趙 鷹，唐 荊

(1.上海電力設計院有限公司，上海 200025；2.上海電氣風電集團股份有限公司，上海 200025)

0 引 言

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，氣候也在不斷變化，生態(tài)環(huán)境保護逐漸被人們所重視。自2020年9月份提出“30·60目標”后，中國開始大力推動以二氧化碳為主的溫室氣體減排措施，努力實現(xiàn)二氧化碳排放力爭2030年前達到峰值，力爭2060年前實現(xiàn)碳中和的目標。因此，必須著力調整能源結構，大力發(fā)展可再生能源，以實現(xiàn)改善環(huán)境、技能減排及地區(qū)電力的可持續(xù)發(fā)展。在過去的30年中，風電在調整能源結構、改善生態(tài)環(huán)境、推動經(jīng)濟發(fā)展等方面都起著不可磨滅的作用[1-2]。

2020年10月14日～10月16日北京國際風能大會(CWP 2020)在北京召開，四百余家風能企業(yè)的代表一致通過并聯(lián)合發(fā)布了《風能北京宣言》。為實現(xiàn)碳中和的目標，在“十四五”規(guī)劃中，須為風電設定與碳中和國家戰(zhàn)略相適應的發(fā)展空間：保證年均新增裝機5 000萬千瓦以上。2025年后，中國風電年均新增裝機容量應不低于6 000萬千瓦，到2030年至少達到8億千瓦，到2060年至少達到30億千瓦。

為達到《風能北京宣言》的目標，在“十四五”期間及以后的發(fā)展規(guī)劃中，風電必將不斷提高其裝機容量，隨之而來的是大規(guī)模地開發(fā)利用，也勢必會提升整個行業(yè)的技術水平及建設水平[3-4]。在風電項目的實施中勢必會涉及到項目收益率的問題，一個風電項目的收益率決定了項目是否可行。平價時代的到來也對項目的前期開發(fā)、中期設計及后期實施提出了更高質量的要求[5]。在風電場的前期開發(fā)及中期設計過程中，對于風電場內風能資源分布的準確評估顯得尤為重要，其準確與否直接決定了風電場能否安全運行以及能否獲得較高的收益[6]。

1 仿真模擬

伴隨著整個風電行業(yè)的快速發(fā)展，地形平坦的平原地區(qū)已不能滿足項目開發(fā)者的需求。目前，已開發(fā)了越來越多的平地高塔筒風電場、丘陵風電場及山地風電場，后者的復雜地形對研究人員的經(jīng)驗及專業(yè)能力提出了更高的要求。

由于風電場流場動力規(guī)律較為復雜，而且實驗受成本、時間等的限制，運用于工程項目幾無可能。因此，基于CFD理論的風電場模擬技術已被廣泛采用[7]，成為了風資源從業(yè)者及研究人員了解項目所在地流場情況、深入分析項目地流場內流體運動規(guī)律、進行風機位置優(yōu)化排布、提高項目效益的重要工具。然而，風電場所在地模型的建立需要風資源從業(yè)者及研究人員對流場運動有一定的直觀概念，只有充分理解風電場小范圍內地形變化對場區(qū)流場的影響規(guī)律，才能更為準確、高效地建立實用、優(yōu)質的數(shù)值模型，完善流場計算，使模型計算結果更為切實[8]。

計算流體力學(Computational Fluid Dynamics，以下簡稱為CFD)技術在流場模擬中發(fā)揮了重要的作用，其伴隨著計算機技術、數(shù)值計算技術而發(fā)展。CFD技術的基本思想是：把原先時間域及空間域連續(xù)的物理量的場，采用有限個離散點變量值的集合來代替，通過一定的原則和方式建立起關于這些離散點上場變量之間關系的代數(shù)方程組，再求解代數(shù)方程組獲得場變量的近似值[9]。用數(shù)值方法通過求解Euler方程和N-S方程模擬流場是計算流體動力學的重要內容之一[10]，其中Euler方程組描述無粘流動，N-S方程組描述粘性流動。常用的CFD方法是求解湍流模型封閉的雷諾平均N-S方程，即RANS方法[11]。

目前，行業(yè)內使用較多的軟件主要有WAsP及WT兩款軟件，且針對不同的地形情況有不同的運用。首先是采用線性模型計算方法的WAsP軟件，該軟件對于湍流模擬較差，不適用于復雜地形的流場模擬，在以大平地形為主的西北、內蒙地區(qū)，WAsP軟件能夠較好地進行風電場區(qū)域風資源模擬，較為準確地體現(xiàn)出場區(qū)風資源情況；而作為復雜地形風電場常用的Meteodyn WT軟件，其通過求解全部的N-S方程，可以得到整個場區(qū)的流體流動情況，盡量減少復雜場區(qū)風資源評估的不確定性，同時也可以通過綜合計算場區(qū)內多個測風塔數(shù)據(jù)來提高風資源評估的準確性[12]。而作為風資源從業(yè)者及研究人員，對于現(xiàn)有軟件的特性、復雜地形或特殊地形風流流動特性需較為熟悉，才能高效地運用原始輸入數(shù)據(jù)或者有針對性地收集原始資料，從而建立更為準確的模型進行模擬計算，以達到更加準確地評估局部復雜地形下風資源的目的[12-13]。

2 工程項目概況

本文基于實際工程遇到的特殊地形情況，結合2個工程實例，進行復雜地形下軟件建模對比計算，從而分析模型建立及原始輸入資料對于流場模擬的影響。由于是局部復雜地形下的流場模擬，因此選取目前行業(yè)內較為常用且認可度較高的WT軟件進行建模處理。

工程項目一：場區(qū)南北長約6 km，東西長約7 km，場區(qū)主要為高原山坡坡腳區(qū)域，場區(qū)南側緊挨著汛期的河道，海拔為2 750～2 860 m，場區(qū)內無斷崖，場址周邊地勢較為連續(xù)，場區(qū)南北兩側為山區(qū)，場區(qū)東北角處存在一處測風塔，測風塔70 m高度處平均風速為5.96 m/s，主風向為E及ESE，布置17臺3.0 MW風力發(fā)電機組。

工程項目二：場區(qū)南北長約2.5 km，東西長約2.0 km，場區(qū)主要為高原山坡坡腳區(qū)域，海拔為3 400～3 700 m，場區(qū)內無斷崖，場址周邊地勢較為連續(xù)，但上風向有較多山峰，場區(qū)下風向2.5 km處存在一處測風塔，測風塔90 m高度處平均風速為6.08 m/s，主風向為NW及NNW，布置4臺3.0 MW及4臺2.0 MW風力發(fā)電機組。

下文中通過對比兩個工程實例在實際建模計算中的結果，分析局部地形對于風流流場的影響。

3 建模計算分析

工程項目一場區(qū)位置及周邊情況如下圖1所示。

圖1 工程項目一場區(qū)位置及周邊情況Fig.1 The location and surrounding conditions of the project one

工程項目一場區(qū)位于汛期河道北側，地勢從北向南逐漸降低，機位點之間的最大高差在50 m左右，整個場區(qū)存在一定的坡度。項目初期，開發(fā)方提供了場區(qū)地形圖、2#測風塔原始數(shù)據(jù)、20臺機位點坐標、風力機組動態(tài)功率曲線等建模計算的原始資料。其機位布置圖如圖2。

圖2 工程項目一風電機組布置圖Fig.2 Wind turbine location layout of the project one

經(jīng)內業(yè)分析及現(xiàn)場踏勘，并結合以往工程經(jīng)驗及流場流動特性，可以初步判斷該工程項目的流場流動具有其特殊性。從整個場區(qū)來看，靠近汛期河道區(qū)域的機位點處由于地形影響具有一定的加速效應[14-15]。為了使模型更加切合實際，收集到更為靠近汛期河道的1#測風塔的原始數(shù)據(jù)。該河道區(qū)域風速更高，通過其綜合建模計算后，使計算結果更加切合實際流場流動特性，避免單純通過2#測風塔進行建模計算引起的誤差，造成項目在進行備選機位點選擇時誤判，從而影響項目整體收益。兩個模型計算結果對比如表1和圖3所示。

圖3 不同模型計算結果結果Fig.3 Calculation results of different models

表1 發(fā)電量對比Table 1 Comparison of power generation

從以上對比結果可以看出，單個測風塔由于所處位置無加速效應，風速較低，會使整場模擬結果偏低，此外，單個機位點兩者模擬結果具有較大的差別，單個測風塔對于河道沿線，尤其是場區(qū)西南側的模擬結果較差，使用單個測風塔模擬，勢必會造成誤判。

工程項目二場區(qū)位置及周邊情況如圖4所示。

圖4 工程項目二場區(qū)位置及周邊情況Fig.4 The location and surrounding conditions of the project two

工程項目二場區(qū)位于南側山脈坡腳處，地勢從南向北逐漸降低，機位點之間的最大高差在30 m左右，整個場區(qū)較為平坦開闊，類似于高原平地區(qū)域，無明顯流場加速效應。項目初期，開發(fā)方提供了場區(qū)地形圖、1#測風塔原始數(shù)據(jù)、8臺機位點坐標、風力機組動態(tài)功率曲線等建模計算的原始資料。其機位布置圖如圖5所示。

圖5 工程項目二風電機組布置圖Fig.5 Wind turbine layout of the project two

根據(jù)項目已有資料分析，場區(qū)位置地形較為平坦，位于兩側山脈形成的較為寬闊的沖積平原上，項目場址區(qū)域的風向主要為沿著山脈走向。此外，在項目場址區(qū)域的東北側還存在一條相對場區(qū)所在地而言狹窄一些的山谷，位于測風塔西北偏北方向。因此，對于測風塔所在位置的風速和風向都存在一定的影響，從而也造成了測風塔與場址區(qū)域的風速和風向會有所不同。如果在建模計算時所選取的計算區(qū)域過小，不能囊括西北側及西北偏北側兩處地形的影響，勢必會造成計算結果偏高，從而對于項目收益造成偏高的估計，在后期運行階段帶來一些損失。分別建立兩個不同計算范圍下的模型，對比計算結果如表2和圖6所示，分析兩者的計算結果，在相同的折減系數(shù)下，較小計算區(qū)域模型計算得出的利用時數(shù)相比較大計算區(qū)域模型計算結果要高估約8.2%。

表2 發(fā)電量對比Table 2 Comparison of power generation

圖6 不同模型計算結果Fig.6 Calculation results of different models

4 結 論

本文以具體工程項目為例，通過對比分析地形對局部流場分布的影響，以及造成的風電場發(fā)電量差異，說明了地形情況尤其是局部復雜或特殊地形對于風資源分析的重要性。

(1)當局部地形發(fā)生明顯變化時(例如開闊地形出現(xiàn)收縮或者分叉等)，需考慮地形變化對于流場可能存在的影響，由于不同地形存在的加速、屏障效應等影響，風流流場中不同位置流速不再與地形高程呈現(xiàn)正相關，因此針對地形變化進行定制化的風資源分析以避免模擬失真。

(2)對于局部復雜地形，需綜合考慮地形、測風塔、場址機位位置等多方面的因素，可通過改變模型計算區(qū)域大小、補充測風資料、完善地形圖等方式，更為精確地建立流場計算模型、分析風資源情況、計算場區(qū)發(fā)電量，進而指導項目開發(fā)。