王道欣，蔡創(chuàng)彬，王金鶴

（1.華潤電力技術(shù)研究院有限公司，廣東深圳518000；2.華潤電力控股有限公司，廣東深圳518000；3.華潤電力控股有限公司東北大區(qū)，沈陽110043）

0 引言

測風塔的代表性是影響風電場風能資源評估準確性的關(guān)鍵因素之一，對風電項目投資決策有至關(guān)重要的影響。由于受到地勢、地貌、下墊面以及障礙物等多種條件的影響，復雜地形風電場不同區(qū)域的風資源特征不盡相同［1-2］。如何布設(shè)測風塔，使其對風電場具備充分的代表性是個很關(guān)鍵的問題。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，關(guān)于測風塔代表性的研究較少。張懷全［3］在《風資源與微觀選址：理論基礎(chǔ)與工程應(yīng)用》中認為，測風塔實測數(shù)據(jù)必須能夠代表風場區(qū)域的風氣候，風氣候代表性是測風塔選址的技術(shù)依據(jù)，也是風資源評估技術(shù)工作的前提。測風塔的代表性要遵循相似性準則，相似性準則可以分為3個主要方面：風氣候相似、地形地貌相似和遮擋效應(yīng)相似。楊富程等［4］在《測風塔代表性對復雜地形風電場風能資源評估的影響》中，以西南地區(qū)投運風電場的復雜地形為例，計算不同測風方案下風電場風能資源的分布和年利用小時數(shù)，確定測風塔布設(shè)應(yīng)考慮地形、海拔、測風塔控制距離范圍、主風向以及遮擋效應(yīng)等因素。杜云等［5］在《測風塔代表性對復雜地形風電場風能資源評估的影響》中，通過工程實例分析，論證了測風塔的數(shù)量及代表性是影響復雜山區(qū)風電場風能資源評估準確性的重要因素。王蕊等［6］在《復雜地形風電場測風塔代表性判定方法研究》中對平坦地形和復雜地形進行了定義，對隆升地形和低凹地形進行了分類，并對各地形條件下測風塔選址及數(shù)量給出了建議。鄒紅等［7］在《基于風能資源的風電場后評估》中研究了選取測風塔、尾流模型及折減系數(shù)等因素對風電場發(fā)電量 評 估 準 確 性 的 影 響。 Aurélien Chantelot 和Raupach M R 等［8-9］采用測風塔互推的方法表征測風塔的代表性，使用風資源評估軟件分別計算利用單一測風塔推算其他測風塔的模擬結(jié)果，然后使用實際測風數(shù)據(jù)結(jié)果和該模擬結(jié)果進行偏差分析，以此來計算軟件模擬誤差，表明測風塔代表性的好壞。曾杰等［10］在《基于測風塔相互驗證降低風電場發(fā)電量評估偏差》中采用測風塔相互驗證加權(quán)平均誤差數(shù)值的模擬方法，驗證測風塔代表性對風資源評估的影響。

從上述文獻可以看出，關(guān)于測風塔代表性的研究基本上都是定性的，缺少定量的結(jié)果?；诖?，本文引入理論折減系數(shù)這一概念，用其來表征測風塔對風機點位的代表性，并首次嘗試對測風塔代表性進行定量分析，以更好地為測風塔選址和風資源評估提供指導。

1 研究思路及方法

1.1 理論折減系數(shù)計算

風機理論折減系數(shù)指各臺風機實際發(fā)電量和風資源商業(yè)評估軟件模擬各臺風機尾流后的發(fā)電量之間的比值，

式中：L 為風力理論折減系數(shù)；WMCP，T為風電場代表年發(fā)電量；WMCP，B為商業(yè)軟件模擬的年發(fā)電量。

1.2 根據(jù)特殊年發(fā)電量求解代表年發(fā)電量

張雙益等［11］在《利用MERRA 數(shù)據(jù)對測風數(shù)據(jù)進行代表年訂正的研究》中論證了MERRA 數(shù)據(jù)滿足參考氣象數(shù)據(jù)的各項要求，在沒有合適氣象站的情況下，采用MERRA 數(shù)據(jù)對測風數(shù)據(jù)進行代表年訂正是可行的。黃勇等［12］在《再分析數(shù)據(jù)在風電場代表年訂正中的應(yīng)用》中認為，地形條件復雜的風電場可以利用再分析數(shù)據(jù)開展代表年訂正工作。

式中：LMCP為代表年折減系數(shù)；WPDS為風電場特殊年風功率密度；WPDMCP為代表年風功率密度。

其中，風電場代表年發(fā)電量可表示為

式中：WMCP，S為風電場特殊年發(fā)電量。

1.3 確定影響測風塔代表性的關(guān)鍵因素

通過文獻梳理，發(fā)現(xiàn)影響測風塔代表性的主要因素包括地勢、海拔高差、下墊面情況、測風塔控制距離、主風向、遮擋效應(yīng)等。通過行業(yè)標準確定影響測風塔代表性的最主要因素是海拔高差及距離。本文定義了理論折減系數(shù)，分析測風塔與風機點位的距離及海拔高差對測風塔代表性的影響。

根據(jù)NB∕T 31147—2018《風電場工程風能資源測量與評估技術(shù)規(guī)范》4.1［13］：測量簡單地形風電場的風資源，每座測風塔的有效控制區(qū)域半徑宜為3 km，不宜超過5 km；復雜地形風電場應(yīng)綜合風電機組的水平空間分布和垂直空間分布確定測風塔的數(shù)量及位置，測風塔的有效控制區(qū)域半徑不宜超過2 km，與風機點位的海拔高差不宜大于50 m；過渡地形風資源測量除考慮簡單地形風資源測量要求外，還應(yīng)在靠近復雜地形場址范圍內(nèi)增設(shè)測風塔。由此可見，簡單地形測風塔代表性主要考慮因素是測風塔和風機點位的距離；復雜地形測風塔代表性主要考慮因素是測風塔和風機點位的距離及海拔高差；過渡地形測風塔代表性需要綜合考慮簡單地形和復雜地形風資源測量選址的要求。綜合上述分析，影響測風塔代表性的最重要因素是測風塔與風機點位的距離及海拔高差，本文主要從這2 個因素對測風塔代表性進行定量分析。

1.4 工程實例對方法的探討

通過引入某風電項目工程實例，取得該風電場實際投運后完整年發(fā)電量數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗及代表年訂正后，獲得其代表年發(fā)電量。使用風資源評估商業(yè)軟件對風電場進行風資源評估，計算得到軟件模擬尾流后發(fā)電量，進而計算理論折減系數(shù)。探討理論折減系數(shù)和距離、海拔高差之間的關(guān)系。

2 基于某項目發(fā)電量的理論折減系數(shù)

2.1 工程概況

本風電項目設(shè)計階段安裝1臺編號為M0001的測風塔，本項目設(shè)計安裝33 臺單機容量為1.5 MW的風電機組（位置分布如圖1 所示），總裝機容量為49.5 MW，該項目于2012年年底全部并網(wǎng)運行。

圖1 風電場風機位置示意Fig.1 Location of wind turbins in the wind farm

2.2 資料分析

2.2.1 根據(jù)實際發(fā)電量計算代表年發(fā)電量

本項目取得風電場33 臺風機2016 年完整年發(fā)電量數(shù)據(jù)，但因B02和C03機組故障率高，數(shù)據(jù)清洗階段剔除了這2臺機組的發(fā)電量。由于風資源評估階段已充分考慮了2臺風機對其余風機發(fā)電量的影響并將其納入了風電場建模，因此本次剔除對其他風機折減系數(shù)的計算和分析無影響。

本文使用2016年MERRA數(shù)據(jù)進行發(fā)電量的代表年訂正，將2016年各機組發(fā)電量訂正至代表年水平。根據(jù)MERRA 數(shù)據(jù)計算，截至2016 年年底近10年的平均風功率密度為229.226 kW∕m2，近20 年平均風功率密度為229.680 kW∕m2，近30 年平均風功率密度為229.749 kW∕m2。近10 年、20 年、30 年的平均風功率密度變化小，綜合考慮后選用近20年的作為代表年訂正的依據(jù)。2016 年實際風功率密度為243.885 kW∕m2，為大風年，較平均風年功率密度增大6.18%。對31 臺風機發(fā)電量進行代表年訂正后，獲得了風電場代表年發(fā)電量2016年發(fā)電量。

2.2.2 使用風資源評估商業(yè)軟件計算

本項目使用目前在業(yè)內(nèi)廣泛使用的風資源評估商業(yè)軟件WT 進行風資源分析，評估該風電場年發(fā)電量，這里的發(fā)電量特指軟件計算尾流后的發(fā)電量。經(jīng)計算，各風機點位的理論折減系數(shù)、與測風塔點位的距離和海拔高程差見表1，三者的對應(yīng)關(guān)系如圖2所示。

經(jīng)過統(tǒng)計，全場平均折減系數(shù)為0.77。全場最低折減系數(shù)為0.64，最高折減系數(shù)為0.91，差值達到0.27。由此可見，測風塔對各機位的代表性有很大的差別，各臺風機應(yīng)當根據(jù)自己的實際條件采用不同的折減系數(shù)。

表1 各機位理論折減系數(shù)及其與測風塔距離和高程差Tab.1 Theoretical reduction coefficient，distance and elevation difference at each wind turbine position

表1 中，測風塔與B05 機位海拔高差為1.80 m，距離僅為51.87 m，且地形相似，近似認為測風塔可以完全代表該風機位置風況。B05風機點位的理論折減系數(shù)為0.89，可以近似認為不確定性極小的情況下，損失折減值約為0.89。

表1 中，各風機點位與測風塔點位的距離在51.87～3 857.33 m 之間，與測風塔海拔高程差絕對值在1.80～55.30 m 之間。該風電場所處地形為低矮丘陵，風場內(nèi)村莊星羅棋布，高大樹木穿插其間，地形較為復雜。各機位與測風塔距離和高程差可知，除了B01，B02，B05，B08，C01 外，各風機位置處的海拔幾乎全部低于測風塔位置海拔；風機與測風塔間海拔高程差較小，基本都在50 m以內(nèi)。

圖2 各機位理論折減系數(shù)與測風塔距離Fig.2 Theoretical reduction coefficient and distance at each wind turbine position

3 測風塔代表性的定量分析

3.1 發(fā)電量理論折減系數(shù)和測風塔距離間關(guān)系

由圖2 可知，理論折減系數(shù)值小于0.70 的機位主要是A04—A07，C06—C10，分布在距離測風塔距離最遠處。B01—B10理論折減系數(shù)值相對較大，分布在距離測風塔距離較近處。由此，我們可以推論：與測風塔距離越遠，風機折減系數(shù)越小，測風塔代表性越差。不考慮海拔高差的因素，分析理論折減系數(shù)與測風塔距離的關(guān)系，如圖3所示。

圖3 理論折減系數(shù)與測風塔距離的相關(guān)關(guān)系Fig.3 Correlation between theoretical reduction coefficient and distance

不考慮海拔高差因素，制作測風塔與風機點位間距離和理論折減系數(shù)間的關(guān)系，可得到理論折減系數(shù)與測風塔距離的相關(guān)相關(guān)關(guān)系為y=-2 010.7x+4 204.1，決定系數(shù)R2=0.03。R2=0.03，風機與測風塔的距離和風機理論折減系數(shù)之間相關(guān)性不顯著，無法得出距離測風塔越遠，代表性越差的結(jié)論。對上述結(jié)果進行手動統(tǒng)計，結(jié)果見表2。

表2 理論折減系數(shù)與測風塔距離的相關(guān)性關(guān)系Tab.2 Correlation between theoretical reduction coefficient and distance

根據(jù)表2 可知，風機點位與測風塔的距離和理論折減系數(shù)之間沒有明顯的相關(guān)關(guān)系，且距離越遠，相關(guān)關(guān)系越差。

3.2 理論折減系數(shù)與海拔高程差之間的關(guān)系

分析理論折減系數(shù)和海拔高程差之間的關(guān)系（如圖4 所示），可以發(fā)現(xiàn)：全場平均折減系數(shù)為0.77；A04—A07，C06—C10 風機點位與測風塔高程差較大。相較其他風機點位而言，折減較多的風機點位是測風塔對其對代表性差，使用測風塔風況無法準確模擬該風機點位風況。大致呈現(xiàn)出規(guī)律是高程差越大的風機點位的折減系數(shù)越大，分析理論折減系數(shù)與高程差的相關(guān)關(guān)系，如圖5所示。

從圖5 可以看出，高程差與理論折減系數(shù)大致呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，兩者具有明顯的負相關(guān)性。理論折減系數(shù)與高程差之間采用最小二乘法線性擬合的公式為y=-201.82x+178.22，決定系數(shù)R2=0.61。進一步分析，不考慮距離因素，統(tǒng)計風機發(fā)電量理論折減系數(shù)和海拔高差之間的關(guān)系，統(tǒng)計結(jié)果見表4。

由表4 可知，項目中若想保證折減系數(shù)取值≥0.76，建議單座測風塔代表海拔高差在30 m 以內(nèi)。該取值較規(guī)范中要求的50 m海拔高差要求更高。

圖5 理論折減系數(shù)與高程差的相關(guān)關(guān)系Fig.5 Correlation between theoretical reduction coefficient and elevation difference

表4 理論折減系數(shù)與測風塔高差的相關(guān)性關(guān)系Tab.4 Correlation between theoretical reduction coefficient and elevation difference

4 結(jié)論

本文對某49.5 MW 風電項目2016 年風機的實際發(fā)電量和其風資源評估發(fā)電量進行定量分析，得出如下結(jié)論。

（1）影響測風塔代表性的因素很多，最重要的因素是測風塔與風機點位間的海拔高程差。

（2）就本項目而言，在測風塔對風機點位代表性特別好、不確定性極小的情況下，風機點位的理論折減系數(shù)為0.89。

（3）測風塔對各臺風機的代表性各不相同，每臺風機應(yīng)當根據(jù)代表性的不同采用不同的折減系數(shù)。

（4）與測風塔距離越遠，風機折減系數(shù)越小。風機點位與測風塔的距離和理論折減系數(shù)之間無明顯相關(guān)關(guān)系，2 km 范圍內(nèi)，測風塔與風機距離存在不明顯的相關(guān)關(guān)系，距離越遠，相關(guān)關(guān)系越差。

（5）就本項目而言，理論折減系數(shù)和風機與測風塔間的高程差呈現(xiàn)明顯的負相關(guān)關(guān)系。

（6）就本項目而言，若保證項目折減系數(shù)取值在0.76 及以上，建議單座測風塔代表海拔高差在30 m 以內(nèi)，較NB∕T 31147—2018《風電場工程風能資源測量與評估技術(shù)規(guī)范》中要求的50 m 海拔高差要求更高。

（7）測風塔選址時測風塔與風電點位的高程差應(yīng)作為第1 因素加以考慮，可以將距離作為第2 因素加以考慮，根據(jù)實際案例，測風塔代表性較好時，測風塔與風機距離小于2 km。