錢恒 張韌

研究論文

北極西北航道海洋風(fēng)能選址建模與評估

錢恒 張韌

(國防科技大學(xué)氣象海洋學(xué)院, 江蘇 南京 211101)

風(fēng)能開發(fā)價值度等級區(qū)劃是風(fēng)能發(fā)電、能源基地等工程選址的主要依據(jù)。針對北極西北航道海上風(fēng)能選址的困境, 建立了一套具有極區(qū)特色的風(fēng)能開發(fā)價值度等級評估體系, 并結(jié)合基于三角模糊數(shù)隨機(jī)模擬的綜合評估模型(CA-SSTFN)展開分析。通過該模型與層次分析法和模糊層次分析法評估技術(shù)的對比試驗結(jié)果來看, CA-SSTFN能夠客觀地實現(xiàn)多源環(huán)境信息的融合和推理, 而且以置信區(qū)間形式表示的評估結(jié)果比現(xiàn)有常規(guī)方法的結(jié)果提供了評價結(jié)果可靠性方面的更多信息, 評價結(jié)果更符合實際情況, 具有良好的評估性能, 同時該模型還具有基于信息檢測的更新能力, 基于此可實現(xiàn)價值度的實時或準(zhǔn)實時評估。最后以阿蒙森灣中部海域進(jìn)行實例分析: 從結(jié)果來看該海域風(fēng)能開發(fā)價值整體較高, 特別是夏季, 而夏季也是當(dāng)前西北航道的最佳通行期, 更添風(fēng)能開發(fā)的價值。綜合來看, 推薦的開發(fā)先導(dǎo)點為: (124°W,70.5°N)。

西北航道 風(fēng)能開發(fā) 三角模糊數(shù) 等級區(qū)劃 宏觀選址

0 引言

北極作為北美、歐亞、亞太三個大陸的“交點”, 隨著北極航道的開通, 可能會改變目前的世界航運(yùn)格局, 并產(chǎn)生巨大經(jīng)濟(jì)效益。近年來由于全球氣候變化導(dǎo)致北極海冰加速融化以及全球政治經(jīng)濟(jì)格局變動, 使得北極地區(qū)自冷戰(zhàn)后, 再次成為全球關(guān)注的焦點。北極航道, 主要分為3條航道: 東北航道、西北航道以及中央航道。近些年隨著中俄兩國關(guān)系快速發(fā)展, 以及在俄羅斯的大力推介下, 在國內(nèi)外掀起了一陣東北航道研究熱潮[1-3], 而對于西北航道則研究較少, 特別是針對北極西北航道海洋新能源的研究更是少之又少, 但事實上, 西北航道同樣存在較大的經(jīng)濟(jì)利用價值。Borgerson[4]指出, 通過西北航道使得從西雅圖到鹿特丹的航程比經(jīng)巴拿馬運(yùn)河這一傳統(tǒng)航線縮短2 000 n mile, 節(jié)省25%航程。2014年, “NUNAVIK”號從迪塞普申灣出發(fā), 獨自穿行西北航道, 到達(dá)中國營口港。這次成功嘗試說明西北航道作為中國與北美間的貿(mào)易往來新通道的可行性。研究表明, 通過西北航道, 中國與北美之間的貿(mào)易航程將縮短40%, 減排1 300 t, 費(fèi)用節(jié)省也很可觀[5]。相比于傳統(tǒng)航道, 西北航道存在航道距離短、地緣政治簡單、海盜襲擊風(fēng)險低等諸多優(yōu)勢, 但必須指出因為地處高緯地區(qū), 這條航道同時又面臨著基礎(chǔ)設(shè)施不完善、能源保障能力弱、應(yīng)急響應(yīng)及救援能力差等劣勢。而解決這些問題, 首先便是解決好能源供給關(guān), 特別是電力保障問題。放眼全球, 隨著資源危機(jī)、環(huán)境危機(jī)愈加嚴(yán)重, 出于能源的需要, 人類將目光投向了海洋, 而儲量豐富、發(fā)電利用小時數(shù)高、單機(jī)容量大、不過多占用土地等諸多優(yōu)點使得海上風(fēng)能成為新能源開發(fā)中的熱點[6-7]。資源開發(fā), 研究先行。相關(guān)研究表明北極地區(qū)風(fēng)能資源豐富, 技術(shù)可開發(fā)量約1 000億kW, 約占全球風(fēng)能資源的20%[8]。Chade等[9]指出在北極偏遠(yuǎn)地區(qū)使用柴油發(fā)電費(fèi)用昂貴, 故而提出了風(fēng)力發(fā)電的供電模式, 并認(rèn)為所提方案可行且在4年內(nèi)可收回成本。Boute[10]則考慮到北極地區(qū)的生態(tài)脆弱性, 如果采用柴油發(fā)電會對北極自然生態(tài)環(huán)境造成破壞, 因此也提出了在北極地區(qū)開發(fā)風(fēng)能資源的觀點, 以應(yīng)對潛在的環(huán)境問題。對于生態(tài)環(huán)境脆弱的西北航道, 積極開發(fā)海上風(fēng)能首先一點便是對環(huán)境影響小, 更重要的是有益于緩解其沿線地區(qū)資源危機(jī), 提高沿線居民生活質(zhì)量, 助力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè), 增強(qiáng)航線通航性。在以往開發(fā)海洋風(fēng)能資源的過程中, 海上風(fēng)電場帶來了諸如影響沿海地區(qū)后續(xù)各項海洋開發(fā)活動、與生態(tài)自然保護(hù)區(qū)重疊沖突等問題, 同時海上風(fēng)電場的運(yùn)行維護(hù)等也與其所在的海洋環(huán)境密切相關(guān)[11-13]。這些問題凸顯了海上風(fēng)電場選址的重要性。風(fēng)電場的選址通常包括兩個部分: 宏觀選址以及微觀選址。作為風(fēng)電場微觀選址的基礎(chǔ), 風(fēng)電場宏觀選址至關(guān)重要, 引起很多學(xué)者的廣泛關(guān)注。

風(fēng)能分布直接影響著風(fēng)電場的選址, 對風(fēng)能分布特點的研究, 早期主要是以風(fēng)能流密度(Wind Power Density, WPD)的大小來展示風(fēng)能特征。隨著數(shù)據(jù)日益豐富、研究手段不斷進(jìn)步, 逐漸開啟從WPD的大小、資源可利用率等多個方面的研究為風(fēng)能選址提供依據(jù)。相關(guān)學(xué)者利用風(fēng)場再分析資料繪制了覆蓋全球海域的風(fēng)能等級區(qū)劃圖, 較好地從整體上反映了全球的風(fēng)能等級, 但是風(fēng)能等級的區(qū)域性差異不明顯, 比如北極西北航道大范圍海域都屬于 4級以上風(fēng)能, 不能精細(xì)地為西北航道的風(fēng)能選址提供科學(xué)依據(jù)[14]。在風(fēng)電場宏觀選址模型方面, 目前的方法主要為層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)以及層次分析法的改進(jìn)方案, 比如結(jié)合GIS的層次分析法和模糊層次分析法等。呂雪芹[15]以創(chuàng)建的指標(biāo)體系和風(fēng)電地理數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ), 構(gòu)建了合理的風(fēng)電場宏觀選址綜合評價模型, 該模型利用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重, 然后結(jié)合GIS空間分析模型對各指標(biāo)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化和量化處理, 最后采用多級加權(quán)求和的方法來實現(xiàn)宏觀選址的定量化評價。游欣佩和馬平[16]在層次分析法中引入模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)研究成果, 充分考慮問題的模糊因素, 各指標(biāo)評分采用模糊概念, 即引入三角模糊數(shù), 并將其應(yīng)用于風(fēng)電場的宏觀選址決策, 一定程度上提高了層次分析法的有效性和準(zhǔn)確性。

正如前文所說, 當(dāng)前研究多集中在中低緯度地區(qū)且主要針對風(fēng)能的氣候態(tài)分布特征進(jìn)行研究[14-16], 鮮有涉及極地。而且現(xiàn)有研究仍有可改進(jìn)之處: 1)評價指標(biāo)體系不夠全面, 不能全面反映風(fēng)能質(zhì)量, 特別是針對北極西北航道的深海風(fēng)能資源開發(fā)選址除了需要考慮風(fēng)能資源的可利用性, 還需要考慮極寒天氣、海床地質(zhì)結(jié)構(gòu)、海冰分布、環(huán)境生態(tài)保護(hù)等多領(lǐng)域、多因素對其影響; 2)大多是將風(fēng)能各要素的特征進(jìn)行簡單的羅列, 沒有將各要素進(jìn)行有機(jī)融合進(jìn)而形成等級區(qū)劃; 3)模型評估決策確定方式相對單一, 過于依賴專家經(jīng)驗, 主觀性強(qiáng), 經(jīng)驗依賴度高, 對評估結(jié)果準(zhǔn)確性有影響。因此本文將充分利用前人研究成果, 梳理風(fēng)能選址的關(guān)注點及研究進(jìn)展, 探索構(gòu)建一套能夠全面考慮資源特征和成本效益[17-19]同時帶有極區(qū)特色的西北航道海上風(fēng)電開發(fā)價值度評估方案, 將風(fēng)能一系列復(fù)雜的要素特征進(jìn)行整合, 以風(fēng)能開發(fā)價值度(Wind Energy Development Value, WEDV)的定量形式呈現(xiàn), 形成使用便捷的風(fēng)能等級區(qū)劃圖, 助力西北航道海洋風(fēng)能開發(fā)。

1 北極西北航道風(fēng)電場選址評估指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

本文所選區(qū)域, 遠(yuǎn)離城市, 人口較少, 可以預(yù)計短期內(nèi)將以就地消納、小規(guī)模為主要特點的分散式風(fēng)電開發(fā)為主, 當(dāng)前高緯度國家比如丹麥就主要采用這種模式利用風(fēng)能[20], 故而在極區(qū)開發(fā)風(fēng)電的社會影響較小。極區(qū)開發(fā)風(fēng)能的主要意義在于增強(qiáng)航道的可航性, 以及對周邊能源供應(yīng)現(xiàn)狀的改善, 所以經(jīng)濟(jì)性因素影響也較小?？紤]到本文不針對任何具體工程, 因此根據(jù)各項指標(biāo)對選址的重要性以及北極西北航道的特殊背景和指標(biāo)數(shù)據(jù)資料的可獲取性, 結(jié)合已有的研究成果, 選取影響西北航道海上風(fēng)電場選址的10個關(guān)鍵指標(biāo)。

1.1 風(fēng)能資源評估指標(biāo)體系

風(fēng)能開發(fā)選址, 必須首先定量化評估風(fēng)能資源, 本節(jié)結(jié)合前人研究成果[21-22], 遴選出6個指標(biāo), 分別刻畫風(fēng)能的風(fēng)功率密度、資源的可利用率、富集程度、穩(wěn)定性、有效儲量等要素, 同時給出計算方法與數(shù)據(jù)來源。

1.1.1 風(fēng)功率密度(Wind Power Density, WPD)

WPD為垂直于氣流的單位截面上風(fēng)的功率, 其計算公式[21]:

式中,D為平均WPD(單位: W·m–2),為在設(shè)定時間段內(nèi)的記錄數(shù),為空氣密度(單位kg·m–3),=/,為西北航道相關(guān)海域16 a平均海平面氣壓(單位: Pa),為氣體常數(shù),為西北航道相關(guān)海域16 a平均開氏溫標(biāo)絕對溫度(單位: K),v為第次記錄的風(fēng)速值(單位: m·s–1)。

數(shù)據(jù)來源及簡介: 利用2003—2018年逐 6 h 的 ERA-Interim 海表10 m再分析風(fēng)場資料, 空間分辨率0.25°×0.25°, 根據(jù)WPD 的計算方法, 計算得到近 16 年逐 6 h 的 WPD數(shù)據(jù)。

1.1.2 有效風(fēng)速出現(xiàn)頻率(Effective Wind Speed Occurrence, EWSO)

在風(fēng)能開發(fā)過程中, 通常認(rèn)為風(fēng)速在5~25 m·s–1有利于風(fēng)能資源的采集與轉(zhuǎn)換[21], 并將這個區(qū)間的風(fēng)速定義為有效風(fēng)速, 顯然, 有效風(fēng)速頻率反映了風(fēng)能的可利用率。

1.1.3 200 W·m–2以上能級頻率(Rich Level Occurrence, RLO)

通常認(rèn)為風(fēng)能密度在200 W·m–2以上為資源豐富[14]。顯然200 W·m–2以上能級頻率反映了風(fēng)能的富集程度。

1.1.4 WPD 的變異系數(shù)( Coefficient of Variation,C)

資源的穩(wěn)定性密切關(guān)系到裝置的采集和轉(zhuǎn)換效率、裝置的壽命等, 當(dāng)能流密度變化較大時, 會減少輸出功率, 還可能引起極端荷載(引起風(fēng)能轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的震蕩和載荷的不均勻), 最終削弱和破壞風(fēng)電機(jī)組[22]。為此引入變異系數(shù)(Coefficient of Variation,C)。C主要是反映月尺度以內(nèi)的資源穩(wěn)定性, 值越小, 月尺度以內(nèi)的穩(wěn)定性越好。

變異系數(shù)的計算公式為:

1.1.5 WPD 的有效儲量(Effective Reserves, ER)

有效儲量密切關(guān)系到風(fēng)能的產(chǎn)出, 有效儲量為年平均風(fēng)能流密度和全年可用風(fēng)速小時數(shù)的乘積, 或總儲量和可用風(fēng)速頻率的乘積, 有效儲量對于風(fēng)能開發(fā)更具實用的指導(dǎo)價值[21]。根據(jù)資源的有效儲量, 工程人員可以很直觀地得到不同區(qū)域的全年發(fā)電量。此外, 在實際的風(fēng)能開發(fā)中, 還需要提高時間分辨率, 計算每個月風(fēng)能資源的有效儲量, 為電力調(diào)度、風(fēng)能不足情況下的能源補(bǔ)充等提供科學(xué)依據(jù)。

單位面積的風(fēng)能資源有效儲量的計算公式為:

1.1.6 極值風(fēng)速: (Extreme Wind Speed, EWS)

極值風(fēng)速是海上施工安全關(guān)注的要素之一。傳統(tǒng)研究大多只關(guān)注 EWS 的年極值特征, 很少有計算各個月份的極值[23-24]。但在實際的工程應(yīng)用中, 往往更為關(guān)注各月的極值。例如, 在特定的月份執(zhí)行海上施工或航海任務(wù), 在制定中長期計劃時, 以該月的極值作為參考更為科學(xué), 而不是一概籠統(tǒng)地以年極值為準(zhǔn)。在極值偏低的月份, 如果仍然用較大的年極值為指導(dǎo), 往往會造成資源浪費(fèi)、增加海洋工程的成本。

由于大面積海域、長時間序列的陣風(fēng)資料極為稀少, 以往在計算大面積海域的極值風(fēng)速時, 多是基于平均風(fēng)速資料, 往往出現(xiàn)計算極值風(fēng)速偏低的現(xiàn)象。本文在此利用近年(2003—2019年6月)逐6 h的ERA陣風(fēng)資料, 采用Gumbel曲線法[25],計算了各格點50年一遇各月的極值風(fēng)速。

1.2 自然環(huán)境評估指標(biāo)體系

風(fēng)能選址必須考慮施工地的氣象水文地質(zhì)條件, 這些與海上施工安全和成本密切相關(guān), 所以本節(jié)根據(jù)西北航道的這一特殊施工地情況, 一共篩選了4個指標(biāo)加以刻畫, 同時給出相應(yīng)要素的數(shù)據(jù)來源。

1.2.1 海冰密集度(Sea Ice Concentration, SIC)

海冰密集度值越高, 海面冰情越嚴(yán)重, 對海上施工以及風(fēng)能設(shè)備的威脅程度就越大。數(shù)據(jù)來自ECMWF的ERA高精度日平均再分析資料, 空間分辨率0.25°×0.25°。

1.2.2 2 m氣溫(2-meter Temperature, T2m)

目標(biāo)區(qū)域氣溫過低將會對海上施工、人員安全以及風(fēng)能設(shè)備帶來很大挑戰(zhàn)。2m氣溫數(shù)據(jù)同樣來自ERA高精度日平均再分析資料, 空間分辨率0.25°×0.25°。

1.2.3 水深( Water Depth, WD)

該指標(biāo)密切關(guān)系到海上施工的成本、難度、發(fā)電并網(wǎng)的難度等, 是風(fēng)能開發(fā)最關(guān)注的要素之一。高程數(shù)據(jù)采用ETOP1數(shù)據(jù), 空間分辨率0.0167°×0.0167°。

1.2.4 離岸距離( Distance to Coast, DC)

離岸距離密切關(guān)系到海上施工的成本、難度以及發(fā)電并網(wǎng)的難度。隨著觀測手段的飛速發(fā)展, 目前已經(jīng)可以利用來自GSHHS(Global Self-consi-stent Hierarchical High-resolution Shore line database)的高分辨率海岸線數(shù)據(jù)(0.1 km)來計算DC[17]。

1.3 西北航道風(fēng)電場選址評估體系

在識別了風(fēng)電場選址影響因素后, 考慮到影響因素較多, 為便于選擇最優(yōu)方案, 建立風(fēng)電場選址3層決策框架: 目標(biāo)層、決策準(zhǔn)則層和影響因素層。其中決策準(zhǔn)則層包括2個決策準(zhǔn)則, 分別是風(fēng)能資源、自然環(huán)境, 各決策準(zhǔn)則包含的影響因素見表1。

其中, 指標(biāo)屬性為效益型表示指標(biāo)取值越大, 該地進(jìn)行風(fēng)能開發(fā)期望值越高; 成本型表示指標(biāo)取值越大, 進(jìn)行風(fēng)能開發(fā)期望值越低。在實際操作中, 首先利用2003年1月—2019年8月的月空間分辨率為0.25°×0.25°的逐6 h的ERA-interim風(fēng)場再分析資料結(jié)合WPD的計算方法(式1), 計算得到逐6 h的WPD?；贕SHHS海岸線數(shù)據(jù)、ETOP1水深數(shù)據(jù), 分別計算/統(tǒng)計得到月平均的WPD、EWSO、RLO、WD、DC、EWS等。

表1 西北航道風(fēng)電場選址指標(biāo)體系

1.4 指標(biāo)要素離散化標(biāo)準(zhǔn)

海上風(fēng)電項目發(fā)展的主要趨勢有兩點: 其一是離岸越來越遠(yuǎn); 其二是功率越來越大。2012年以前, 歐洲海上風(fēng)機(jī)離岸距離和工作水深項目基本處于“20—20曲線”內(nèi), 即離岸20 km, 工作水深20 m, 而隨后的幾年項目提升至“60—60曲線”[6]。由于水深條件會影響到風(fēng)電場運(yùn)營成本, 從現(xiàn)有的發(fā)展經(jīng)驗來看, 水深20 m左右對風(fēng)電場的影響較小, 將其作為最優(yōu)的語言變量(非常淺), 選定水深100 m以上作為最差的語言變量(非常深)同理根據(jù)前述的各參考文獻(xiàn), 結(jié)合工程實際, 建立數(shù)據(jù)離散標(biāo)準(zhǔn), 對指標(biāo)集進(jìn)行處理,如表2所示。

表2 指標(biāo)等級劃分

2 三角模糊數(shù)隨機(jī)模擬綜合評估模型

目前風(fēng)能選址主要采用的模糊層次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP), 是通過耦合指標(biāo)狀態(tài)等級得到目標(biāo)海區(qū)風(fēng)能開發(fā)的綜合價值度, 其在AHP中引入模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)研究成果, 充分考慮問題的模糊因素, 各指標(biāo)評分采用模糊概念, 提高了層次分析法的有效性和準(zhǔn)確性, 當(dāng)下主要用基于三角模糊數(shù)的模糊語義變量描述各指標(biāo)狀態(tài)等級的差異[16,26]。但由于現(xiàn)有的三角模糊數(shù)的乘法、除法和函數(shù)運(yùn)算[27-28]等尚不夠嚴(yán)謹(jǐn)、實現(xiàn)過程比較復(fù)雜, 基于三角模糊數(shù)的系統(tǒng)綜合評估現(xiàn)有方法的實現(xiàn)過程較為復(fù)雜[26], 所得綜合評估值只是一個實數(shù)值, 沒有反映出風(fēng)能開發(fā)的綜合價值度本身所具有的不確定性。為此, 本文在綜合考慮風(fēng)能質(zhì)量因素和自然環(huán)境因素的西北航道風(fēng)能開發(fā)價值度綜合評價指標(biāo)體系基礎(chǔ)上, 采用隨機(jī)模擬方法(又稱Monte Carlo方法)模擬三角模糊數(shù), 把三角模糊數(shù)的運(yùn)算簡化為普通的實數(shù)之間的運(yùn)算[29], 建立基于三角模糊數(shù)隨機(jī)模擬的西北航道風(fēng)能開發(fā)價值度評估模型 (Comprehensive Assessment method for Wind energy development value using Stochastic Simula-tion and Triangular Fuzzy Numbers, CA-SSTFN), 據(jù)此模型可構(gòu)造西北航道阿蒙森灣中部海區(qū)風(fēng)能開發(fā)價值度的置信區(qū)間并開展應(yīng)用實例分析。

建立CA-SSTFN過程包括如下4個步驟。

步驟1: 基于上文所建立的阿蒙森灣中部海區(qū)風(fēng)能開發(fā)價值評估體系, 確定體系中各要素的權(quán)重?？紤]到指標(biāo)要素的變化具有時間差異, 而熵權(quán)法是基于指標(biāo)值變異程度大小來確定權(quán)重, 它從數(shù)據(jù)本身出發(fā), 可以降低人為主觀判斷對權(quán)重的干擾, 是一種利用指標(biāo)值信息量之間的差異性來確定指標(biāo)權(quán)重的客觀定權(quán)方法, 故本文將熵權(quán)法作為確定權(quán)重的方法之一, 具體實現(xiàn)步驟參考文獻(xiàn)[30]。但純粹的主觀或客觀定權(quán)方法都有不足之處, 若采用主客觀方法相結(jié)合則既能避免過度依賴專家知識和經(jīng)驗, 又能減少數(shù)據(jù)差異較小而實際重要性較大的不匹配情況的發(fā)生。故本文同時采用應(yīng)用范圍廣、效果好的主觀方法: G1法, 最終權(quán)重值為該兩種方法各自所確定權(quán)重加權(quán)求和得到, 其中主客觀方法的占權(quán)分別取0.8和0.2。

步驟2: 定量描述和模擬各指標(biāo)的狀態(tài)等級。一般可采用具有5級劃分標(biāo)準(zhǔn)的模糊語義變量描述風(fēng)能開發(fā)綜合評價系統(tǒng)各指標(biāo)的狀態(tài)等級的大小, 并且以相應(yīng)的三角模糊數(shù)R=(a,b,c)定量表征, 見表3。

表3 狀態(tài)等級的標(biāo)準(zhǔn)及其三角模糊數(shù)[26]

根據(jù)三角模糊數(shù)(a, b, c)的隨機(jī)模擬公式[29]:

其中,為區(qū)間[0,1]上的均勻分布隨機(jī)數(shù), 進(jìn)而可得到基于狀態(tài)等級三角模糊數(shù)R=(a,b,c)可能值的大量模擬樣本系列, 分別為x1, x2, x3, …,x,為隨機(jī)模擬的試驗次數(shù)。

步驟3: 產(chǎn)生研究區(qū)域風(fēng)能開發(fā)綜合價值度的模擬值系列, 即

式中x(,,)分別為第準(zhǔn)則、第指標(biāo)等級的三角模糊數(shù)可能值變量的第次模擬值。

步驟4: 構(gòu)造研究區(qū)域風(fēng)能開發(fā)價值度值的置信區(qū)間, 對模擬系列{Z|=1~|}進(jìn)行降序排列, 根據(jù)隨機(jī)變量的經(jīng)驗累積頻率的數(shù)學(xué)期望公式:

P=1/(+1) (=1~) (6)

可構(gòu)造研究區(qū)域風(fēng)能開發(fā)價值度在置信水平?下的置信區(qū)間為:

[ZINT([1–0.5(1–?)](N+1),ZINT([0.5(1–?)](N+1))) (7)

式中,P為按從大到小排序、序號為對應(yīng)Z的經(jīng)驗累積頻, INT()為取整函數(shù)。

3 CA-SSTFN模型準(zhǔn)確性和有效性驗證

本節(jié)以阿蒙森灣海域一點A(123°W,70.5°N)為例, 將CA-SSTFN模型與AHP以及FAHP綜合評估技術(shù)進(jìn)行對比, 同時針對指標(biāo)數(shù)據(jù)更新這一情景, 進(jìn)行CA-SSTFN模型更新推理預(yù)測實驗以驗證該評估技術(shù)的可靠性與優(yōu)越性。

3.1 指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果

以阿蒙森灣海域A點為例, 利用主客觀方法所確定的權(quán)重值以及最終組合權(quán)重值, 如表 4所示。計算結(jié)果表明, 權(quán)重較大的有風(fēng)能的月有效儲量、海冰密集度、有效風(fēng)速的頻率、2 m處氣溫、200 W·m–2以上能級頻率等。由此可見, 風(fēng)能的月有效儲量是風(fēng)能開發(fā)的最主要因素, 這也與實際情況吻合。在指標(biāo)權(quán)重的計算過程中, 可以看出熵權(quán)法和G1法計算結(jié)果存在較大差異, 這是在于: 熵權(quán)法是根據(jù)數(shù)據(jù)本身信息量的差異來定權(quán)的, 海冰密集度和2 m處的氣溫月變化較大, 所以通過熵權(quán)法計算, 權(quán)重值較大, 而WPD、EWSO、RLO的結(jié)果相對較小, 則從側(cè)面反映風(fēng)能質(zhì)量月際變化較小, 穩(wěn)定性高。但不可否認(rèn)這些指標(biāo)的重要性, 因此G1法的存在一定程度上削弱了客觀定權(quán)方法的定權(quán)結(jié)果與現(xiàn)實情況的不匹配性。組合權(quán)重的最終結(jié)果與前人研究和工程經(jīng)驗較為吻合。

表4 指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果

3.2 對比層次分析法以及模糊層次分析法評價模型

本節(jié)首先利用CA-SSTFN模型對A點2018年7—12月及2019年1—6月共12個月的風(fēng)能開發(fā)價值度進(jìn)行評估(結(jié)果采用95%下的置信區(qū)間形式呈現(xiàn))2018年7—12月的結(jié)果為: [0.4655,0.5723]、[0.5631,0.6697]、[0.5927,0.6996]、[0.4125,0.5193]、[0.3111,0.4104]和[0.2978, 0.3971]。再應(yīng)用目前較為成熟的AHP評價模型以及FAHP法分別評估12個月風(fēng)能開發(fā)價值度, 得到AHP評價模型的結(jié)果為(5;5;5;4;3;3;2;2; 4;5;5;5)而基于三角模糊數(shù)的FAHP法的結(jié)果為(0.5050; 0.6132;0.6470;0.4441;0.2950;0.4091;0.2783;0.2804; 0.4763;0.5143;0.5485;0.5993), 其中2019年1—6月3種方法的評估結(jié)果對比如圖1所示。

由圖1所知, CA-SSTFN模型能夠較為準(zhǔn)確、快速地評估出風(fēng)能開發(fā)價值度的狀態(tài), 與AHP評價模型以及FAHP評估模型所得結(jié)論基本一致, 符合專家經(jīng)驗判斷。而相比于AHP評價模型, CA-SSTFN模型充分考慮問題的模糊因素, 各指標(biāo)評分采用模糊概念, 并將其應(yīng)用于風(fēng)電場開發(fā)價值度評估分析, 一定程度上提高了層次分析法的有效性和準(zhǔn)確性。而在與FAHP評估值的對比中, 雖然兩者最終評估狀態(tài)基本一致(CA-SSTFN模型選取平均價值度作為對比), 但以置信區(qū)間形式表示的評價結(jié)果比現(xiàn)有常規(guī)方法的結(jié)果提供了評價結(jié)果可靠性方面的更多信息, 評價結(jié)果更符合實際情況[16,28], 而FAHP方法的評價結(jié)果只是一個確定的實數(shù)值, 不能更好地反映受多種不確定性因素綜合影響的西北航道風(fēng)能開發(fā)綜合價值度的客觀實際情況。例如2019年2月A點的風(fēng)能開發(fā)綜合價值度的CA-SSTFN評價結(jié)果為有95%的可能性處于[0.2473,0.3416],這比現(xiàn)有常規(guī)方法的評價結(jié)果只是0.2804這一單個值更為合理。

圖1 A點評估結(jié)果對比(2019年1—6月)

Fig.1. Comparison of A point evaluation results (2019.1—6)

3.3 CA-SSTFN模型更新推理實驗

假設(shè)上述樣本中的自然環(huán)境要素數(shù)據(jù)是通過中長期數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品并結(jié)合經(jīng)驗推理得來, 隨著預(yù)報間隔變短, 不確定因素減少, 模式對A點的部分氣象水文環(huán)境要素進(jìn)行了更為準(zhǔn)確的預(yù)報, 由于全球氣候變暖加劇, 導(dǎo)致2019年2月的氣溫和海冰密集度狀態(tài)出現(xiàn)變好現(xiàn)象, 更新修正了2019年2月的要素數(shù)據(jù), 如表5所示。采用CA- SSTFN評估模型進(jìn)行更新推理, 風(fēng)能開發(fā)價值度的狀態(tài)很快進(jìn)行了調(diào)整, 相應(yīng)結(jié)果如表6所示。

表5 2019年2月評估指標(biāo)數(shù)據(jù)更新(以A點為例)

表6 風(fēng)能開發(fā)價值度狀態(tài)更新結(jié)果

由于全球氣候變暖加劇, 北極西北航道2月的自然環(huán)境狀態(tài)出現(xiàn)較大幅度的提升, 海冰密集度下降, 冰情減輕, 對海上施工以及設(shè)備帶來較大利好, 對比結(jié)果可以看出, 信息更新后, 2月的評估結(jié)果調(diào)整到[0.3301,0.4376], 平均提升9%。總的來說, 風(fēng)能開發(fā)價值度的上升, 顯然與自然環(huán)境要素狀態(tài)轉(zhuǎn)好是相符的。上述計算結(jié)果不但驗證了CA-SSTFN模型具有良好的價值度評估性能, 也驗證了其強(qiáng)大的更新能力, 基于此可實現(xiàn)風(fēng)能開發(fā)價值度的實時或準(zhǔn)實時評估。

4 基于三角模糊數(shù)隨機(jī)模擬綜合評估模型的風(fēng)能開發(fā)價值度區(qū)劃

4.1 目標(biāo)區(qū)域情況介紹

阿蒙森灣(Amundsen Gulf)位于加拿大西北部的馬更些區(qū)和富蘭克林區(qū)之間,將加拿大大陸與北部的班克斯島分隔開,屬于北冰洋中波弗特海(Beaufort Sea)的東南延伸部分。長400公里, 目前阿蒙森灣可通航時間段較長, 從8月持續(xù)到11月上旬, 隨著氣候變暖, 通航期大大變長, 同時阿蒙森灣存在豐富的海洋生物資源, 而且處于整個西北航道的端口位置, 屬于關(guān)鍵節(jié)點, 地理位置突出[31], 而海洋新能源開發(fā)有利于增強(qiáng)關(guān)鍵節(jié)點的生存能力, 進(jìn)一步提升阿蒙森灣的價值。在此將前文設(shè)計的風(fēng)能開發(fā)價值度評估模型應(yīng)用于阿蒙森灣中部海域(70.25°N~71.00°N,125°W~120°W), 以便于進(jìn)行價值度等級區(qū)劃, 助力阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā), 其具體位置見圖2。根據(jù)前文公式計算得阿蒙森灣中部海域平均空氣密度為1.3428 kg·m-3。

4.2 風(fēng)能開發(fā)價值度等級區(qū)劃

由于本文所使用數(shù)據(jù)多數(shù)空間分辨率為0.25°×0.25°, 故而將阿蒙森灣中部海域一共可以分成84個格點, 輸入2018年7—12月到2019年1—6月這12個月評估指標(biāo)的測試樣本, 推理得到近12個月各點的風(fēng)能開發(fā)價值度在置信水平95%下的置信區(qū)間, 計算其平均值作為最終推理結(jié)果, 得到這84個評估對象近12個月以來開發(fā)價值度趨勢變化。分別以1、4、7、10月作為冬春夏秋四季的代表月, 計算分析西北航道阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度的季節(jié)特征, 見圖3(a—d)。從結(jié)果來看。冬季(1月), 整體的價值度0.3以下。到了春季, 整體價值度有所增加, 區(qū)域內(nèi)存在多個大值點, 比如123°W、124°W經(jīng)線上, 價值度的空間分布呈南低北高分布, 大值區(qū)域價值度達(dá)到了0.5以上。到了夏季, 阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度整體在0.5以上, 部分區(qū)域超過0.6, 到了秋季價值度稍有下降, 空間分布則呈南高北低分布, 在70.5°N緯度線以下存在多個高值區(qū)域(價值度>0.5)。從全年的角度來看, 存在多個大值點, 分別在125°W、124°W、123°W、122°W經(jīng)線上。從全年綜合來看, 阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度較好, 特別是夏季, 而夏季也是當(dāng)前西北航道的最佳通行期, 可見風(fēng)能開發(fā)的價值, 推薦的開發(fā)先導(dǎo)點為: (124°W,70.5°N)處, 該處在春夏兩季均為最高等級, 而在其他季節(jié), 價值度也不是很低, 適宜開發(fā)期較長, 應(yīng)該重點關(guān)注。

圖2 西北航道阿蒙森灣中部海域相對位置圖. 左圖為西北航道風(fēng)功率密度的16 a平均分布圖, 單位: W·m–2; 右圖為阿蒙森灣周圍的地形圖

Fig.2. Relative position map of the central waters of the Amundsen Gulf in the Northwest Passage. The left picture shows the 16 a average spatial distribution of wind power density in the northwest channel, Unit: W·m–2; and the right picture shows the topographic map around Amundsen Gulf

Fig.3. Monthly characteristics of wind energy development value in the central waters of Amundsen Gulf

5 結(jié)論

1. 依據(jù)客觀事實和前人成果,構(gòu)建了西北航道風(fēng)能開發(fā)價值綜合評估體系, 并利用主客觀結(jié)合的方法界定了10個指標(biāo)的相對重要性, 結(jié)果顯示風(fēng)能的有效儲量這一指標(biāo)最為重要。

2. 以阿蒙森灣海區(qū)A點為例, 應(yīng)用CA-SSTFN評估模型分析其2018年7—12月到2019年1—6月風(fēng)能開發(fā)價值度的變化情況, 發(fā)現(xiàn)A點在2018年8—12月到2019年的1—2月開發(fā)價值度在逐月下降, 而在2018年的7—10月價值度以及來年的3—6月價值度評價較好, 為最佳風(fēng)能開發(fā)期, 而到了冬季(11、12和1月), 開發(fā)價值度較低, 風(fēng)能開發(fā)較為不利, 評估結(jié)果與實際較為符合。

3. 通過CA-SSTFN綜合評估技術(shù)與AHP和FAHP評估技術(shù)的對比試驗結(jié)果來看, CA-SSTFN綜合評估技術(shù)能夠客觀地實現(xiàn)多源環(huán)境信息的融合和推理, 而且以置信區(qū)間形式表示的CA-SSTFN評價結(jié)果比現(xiàn)有常規(guī)方法的結(jié)果提供了評價結(jié)果可靠性方面的更多信息, 評價結(jié)果更符合實際情況, 能更好地反映受多種不確定性因素綜合影響的西北航道風(fēng)能開發(fā)綜合價值度分析的客觀實際情況。

4. 通過CA-SSTFN綜合評估技術(shù)更新推理實驗, 驗證了CA-SSTFN模型具有良好的風(fēng)能開發(fā)價值度綜合評估性能和基于信息檢測的強(qiáng)大更新能力, 基于此可實現(xiàn)風(fēng)能價值度的實時或準(zhǔn)實時評估。

5. 從阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度區(qū)劃結(jié)果來看冬季(1月), 整體的價值度為0.3以下。到了春季, 整體價值度有所增加, 存在多個大值區(qū), 價值度的空間分布呈南低北高分布, 大值區(qū)域價值度達(dá)到了0.5以上。到了夏季, 阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度整體在0.5以上, 部分區(qū)域超過0.6, 到了秋季價值度整體稍有下降, 空間分布則呈南高北低分布, 在70.5°N線以下存在多個高值區(qū)域(價值度>0.5)。綜合來看, 阿蒙森灣中部海域風(fēng)能開發(fā)價值度較好, 特別是夏季, 而夏季也是當(dāng)前西北航道的最佳通行期, 可見風(fēng)能開發(fā)的價值, 推薦的開發(fā)先導(dǎo)點為: (124°W, 70.5°N)。

1 KIISKI T, SOLAKIVI T, T?YLI J, et al. Long-term dynamics of shipping and icebreaker capacity along the Northern Sea Route[J]. Maritime Economics & Logistics, 2018, 20(3): 375-399.

2 王相宜, 周春霞, 劉帥斌. 2005—2015年北極東北航道可通航性研究[J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報, 2017, 34(6): 72-81.

3 王志民, 陳遠(yuǎn)航. 中俄打造“冰上絲綢之路”的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 東北亞論壇, 2018, 27(2): 17-33,127.

4 BORGERSON S G. Arctic meltdown: The economic and security implications of global warming[J].Foreign Affairs, 2008, 87(2): 63-77.

5 李珍. 北極航道開通與中國的潛在經(jīng)濟(jì)利益研究[D]. 上海: 上海海洋大學(xué), 2016: 2-16.

6 王邵萱, 高健, 劉依陽. 美國海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對策分析[J]. 海洋經(jīng)濟(jì), 2017, 7(2): 49-54.

7 佚名. 海上風(fēng)電熱開發(fā)機(jī)遇來臨充滿挑戰(zhàn)[J]. 能源與環(huán)境, 2012(6): 74.

8 劉振亞. 全球能源互聯(lián)網(wǎng)[M]. 北京: 中國電力出版社, 2015.

9 CHADE D, MIKLIS T, DVORAK D. Feasibility study of wind-to-hydrogen system for Arctic remote locations–Grimsey island case study[J]. Renewable Energy, 2015(76): 204-211.

10 BOUTE A. Off-grid renewable energy in remote Arctic areas: An analysis of the Russian Far East[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016(59): 1029-1037.

11 王晴勤. 廣東省海上風(fēng)電場選址制約因素探討[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版), 2011(44): 6-10.

12 曾鍇. 渤海灣海上風(fēng)能發(fā)電陸地維保地的選址分析[D]. 天津: 天津大學(xué), 2010.

13 李星. 江蘇沿海低層風(fēng)場精細(xì)化分析模擬研究[D]. 南京: 南京信息工程大學(xué), 2012.

14 鄭崇偉, 潘靜. 全球海域風(fēng)能資源評估及等級區(qū)劃[J]. 自然資源學(xué)報, 2012, 27(3): 364-371.

15 呂雪芹. 基于GIS的風(fēng)電場宏觀選址綜合評價方法及應(yīng)用[D]. 廣州: 中山大學(xué), 2007.

16 游欣佩, 馬平. 基于模糊層次分析法的風(fēng)電場優(yōu)化選址方法研究[J]. 電力科學(xué)與工程, 2012, 28(12): 45-49.

17 鄭崇偉, 李崇銀. 關(guān)于海洋新能源選址的難點及對策建議——以波浪能為例[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報, 2018, 39(2): 200-206.

18 ZHENG C W, LI C Y, XU J J. Micro-scale classification of offshore wind energy resource: A case study of the New Zealand[J]. Journal of Cleaner Production, 2019(226): 133-141.

19 ZHENG C W, XIAO Z N, PENG Y H, et al. Rezoning global offshore wind energy resources[J]. Renewable Energy, 2018(129): 1-11.

20 王彩霞, 李瓊慧. 促進(jìn)我國分散式風(fēng)電發(fā)展的政策研究[J]. 風(fēng)能, 2013, (9): 46-52.

21 ZHENG C W, PAN J, LI J X. Assessing the China Sea wind energy and wave energy resources from 1988 to 2009[J]. Ocean Engineering, 2013(65): 39-48.

22 鄭崇偉. 海上可再生能(波浪能、風(fēng)能)資源利用的理論研究[D]. 長沙: 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2018.

23 閻俊岳, 黃愛芬. 中國近海大風(fēng)極值計算方法研究[J]. 氣象學(xué)報, 1996, 54(2): 233-239.

24 張德天, 鄭崇偉, 石嶺琳, 等. 1999—2009年QN風(fēng)場對中國海海表風(fēng)場的研究[J]. 海洋預(yù)報, 2011, 28(4): 58-64.

25 ZHENG C W, ZHOU L, JIA B K, et al. Wave characteristic analysis and wave energy resource evaluation in the China Sea[J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2014, 6(4): 502-512.

26 LEE H M. Applying fuzy set theory to evaluate the rate of aggregative risk in software development[J]. Fuzy Sets and Systems.1996, 79(3): 323-336.

27 GIACHETTI R E, YOUNG R E. Analysis of the error in the standard approximation used for multiplication of triangular and trapezoidal fuzzy numbers and the development of a new approximation[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1997, 91(1): 1-13.

28 RONALD E G, ROBERT E Y. A parametric representation of fuzzy numbers and their arithmetic operators[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1997, 91(2): 185-202.

29 金菊良, 吳開亞, 李如忠. 水環(huán)境風(fēng)險評價的隨機(jī)模擬與三角模糊數(shù)耦合模型[J]. 水利學(xué)報, 2008, 39(11): 1257-1261, 1266.

30 毛毅鋼. 基于熵權(quán)法的高校體育教師評價指標(biāo)體系的建立[J]. 重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)), 2015, 29(1): 150-154.

31 李翔, 趙進(jìn)平, 李濤, 等. 北極阿蒙森灣冬季冰下海水結(jié)構(gòu)及對流混合研究[J]. 極地研究, 2010, 22(4): 404-414.

MODELING AND EVALUATION OF OCEAN WIND ENERGY LOCATIONS IN THE ARCTIC NORTHWEST PASSAGE

Qian Heng, Zhang Ren

(College of Meteorology and Oceanography, National University of Defense Technology, Nanjing 211101, China)

The grade division of wind energy development is the main basis of site selection for wind power generation. To address the problem of offshore wind energy location in the Arctic Northwest Passage, a set of evaluation systems of wind energy development grades with polar region characteristics was established, which was analyzed by combining with a comprehensive evaluation model (CA-SSTFN) based on triangular fuzzy number stochastic simulation. According to the comparison test results between the model and the evaluation technologies of analytic hierarchy process (AHP) and fuzzy AHP, CA-SSTFN can objectively realize the fusion and reasoning of multi-source environmental information, and the evaluation results expressed in the form of confidence intervals provide more information on the reliability of the evaluation results than do the results of existing conventional methods. The evaluation results are more consistent with the actual situation and have good evaluation performance. At the same time, the model also has updating capability based on information detection, which can realize real-time or quasi-real-time evaluation of value. Finally, the central sea area of Amundsen Bay was taken as an example for analysis. The results indicate that the value of wind energy development in this sea area is generally good, especially in summer, which is also the best passage period for the current Northwest Passage, adding value to wind energy development. Overall, the recommended development pilot area is in the region of 70.5°N, 124°W.

Northwest Passage, wind energy development, triangular fuzzy number, grade zoning, macro-site selection

2019年9月收到來稿, 2020年2月收到修改稿

國家自然科學(xué)基金(41976188)資助

錢恒, 男, 1996年生。碩士研究生, 主要從事北極西北航道研究。E-mail:2085451516@qq.com

張韌, E-mail: zrpaper@163.com

10. 13679/j.jdyj.20190053