杜燕軍，劉志聲，李鵬

（1.內(nèi)蒙古電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010020；2.西安電子科技大學(xué)，陜西西安 710071；3.內(nèi)蒙古送變電有限責(zé)任公司，內(nèi)蒙古呼和浩特 010020）

在風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)資源評(píng)估時(shí)，常根據(jù)氣象站與測(cè)風(fēng)塔的相關(guān)關(guān)系，將現(xiàn)場(chǎng)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)訂正為一套反映風(fēng)電場(chǎng)長(zhǎng)期平均水平的代表性數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)資源分析，而對(duì)代表年風(fēng)速訂正是否合理是影響風(fēng)資源評(píng)估誤差的重要因素。所以，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源的評(píng)估是整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)、運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，是風(fēng)電項(xiàng)目的根本，對(duì)風(fēng)能資源的正確評(píng)估是風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)取得良好經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵[1]。為了提高對(duì)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估的準(zhǔn)確性，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)價(jià)往往根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)一年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合附近有代表性的長(zhǎng)期測(cè)站（氣象站）的觀測(cè)資料，進(jìn)行16風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)分析，然后根據(jù)相關(guān)曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)訂正，將現(xiàn)場(chǎng)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)訂正為一套反映風(fēng)場(chǎng)長(zhǎng)期平均水平的代表性數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)資源分析。

由于受大氣環(huán)流及地形影響，風(fēng)的隨機(jī)性很大[2]，在一些風(fēng)場(chǎng)內(nèi)，地形差異較大，氣象站往往設(shè)立在城市內(nèi)或者邊緣，受周圍環(huán)境干擾較大。一座氣象站涉及的區(qū)域多達(dá)幾百公里，而風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)址遠(yuǎn)離城市，周圍沒有大的障礙物遮擋，同樣也遠(yuǎn)離長(zhǎng)期觀測(cè)站。由于觀測(cè)儀器本身以及周圍觀測(cè)環(huán)境的不同，兩者在測(cè)風(fēng)結(jié)果上必然存在差異，按照16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)的相關(guān)必然導(dǎo)致風(fēng)向少的區(qū)域的相關(guān)性差，相同風(fēng)向的個(gè)數(shù)也較少，得到的結(jié)論存在一定的不確定性。所以本文以內(nèi)蒙古地區(qū)有代表性的風(fēng)場(chǎng)及參考?xì)庀笳緸槔?，采用常?guī)16風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)法及簡(jiǎn)化后的8風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速和4風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)法對(duì)代表年的數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行比較分析，為以后風(fēng)資源評(píng)估提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料的選取

本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選用內(nèi)蒙古地區(qū)某風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔（1號(hào)測(cè)風(fēng)塔）完整一年逐時(shí)風(fēng)速、風(fēng)向和距風(fēng)電場(chǎng)最近的氣象站近30年的年平均風(fēng)速進(jìn)行分析。該測(cè)風(fēng)塔高為70 m，測(cè)風(fēng)時(shí)段為2008年5月1日～2009年4月30日。氣象站距風(fēng)電場(chǎng)直線距離約為20 km，觀測(cè)場(chǎng)海拔高度為274.7 m，比測(cè)風(fēng)塔海拔高度低約80 m。氣象站風(fēng)速儀距地高度無(wú)變化，均為10 m，觀測(cè)場(chǎng)周圍環(huán)境也未發(fā)生較大的變化，觀測(cè)數(shù)據(jù)的連續(xù)性、一致性、完整性程度較高。

1.2 訂正方法

1.2.1 常規(guī)訂正方法

根據(jù)《風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估方法》[3-4]要求，將采集到的測(cè)風(fēng)塔完整一年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與氣象站對(duì)應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)按風(fēng)向劃分為16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)，然后根據(jù)各風(fēng)向象限的風(fēng)速進(jìn)行相關(guān)分析，繪制各風(fēng)向象限內(nèi)風(fēng)速相關(guān)曲線；為使風(fēng)速值代數(shù)差值計(jì)算更加方便、直觀，將風(fēng)速相關(guān)曲線定義為y=kx+b（其中：y代表風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速，x代表氣象站風(fēng)速）線性方程，因?yàn)橛?6個(gè)風(fēng)向扇區(qū)，所以可以得到16個(gè)類似的線性方程；對(duì)每個(gè)風(fēng)速相關(guān)曲線，在橫坐標(biāo)上標(biāo)明出氣象站多年的年平均風(fēng)速、以及測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)同期的氣象站年平均風(fēng)速，在縱坐標(biāo)軸找到對(duì)應(yīng)的測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)的2個(gè)風(fēng)速值，并求出這2個(gè)風(fēng)速值的代數(shù)差值；測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的各個(gè)象限內(nèi)的每個(gè)風(fēng)速都加上對(duì)應(yīng)的風(fēng)速代數(shù)差值，獲得訂正后的測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速。

1.2.2 簡(jiǎn)化的訂正方法

考慮到內(nèi)蒙古地區(qū)氣象站站點(diǎn)少，覆蓋區(qū)域大的特點(diǎn)，16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)并不完全適于該地區(qū)。如果將風(fēng)向扇區(qū)個(gè)數(shù)減少（如按8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)或4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)訂正），使更多的數(shù)據(jù)集中在每個(gè)扇區(qū)內(nèi)，得到的每個(gè)扇區(qū)內(nèi)的相關(guān)性將會(huì)有所不同。

1）8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)訂正方法

將采集到的測(cè)風(fēng)塔完整一年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與氣象站對(duì)應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)按風(fēng)向劃分為8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)，然后根據(jù)各風(fēng)向象限的風(fēng)速進(jìn)行相關(guān)分析，繪制各風(fēng)向象限內(nèi)風(fēng)速相關(guān)曲線；為使風(fēng)速值代數(shù)差值計(jì)算更加方便、直觀，將風(fēng)速相關(guān)曲線定義為y=kx+b線性方程，可以得到8個(gè)類似的線性方程；對(duì)每個(gè)風(fēng)速相關(guān)曲線，在橫坐標(biāo)上標(biāo)明出氣象站多年的年平均風(fēng)速、以及測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)同期的氣象站年平均風(fēng)速，在縱坐標(biāo)軸找到對(duì)應(yīng)的測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)的2個(gè)風(fēng)速值，并求出這2個(gè)風(fēng)速值的代數(shù)差值；測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的各個(gè)象限內(nèi)的每個(gè)風(fēng)速都加上對(duì)應(yīng)的風(fēng)速代數(shù)差值，獲得訂正后的測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速。

2）4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)訂正方法

將采集到的測(cè)風(fēng)塔完整一年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與氣象站對(duì)應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)按風(fēng)向劃分為4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)，其他與16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)和8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)計(jì)算過(guò)程相同。

2 結(jié)果與分析

2.1 常規(guī)方法的訂正結(jié)果

將1號(hào)測(cè)風(fēng)塔70 m高度完整一年的風(fēng)速風(fēng)向與氣象站10 m高度處同步實(shí)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)分析，相關(guān)分析結(jié)果見表1。

由表1可知：①在16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)中有8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)的相關(guān)系數(shù)低于0.8，其中SE風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)僅為0.58，較低的相關(guān)系數(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)訂正的不確定性也較大；②主導(dǎo)風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)較少，而非主導(dǎo)風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)卻相對(duì)較多，各風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)比例差異變化較大；③將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（數(shù)字）進(jìn)行對(duì)比分析，同期風(fēng)向差值絕對(duì)值小于11.25度的個(gè)數(shù)為1 850個(gè)（總數(shù)為8 760個(gè)），兩者風(fēng)向不相同的個(gè)數(shù)為6 910個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例高達(dá)78.9%；④將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（字母）進(jìn)行對(duì)比分析，兩者風(fēng)向相同的個(gè)數(shù)為1 792個(gè)（總數(shù)為8 760個(gè)），兩者風(fēng)向不相同的個(gè)數(shù)為6 968個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例高達(dá)80%。

表1 風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站10 m風(fēng)速相關(guān)參數(shù)Tab.1 Relevant parameters of wind speed at the 70 m height of the wind farm monitoring mast and at the 10 m height of the weather station

2.2 8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)

將1號(hào)測(cè)風(fēng)塔70 m高度完整一年的風(fēng)速風(fēng)向與氣象站10 m高度處同步實(shí)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)分析，相關(guān)分析結(jié)果見表2。

表2 風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站10 m風(fēng)速相關(guān)參數(shù)Tab.2 Relevant parameters of wind speed at the 70 m height of the wind farm monitoring mast and at the 10 m height of the weather station

由表2可知：①對(duì)于8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)作相關(guān)，相關(guān)系數(shù)除SE風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)為0.67，其余風(fēng)向的相關(guān)系數(shù)都大于0.8，按此方法進(jìn)行相關(guān)分析的結(jié)果優(yōu)于16風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)分析的結(jié)果；②相對(duì)于16風(fēng)向扇區(qū)計(jì)算結(jié)果，主導(dǎo)風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)明顯增加，各風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)比例差異在減??；③將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（數(shù)字）進(jìn)行對(duì)比分析，同期風(fēng)向差值絕對(duì)值小于22.5度的個(gè)數(shù)為3 391個(gè)（總數(shù)為8 760個(gè)），兩者風(fēng)向不相同的個(gè)數(shù)為5 369個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例減少到61.3%；④將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（字母）進(jìn)行對(duì)比分析，同期風(fēng)向相同的個(gè)數(shù)為3 544個(gè)（總數(shù)為8 760個(gè)），不相同的個(gè)數(shù)為5 216個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例減少到59%。

2.3 4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)

將1號(hào)測(cè)風(fēng)塔70 m高度完整一年的風(fēng)速風(fēng)向與氣象站10 m高度處同步實(shí)測(cè)風(fēng)速風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)分析，相關(guān)分析結(jié)果見表3。

表3 風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站10 m風(fēng)速相關(guān)參數(shù)表Tab.3 Relevant parameters of wind speed at the 70 m height of the wind farm monitoring mast and at the 10 m height of the weather station

由表3可知：①對(duì)于4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)作相關(guān)，相關(guān)系數(shù)都大于0.8，相關(guān)性優(yōu)于前2種方法；②相對(duì)于16風(fēng)向扇區(qū)和8風(fēng)向扇區(qū)的計(jì)算結(jié)果，主導(dǎo)風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)顯著增加，各風(fēng)向扇區(qū)上同期風(fēng)向集中在同一扇區(qū)個(gè)數(shù)比例差異進(jìn)一步在減少；③將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（數(shù)字）進(jìn)行對(duì)比分析，同期風(fēng)向差值絕對(duì)值小于45度的個(gè)數(shù)為5 735個(gè) （總數(shù)為8 760個(gè)），不相同的個(gè)數(shù)為3 025個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例減少到34.5%；④將測(cè)風(fēng)塔70 m與氣象站同期風(fēng)向（字母）進(jìn)行對(duì)比分析，兩者風(fēng)向相同的個(gè)數(shù)為5 130個(gè)（總數(shù)為8 760個(gè)），不相同的個(gè)數(shù)為3 630個(gè)，不相同的個(gè)數(shù)占總數(shù)的比例減少到41%。

2.4 三種方法的結(jié)果比較

分別按照16個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)、8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)、4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)進(jìn)行分析，按各風(fēng)向扇區(qū)對(duì)應(yīng)得y=kx+b線性方程進(jìn)行各風(fēng)向扇區(qū)數(shù)據(jù)訂正，風(fēng)速數(shù)據(jù)訂正結(jié)果如表4。

由表4的結(jié)果可知，不論采用那種訂正方法，計(jì)算得到的各月平均風(fēng)速及年平均風(fēng)速結(jié)果基本一致，差值都很小。

WEIBULL分布曲線普遍適用于風(fēng)速統(tǒng)計(jì)描述的概率密度函數(shù)[5]，給定了分布參數(shù)A和K值后，平均風(fēng)功率密度、有效風(fēng)功率密度、風(fēng)能可利用小時(shí)數(shù)都可以方便求得。表5和表6為不同風(fēng)向扇區(qū)相關(guān)下的各高度A和K值。由表5、表6可見，采用不同風(fēng)向扇區(qū)訂正后完整一年代表性數(shù)據(jù)70 m高度處的A和K值都相同，采用16風(fēng)向扇區(qū)訂正結(jié)果的K值略偏高于其他2種方法。由表6可見，采用不同風(fēng)向扇區(qū)訂正后5個(gè)月代表性數(shù)據(jù)70 m高度處的A值都相同，采用16風(fēng)向扇區(qū)訂正結(jié)果的K值略偏低于其他2種方法。

表5 不同方法訂正后完整一年代表性數(shù)據(jù)70 m高度的A、K值Tab.5 The A and K values of representative data at 70 m height in a complete year after revision by different methods

表6 不同方法訂正后5個(gè)月代表性數(shù)據(jù)70m高度的A、K值Tab.6 The A and K values of representative data at 70 m height in five months after revision by different methods

3 結(jié)論

1）風(fēng)向扇區(qū)分布范圍越大，相同風(fēng)向出現(xiàn)的概率也越大，在同一風(fēng)向扇區(qū)出現(xiàn)的相關(guān)數(shù)據(jù)也越多，相關(guān)性也越好。4風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)性優(yōu)于8風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)性，兩者又都優(yōu)于16風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速的相關(guān)性。

2）采用4風(fēng)向扇區(qū)和8風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速相關(guān)性進(jìn)行修正得到的代表年月平均風(fēng)速的結(jié)果與16風(fēng)向扇區(qū)風(fēng)速的相關(guān)性進(jìn)行修正得到的代表年月平均風(fēng)速的結(jié)果一致。

3）本項(xiàng)目測(cè)風(fēng)塔距離氣象站僅有20 km，風(fēng)向上的差異已經(jīng)較為明顯，而有些地區(qū)的風(fēng)電場(chǎng)往往距離氣象站都在50 km之外，再加上受周圍環(huán)境干擾，風(fēng)向上的差異更為明顯，8個(gè)風(fēng)向扇區(qū)（或4個(gè)風(fēng)向扇區(qū)）作相關(guān)分析可以使各扇區(qū)的相關(guān)性更優(yōu)，同樣能夠保證數(shù)據(jù)訂正的可靠性。

[1] 連捷.風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估及微觀選址[J].新能源，2007，4（2）：71-73.LIAN Jie.Assessment of wind resources of wing farmer[J].New Energy，2007，4（2）:71-73（in Chinese）.

[2] 王承煦，張?jiān)?風(fēng)力發(fā)電[M].北京：中國(guó)電力出版社，2002.

[3]GB/18710-2002，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估方法[S].

[4]GB/18709-2002，風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源測(cè)量方法[S].

[5] 宮靖遠(yuǎn)，賀德馨，孫如林，等.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，2004.3.