关键词：风资源；复杂地形；评估精度
引言
近年来,复杂地形上流场分布的数值模拟研究迅速发展。模拟所采用的模式可以分为诊断模式(如质量守恒模式)和预报模式两类,诊断模式是对过去或给定状态的静态描述,模式本身不能提供气象信息的未来时间变化情况,其包含的物理过程简单,非常依赖于观测资料的多寡和质量好坏,对实际情况的依赖是可以预料的,其诊断结果依赖于一些经验参数;预报模式是基于时变的大气动力学模式方程建立的,给定初、边条件,可以有能力预测未来的气象状况,其包含许多动力、热力过程,物理意义清楚,模式分辨率高,相应地计算量较大,对计算能力要求比较高。
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：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。
2复杂地形风电场风资源评估精度提升研究
2.1基于数理统计的风能资源评估
风能与风速的三次方成正比，是影响风能最重要的参数。数理统计方法一般是利用测风塔、气象站的测风数据，通过构建数学模型，最终得出风功率密度等风场评估参数。自20世纪70年代以来，人们建立了大量的统计模型来解释风速的频率分布，并估计风力输出的能量，如威布尔分布被普遍使用。与数值模型相比，统计方法计算时间短且计算效率高，但模拟准确度不太高。人工智能技术的蓬勃发展，使得一些智能算法可以用环境数据来创建模型，这些模型准确性和精度都可大大提高，同时计算时间也得到进一步缩短。
2.2最好选在山顶部或顺风方向
复杂地形的风电场的选择，最好选在山的顶部或者顺风的方向。同时也可以选择坡度较大的地形，全力使用山体的加速效应，达到最优的风场资源。除此之外，我们也应充分考虑到地形的粗糙程度、加速效应、障碍物的遮挡效应等影响因素。许多情况下，风电场都会选择建在我国的内陆地区建设，但是在复杂地形的风力资源更需要得到开发。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆复杂地形风电场选址首先要判断和区分地貌特点，确定其有利地形条件，然后再考虑障碍物和粗糙度对气流的影响，以求在中、小尺度范围内选择最佳的场址。微观选址通常要在宏观选址的前提下对风力发电场的机组布设位置做进一步细化工作，还要深入分析风力发电场的各项指标，以实现布机的合理化与科学化。所以如果在复杂地区建立模型，就应该充分考虑当时的地形情况，不能简单的将地形模拟成为单山或者双山的模型。根据风场和风场周围的大气稳定度不同，处于时刻变化的大气，应是我们以后在复杂地形建立模型的一个研究重点，在模拟和建立的过程中，将大气是否稳定作为风力资源稳定程度的重中之重;另外微观选址会采用到多种类型的数据，例如气候、天象、地形、地貌、输入风能以及WASP软件等，通过计算机固有功能来顺利完成复杂计算。
2.3基于数值模拟的风能资源评估
气象站的风力测量有局限性，易出现站点分布不均、数据短缺和仪器异常导致数据错误等问题。具有更高空间分辨率的气候模型可克服上述缺点，该方法可以获得模拟区域内所有空间立体网格点上的风能参数，能全面地对风能资源进行评估，尤其针对复杂地形和海上的优势更大。可见，建立在对边界层大气动力和热力运动物理描述基础上的数值模拟技术，要优于仅依赖观测数据的方法。
2.4多源测风资料融合分析
风力资源数据的质量是保证风能资源评估可靠性的基础。我国气象站点分布呈现明显的东部多、西部少的特点，在气象站点稀缺的地区，再分析资料、数值模式模拟、遥感探测可用以弥补站点测风数据的不足，在平原和复杂地形地区风资源评估中得到广泛关注。
2.5准确规划测风塔数量和分布
在复杂地形建立风电场，应该充分根据地形的情况来布置合适的测风塔，尤其注重测风塔的数量和分布情况，如果分布不当，很容易出现数据与资源测评不准确的情况，对于风电场的建设影响重大。尤其是在建设风场是，风力发电机之间也会产生相互干扰，他们的组尾流产生的气动干扰，也会使电量下降。因此，如若安装多台风力发电机，应该要多多考虑它们之间的距离问题，避免产生相互影响。与此同时，也应该考虑到复杂地形的地质问题，它的稳定程度是否可以同时进行大规模的发电。除上述地形之类的选择，我们也应考虑到整体的国家政策、规划、征地以及设备技术等问题。
结语
作为风电场开发前期的关键工作，风资源评估需要结合大量的测风、地形数据，优化微观选址，挖掘开发潜力。而复杂山地更具挑战，需要更加精确的预测，要求构建合适的CFD模型。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.
［3］龚强，袁国恩，张云秋，等.MM5模式在风能资源普查中的应用试验［J］.资源科学，2006，28(1)：145.
［4］李磊，张立杰，张宁，等.FLUENT在复杂地形风场精细模拟中的应用研究［J］.高原气象，2010，29(3)：621.
［5］方艳，朱蓉，王鹏，等.基于WRF和CFD软件结合的风能资源数值模拟实验研究［J］.气象，2012，38(11)：1378-1389.
论文作者:梁作宇
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年21期
论文发表时间:2019/12/2
标签：地形论文; 资源论文; 风能论文; 模型论文; 数值论文; 数据论文; 风电场论文; 《工程管理前沿》2019年21期论文;