海上风电场的影响研究至关重要，台风的高分辨率实时预报和监测为今后的必然发展趋势，本文仅进行了初步理论尝试，以后还有大量的工作需要深入研究。

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