嚴(yán)曉生，李岳，高曉霞，王喜

(1. 福建國電風(fēng)力發(fā)電有限公司, 福建 福州 350800；2. 華北電力大學(xué) 能源動力與機械工程學(xué)院, 河北 保定071003；3. 河北龍源風(fēng)力發(fā)電有限公司, 河北 張家口 075000)

0 引言

隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，陸上平坦地區(qū)風(fēng)電場基本已開發(fā)殆盡，新建陸上風(fēng)電場大多選址于復(fù)雜地形。復(fù)雜地形風(fēng)電場風(fēng)況變化復(fù)雜，地表粗糙度、山體坡度、風(fēng)向等都會對風(fēng)速產(chǎn)生一定的影響；除此之外，有效風(fēng)速的利用時間、最頻繁風(fēng)速也是要考慮的因素。山地地形的存在會使得正常的平地來流在經(jīng)過一定高度差后，產(chǎn)生大于來流風(fēng)速的風(fēng)，該現(xiàn)象即加速效應(yīng)。針對坡地對風(fēng)的加速效應(yīng)影響，目前的主要方法是比較同一水平高度下平地風(fēng)和山地風(fēng)場的區(qū)別，多采用無量綱常數(shù)加速比來表征加速效果。

文獻[1]最先闡述了風(fēng)速在坡地上的變化，但其針對的對象為二維理想型山體，實用性較低；文獻[2-5]提出了簡化算法和分級加速比，這一改進使得計算精度大幅度提高，對地形帶來的非均質(zhì)流誤差進行了校正，得出了加速程度與大氣的穩(wěn)定性的關(guān)系；文獻[6-9]對山地平均風(fēng)的加速效果做了數(shù)值模擬，研究了地貌因素起到的作用，探究了山體坡度、高度、長度、間距對風(fēng)速分布的影響，提出了關(guān)于高度、坡度等因素的修正算法；文獻[10]總結(jié)了復(fù)雜地形對低風(fēng)速風(fēng)場的影響，得出地形因素會導(dǎo)致風(fēng)切變發(fā)生變化，使得風(fēng)速大幅度減小，入流角和湍流強度也會受到復(fù)雜地形的影響，會使可利用風(fēng)能減少以及機組載荷增大；文獻[11-13]進行了大量的風(fēng)洞或風(fēng)場實驗，并對風(fēng)速進行了多尺度的CFD數(shù)值效應(yīng)模擬，提出了針對二維地形、簡單三維地形以及較復(fù)雜三維地形下的參數(shù)模型；文獻[14-15]選擇多種典型山地地形進行了數(shù)值模擬，對風(fēng)加速效應(yīng)的整體分布進行了分析，探討CFD流體模擬應(yīng)用于風(fēng)電場選址的可行性；文獻[16-18]對多種坡度的山體模型進行風(fēng)速測試，對大氣邊界層湍流特性進行實驗，研究了典型陡坡山體、山丘地形風(fēng)場的三維特性，得出了地形，特別是地表粗糙度對大氣邊界層流動的影響規(guī)律。文獻[19-21]利用數(shù)學(xué)方法推導(dǎo)了風(fēng)加速效應(yīng)的差值模型、指對數(shù)模型等，指出相關(guān)模型須依據(jù)實際工況中出現(xiàn)的多種因素進行系數(shù)修正，使得模型的精確度和線性相關(guān)程度大幅度提升；文獻[22-24]將風(fēng)加速效應(yīng)的多種模型應(yīng)用到了山地風(fēng)電場的風(fēng)資源評估及發(fā)電量計算中。

總的來說，已有研究多采用數(shù)值模擬和風(fēng)洞試驗的方法，其流場邊界條件的設(shè)置、機組分布的設(shè)計較為單一或理想化，不能完全還原真實風(fēng)場中復(fù)雜多變的地形條件。此外，縮尺試驗還需要考慮尺度對實驗結(jié)果的影響。本文采用風(fēng)場實驗的方法研究坡地地形，主要是高度、坡度、來流等多個因素對風(fēng)加速效應(yīng)的影響，并將Taylor原始算法在該地形下的計算結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)進行對比，分析產(chǎn)生誤差的原因，給出適用于復(fù)雜風(fēng)場地形的Taylor計算式的修正式。

1 實驗設(shè)計

實驗在華北地區(qū)某具有典型復(fù)雜地形的風(fēng)電場進行，風(fēng)場地形及風(fēng)力機分布如圖1所示。

圖1 實驗風(fēng)場Fig. 1 Experiment wind farm

實驗選取風(fēng)力機10-1所在的典型坡地為研究對象，并在此布置了3個測點，如圖2a)所示。該坡地同周邊相比海拔最高，地表起伏明顯，地形復(fù)雜，能夠反映典型復(fù)雜地形坡地的風(fēng)加速效應(yīng)。測點距其他風(fēng)機有一定距離，尾流效應(yīng)影響可以忽略。測風(fēng)裝置（見圖2b)）由風(fēng)向標(biāo)、風(fēng)速儀、太陽能電池板、蓄電池以及無線網(wǎng)關(guān)組成，可以持續(xù)無間斷地對風(fēng)速風(fēng)向進行測量，每分鐘記錄一次數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳送至平臺。3個測點在坡地上呈現(xiàn)三角形布置，WCM-3（3號測點）位于海拔最低點，WCM-1（1號測點）位于海拔最高點，3號測點與2號測點之間、3號測點與1號測點之間以及2號測點與1號之間分別構(gòu)成了3個不同的坡度，當(dāng)風(fēng)向改變時通過測風(fēng)數(shù)據(jù)可以得到不同地形的風(fēng)加速情況。測點的相對位置數(shù)據(jù)見表1（其中連線風(fēng)向表示風(fēng)向恰好與兩測點連線方向相同，采用16方位表示）。

圖2 實驗位置以及測風(fēng)裝置Fig. 2 Experiment location and measuring device

表1 測點距離Table 1 Distance between the measuring points

2 實驗結(jié)果

Taylor原始算法[2,25]給出了不同位置處的加速比計算方法，即

式中：S為加速比；Smax為最大加速比；A、B為2個經(jīng)驗常數(shù)，根據(jù)山體幾何條件不同而不同；h為坡頂?shù)母叨龋籐為坡地測點到坡底的地表距離；z為1/2坡地上測點的高度，如圖3所示。

圖3 地形參數(shù)定義Fig. 3 Definitions of terrain parameters

根據(jù)Taylor原始算法，獲得實驗風(fēng)場地形參數(shù)如表2所示。

表2 實驗風(fēng)場地形參數(shù)Table 2 Terrain parameters of the experiment wind farm

將地形參數(shù)代入式（1）（2），得到

按照誤差值不超過設(shè)定的最大值的方法，對數(shù)據(jù)進行篩選，獲得3→1和3→2的風(fēng)向基本相同的數(shù)據(jù)，即測點在來流的同一二維面上。由實驗數(shù)據(jù)得到的加速比為

2.1 高度對加速效應(yīng)的影響

保持來流高度相同，即均采用測點3的數(shù)據(jù)作為來流數(shù)據(jù)，將二維面3→1和3→2實測加速比與Taylor算法的結(jié)果進行對比，如圖4所示。實測加速比在文獻[13]中同條件下加速比的模擬結(jié)果附近波動，但是測點1處實際的風(fēng)加速效應(yīng)平均為預(yù)測值的16.5%，最大不超過37.1%，而測點2處實測結(jié)果的平均值與預(yù)測值相近，這說明了迎風(fēng)面海拔更高位置的風(fēng)加速效應(yīng)并沒有Taylor算法所描述的大，需要考慮坡度等其他因素的疊加影響。此外，實驗中的加速比發(fā)生了較大的波動，這表明實際上復(fù)雜多變的地表對風(fēng)加速效應(yīng)產(chǎn)生了較大的影響。

圖4 實測加速比與Taylor算法加速比的偏差Fig. 4 Deviation between the actual acceleration ratio and the acceleration ratio calculated by Taylor algorithm

2.2 坡度對加速效應(yīng)的影響

以測點1數(shù)據(jù)為坡地風(fēng)速，將測點2和3數(shù)據(jù)分別作為來流風(fēng)速，計算加速比，結(jié)果如圖5所示。其中，二維面2→1坡度為48.99%，二維面3→1坡度為44.02%?？梢姡S面2→1的加速效應(yīng)比3→1更加顯著。二維面2→1的加速比比3→1平均偏高61.6%，最大值達187.8%。這說明坡度對風(fēng)的加速效應(yīng)程度存在影響，坡度越大，加速效果往往更加顯著。這一點同文獻[13]中模擬結(jié)果所得趨勢相同，但是，同高度同坡度的實測加速比較模擬結(jié)果略高，這主要是因為風(fēng)場實測來流方向并不能和模擬條件完全相同。

圖5 二維面2→1和3→1的加速比對比Fig. 5 Comparison of acceleration ratios of 2→1 and 3→1

2.3 來流對加速效應(yīng)的影響

迎風(fēng)坡面和側(cè)風(fēng)坡面的劃分如下：當(dāng)測點1和3的風(fēng)向和3→1基本相同時，則二維面3→1為迎風(fēng)坡面，此時二維面3→2即為側(cè)風(fēng)坡面；同理，當(dāng)定義二維面3→2為迎風(fēng)坡面時，二維面3→1為側(cè)風(fēng)坡面。圖6為迎風(fēng)坡面的選擇不同時，迎風(fēng)坡面和側(cè)風(fēng)坡面的加速比?？梢钥闯觯瑐?cè)風(fēng)坡面的加速比整體上略大于迎風(fēng)坡面，平均偏大8.9%～11.9%。這說明即使在同一來流下，不同坡面的加速比也不盡相同。

圖6 迎風(fēng)坡面與側(cè)風(fēng)坡面的加速比Fig. 6 Acceleration ratios on the windward and crosswind sides of the slope

圖7為測點1和2的風(fēng)速玫瑰圖。測點1南部整體風(fēng)速較大，其中西南方向以及東南方向較大；測點2北部風(fēng)速極小，西南方向風(fēng)速很大。整體來看，該山坡以南風(fēng)為主，特別是西南方向來流風(fēng)速普遍較大。雖然二者西南方向風(fēng)速都較大，但是位于高處的測點1出現(xiàn)了東南方向的大風(fēng)速，這表明了復(fù)雜地形不僅具有風(fēng)加速效應(yīng)，還可能改變風(fēng)的方向，這也是Taylor計算式計算精度較差的原因之一。

圖7 風(fēng)速玫瑰圖Fig. 7 Rose diagram of wind speed

2.4 Taylor算法精確程度分析

對比發(fā)現(xiàn)，實驗數(shù)據(jù)得出的加速比與Taylor計算式的結(jié)果相差很大，說明在不規(guī)則三維山體上，Taylor計算式的計算精度較差。由于地形復(fù)雜，不同來流處于地形不同的二維面上，加速效應(yīng)也不盡相同，經(jīng)驗常數(shù)應(yīng)該根據(jù)具體的地況做出調(diào)整。據(jù)此，提出Taylor加速比計算公式的修正式為

式中： λL為在三維不規(guī)則山體上，由不同二維面的坡度、地表粗糙度等因素決定的修正系數(shù)。本實驗中，2個風(fēng)向下的 λL的取值分別為1.640（二維面3→1）和4.342（二維面3→2）。

3 結(jié)論

本文采用風(fēng)場實驗的方法研究坡地地形對風(fēng)加速效應(yīng)的影響，分析了高度、坡度、來流對加速效應(yīng)的影響，并將Taylor原始算法在該地形下得到的計算結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)進行對比，分析了產(chǎn)生誤差的原因，得出結(jié)論如下。

（1）本實驗中，高海拔時，實測加速比僅為Taylor原始算法預(yù)測的加速比的16.9%左右，并且加速比在同一風(fēng)向上產(chǎn)生了較大的波動，這表明復(fù)雜多變的地表對風(fēng)加速效應(yīng)有很大的影響。

（2）在復(fù)雜地形風(fēng)電場中，坡度較大的地形有更好的風(fēng)加速效果，本實驗中較大坡度處的加速比平均偏大61.6%左右。

（3）在復(fù)雜風(fēng)場中，風(fēng)的加速效應(yīng)在迎風(fēng)坡面和側(cè)風(fēng)坡面表現(xiàn)不同，本實驗中側(cè)風(fēng)坡面的加速比比迎風(fēng)坡面大10%左右。這表明了復(fù)雜地形不僅具有風(fēng)加速效應(yīng)，還可能改變風(fēng)的方向。

（4）Taylor原始算法在三維不規(guī)則山體上的計算精度并不理想。這是因為，不同方向的來流處于不同的二維面上，各二維面上的地表情況不同，從而導(dǎo)致了加速效應(yīng)不盡相同，此時，應(yīng)該根據(jù)具體山體的地表情況添加修正系數(shù)。本文已給出對應(yīng)的修正公式，可根據(jù)地況進行修正。