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        CFD方法在貴州分散式風(fēng)電場(chǎng)資源評(píng)估中的應(yīng)用研究

        2014-11-08 08:42:46丁立國(guó)羅宇翔
        中低緯山地氣象 2014年5期
        關(guān)鍵詞:分散式風(fēng)場(chǎng)風(fēng)能

        段 瑩,丁立國(guó),羅宇翔

        (貴州省氣候中心,貴州 貴陽(yáng) 550002)

        1 引言

        隨著世界人口的不斷增長(zhǎng),能源和天然資源的消費(fèi)迅猛增長(zhǎng),對(duì)人類的生存和可持續(xù)發(fā)展都提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn),能源危機(jī)逐步凸顯。而常規(guī)能源不僅面臨著枯竭的問(wèn)題,其對(duì)環(huán)境的污染和生態(tài)惡化問(wèn)題也已對(duì)人類的生存環(huán)境產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響[1]。

        人們開(kāi)始關(guān)注能夠替代化石燃料的其它新能源。中國(guó)《能源發(fā)展“十二五”規(guī)劃》指出,堅(jiān)持集中與分散開(kāi)發(fā)利用并舉,以風(fēng)能、太陽(yáng)能、生物質(zhì)能利用為重點(diǎn),大力發(fā)展可再生能源。當(dāng)前,鑒于我國(guó)電網(wǎng)消納能力對(duì)大規(guī)模風(fēng)電開(kāi)發(fā)的制約,國(guó)家能源局發(fā)出了因地制宜開(kāi)展分散式風(fēng)電開(kāi)發(fā)的通知。因此,分散式接入風(fēng)力發(fā)電是能源產(chǎn)業(yè)的組成部分,也是貴州省的能源資源及資源利用途徑,在滿足能源需求、改善能源結(jié)構(gòu)、充分利用資源、減少環(huán)境污染、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面具有重要作用和意義。另外,貴州是全國(guó)第一個(gè)獲得國(guó)家分散式風(fēng)電接入批準(zhǔn)的省份,因此找到一種能夠較好的模擬貴州山地分散式風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源的方法就顯得尤為重要。

        目前國(guó)內(nèi)外的風(fēng)資源評(píng)估手段主要有3 種:基于氣象站歷史觀測(cè)資料的評(píng)估、基于測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)資料的評(píng)估以及風(fēng)能資源評(píng)估的數(shù)值模擬。其中氣象站資料評(píng)估及測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)資料評(píng)估均存在一定局限性[2],而數(shù)值模擬技術(shù)計(jì)算靈活,花費(fèi)時(shí)間較少且評(píng)估更精細(xì),優(yōu)勢(shì)明顯。

        近二十年來(lái),歐美國(guó)家開(kāi)發(fā)了許多以數(shù)值模擬為基礎(chǔ)的風(fēng)資源評(píng)估軟件,如:美國(guó)的MesoMap[3]是一個(gè)非靜力中尺度數(shù)值模式(MASS)與一個(gè)質(zhì)量守恒的風(fēng)場(chǎng)模擬線性模式相結(jié)合的風(fēng)資源評(píng)估系統(tǒng)。丹麥Risoe 實(shí)驗(yàn)室發(fā)展了將中尺度數(shù)值模式KAMM與微尺度線性風(fēng)場(chǎng)診斷模式WASP[4]相結(jié)合的區(qū)域風(fēng)能資源評(píng)估方法。國(guó)內(nèi)學(xué)者近幾年也開(kāi)展了一些風(fēng)能資源數(shù)值模擬工作,如:張德等[5]應(yīng)用加拿大WEST 系統(tǒng)完成了全國(guó)5 km 分辨率的風(fēng)能資源數(shù)值模擬工作;龔強(qiáng)等人[6]用MM5 逐日積分的方法得到遼寧沿海區(qū)域10 km 分辨率的春季風(fēng)能資源分布等。

        近年來(lái),計(jì)算流體力學(xué)模式(CFD)也開(kāi)始越來(lái)越多地被用來(lái)模擬復(fù)雜地形風(fēng)場(chǎng),中國(guó)氣象局曾用中尺度模式MM5 和WindSim 結(jié)合的模式系統(tǒng)對(duì)鄱陽(yáng)湖地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行模擬[2]。但是零散的可利用風(fēng)能資源多位于復(fù)雜地形地區(qū),中尺度模式網(wǎng)格分辨率也不能滿足要求。目前常用的小尺度風(fēng)電場(chǎng)選址模式(如WAsP、WindSim)只適用對(duì)周圍幾公里的模擬,也不能滿足地方政府制定分散式風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃的需求。

        法國(guó)Meteodyn WT 是近年來(lái)新興的一個(gè)CFD模式,它可以在不同大氣層結(jié)條件下求解流體動(dòng)力學(xué)方程組,并允許多個(gè)測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)同時(shí)輸入。該模式采用一階湍流閉合求解Navier-Stocks 方程的方法,能在較大范圍內(nèi)進(jìn)行近地層風(fēng)場(chǎng)的數(shù)值模擬。因此,本文擬采用中尺度模式MM5、Calmet 模擬系統(tǒng)及法國(guó)CFD 模式Meteodyn WT 相結(jié)合的方法(以下簡(jiǎn)寫MM5/WT)對(duì)貴州A 分散式風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)能資源進(jìn)行數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn),與實(shí)測(cè)風(fēng)進(jìn)行對(duì)比分析,探索該方法對(duì)分散式風(fēng)場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估的適用性,并簡(jiǎn)單概述貴州A 分散式風(fēng)場(chǎng)風(fēng)能資源分布情況。

        2 數(shù)據(jù)來(lái)源及方法介紹

        2.1 資料介紹

        該文模擬所用資料包括地形數(shù)據(jù)、背景場(chǎng)數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)使用到了實(shí)測(cè)風(fēng)資料。

        地形數(shù)據(jù):美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)發(fā)布的全球30 s 的DEM 數(shù)據(jù)和landuse 數(shù)據(jù)。

        背景場(chǎng)數(shù)據(jù):美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)發(fā)布的1° ×1°的全球再分析資料。

        實(shí)測(cè)風(fēng)資料:貴州省A 分散式風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)測(cè)風(fēng)塔測(cè)風(fēng)梯度資料。

        2.2 模式介紹

        此次數(shù)值模擬個(gè)例采用的技術(shù)方法是MM5→Calmet→Meteodyn WT,即將MM5/Calmet 模式輸出結(jié)果作為背景場(chǎng),將其模擬數(shù)據(jù)輸入WT 軟件中進(jìn)行計(jì)算,以WT 計(jì)算所得作為模擬結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比,下面對(duì)各模式進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。

        2.2.1 MM5 模式及Calmet 模擬系統(tǒng) MM5 是由美國(guó)賓州大學(xué)(Penn State University)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)聯(lián)合開(kāi)發(fā)的新一代中尺度數(shù)值模式系統(tǒng),是國(guó)內(nèi)外應(yīng)用相當(dāng)廣泛的一個(gè)中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式。此次模擬采用三層嵌套計(jì)算出分辨率為9 km 的模擬區(qū)域。

        Calmet 是由美國(guó)西格瑪研究公司(Sigma Research Corporation)開(kāi)發(fā),美國(guó)國(guó)家環(huán)保局(USEPA)長(zhǎng)期支持開(kāi)發(fā)的模擬系統(tǒng)。在本次模擬中以MM5模擬結(jié)果為輸入,采用動(dòng)力診斷降尺度的方法計(jì)算到分辨率為1 km 的網(wǎng)格上。

        2.2.2 METEODYN WT 模式 是由法國(guó)Meteodyn公司(美迪公司)基于CFD 技術(shù)研究開(kāi)發(fā)的風(fēng)資源評(píng)估軟件,該軟件可以在任何地形條件下得到更為準(zhǔn)確的風(fēng)資源計(jì)算結(jié)果。

        WT 軟件是專門為求解大氣邊界層問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的CFD 軟件,可以提高復(fù)雜地形風(fēng)能資源評(píng)估的準(zhǔn)確性。WT 軟件可以求解全部的NS 方程,求得風(fēng)電場(chǎng)區(qū)三維空間內(nèi)任一點(diǎn)的風(fēng)流及風(fēng)資源情況(平均風(fēng)速、湍流、能量密度、發(fā)電量、入流角、極風(fēng)等);可以根據(jù)地形、粗糙度以及設(shè)定的熱穩(wěn)定度自動(dòng)生成網(wǎng)格與邊界條件,在關(guān)注區(qū)域以及關(guān)注點(diǎn)自動(dòng)進(jìn)行網(wǎng)格加密,更好地解決復(fù)雜地形所帶來(lái)的非線性問(wèn)題[7]。

        WT 軟件以質(zhì)量守恒方程和大氣湍流動(dòng)量守恒方 程 為 基 本 的 動(dòng) 力 框 架[8]。使 用 了Arritt[9]和Yamada[10]參數(shù)化方法,通過(guò)三步迭代過(guò)程[11]計(jì)算得到不受其他影響干擾的風(fēng)梯度,最后根據(jù)Meteodyn WT 的分類進(jìn)行穩(wěn)定度的判定。

        模式入口由地表層對(duì)數(shù)律和Ekman 函數(shù)求得區(qū)域平均風(fēng)速的垂直廓線[12]。地面粗糙度的選取方面借助google earth 并按照經(jīng)驗(yàn)確定計(jì)算范圍內(nèi)的地面粗糙度值,不同下墊面對(duì)應(yīng)的粗糙度值參考相關(guān)文獻(xiàn)[13]。側(cè)邊界采用對(duì)稱條件,上邊界和出口條件都是采用均壓條件。該文所采用的初始場(chǎng)粗糙度為0.05,模式的初始風(fēng)速在10 m 高度上為10 m/s[14]。求解采用的是對(duì)每一個(gè)控制體積內(nèi)風(fēng)速和氣壓同時(shí)進(jìn)行計(jì)算的MIGAL 方法。模式中所用的MIGAL 求解器是由MFRDC 開(kāi)發(fā)并經(jīng)過(guò)多年使用,得到過(guò)充分驗(yàn)證[15-16]。

        3 Meteodyn WT 復(fù)雜地形數(shù)值模擬個(gè)例分析

        3.1 模擬結(jié)果檢驗(yàn)分析

        通過(guò)采用中尺度模式MM5-Calmet 和法國(guó)CFD模式Meteodyn WT 相結(jié)合的方法對(duì)貴州山地風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)區(qū)資源進(jìn)行數(shù)值模擬,即將MM5-Calmet 模擬出的各層逐小時(shí)的風(fēng)場(chǎng)資料輸入Meteodyn WT 模式中進(jìn)行計(jì)算,對(duì)定向計(jì)算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后,則可得到空間分辨率為100m 的平均風(fēng)速和風(fēng)功率密度分布。

        該文選取A 分散式風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)區(qū)進(jìn)行模擬分析,場(chǎng)區(qū)內(nèi)有5 座測(cè)風(fēng)塔風(fēng)梯度資料,其中3個(gè)風(fēng)塔建塔時(shí)間較短,僅有幾個(gè)月的觀測(cè)資料,不能較好的與模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,因此僅取其中2 座測(cè)風(fēng)塔2013年較為完整的觀測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,兩個(gè)測(cè)風(fēng)塔分別命名為1 號(hào)風(fēng)塔及2 號(hào)風(fēng)塔。

        為了便于準(zhǔn)確對(duì)比模擬的精度,剔除冬季凝凍時(shí)段的月份,只比對(duì)數(shù)據(jù)完整的觀測(cè)月份,缺測(cè)數(shù)據(jù)不做插補(bǔ)訂正。下面以50m 風(fēng)速為例做對(duì)比:

        由表1 可知,1 號(hào)風(fēng)塔有10個(gè)月的觀測(cè)資料,2、3、4月的模擬精度最高,誤差低于2%,9月誤差為4.1%,5月誤差為8.2%,6、7、8、10 和11月的誤差高于10%。其中11月份的誤差來(lái)源可能是出現(xiàn)部分輕微的凝凍時(shí)段,導(dǎo)致觀測(cè)風(fēng)速變小。總體來(lái)說(shuō),春季模擬結(jié)果較好,夏季模擬結(jié)果較差。2—11月的觀測(cè)平均風(fēng)速為5.3 m/s,模擬平均風(fēng)速為5.6 m/s,誤差為5.7%。

        2 號(hào)風(fēng)塔有9個(gè)月的觀測(cè)資料,3、4、9、10月的模擬精度最高,誤差低于3%,5月誤差為9.43%,6、7、8 和11月的誤差高于10%。其中11月份的誤差來(lái)源可能是出現(xiàn)部分輕微的凝凍時(shí)段,導(dǎo)致觀測(cè)風(fēng)速變小。同7310#塔一樣,春季模擬結(jié)果較好,夏季的模擬結(jié)果較差。3—11月的觀測(cè)平均風(fēng)速為5.7 m/s,模擬平均風(fēng)速為5.9 m/s,誤差為3.5%。

        表1 模擬結(jié)果與測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)結(jié)果50 m 風(fēng)速對(duì)比表 (單位:m/s)

        貴州冬季凝凍比較嚴(yán)重,12、1、2月可用觀測(cè)數(shù)據(jù)較少,在此未做對(duì)比分析。由于模擬技術(shù)中采用的Calmet 和WT 軟件都是采用大氣動(dòng)力學(xué)方程,忽略大氣熱力學(xué)方程進(jìn)行模擬的方法,因此在熱力學(xué)條件復(fù)雜的夏季(6、7、8月),模擬精度較差,在熱力學(xué)條件穩(wěn)定的其它月份,模擬精度普遍較高,在凝凍缺測(cè)的冬季,模擬精度和其它熱力學(xué)條件穩(wěn)定的月份相似,因此完整年的年平均風(fēng)速的誤差和實(shí)有月份的累積平均風(fēng)速誤差接近。綜上所述,數(shù)值模擬結(jié)果在完整年的年平均風(fēng)速的模擬上,具有較高的精確度,可作為分散式風(fēng)電場(chǎng)的資源評(píng)估依據(jù)。

        3.2 風(fēng)能資源分布

        應(yīng)用風(fēng)能資源評(píng)估軟件Meteodyn WT 模擬數(shù)據(jù)對(duì)分散式風(fēng)場(chǎng)的分能資源分布進(jìn)行分析,風(fēng)電場(chǎng)50 m、70 m、80 m 高度風(fēng)速、風(fēng)功率密度、湍流強(qiáng)度分布情況見(jiàn)圖1~3。

        由圖可見(jiàn),該分散式風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)能資源隨地勢(shì)起伏變化較大,風(fēng)場(chǎng)上看(圖1),場(chǎng)區(qū)的南部、西部大部以及北端部分地區(qū)風(fēng)速相對(duì)較大,風(fēng)速在4.5~7.5 m/s 之間;風(fēng)功率密度來(lái)看(圖2),同樣場(chǎng)區(qū)西部、南部及北端局部風(fēng)功率密度較大,集中在180~450 W/m2??梢?jiàn)場(chǎng)區(qū)的西部、南部及北部局部地區(qū)風(fēng)能資源相對(duì)豐富。

        湍流強(qiáng)度指標(biāo)是決定風(fēng)電機(jī)組安全等級(jí)或者設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的重要參數(shù)之一,也是風(fēng)場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估的重要內(nèi)容。就場(chǎng)區(qū)湍流強(qiáng)度而言(圖3),場(chǎng)區(qū)中部至北部地區(qū)湍流強(qiáng)度較大,而南部及西部地區(qū)湍流較小,強(qiáng)度基本在0.09~0.15 間,更利于風(fēng)機(jī)安全運(yùn)行。

        表2 風(fēng)電場(chǎng)場(chǎng)區(qū)各高度不同等級(jí)風(fēng)功率密度面積及百分比

        圖1 風(fēng)電場(chǎng)50 m、70 m、80 m 高度風(fēng)速分布

        圖2 風(fēng)電場(chǎng)50 m、70 m、80 m 高度風(fēng)功率密度分布

        圖3 風(fēng)電場(chǎng)50 m、70 m、80 m 高度湍流強(qiáng)度分布

        4 結(jié)論

        本文運(yùn)用中尺度數(shù)值模式MM5-Calmet 與模式Meteodyn WT 相結(jié)合的方法,對(duì)貴州省山地分散式風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)能資源進(jìn)行模擬研究。

        通過(guò)實(shí)測(cè)資料及模擬結(jié)果的對(duì)比分析,以及對(duì)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)速、風(fēng)功率密度以及湍流強(qiáng)度的場(chǎng)區(qū)各高度模擬結(jié)果的比對(duì)分析可見(jiàn):MM5-Calmet-WT模式能較好的模擬貴州山地風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)資源狀況,但是由于模式忽略了大氣熱力學(xué)方程,因此在熱力學(xué)條件復(fù)雜的夏季(6、7、8月),模擬精度較差;在熱力學(xué)條件穩(wěn)定的其它月份,模擬精度普遍較高;在凝凍缺測(cè)的冬季,模擬精度和其它熱力學(xué)條件穩(wěn)定的月份相似,因此完整年的年平均風(fēng)速的誤差和實(shí)有月份的累積平均風(fēng)速誤差接近。

        模擬結(jié)果顯示,貴州A 分散式風(fēng)場(chǎng)場(chǎng)區(qū)西部、南部及北部局部地區(qū)風(fēng)能資源相對(duì)豐富,且這兩個(gè)區(qū)域內(nèi)湍流強(qiáng)度相對(duì)較小,更利于風(fēng)機(jī)運(yùn)行。

        綜上所述,這種用中尺度結(jié)合小尺度模式的數(shù)值模擬結(jié)果在完整年的年平均風(fēng)速的模擬上,具有較高的精確度,可作為分散式風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)能資源評(píng)估依據(jù),可為分散式風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃的制定和風(fēng)電場(chǎng)前期建設(shè)的選址提供科學(xué)依據(jù)。

        [1]溫敏,張人禾,楊振斌. 氣候資源的合理開(kāi)發(fā)利用[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展,2004,19 (6):1.

        [2]何曉鳳,周榮衛(wèi),朱蓉. MM5 與CFD 軟件相結(jié)合對(duì)復(fù)雜地形風(fēng)資源模擬初探——以鄱陽(yáng)湖地區(qū)為例[J]. 資源科學(xué),2010,04:650-655.

        [3]Brower. M,Bailey. B. Zack. J. Applications and validations ofthe MesoMap wind mapping system in different climatic regimes[R].Washington,DC:American Wind Energy Association,Proceedings Windpower,2001,June.

        [4]Troen I,Erik L. P. European Wind Atlas[M]. Roskilde,Denmark:Risoe National Laboratory,1989.

        [5]張德,朱蓉,羅勇. 風(fēng)能模擬系統(tǒng)WEST 在中國(guó)風(fēng)能數(shù)值模擬中的應(yīng)用[J]. 高原氣象,2008,27(1):202-207.

        [6]龔強(qiáng),袁國(guó)恩,張?jiān)魄? MM5 模式在風(fēng)能資源普查中的應(yīng)用試驗(yàn)[J]. 資源科學(xué),2006,28(1):145-150.

        [7]Didier Delaunay. Wind atlas with Meteodyn WT[J]. Meteodyn WT users eeting-Paris(France),March 21 and 22,2011.

        [8]Arritt. R. W. The Effect of Water Surface Boundary Layers,Boundary-LayerMeteorology,1987,40,101-125.

        [9]Yamada. T. Simulations of Nocturnal Drainage Flows by a q2l Turbulence Closure Model,J. Atmos. Sci. 1983,40,91-106.

        [10]方艷瑩. 基于WRF 與CFD 模式結(jié)合的風(fēng)能資源數(shù)值模擬研究[D]. 南京信息工程大學(xué),2012.

        [11]J. R. Garratt. The atmospheric boundary layer. Cambridge Atmospheric and space sciences series.1992.

        [12]法國(guó)美迪公司Meteodyn WT 用戶使用手冊(cè). 2009,120-123.

        [13]D. Delaunay. The case of very inhomogeneous roughness as inlet conditions in Meteodyn WT,2012,1-2.

        [14]Ferry M.“New features of the MIGAL solver”,Proc. Of the Phoenics Users Int. Conf. ,Moscow,Sept,2002.

        [15]Ferry M.“The MIGAL solver”,Proc. Of the Phoenics Users Int. Conf,Luxembourg,2000.

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