遲繼峰，鐘天宇，劉慶超，張偉

(1．中國華電集團(tuán)公司，北京 100031;2．華電電力科學(xué)研究院，浙江 杭州 310030)

0 引言

評(píng)估風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)能資源狀況，是開發(fā)風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目最基礎(chǔ)的工作。其中，風(fēng)速概率分布參數(shù)是體現(xiàn)風(fēng)能資源統(tǒng)計(jì)特性的最重要指標(biāo)之一，也是在風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)和并網(wǎng)技術(shù)研究中的關(guān)鍵參數(shù)。

國內(nèi)、外現(xiàn)有的風(fēng)能資源評(píng)估方法主要有3種:基于氣象站歷史觀測(cè)資料的評(píng)估方法，基于測(cè)風(fēng)塔測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)的評(píng)估方法，基于數(shù)值模擬的評(píng)估方法［1］。

數(shù)值模擬是目前較為常用的方法，主要借助基于各種數(shù)值模擬算法的計(jì)算機(jī)軟件，并對(duì)該區(qū)域障礙物情況進(jìn)行設(shè)置，通過某一點(diǎn)(測(cè)風(fēng)塔某高度處)風(fēng)資源數(shù)據(jù)，測(cè)算區(qū)域內(nèi)各個(gè)高度風(fēng)資源的分布情況，從而選擇最優(yōu)的地點(diǎn)建設(shè)風(fēng)機(jī)。但由于粗糙度設(shè)置、軟件誤差及其他原因，風(fēng)資源計(jì)算常存在一定誤差，在復(fù)雜地形中該種情況更為明顯。

因此，如何根據(jù)測(cè)風(fēng)塔的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，再考慮地形地貌的影響，確定該區(qū)域風(fēng)切變系數(shù)，對(duì)于準(zhǔn)確估算各風(fēng)電機(jī)組輪轂高度處的風(fēng)資源具有重要意義。

1 復(fù)雜地形多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合模型

1．1 山體坡度與風(fēng)加速分析

風(fēng)加速效應(yīng)通常指在山地地形中，某高度平均風(fēng)速比平地相應(yīng)高度平均風(fēng)速所增加的效應(yīng)，一般在山頂?shù)慕孛孀顬槊黠@。在隆升地形中，盛行風(fēng)向與山脊脊線正交時(shí)，氣流加速最大，傾斜時(shí)加速作用減弱，在山脊峰處達(dá)到最大。

隆升地形有不同形狀，不同山體形狀對(duì)加速效應(yīng)的影響有明顯不同。根據(jù)Taylor和Lee的“原始算法”，可以計(jì)算山頂不同高度處的加速比［2］:

式中:ΔS為風(fēng)加速比;A，B為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，其數(shù)值見表1;h為山頂高度;L1為山頂?shù)絟/2高度處的水平距離;hz為海拔高度。

二維山體風(fēng)加速效應(yīng)如圖1所示，二維連續(xù)山體風(fēng)加速效應(yīng)如圖2所示。

表1 不同地形下的A，B值

1．2 粗糙度與風(fēng)速的關(guān)系

在近地層中，風(fēng)速隨高度的變化較為顯著，造成風(fēng)在近地層中垂直變化的原因有動(dòng)力因素和熱力因素。前者主要來源于地面的摩擦效應(yīng)，即地面的粗糙度，后者主要表現(xiàn)為與近地層大氣垂直穩(wěn)定度的關(guān)系。當(dāng)大氣層結(jié)為中性時(shí)，湍流將完全依靠動(dòng)力原因來發(fā)展，這時(shí)風(fēng)速隨高度變化服從普朗特經(jīng)驗(yàn)公式［3］

式中:un和ui分別為高度在hn和hi處的風(fēng)速;α為風(fēng)切變指數(shù)。

1．3 風(fēng)向水平偏差與地形、地貌的關(guān)系

風(fēng)向水平偏差是指由于地形、地貌影響導(dǎo)致的風(fēng)向水平偏轉(zhuǎn)程度，主要是障礙物使風(fēng)速、風(fēng)向產(chǎn)生紊流，進(jìn)而使風(fēng)向產(chǎn)生偏差。紊流產(chǎn)生的主要原因有以下 2 種［4］:

(1)熱紊流是由于熱能交換(溫度不同的物質(zhì)會(huì)進(jìn)行熱交換)引起的，因此，受到地表溫度和空氣質(zhì)量的影響。

(2)力紊流是受地貌學(xué)(用于描述地表狀態(tài))、地表粗糙度和地表障礙物的影響而形成的。

紊流強(qiáng)度隨著地表粗糙度以及障礙物的增加而增加，隨著高度的增加而減小;樹木和障礙物(建筑物、圍墻、柵欄等)可以給風(fēng)減速并形成紊流，因此山區(qū)的風(fēng)含有較多紊流。

1．4 擬合模型

由以上分析可知，復(fù)雜地形風(fēng)速變化情況主要與山體坡度和形狀、植被覆蓋情況及風(fēng)向的相關(guān)性較大，因此，復(fù)雜地形條件風(fēng)切變計(jì)算應(yīng)綜合考慮多個(gè)測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速玫瑰圖、所在山體各個(gè)風(fēng)向坡度、所在山體植被高度等影響因素。

當(dāng)多個(gè)測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速玫瑰圖(x1)、測(cè)風(fēng)塔所在山體各個(gè)風(fēng)向坡度(x2)及測(cè)風(fēng)塔所在山體植被高度(x3)與各個(gè)測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)風(fēng)切變系數(shù)(y)滿足線性相關(guān)時(shí)，可采用三元線性回歸方程模擬各個(gè)風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)。

式中:y 為風(fēng)切變系數(shù);a，b，c，d 為常數(shù)。

當(dāng)各個(gè)影響因素x1，x2，x3與風(fēng)切變系數(shù)y為非線性關(guān)系時(shí)，可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或支持向量機(jī)模型模擬各個(gè)風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)［5］。計(jì)算過程如下:

(1)選取不同測(cè)風(fēng)塔及風(fēng)機(jī)點(diǎn)位所在位置各個(gè)參數(shù)數(shù)據(jù);

(2)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;

(3)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)模型對(duì)各個(gè)風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)進(jìn)行模擬計(jì)算。

2 復(fù)雜地形多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評(píng)估方法

根據(jù)以上分析，可以建立復(fù)雜地形條件下多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評(píng)估模型，如圖3所示。

圖3 復(fù)雜地形多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評(píng)估模型

該模型主要計(jì)算過程如下:

(1)搜集擬建風(fēng)場(chǎng)區(qū)域各個(gè)測(cè)風(fēng)塔及風(fēng)機(jī)點(diǎn)位綜合地貌及風(fēng)資源數(shù)據(jù)。

(2)根據(jù)測(cè)風(fēng)塔風(fēng)切變與綜合地貌的相關(guān)性，運(yùn)用復(fù)雜地形多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合模型對(duì)各個(gè)風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的風(fēng)切變系數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算，根據(jù)具體情況可采用線性回歸方程、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)進(jìn)行模擬計(jì)算。

(3)根據(jù)已知測(cè)風(fēng)塔固定高度風(fēng)資源數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)算流體力學(xué)方法計(jì)算擬建風(fēng)機(jī)點(diǎn)測(cè)風(fēng)塔高度風(fēng)速。

(4)運(yùn)用式(3)計(jì)算風(fēng)機(jī)輪轂高度處風(fēng)資源的分布情況。

3 實(shí)例分析

以浙江沿海某風(fēng)電場(chǎng)為例驗(yàn)證該模型的精確性，該風(fēng)電場(chǎng)主要地貌為山地丘陵，高度一般為海拔100～400m。該區(qū)域共建設(shè)5座測(cè)風(fēng)塔，各測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)見表2。

表2 各個(gè)測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)

根據(jù)以上數(shù)據(jù)可知，該風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域各測(cè)風(fēng)塔風(fēng)切變系數(shù)主要與粗糙度相關(guān)。以#1，#2，#3，#4測(cè)風(fēng)塔為樣本，粗糙度作為自變量，風(fēng)切變系數(shù)作為因變量，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法中的線性回歸理論，可得到風(fēng)切變系數(shù)隨粗糙度變化的方程

式中:x為粗糙度;y為風(fēng)切變系數(shù)。

運(yùn)用#5測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)粗糙度計(jì)算出的風(fēng)切變系數(shù)為0．080 3，誤差為1．49%，精度較高。

然后運(yùn)用#4測(cè)風(fēng)塔1月70m高度的風(fēng)速對(duì)#5測(cè)風(fēng)塔60m高度的風(fēng)速進(jìn)行模擬。

運(yùn)用傳統(tǒng)風(fēng)資源計(jì)算方法:輸入#4測(cè)風(fēng)塔70m高度測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用軟件直接推算60m高度的風(fēng)速，其平均誤差為 －4．28%，絕對(duì)平均誤差為6．28%。

多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評(píng)估模型:輸入#4測(cè)風(fēng)塔70m高度測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用軟件推算70m高度處的風(fēng)速，根據(jù)模擬的風(fēng)切變系數(shù)，運(yùn)用式(3)推算60m高度處的風(fēng)速，其平均誤差為－1．35%，絕對(duì)平均誤差為2．35%，精度較高，如圖4所示。

圖4 各種計(jì)算方法與實(shí)測(cè)風(fēng)速對(duì)比圖

4 結(jié)論

(1)多測(cè)風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評(píng)估模型，以計(jì)算流體力學(xué)理論對(duì)復(fù)雜地形風(fēng)資源分布情況進(jìn)行了模擬，總結(jié)出一套復(fù)雜地形風(fēng)資源評(píng)估方法。運(yùn)用該方法進(jìn)行風(fēng)資源分析，提高了評(píng)估的準(zhǔn)確度及國內(nèi)該方面技術(shù)研究及工程應(yīng)用的理論水平和技術(shù)水平。

(2)該模型是針對(duì)目前設(shè)計(jì)人員在計(jì)算軟件輸入過程中無法完全準(zhǔn)確模擬風(fēng)電場(chǎng)區(qū)域地形、地貌等條件而提出的一種修正方法，實(shí)例證明該方法十分有效。

［1］宮靖遠(yuǎn)．風(fēng)電場(chǎng)工程技術(shù)手冊(cè)［M］．北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2004．

［2］楊振斌，薛析，桑建國．復(fù)雜地形風(fēng)能資源評(píng)估研究初探［J］．太陽能學(xué)報(bào)，2004，25(6):744 －749．

［3］李正良，孫毅，魏奇科，等．山地平均風(fēng)加速效應(yīng)數(shù)值模擬［J］．工程力學(xué)，2010，27(7):32 －37．

［4］陳嚴(yán)，張錦源，王楠，等．風(fēng)力機(jī)風(fēng)場(chǎng)模型的研究及紊流風(fēng)場(chǎng)的Matlab數(shù)值模擬［J］．太陽能學(xué)報(bào)，2006，27(9):955－960．

［5］Yuan Chunhong，Xue Heng，Yang Zhenbin．A Numerical Modeling Study for Offshore Windspeed［J］．Acta Energiae Solaris Siniea，2004，25(6):740 －743．