复杂地形风电场风资源评估精度提升研究
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【摘 要】现阶段，随着社会的发展，我国的风电场的发展也有了很大的改善。风资源评估和微观选址是风电场建设的基础工作，其准确度极大地影响着风机的安全稳定运行、风机利用水平和项目收益的提升。2018年年中，风电竞争性配置新政的推出将风电场建设和运营向市场化推进，这对风电度电成本控制提出了更高的要求，提高风电场的发电量是必然选择。作为风电场开发的早期关键技术环节，微观选址有助于高效利用风能资源，规避运营维护风险，降低风电场建设和运营成本。提高风电场风资源评估和发电量估算的精准度，是准确估算度电成本、提升竞争力的必备技能。
【关键词】复杂地形;风电场风资源;评估精度提升研究
引言
随着风能资源的深入开发，复杂山地成为规模风场热门的微观选址区域。风电场的运行经验表明，地形对空气流动的影响显著，为微观选址带来极大的挑战。空气动力学是风资源评估的理论基础，CFD是其重要的求解与描述手段之一。综述了风电场风资源评估的传统方法，介绍了成熟的CFD方法，并指出提升复杂地形风电场风资源评估精度的方法和路径。
1复杂地形风场风资源评估技术现状
风场流动分析的主要内容是流动分析，目前获取复杂地形中风场空气流动情况的方法主要有3种[1]：a）现场实测。在现场典型位置安装测风塔，开展1a～3a风速、风向的连续观测后进行风资源的评估。现场实测能够真实地反映现场的风资源状况，在风电场前期建设中必不可少。但限于测风塔数量和成本，不可能达到复杂地形风场流动分析和风机微观选址的要求;b）风洞试验。建立复杂地形的缩比模型，在大气边界层风洞中测量风场风速分布。风洞试验可以测量较多的流动参数，可控性好、重复性高，但试验周期长、费用高，且试验精度仍有限，可用于典型地形的风场验证研究。另外，风洞试验缩小比例过大，会带来无量纲参数选择难题，与实际风场的相似性难以完全保证;c）数值评估。数值评估方法较多，速度和精度各异，其核心算法按照特征可以分为线性模型、中尺度模型、雷诺平均模型（RANS）、大涡模拟（LES）、直接数值模拟（DNS）等。数值评估可以对数字地形进行详细的流动分析，具有成本低、速度快、数据详尽的特点。但与前2种方法相比，其精度依赖计算方法和经验，且需要与实测数据进行比较后确定和修正。在风电场宏观选址前，通常在候选地区建立测风塔，获取实测风速、风向、气压等数据进行风资源分析，它们是风场风资源评估的重要依据。在实测数据的基础上，采用风资源计算软件进行资源分布情况的计算分析及风机微观选址。目前，用于电场风资源计算的软件多为欧洲的商业化软件，例如Meteodyn的WT、GH的WindFarmer、VectorAS的WindSim、AWSTruepower的OpenWind等。早期的风资源评估软件主要基于线性模型进行资源分布计算和微观选址，能够给出平坦或起伏不大地形（坡度<20°）的合理风速分布，但当遇到陡峭的山坡或者连续的山脉地形时，不能正确反映复杂地形风场的流动状况，往往过高地估计了风速，容易发生风力机远不能达到设计功率的情况。当前，更精密的非线性流动分析模型越来越受到重视，以获得复杂地形区域的高分辨率流场信息。
2重要性
随着中国风电装机容量的快速增长，复杂地形风电场、尾流效应显著的大型风电场、海上风电场越来越多，国外软件不适合国内风电场设计的问题也越来越突出。为此，有必要利用非线性流动分析模型如中尺度气象模型、CFD等，获得复杂地形条件下分辨率高的近地层风场空气流动。针对复杂地形，国外软件开发商纷纷转向CFD技术研究与应用，不断完善其分析模型。该技术的核心是复杂地形条件下大气边界层流动模拟技术。风电机组旋转时产生很大的气动升力，伴有强烈的旋涡尾流，其与风机的性能、噪声、负载和振动水平直接相关，还可能导致附近的风机流场紊乱及运行工况劣化。因此，风机尾流模型及其对应的迭加模型是准确估算整个风电场发电量预测的重要因素。风机尾流效应估算的准确性以及受其他风机尾流影响的风机工作风速的合理确定，直接影响风电场的风机布置和发电效益。常用的商业软件通常在流场计算环节不考虑风机尾流，而在微观选址环节采用简化的尾流模型，考虑尾流效应，尾流影响估算有时偏大，有时偏小。国内也有许多研究机构开展了相关研究。采用精确性较好的中尺度气象模式MM5分析了辽宁近海的风资源分布，但该模式的尺度仍然太大，并不能给出局部地形的风能分布。清华大学和同济大学的研究组合作开发了风场模拟和微观选址优化软件Aeolux，暂未经过大量工程实际应用验证。湍流数值模拟方法能够提供丰富的流动细节，在小尺度流动中，例如航空航天、风力机、化工、汽车设计等，得到了广泛应用。
3提高复杂地形风场风资源评估精度的路径探讨
流体动力分析方法依精度从低到高和耗时从短到长依次排列为：线性模型、中尺度模型、雷诺平均模型（RANS）、大涡模拟（LES）、直接数值模拟（DNS）。风场风资源评估是计算资源高度密集型的任务，需要平衡分析精度、时间及收益。现阶段，雷诺平均模型与中尺度大气模型耦合是可行的发展方向[7]。商业化风资源评估软件算法封闭，难以满足提高风场风资源评估精准度的需求，通用流体动力分析软件如FLUENT、OPENFOAM等相对透明，而且能夠获得更高的计算精度，可以在其基础上进行深入开发。为实现更高准确度的风资源评估和发电量估算，凸显项目竞争优势，应考虑以通用流体动力软件为平台，充分利用测风数据和风电场运营数据，深入研究各种复杂地形风场的流动规律，发展针对复杂地形风场的计算模式。针对复杂地形及风机尾流影响，建立风电场CFD气动模拟与虚拟叶片耦合模型，可对各机位的风场参数进行模拟计算，提供较高精度的数值计算结果，展现流动细节，进而对风机微观选址加以优化，实现风资源的优化利用。在实际应用中，风力机在风场中的数值模型不必为风力机真实模型，可用合适的尾流模型代替，例如宋梦譞等[8]采用了虚拟浓度模型。此外，在应用通用流体动力分析软件进行复杂地形风电场风资源分布情况分析的同时，可将测风塔实测数据及地形信息同化到数值模式预报系统中，运用WRF模型嵌套CFD技术，将中尺度模型预测结果降尺度处理，充分考虑风电场地形地貌、粗糙度、空气密度等多种环境因素，经过统计订正处理，获得高空间精度的风资源数据。在此基础上，还可进一步发展高精度的气象预测模型，提高风功率预测的准确度。
结语
通过调研发现模型的复杂度与资源评估精度不成正比，并结合工程实际指出雷诺平均模型与中尺度大气模型耦合的大方向，提出了提高复杂地形风场风资源评估的几条路径。鉴于问题本身的影响因素较多，尚需详细分析，并找到基于现有条件的最佳CFD算法。
参考文献：
[1]肖仪清，李朝，欧进萍，等.复杂地形风能评估的CFD方法[J].华南理工大学学报（自然科学版），2009，37（9）：30.
[2]李军，胡非，程雪，等.CFD在复杂地形风能开发中的应用研究[J].太阳能学报，2013，34（7）：1250.
（作者单位：中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司）
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