齊東方,王繼梅, 徐永清
(1.黑龍江省氣候中心,黑龍江 哈爾濱150030;
2.延壽縣氣象局, 黑龍江 延壽150700)
截止到2013年, 中國累積裝機容量達到91 412.89 MW,同比增長21.4%,新增裝機和累積裝機容量均居世界第一。 風電成為中國僅次于煤炭和水電的第三大發(fā)電資源。 作為目前技術最成熟的清潔能源,風電的發(fā)展空間仍很廣闊,為保障風電產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展, 需要科學準確的風能資源評估方法。中、小尺度數(shù)值模式在風能資源評估中的應用,解決了風能資源評估觀測資料在空間分布密度和觀測時間長度方面的限制。 2005年中國氣象局風能太陽能資源評估中心引進了加拿大氣象局風能資源數(shù)值模擬系統(tǒng),在此基礎上經過本地化的改進后,建立了中國氣象局風能資源數(shù)值模式系統(tǒng)[1]。
精細化模擬評估區(qū)域的風能資源是風電產業(yè)大規(guī)模開發(fā)前提, 目前中尺度模式很難達到精細化模擬的需求, 但通過對中尺度模擬結果進行動力降尺度計算,可以提高模擬精度,為風能資源評估提供科學依據(jù)。 本文運用中尺度氣象模式MM5 進行風能參數(shù)模擬,再用CALMET 模式進行降尺度計算,模擬結果與黑龍江樺南的70 m 高測風塔資料進行了詳細對比分析,評估該模式的風能資源模擬能力。
中尺度氣象模式MM5 模式可以對中尺度及區(qū)域尺度的大氣環(huán)流進行模擬,廣泛應用于空氣質量、水文情況和風能資源等模擬研究[2-3]。 CALMET 模塊是一個風場診斷模式, 主要在大氣污染擴散研究中應用[4]。
MM5 模式采用兩層嵌套,網格分辨率分別為27 km×27 km 和9 km×9 km,垂直方向為30 層,從2009年6月1日-2010年5月31日,逐日進行模擬計算。MM5 模式第二層的模擬結果作為CALMET 模式的初始場,進行降尺度診斷計算,得到樺南地區(qū)1 km×1 km 水平分辨率逐時風資源參數(shù), 再將模擬結果內插到測風塔上。
MM5 初始場和邊界條件采用全球環(huán)流模式再分析資料1.0°×1.0°NCEP 資料及中國氣象局常規(guī)探空和地面觀測資料作為中尺度模式初始場。 MM5 模式地形地表資料采用30 s 水平分辨率的USGS 資料。CALMET 模式地形資料采用SRTM3 資料 (3S 分辨率,約9O m),下墊面類型資料數(shù)據(jù)采用30″水平分辨率的USGS 資料。 測風塔海拔為222 m,周圍海拔在120-490 m 之間,測風塔北面和地面地形較高,南部為低山丘陵,西部地形最低。 測風塔在10、30、50、70 m 進行風速觀測, 同時在10、50、70 m 進行風向觀測。
2009年6月1日-2010年5月31日逐時模擬風速與測風塔觀測風速, 相關系數(shù)10 m 最小,為0.47, 70 m 最大, 為0.64。年平均風速只有10 m 模擬風速小于實測風速, 其他高度均是模擬風速大于實測風速。 相對誤差在30 m 最小,僅為2.79%,模擬風速僅比實測風速大0.1 m/s, 在70 m 最大,為9.84%,模擬風速比實測風速大0.6 m/s。
10 m 風速頻率最大值均出現(xiàn)在3 m/s 區(qū)間,模擬值頻率最大為22.0%,實測頻率最大為18.0%,2-4 m/s 區(qū)間模擬與實測頻率都在50%以上。 ≤2 m/s與≥6 m/s 區(qū)間實測頻率大于模擬頻率,4-5 m/s 區(qū)間實測頻率小于模擬頻率。 風能實測頻率出現(xiàn)2 個峰值,8 m/s 區(qū)間最大,為12.1%,11 m/s 區(qū)間次大,為11.0%,模擬頻率最大值在5-9 m /s,均在12%左右。實測風能主要集中在7-11 m/s,占50%以上,模擬風能主要集中在5-9 m/s,占總風能的近50%。 8-9 m/s 模擬與實測頻率基本一致,在≥10 m/s 區(qū)間實測頻率大于模擬頻率,3-7 m/s 區(qū)間, 實測頻率小于模擬頻率。
30 m 風速頻率實測最大值出現(xiàn)在3 m/s 區(qū)間,達15.8%, 模擬頻率最大值出現(xiàn)在5 m/s 區(qū)間,為13.7%。 實測風速頻率主要集中在2-5 m/s,占50%以上,模擬風速頻率主要集中在3-7 m/s,占60%以上。模擬風速頻率在5-10 m/s 實測頻率小于模擬風速頻率,在2-5 m/s 大于實測頻率。 模擬風能頻率最大值出現(xiàn)在8 m/s 區(qū)間,為14.2%,在9 m/s 區(qū)間模擬頻率為13.6%。 實測風能頻率最大值出現(xiàn)在9 m/s 區(qū)間,為9.4%, 實測風能頻率分布比較分散, 主要集中在7-13 m/s,占50%以上,模擬風能頻率主要集中在6-10 m/s,占60%以上。 模擬風能頻率在6-10 m/s 大于實測風速頻率,在≥11 m/s 區(qū)間小于實測風速頻率。
50 m 實測風速頻率在4 m/s 區(qū)間最大,為13.9%,模擬頻率在7 m/s 區(qū)間最大,為11.6%。 實測風速主要集中在2-6 m/s,占60%以上,模擬風速主要集中在3-8 m/s,占60%左右。在2-5 m/s 實測風速頻率大于模擬風速頻率,在≥6 m/s 區(qū)間實測風速頻率小于模擬風速頻率。 模擬與實測風能頻率最大值均出現(xiàn)在10 m/s 區(qū)間,模擬頻率為14.6%,實測頻率為9.6%。實測風能頻率主要集中在9-14 m/s,占50%以上,模擬風能主要集中在8-11 m/s,約占50%。 模擬風能頻率在7-11 m/s 大于實測風能頻率, 在≥13 m/s 區(qū)間小于實測風能頻率。
70 m 實測風速頻率在3 m/s 區(qū)間最大,為13.4%,模擬頻率在6 m/s 區(qū)間最大,為11.5%。 模擬風速在3-8 m/s 最集中,占50%左右,而實測風速在2-6 m/s 最集中,占60%以上。 在≥6 m/s 區(qū)間模擬風速頻率大于實測風速頻率,在2-5 m/s 模擬風速頻率小于實測風速頻率。 模擬風能頻率在11 m/s 區(qū)間最大,為13.2%,實測風能頻率在10 m/s 區(qū)間最大,為9.6%, 實測風能頻率與模擬風能頻率均主要在8-13 m/s 最集中,占50%以上。
在測風塔30、50、70 m 高度,實測風速頻率在2-5 m/s 大于模擬風速頻率,在6-10 m/s 實測風速頻率小于模擬風速頻率,>10 m/s 區(qū)間與實測風速頻率基本相當,高度越高與實測風速越接近。 對風電場最重要的風速區(qū)間而言,風速>10 m/s 區(qū)間是最重要的區(qū)間,因為風機在該風速區(qū)間發(fā)電量最高。 各高度的風能頻率模擬都要優(yōu)于對風速頻率的模擬, 6-10 m/s實測風能頻率小于模擬風能頻率, 其它區(qū)間與模擬風能頻率值較接近。
10 m 實測主導風向為WNW、W 風,分別占19%和18.4%,其次為SSE,占9%。 模擬主導風向為SW,占13.8%,其次為W,占12.1%。實測風能頻率主要集中在W、WNW,分別占38.3%、24.4%。 模擬風能頻率也主要集中在W、WNW,占22.6%和16.9%。
50 m 實測主導風向為WNW, 占22%, 其次為W、NW, 占11.8%、10.5%。 模擬主導風向為W,占15.1%,其次為WNW、WSW,分別占12.2%和10%。實測風能頻率在WNW 最集中,占40.3%,其次為W,占19.8%。模擬風能頻率在W 風向最集中,占21.3%,其次為WNW,占17.4%
測風塔70 m 實測主導風向為W,占26.8%。 模擬主導風向也為W,占15.4%。實測風能頻率在W 最大, 為38.8%。 模擬風能頻率也是在W 最大,為20.6%。
實測風向在10 m、50 m 主導風向為WNW,在70 m 為W。 模擬風向在10 m 主導風向不明顯,50 m、70 m 均為W,但頻率值較實測風要小。 風向模擬隨高度增加逐漸趨于穩(wěn)定,與實測風向也越接近,但模擬頻率值要小于實測頻率值。 整體上風能頻率模擬結果優(yōu)于風向頻率模擬結果。
以中尺度數(shù)值模型MM5 為主,并使用CALMET進行降尺度模擬計算, 對樺南地區(qū)風能資源進行數(shù)值模擬,并與測風塔實測風速進行對比分析。 各高度逐時風相關系數(shù)較高, 模擬年平均風速在30、50、70 m 高度大于實測風速。 對風向頻率的模擬,越往上模型越穩(wěn)定,與實測風向頻率越接近,能較好的模擬出主導風向的分布。 該模型對70 m 高度的風速、風向具有較強的模擬能力,尤其是對風電場最重要的>10 m/s 風速區(qū)間、主導風向模擬能力更強。 該模型對樺南地區(qū)風能資源具有較好的模擬能力, 可以利用其進行風能資源評估等工作。
[1] 李澤椿,朱蓉,何曉鳳,等.風能資源評估技術方法研究[J].氣象學報,2007,65(5):708-707.
[2]周榮衛(wèi),何曉鳳,朱蓉.MM5/CALMET 模式系統(tǒng)在風能資源評估中的應用[J]. 自然資源學報,2010,25(12):2101-2113.
[3] 成馳,楊宏青,袁業(yè)暢,等.基于數(shù)值模擬的湖北省風能資源儲量估算[J]. 安徽農業(yè)科學,2011,39(12):7374-7377.
[4] 馬明亮,張加昆,魏鴻業(yè),等.基于CALMET 對復雜地形下風場的模擬研究[J].環(huán)境科技,2011,20(4):181-184.