李恒陽(yáng)，賽俊聰，梁俊宇，趙明，林俊，呂振峰，朱昊凌

(1.華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院，北京 102206；2.云南電網(wǎng)公司電力研究院，昆明 650217；3.云南電網(wǎng)公司研究生工作站，昆明 650217)

風(fēng)能資源評(píng)估數(shù)值模擬方法

李恒陽(yáng)1，3，賽俊聰2，梁俊宇2，趙明2，林俊1，呂振峰3，朱昊凌3

(1.華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院，北京 102206；2.云南電網(wǎng)公司電力研究院，昆明 650217；3.云南電網(wǎng)公司研究生工作站，昆明 650217)

基于WAsP模式對(duì)云南某風(fēng)場(chǎng)一年的氣象數(shù)據(jù)及該區(qū)域的地形資料進(jìn)行了處理和分析，繪制了風(fēng)向玫瑰圖和風(fēng)速頻率分布曲線，并對(duì)風(fēng)場(chǎng)區(qū)域的風(fēng)資源分布進(jìn)行了數(shù)值模擬，計(jì)算結(jié)果對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的微觀選址具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

風(fēng)能資源；WAsP；風(fēng)圖譜；數(shù)值模擬

0 前言

風(fēng)能資源評(píng)估是風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)前期工作的重要組成部分，對(duì)場(chǎng)址的選擇及發(fā)電量預(yù)測(cè)具有重要意義。目前國(guó)內(nèi)外風(fēng)資源評(píng)估方法主要有兩種：基于氣象站或測(cè)風(fēng)塔歷史觀測(cè)資料的評(píng)估以及風(fēng)能資源評(píng)估的數(shù)值模擬[1]。第一種手段由于分辨率太低，只能宏觀地反映一個(gè)區(qū)域的風(fēng)能資源分布，不能準(zhǔn)確地定量風(fēng)能儲(chǔ)量，適合風(fēng)電場(chǎng)的宏觀選址；對(duì)于風(fēng)電場(chǎng)微觀選址中精確的風(fēng)能資源評(píng)估還要依靠采用數(shù)值模擬技術(shù)的第二種手段，常用的有WAsP、WindFarm、WindPro、WindSim及Meteodyn WT等風(fēng)資源評(píng)估軟件，此種技術(shù)可以得到更高分辨率的風(fēng)能資源分布，能精確地確定可開(kāi)發(fā)風(fēng)能資源的面積及儲(chǔ)量，更好地為風(fēng)電規(guī)劃及風(fēng)電場(chǎng)開(kāi)提供科學(xué)依據(jù)[2]。

1 風(fēng)能資源評(píng)估的WAsP模式

1.1 WAsP模式介紹

WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program)是一款用于測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)處理、風(fēng)能資源分析、風(fēng)機(jī)微觀選址及風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量計(jì)算的軟件[3]，以特定的線形數(shù)學(xué)模型為核心，通過(guò)測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)、地形資料及地表粗糙度等條件，估算出周圍區(qū)域范圍內(nèi)的風(fēng)資源分布，對(duì)風(fēng)能的開(kāi)發(fā)利用有重要的指導(dǎo)作用，目前已在100多個(gè)國(guó)家被廣泛使用[4]。

1.2 WAsP模式的基本原理

WAsP模式由原始數(shù)據(jù)分析、風(fēng)圖譜產(chǎn)生、風(fēng)況評(píng)估和風(fēng)電場(chǎng)生產(chǎn)估算四個(gè)模塊組成[5]，計(jì)算原理如圖1所示，以氣象站或測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)的風(fēng)速、風(fēng)向資料 (至少為一年)為基礎(chǔ)，去除掉測(cè)風(fēng)點(diǎn)及附近范圍內(nèi)地表粗糙度、地形、地形地貌等對(duì)風(fēng)的影響，得到標(biāo)準(zhǔn)狀況下該區(qū)域的風(fēng)圖譜(Wind Atlas)，并給出風(fēng)速概率分布 (韋伯爾分布)；然后以得到的風(fēng)圖譜為基礎(chǔ)，加上待考察點(diǎn)范圍內(nèi)地表粗糙度、地形、地形地貌等影響因素，得到該特定點(diǎn)平均風(fēng)速和平均風(fēng)能密度的數(shù)值模擬結(jié)果，若給定風(fēng)力發(fā)電機(jī)的功率曲線，還可計(jì)算出該點(diǎn)的理論年發(fā)電量。

圖1 WAsP計(jì)算流程圖

在風(fēng)譜圖中包括風(fēng)向玫瑰圖和風(fēng)速頻率分布曲線，風(fēng)玫瑰圖為風(fēng)向頻率的分布，其中對(duì)風(fēng)向分為16個(gè)相等扇區(qū)，每一扇區(qū)代表此風(fēng)向的風(fēng)向頻率[6]，它指此方向風(fēng)出現(xiàn)的次數(shù)占各方向風(fēng)出現(xiàn)的總次數(shù)的百分比 (freq.[%])：

而對(duì)于風(fēng)速頻率，利用韋伯爾 (Weibull)分布來(lái)進(jìn)行擬合，其函數(shù)為[7]：

其中f(ν)為風(fēng)速的發(fā)生頻率，k為形狀參數(shù)，A為尺度參數(shù)。此外，平均風(fēng)速和風(fēng)能密度E也可以用A和k來(lái)表示：

其中 Γ為伽馬函數(shù)，數(shù)值可查詢 GB/T 18710—2002《風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估方法》[8]中的附表。

2 風(fēng)圖譜計(jì)算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

2.1 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)的獲取

文中選取云南省某一山地風(fēng)場(chǎng)內(nèi)測(cè)風(fēng)塔2011年的測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)，該測(cè)風(fēng)塔位于北緯25.03度，東經(jīng)103.12度，海拔2 388 m，測(cè)風(fēng)儀器采用美國(guó)NRG設(shè)備對(duì)70 m和10 m高度進(jìn)行了1年期每10分鐘的的風(fēng)速 (m/s)及風(fēng)向 (°)統(tǒng)計(jì)，并根據(jù)GB/T18709—2002《風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源測(cè)量方法》[9]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了完整性及合理性檢驗(yàn)，最后利用OWC Wizard軟件將該原始數(shù)據(jù)分析處理成含有12個(gè)風(fēng)向扇區(qū)特征值的 tab格式風(fēng)頻表文件。

2.2 地形數(shù)據(jù)的繪制

高質(zhì)量的地形數(shù)據(jù)是利用WAsP模式進(jìn)行風(fēng)能資源評(píng)估的基礎(chǔ)和前提，文中采用SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)[10]項(xiàng)目測(cè)繪的高精度地形數(shù)據(jù)[11]，通過(guò)Global Mapper抓取轉(zhuǎn)化為grid文件輸出，再利用Surfer繪制等高線地形圖保存為dxf格式。

粗糙度長(zhǎng)度 (指近地層風(fēng)速向下遞減到零時(shí)的高度)與地表類型有如下關(guān)系：

表1 粗糙度長(zhǎng)度和地表類型的關(guān)系

在WAsP Map Editor中對(duì)dxf格式文件進(jìn)行經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成米制式，利用Google Earth觀測(cè)風(fēng)場(chǎng)衛(wèi)星圖片，判斷大部分為樹(shù)木覆蓋，取粗糙度長(zhǎng)度為0.2 m，最后繪制成map格式文件。

3 風(fēng)能資源評(píng)估的計(jì)算

3.1 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)風(fēng)圖譜分析

在WAsP中建立工作區(qū) (work space)，添加風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)資源信息 (wind atlas)和測(cè)風(fēng)塔(met.station)子層并輸入位置及高度，載入風(fēng)頻表信息 (tab文件)及地形數(shù)據(jù) (map文件)，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及韋伯爾分布擬合，繪出10 m及70 m高度的風(fēng)圖譜。

圖2 10 m高度風(fēng)向玫瑰圖和風(fēng)速頻率分布曲線

圖3 70 m高度風(fēng)向玫瑰圖和風(fēng)速頻率分布曲線

可以看到該地區(qū)2011年風(fēng)向分布中西風(fēng)的出現(xiàn)頻率最大，10 m高度為21.4%，70 m高度為30.5%，由風(fēng)速頻率分布曲線顯示，10 m高度年平均風(fēng)速集中在5.26 m/s，韋伯爾參數(shù)A為5.9 m/s，k為1.91，平均功率密度為178 W/m2，70 m高度年平均風(fēng)速集中在6.81 m/s，韋伯爾參數(shù)A為7.7 m/s，k為2.12，平均功率密度為350 W/m2。

3.2 風(fēng)資源分布圖的數(shù)值模擬

WAsP中的風(fēng)資源分布圖是基于資源柵格(Resource grid)計(jì)算得到的，在已建立的工作區(qū)中插入一個(gè)資源柵格子層，配置柵格為101列131行共計(jì)13 231個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)。由于風(fēng)機(jī)輪轂高度多為50～90 m范圍，故對(duì)該地區(qū)70 m高度的平均風(fēng)速及平均風(fēng)功率分布做出數(shù)值模擬。

風(fēng)機(jī)輪轂70 m高度年平均風(fēng)速為6.81 m/s，年平均功率密度為350 W/m2，根據(jù)GB/T18710-2002《風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估方法》[8]中風(fēng)能等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，此風(fēng)場(chǎng)屬于風(fēng)能資源豐富區(qū)，具備風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)的條件。

4 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)風(fēng)場(chǎng)所在區(qū)域氣象數(shù)據(jù)及地形條件，通過(guò)WAsP模式進(jìn)行數(shù)值模擬分析，得出該地區(qū)的風(fēng)能資源數(shù)據(jù)，并判斷出此風(fēng)場(chǎng)為風(fēng)能資源豐富區(qū)，這種方法簡(jiǎn)化了風(fēng)能資源評(píng)估的計(jì)算過(guò)程，在此基礎(chǔ)上還可完成風(fēng)機(jī)的定位和發(fā)電量的估算等工作。WAsP作為目前國(guó)內(nèi)外公認(rèn)最權(quán)威的風(fēng)能資源評(píng)估工具，對(duì)應(yīng)用到風(fēng)電場(chǎng)的微觀選址具有一定的參考價(jià)值，但存在其局限性，對(duì)于復(fù)雜地形的風(fēng)資源評(píng)估其計(jì)算精確性較低，還需要采用其他輔助手段 (如CFD模型)對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修訂。

[1] 何曉鳳，周榮衛(wèi)，朱蓉.MM5與CFD軟件相結(jié)合對(duì)復(fù)雜地形風(fēng)資源模擬初探 [J].資源科學(xué)，2010，(04)：650 -655.

[2] 李澤椿，朱蓉，何曉鳳，等.風(fēng)能資源評(píng)估技術(shù)方法研究[J].氣象學(xué)報(bào)，2007，(05)：708-717.

[3] Bowen A J，Mortensen N G.Exploring the limits of WAsP：the wind atlas analysis and application program[C].Proceedings of the1996 European Union Wind Energy Conference，G?teborg，Sweden，May.1996：20-24.

[4] 代元軍，汪建文，溫彩鳳，等.利用WAsP軟件對(duì)風(fēng)力機(jī)發(fā)電量的預(yù)測(cè) [J].可再生能源，2011，(01)：103-106.

[5] 邢旭煌，朱蓉，翟盤茂，等.海南省及其近海風(fēng)能資源的高分辨率數(shù)值模擬 [J].熱帶氣象學(xué)報(bào)，2009，04：421 -426.

[6] 王承煦.風(fēng)力發(fā)電 [M].北京：中國(guó)電力出版社，2003.

[7]Seguro J V，Lambert T W.Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis[J] .Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2000，85(1)：75-84.

[8] GB/T 18710—2002，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估方法 [S].

[9] GB/T18709—2002，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源測(cè)量方法 [S].

[10] Werner M.Shuttle radar topography mission(SRTM)mission overview[J].Frequenz，2001，55(3-4)：75-79.

[11] Shuttle Radar Topography Mission[EB/OL].http：// www.jpl.nasa.gov/srtm，2010.

[12] Troen I，Petersen E L.European Wind Atlas[R].Roskilde：Ris? National Laboratory，1989.

A Numerical Simulation Approach for Wind Resource Assessment Based on WAsP

LI Hengyang1，3，SAI Juncong2，LIANG Junyu2，ZHAO Ming2，LIN Jun1，LV Zhenfeng3，ZHU Haoling3
(1.North China Electric Power University，Beijing 102206，China；2.Yunnan Electric Power Research Institute，Kunming 650217，China；3.Graduate Workstation of Yunnan Power Grid Corporation，Kunming 650217，China)

In this paper，the meteorological data and topographic data of a wind field in Yunnan were processed and analyzed with WAsP.The wind rose plot and wind speed frequency distribution curve were also obtained.Then the wind resource distribution of this wind farm was simulated and analyzed.The results could provide the meaningful guidance for micro-siting of wind farms engineering.

wind energy resource；WAsP；wind atlas；numerical simulation

TM74

B

1006-7345(2014)06-0019-03

2014-07-31

李恒陽(yáng) (1988)，男，碩士研究生，華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院，從事火電污染防治及可再生能源技術(shù)等研究工作 (email)lihengyang＠sina.com。

賽俊聰 (1976)，男，博士后，高級(jí)工程師，云南電網(wǎng)公司電力研究院，從事電力科研和基建調(diào)試等工作。

梁俊宇 (1983)，男，博士后，云南電網(wǎng)公司電力研究院，從事風(fēng)力發(fā)電機(jī)建模與仿真等研究工作。