文 | 朱金奎，姜婷婷，申新賀

準確評估風電場場區(qū)風能資源對風電項目投資收益至關(guān)重要。對于需要在場區(qū)內(nèi)豎立測風塔進行風能資源評估的項目，一般來說，如果場區(qū)地形比較平坦，一座測風塔可以代表周邊5～8km范圍內(nèi)的風能資源特征；如果地形復(fù)雜，場區(qū)內(nèi)風速、風向的時空變化均很復(fù)雜，一座測風塔數(shù)據(jù)僅能比較準確地模擬出其周邊2～3km范圍內(nèi)的風能資源。因此，需要根據(jù)場區(qū)地形特征、主導風向在合適的位置分別豎立測風塔。

由測風塔獲取的測風數(shù)據(jù)通過風能資源評估軟件計算得到的是理論發(fā)電量，該發(fā)電量扣除控制和湍流損失、葉片污染損失、風電機組可利用率損失等因素后才對應(yīng)風電場上網(wǎng)電量。風能資源評估階段各項發(fā)電量損失統(tǒng)一用綜合折減系數(shù)來表示。綜合折減系數(shù)顯著地影響項目發(fā)電量評估結(jié)果，其值需要根據(jù)項目實際情況進行選取，很大程度上受限于風能資源工程師的經(jīng)驗。不同項目、不同統(tǒng)計方式得到的發(fā)電量綜合折減系數(shù)差異較大。據(jù)國家發(fā)展改革委于2009年進行的調(diào)查，中國風電項目折減系數(shù)范圍大致在20%～45%之間。

本文根據(jù)某山地風電場的實際運行數(shù)據(jù)，分別選取不同測風塔數(shù)據(jù)作為輸入條件，利用Meteodyn WT軟件計算機位點風速、發(fā)電量，并與風電場實際運行數(shù)據(jù)進行對比，分析在不同測風塔代表性情況下計算結(jié)果的準確性差異以及風電機組發(fā)電量綜合折減系數(shù)的差異，評估測風塔代表性對風能資源評估的影響，為以后類似山地風電場項目的風能資源評估計算提供一定借鑒。

項目概況

本文選取的風電場位于浙江省南部，安裝有17臺風輪直徑為115m、輪轂高度為80m的2.0MW風電機組和3臺風輪直徑不同的其他機組。

項目場區(qū)由兩座山脊組成（圖1），東側(cè)山脊較高，呈東西走向，海拔高度在1500m左右，安裝有F01―F07風電機組；西側(cè)山脊較低，呈西南―東北走向，海拔高度在1350m左右，安裝有F08―F20風電機組。在項目立項、可研階段（2015―2016年），場區(qū)內(nèi)東、西山脊上各有一座測風塔，編號分別為A、B，海拔高度分別為1351m、1536m，二者之間直線距離約5.7km，后來均倒塔。項目投產(chǎn)運行后，在B測風塔的原址上重新豎立了一座用于風功率預(yù)測服務(wù)的測風塔。

場區(qū)內(nèi)溝壑縱橫，地形復(fù)雜，兩座測風塔對風電機組機位點的代表性需要分區(qū)分析。西部機位點與A測風塔在同一條山脊上，并且均在A測風塔周邊3km的范圍內(nèi)，海拔高差不超過70m，分析可知A測風塔對西部機位點的代表性很高；東部機位點與B測風塔在同一個山體上，最大間距不到1.6km，海拔高差不超過60m，分析可知B測風塔對東部機位點的代表性很高。但是由于東、西山脊的海拔高差約150m，直線距離接近6km，A測風塔對東部機位點、B測風塔對西部機位點的代表性均較低。

數(shù)值模擬方案及結(jié)果

根據(jù)收集到的測風數(shù)據(jù)、場區(qū)地形數(shù)據(jù)和地表粗糙度資料，利用Meteodyn WT軟件模擬場區(qū)內(nèi)風能資源分布，網(wǎng)格水平分辨率25m，垂直分辨率4m，風向扇區(qū)間隔20°。評估時段為2017年10月1日至2018年9月30日這一完整年。

根據(jù)輸入Meteodyn WT軟件的測風資料，分以下兩種方案模擬場區(qū)內(nèi)風能資源分布：（1）只輸入模擬時段內(nèi)B測風塔實際測風數(shù)據(jù)，以下簡稱為“單塔計算”方案；（2）輸入模擬時段內(nèi)B測風塔實際測風數(shù)據(jù)以及A測風塔同期測風數(shù)據(jù)，以下簡稱為“雙塔計算”方案。對比分析兩種方案計算得到的場區(qū)內(nèi)風能資源分布特征差異，并與以風電場SCADA數(shù)據(jù)為代表的同期現(xiàn)場實際情況對比。

圖1 風電場內(nèi)測風塔、機位點空間分布（紅色圖標：風輪直徑為115m的風電機組；黃色圖標：風輪直徑不同的其他機組）

圖2 評估時段內(nèi)B測風塔實測風向（左）、風能（右）分布

圖3 單塔計算得到的場區(qū)內(nèi)80m高度的風速（左）、風功率密度（右）分布

為了簡化內(nèi)容，本文僅分析17臺風輪直徑為115m、輪轂高度為80m的風電機組的計算結(jié)果和SCADA統(tǒng)計數(shù)據(jù)，機組編號為F01―F06、F08―F15、F17―F19。

一、單塔計算

評估時段內(nèi)，B測風塔80m高度的年平均風速為6.00m/s，主風向為SSE、SE，風能主導方向為SSE（圖2）。根據(jù)B測風塔與附近風電機組的相對位置（圖1）可知，該測風塔的實測風速幾乎不會受到風電機組尾流的“污染”，可以認為實測數(shù)據(jù)是該處的自由風速。

將B測風塔實測數(shù)據(jù)輸入Meteodyn WT軟件，模擬得到場區(qū)內(nèi)80m高度的風速、風功率密度分布，見圖3。模擬結(jié)果中東、西山脊的風速相當，風功率密度也比較接近，兩條山脊由于地形隆升引起的風加速效應(yīng)都體現(xiàn)得很明顯。計算得到A測風塔處80m高度的年平均風速為6.16m/s，17個機位點80m高度的年平均風速為5.87m/s。其中，機位點F08處風速最高，年平均風速為6.73m/s，風功率密度為388W/m2；機位點F19處風速最低，年平均風速為5.08m/s，風功率密度為167W/m2。

二、雙塔計算

在風電場項目可研、設(shè)計階段，A、B測風塔有約1年的同期測風數(shù)據(jù)，共同測風時段內(nèi)A測風塔80m高度的風速為5.98m/s，B測風塔80m高度的風速為5.39m/s，有效數(shù)據(jù)完整率均在90%以上。兩座測風塔80m高度的風速時間序列之間相關(guān)系數(shù)為0.77（圖4），有較好的相關(guān)性，可以采用直接相關(guān)的方法推算A測風塔在評估時段內(nèi)的風速。

根據(jù)圖4中的關(guān)系，推算出在該時段內(nèi)A測風塔80m高度的年平均風速為5.39m/s，比單塔計算結(jié)果低0.77m/s。將B測風塔的實測數(shù)據(jù)以及推算得到的A測風塔數(shù)據(jù)輸入Meteodyn WT軟件，模擬得到場區(qū)內(nèi)80m高度的風速、風功率密度分布，見圖5。雖然地形隆升引起的風加速效應(yīng)仍然比較明顯，但對比圖3可以發(fā)現(xiàn)，雙塔計算結(jié)果中西側(cè)山脊的風速、風功率密度均顯著降低。

圖4 A、B測風塔80m高度的風速直接相關(guān)關(guān)系

圖5 雙塔計算得到的場區(qū)內(nèi)80m高度的風速（左）、風功率密度（右）分布

圖6 單塔計算、雙塔計算結(jié)果中機位點風速與SCADA風速對比

圖7 單塔計算、雙塔計算結(jié)果中機位點發(fā)電量與SCADA發(fā)電量對比

雙塔計算時西部機位點（F08－F19）的模擬風速低于單塔計算結(jié)果，11個機位點的風速平均差異為0.70m/s，其中F15處兩種計算結(jié)果差異最大，達到0.88m/s。

雙塔計算結(jié)果中，17個機位點80m高度的年平均風速為5.41m/s。其中，機位點F08處風速最高，年平均風速為6.19m/s，風功率密度為296W/m2；機位點F19處風速最低，年平均風速為4.75m/s，風功率密度為142W/m2。

模擬結(jié)果與SCADA統(tǒng)計數(shù)據(jù)對比

由于葉片遮擋、風電機組尾流和機艙形狀改變流場等影響因素，風電機組SCADA實測風速并不等于風電機組輪轂前方自由風速，但是二者之間大致為線性關(guān)系，SCADA風速可以定性地反映機位處的風速高低。

一、風速、發(fā)電量對比

單塔計算、雙塔計算兩種方案的結(jié)果差異主要體現(xiàn)在西部機位點的風能資源情況上。從圖6可知，雙塔計算結(jié)果中西部機位點風速顯著低于單塔計算結(jié)果，且整體上雙塔計算得到的機位點風速與SCADA風速的一致性更高。單塔計算中機位點風速與SCADA風速的相關(guān)系數(shù)為0.66，而雙塔結(jié)果中機位點風速與SCADA風速的相關(guān)系數(shù)達到0.89，雙塔計算方案能夠更準確地模擬出場區(qū)內(nèi)風能資源分布特征。

類似地，單塔計算結(jié)果中西部機位點的發(fā)電量顯著高于雙塔計算結(jié)果（圖7），而雙塔計算的發(fā)電量與SCADA發(fā)電量的一致性更好，同樣說明雙塔計算方案能夠更準確地模擬出場區(qū)內(nèi)風能資源分布特征。

二、發(fā)電量綜合折減系數(shù)

風能資源評估階段一般用發(fā)電量綜合折減系數(shù)來統(tǒng)一涵蓋影響風電機組出力的各項因素導致的發(fā)電量損失。國家發(fā)展改革委在2009年發(fā)布了《關(guān)于對中國風電發(fā)電量折減問題的說明》，給出了風電場發(fā)電量折減因素的類別和典型取值范圍（表1）。

本文基于項目實際運行數(shù)據(jù)，分別評估兩種計算方案對應(yīng)的發(fā)電量綜合折減系數(shù)（表2）。單塔計算時，本項目全場平均綜合折減系數(shù)為22.7%；雙塔計算時，全場平均綜合折減系數(shù)為13.8%。場區(qū)東部機組（F01―F06）在單塔、雙塔計算結(jié)果中的綜合折減系數(shù)分別為10.3%、10.1%，差別不大且均比較低；而場區(qū)西部機組（F08―F19）在單塔、雙塔計算結(jié)果中的綜合折減系數(shù)分別為29.5%、15.9%，差異顯著。這是因為在單塔計算中，軟件模型嚴重高估了海拔高度較低的西側(cè)山脊處的風能資源和西部機組的理論發(fā)電量。

表1 發(fā)電量綜合折減系數(shù)詳情

表2 單塔、雙塔計算結(jié)果中的發(fā)電量綜合折減系數(shù)統(tǒng)計

圖8 單塔、雙塔計算得到的各機位點發(fā)電量綜合折減系數(shù)

測風塔對場區(qū)機位點的代表性決定了軟件對機位點風況、發(fā)電量的模擬準確性，影響著復(fù)雜地形風電場風能資源評估的準確性。本文中的兩種評估方法唯一差別在于輸入不同測風塔數(shù)據(jù)導致的軟件計算誤差折減差異。當測風塔對場區(qū)所有機位點的代表性均較高時（雙塔計算），軟件計算誤差較小，風電場發(fā)電量綜合折減系數(shù)只有13.8%；而當測風塔對機位點的代表性較低時（單塔計算），軟件計算誤差較大，風電場發(fā)電量綜合折減系數(shù)增加到22.7%，可見由于測風塔代表性較低導致的軟件計算誤差較大，額外引入了8.9%的發(fā)電量折減比例。軟件計算誤差折減的取值在不同測風塔代表性的情況下差異較大，在項目前期風能資源評估工作中需要特別引起關(guān)注。

結(jié)論

復(fù)雜地形風電場發(fā)電量評估的準確性依賴于測風塔對機位點的代表性，需要測風塔的海拔高度、周邊環(huán)境能夠很好地代表預(yù)選風電機組機位點的情況。如果風電項目在測風不足的情況下匆忙上馬，不僅項目投資存在較大風險，也容易造成社會資源浪費。本文通過采用不同代表性的測風塔組合計算方案對場區(qū)風能資源進行評估，并將計算結(jié)果與實際運行的SCADA統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行對比分析，得到的主要結(jié)論為：

（1）測風塔代表性較高時，可以基于測風塔數(shù)據(jù)，利用Meteodyn WT模型比較準確地計算出場區(qū)內(nèi)風能資源分布特征；測風塔代表性較低時，計算結(jié)果的準確性顯著降低。

（2）采用代表性較高的測風塔數(shù)據(jù)計算時，本文中風電場的發(fā)電量綜合折減系數(shù)為13.8%；如果采用代表性較低的測風塔數(shù)據(jù)計算，風電場發(fā)電量綜合折減系數(shù)增加到22.7%?？梢?，發(fā)電量綜合折減系數(shù)中的“軟件計算誤差折減”存在較大的變化范圍。