文 | 叢明，張吉

?

不同地形風(fēng)電場(chǎng)中模式水平分辨率對(duì)模擬精度的影響

文 | 叢明，張吉

風(fēng)能資源是最具規(guī)模開發(fā)條件和商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式之一。根據(jù)中國(guó)可再生能源學(xué)會(huì)風(fēng)能專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)，截至2013年底，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)總?cè)萘恳殉^9000萬(wàn)千瓦，居世界第一位，國(guó)家發(fā)展與改革委員會(huì)能源研究所展望2030年我國(guó)各區(qū)域風(fēng)電總裝機(jī)量最高將達(dá)到4億千瓦。在風(fēng)能資源開發(fā)過程中，前期的風(fēng)能資源評(píng)估和風(fēng)電場(chǎng)選址工作極為重要。

要滿足我國(guó)大規(guī)模風(fēng)電開發(fā)的需求，首先需要對(duì)風(fēng)能資源進(jìn)行評(píng)估，查明風(fēng)能資源的空間及時(shí)間分布狀況，有效制定風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃。中尺度數(shù)值模式以其顯著優(yōu)勢(shì)在風(fēng)電開發(fā)中的作用越來(lái)越重要，逐步替代了基于氣象站歷史觀測(cè)資料、基于氣象塔觀測(cè)資料等傳統(tǒng)風(fēng)能資源評(píng)估手段，已經(jīng)成為全國(guó)風(fēng)能資源普查的最重要手段。風(fēng)能資源是受地形影響最大的氣象要素，受地理位置、下墊面特征及周圍環(huán)境的影響很大，故而在風(fēng)能資源的數(shù)值模擬中，參數(shù)化方案的選擇非常依賴于不同地域、不同的天氣形勢(shì)等。本文針對(duì)地形復(fù)雜程度不同的風(fēng)電場(chǎng)，分別進(jìn)行不同水平分辨率的模擬試驗(yàn)，討論模式的水平分辨率對(duì)不同地形風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源模擬精度的影響。

表1 風(fēng)電場(chǎng)A中測(cè)風(fēng)塔基本情況一覽表

表2 風(fēng)電場(chǎng)B中測(cè)風(fēng)塔基本情況一覽表

資料及方法

一、測(cè)風(fēng)塔觀測(cè)資料

陡峭指數(shù)（RIX）表征地形特征指標(biāo)，以計(jì)算位置為圓心，每5°取一個(gè)半徑，利用等高線將每條半徑劃分為若干線段，計(jì)算每條線段的傾角；某半徑中傾角大于0.3的線段數(shù)目與該半徑被等高線劃分的總線段數(shù)的比就是此半徑對(duì)應(yīng)的RIX值，該計(jì)算位置的RIX值為所有半徑RIX值的算術(shù)平均值。本文計(jì)算采用的半徑長(zhǎng)度為3.5公里。

表1及表2顯示了研究的兩個(gè)不同類型風(fēng)電場(chǎng)中測(cè)風(fēng)塔的基本信息，風(fēng)電場(chǎng)A范圍內(nèi)所有測(cè)風(fēng)塔的RIX值均超過9％，地形復(fù)雜；風(fēng)電場(chǎng)B范圍內(nèi)各測(cè)風(fēng)塔RIX值都低于2％，地勢(shì)相對(duì)平坦。兩類風(fēng)電場(chǎng)中各有五座測(cè)風(fēng)塔，測(cè)風(fēng)塔的高度都是80m，所有測(cè)風(fēng)塔采用的數(shù)據(jù)時(shí)間段為2013 年1月1日至2013年12月31日。

二、數(shù)值模擬方案

本文使用的是完全可壓縮以及非靜力的WRF（Weather Research Forecast） 中尺度氣象模式，水平方向采用Arakawa-C網(wǎng)格點(diǎn)，垂直方向采用地形跟隨質(zhì)量坐標(biāo)，該模式具有多重嵌套和定位于不同地理位置的能力。本次研究選擇的是全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)中水平分辨率為0.5×0.5的GFS數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，采用“Case by Case”的后報(bào)模式，模擬時(shí)間段為2013年1月1日至2013年12月31日。模型選擇時(shí)水平方向采用三重嵌套，垂直分辨率為35個(gè)Eta層。參數(shù)化方案的選擇中，微物理選擇Lin方案，積云對(duì)流選擇BMJ方案，邊界層選擇K閉合的YSU方案，長(zhǎng)短波輻射均選擇RRTMG方案。在其他參數(shù)化方案選擇一致的情況下進(jìn)行三種不同水平分辨率的模擬試驗(yàn)，水平分辨率分別為3km（方案一），2km（方案二）和1km（方案三）。

結(jié)果分析

一、模擬與實(shí)況風(fēng)速的比較

風(fēng)電場(chǎng)A中五基測(cè)風(fēng)塔所在位置的平均RIX值超過12％，地形起伏顯著、較為復(fù)雜。將五基測(cè)風(fēng)塔的年平均實(shí)測(cè)風(fēng)速時(shí)間序列分別與同時(shí)期不同水平分辨率的模擬結(jié)果時(shí)間序列進(jìn)行比較。

結(jié)果如表3所示，TA01#、TA02#、TA03#和TA05#四基測(cè)風(fēng)塔中風(fēng)速絕對(duì)誤差最小的是方案三，絕對(duì)誤差分別是-0.07m/s、0.12m/s、-0.03m/s和0.69m/s，而相關(guān)系數(shù)最大的也是方案三，R值都在0.90左右；TA04#中相關(guān)性最好的也是方案三，R值為0.91，但風(fēng)速絕對(duì)誤差略高于方案二。結(jié)果說(shuō)明，就五基測(cè)風(fēng)塔整體模擬結(jié)果而言，水平分辨率為1km的方案三在平均風(fēng)速和相關(guān)性上對(duì)場(chǎng)區(qū)實(shí)際情況的把握更好。

風(fēng)電場(chǎng)B中五基測(cè)風(fēng)塔所在位置的平均RIX值約為0.8％，地形比較平坦。比較結(jié)果如表4中所示，五基測(cè)風(fēng)塔的實(shí)測(cè)風(fēng)速序列與模擬風(fēng)速序列相關(guān)系數(shù)最低的都是方案三，而方案一和方案二相關(guān)性基本一致，R值都在0.90左右；絕對(duì)誤差的比較中，除TB05外也都是方案三誤差最大，與相關(guān)性的比較結(jié)果類似，方案一和方案二的風(fēng)速模擬結(jié)果也比較接近，各基測(cè)風(fēng)塔的最小絕對(duì)誤差分別是0.54m/s、0.46m/s、0.36m/s、0.66m/s和0.86m/s。結(jié)果說(shuō)明模擬能夠把握住場(chǎng)區(qū)范圍內(nèi)風(fēng)速的平均水平，其中水平分辨率為1km的方案三在平均風(fēng)速和相關(guān)性上對(duì)場(chǎng)區(qū)實(shí)際情況的把握最差。

表3 風(fēng)電場(chǎng)A中各測(cè)風(fēng)塔在不同方案下的風(fēng)速及其與實(shí)際序列的相關(guān)關(guān)系

表4 風(fēng)電場(chǎng)B中各測(cè)風(fēng)塔在不同方案下的風(fēng)速及其與實(shí)際序列的相關(guān)關(guān)系

二、模擬結(jié)果的均方根誤差討論

分別計(jì)算兩個(gè)風(fēng)電場(chǎng)中所有測(cè)風(fēng)塔在不同水平分辨率下的均方根誤差并進(jìn)行對(duì)比討論，如圖3與圖4所示。平均RIX值很大的風(fēng)電場(chǎng)A中，五基測(cè)風(fēng)塔的結(jié)果都顯示方案一的均方根誤差最大，除TA01#和TA05#外，其他三基測(cè)風(fēng)塔的方案二和方案三的均方根誤差比較接近，整體而言是方案三的均方根誤差最小，也就是方案三的模擬結(jié)果精度最高。而平均RIX值很小的風(fēng)電場(chǎng)B中，與風(fēng)電場(chǎng)A中結(jié)果正好相反，五基測(cè)風(fēng)塔的結(jié)果都顯示方案三的均方根誤差最大，方案一與方案二的均方根誤差非常接近，換言之即方案三的模擬結(jié)果精度最低。

三、模擬與實(shí)況風(fēng)向的討論

風(fēng)電開發(fā)中風(fēng)向分為16個(gè)扇區(qū)，以每個(gè)扇區(qū)中心度數(shù)代表該扇區(qū)，風(fēng)電場(chǎng)A的實(shí)測(cè)風(fēng)向和不同方案的模擬風(fēng)向結(jié)果如圖5所示，比較五基測(cè)風(fēng)塔在主風(fēng)向扇區(qū)中模擬與實(shí)測(cè)的差異，方案一中模擬比實(shí)測(cè)低5.1％，方案二中模擬比實(shí)測(cè)低4.5％，方案三中模擬比實(shí)測(cè)低3％，其他風(fēng)向扇區(qū)結(jié)果也比較接近，整體而言方案三中各座測(cè)風(fēng)塔的模擬風(fēng)向分布與實(shí)際風(fēng)向最為接近，三種方案的試驗(yàn)結(jié)果差異并不顯著。

風(fēng)電場(chǎng)B的實(shí)測(cè)風(fēng)向和不同方案的模擬風(fēng)向結(jié)果如圖6所示，比較五基測(cè)風(fēng)塔在主風(fēng)向扇區(qū)中模擬與實(shí)測(cè)的差異，方案一中模擬比實(shí)測(cè)低3.8％，方案二中模擬比實(shí)測(cè)低3.2％，方案三中模擬比實(shí)測(cè)低2.5％，其他風(fēng)向扇區(qū)結(jié)果也比較接近。整體而言，方案三中各座測(cè)風(fēng)塔的模擬風(fēng)向分布與實(shí)際風(fēng)向最為接近，三種方案的試驗(yàn)結(jié)果差異并不顯著。

結(jié)論與討論

為了今后更好地開展風(fēng)能資源評(píng)估與風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)報(bào)方法的研究，采用中尺度氣象模式WRF對(duì)不同復(fù)雜程度地形下的風(fēng)電場(chǎng)分別進(jìn)行了3km、2km和1km水平分辨率的模擬試驗(yàn)，結(jié)合風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)10基測(cè)風(fēng)塔的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)2013年全年80米高度的風(fēng)況模擬能力分析后得到了如下結(jié)論：

（一）中尺度WRF模式對(duì)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)風(fēng)能資源的實(shí)際情況和變化趨勢(shì)能夠有比較準(zhǔn)確的把握。兩個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的試驗(yàn)中，除個(gè)別方案結(jié)果外，模擬序列與實(shí)際風(fēng)速序列的相關(guān)系數(shù)都超過0.8，大部分R值在0.9左右，全部超過了99.9％的信度檢驗(yàn)，存在非常顯著的正相關(guān)關(guān)系。試驗(yàn)結(jié)果中，風(fēng)電場(chǎng)A和B中五基測(cè)風(fēng)塔最優(yōu)方案的平均絕對(duì)誤差分別是0.26m/s和0.56m/s。模擬結(jié)果在主風(fēng)向上的比率與實(shí)際很接近，對(duì)風(fēng)向分布的把握基本準(zhǔn)確。

（二）地形復(fù)雜程度很高的風(fēng)電場(chǎng)A中，水平分辨率1km的方案三的試驗(yàn)結(jié)果精度最高，分辨率2km的方案二次之，分辨率3km的方案一精度最低。方案三中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.19m/s，平均絕對(duì)誤差是0.26m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.90；方案二中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.32m/s，平均絕對(duì)誤差是0.46m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.88；方案一中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.52m/s，平均絕對(duì)誤差是0.71m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.85。

（三）地形復(fù)雜程度很低的風(fēng)電場(chǎng)B中，水平分辨率1km的方案三的試驗(yàn)結(jié)果精度最低，分辨率3km的方案一和分辨率2km的方案二精度基本一致。方案一中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.12m/s，平均絕對(duì)誤差是0.63m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.89；方案二中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.11m/s，平均絕對(duì)誤差是0.64m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.89；方案三中五基測(cè)風(fēng)塔的平均均方根誤差是1.54m/s，平均絕對(duì)誤差是0.71m/s，平均相關(guān)系數(shù)R為0.82。

（四）對(duì)于RIX值很大的復(fù)雜地形，適當(dāng)提高水平分辨率能夠一定程度地提高模擬精度，而對(duì)于RIX值很小的較平坦地形，提高水平分辨率并不一定能夠提高模擬精度，甚至?xí)档湍M水平，模式水平分辨率的選擇要視風(fēng)電場(chǎng)具體地形情況而定。

（作者單位：中能電力科技開發(fā)有限公司）