收稿日期：2022-08-24

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃（2021YFB2601601）

通信作者：張 彥（1989—），男，博士、高級實(shí)驗(yàn)師，主要從事能源裝備可靠性與智能運(yùn)維方面的研究。zhangyant1223@163.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1291 文章編號：0254-0096（2023）12-0251-09

摘 要：基于地理信息系統(tǒng)，研究并提出一種基于ArcGIS與多因子模型的風(fēng)力發(fā)電場選址評估方法，以實(shí)現(xiàn)對不同地區(qū)風(fēng)能資源空間分布情況、開發(fā)適宜性和理論發(fā)電量的有效評估，進(jìn)而為風(fēng)電場的選址提供理論依據(jù)。首先，基于不同地區(qū)的風(fēng)資源氣象數(shù)據(jù)，通過引入地形、道路等地理限制因素，提出一種多因子模型，以實(shí)現(xiàn)對不同地區(qū)風(fēng)能資源開發(fā)適宜性評估。然后，基于10 m高度處的風(fēng)速分布，通過風(fēng)速外推得到80 m高度處的風(fēng)速分布，進(jìn)而用于評估80 m高度處的風(fēng)能理論發(fā)電量。最后，綜合上述開發(fā)適宜性和理論發(fā)電量評估結(jié)果，可較為準(zhǔn)確地給出計及風(fēng)速、風(fēng)功率密度、地形、道路等多因子模型的風(fēng)電場選址建議。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：風(fēng)電場選址主要集中在西北部、東北部以及內(nèi)蒙古等地。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電場；風(fēng)力發(fā)電機(jī)；地理信息系統(tǒng)；選址；ArcGIS；多因子模型；層次分析法

中圖分類號：TK89"""""""""""""""""""""""""" 獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

近年來，隨著地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）技術(shù)的不斷發(fā)展，其已被廣泛應(yīng)用于生活、生產(chǎn)和科研等領(lǐng)域［1］。Janke［2］研究基于GIS的疊加技術(shù)，得出土地覆被等級與太陽能和風(fēng)能潛力數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；Schallenberg-Rodriguez等［3］利用GIS研究一種適應(yīng)各地區(qū)要求的風(fēng)電技術(shù)經(jīng)濟(jì)潛力評估的模型；Cavazzi等［4］研究一種用于評估海上風(fēng)能潛力的海上風(fēng)能地理信息系統(tǒng)（OWE-GIS）。然而，現(xiàn)有基于GIS的風(fēng)電資源評估及風(fēng)電場選址研究大都只是基于氣象資料，采用數(shù)字模擬得到風(fēng)能資源的分布情況，并未考慮風(fēng)能資源的社會屬性，社會屬性主要包括：離保護(hù)地的距離、土地利用類型、離居民地的距離、離最近道路的距離、簡單地形坡度、復(fù)雜地形坡度、地面起伏度。為此，本文基于GIS技術(shù)并通過引入坡度、居民地、道路以及保護(hù)區(qū)等地理限制因素，研究并提出一種多維準(zhǔn)則評價因子的風(fēng)能資源及發(fā)電潛力評估模型。

ArcGIS具有強(qiáng)大的空間分析和圖形處理功能，在風(fēng)電場的選址與評估方面具有顯著優(yōu)勢。本文基于模型模擬和空間分析，選取ArcGIS 10.8軟件，對中國不同地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行評估。首先，利用空間分析法，得到每個地區(qū)的風(fēng)能資源分布情況。然后，采用層次分析法，通過剔除掉不適宜風(fēng)電開發(fā)的區(qū)域，進(jìn)而得到風(fēng)電場開發(fā)適宜度。最后，基于ArcGIS建立風(fēng)電場發(fā)電模型，計算理論發(fā)電量。以期為風(fēng)電場選址適宜性提供建議，進(jìn)而為風(fēng)電場選址提供理論依據(jù)。

1 基于ArcGIS的風(fēng)力發(fā)電適宜性評估

1.1 地形地貌及氣象特征

中國的地形地勢為西高東低，呈階梯狀分布，地形多種多樣。土地利用類型主要有：農(nóng)田、森林、草地、水體與濕地、荒漠、聚落以及其他，共7種。其中，其他生態(tài)系統(tǒng)是指裸土地和裸巖礫石地。草地生態(tài)系統(tǒng)所占比例最大，其他生態(tài)系統(tǒng)所占比例最小。綜上，土地利用類型如圖1所示。

中國幅員遼闊，風(fēng)能資源較為豐富。據(jù)國家氣象局估算，全國風(fēng)能密度為100 W/m2，風(fēng)能資源總儲量約1.6×105 MW。特別是東北、西北、華北、東南沿海及附近島嶼，每年風(fēng)速在3 m/s以上的時間約有4000 h，一些地區(qū)年平均風(fēng)速可達(dá)6～7 m/s以上，具有較大的開發(fā)利用價值［5］。

1.2 數(shù)據(jù)來源與風(fēng)能資源評估模型

1.2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源主要為風(fēng)能數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)，如表1所示。

1）風(fēng)能數(shù)據(jù)

風(fēng)速與風(fēng)功率密度基本數(shù)據(jù)來源于Global Wind Atlas，該數(shù)據(jù)集是由丹麥技術(shù)大學(xué)DTU結(jié)合Vortex公司等機(jī)構(gòu)開發(fā)的全球風(fēng)圖譜。此全球圖譜模擬范圍廣，能幫助研究人員了解全球不同地區(qū)風(fēng)資源情況［6］。

各省年平均風(fēng)速數(shù)據(jù)來源于中國氣象要素年度空間插值數(shù)據(jù)集［7］，來源于資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)注冊與出版系統(tǒng)。

2）地形數(shù)據(jù)

數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）、自然保護(hù)區(qū)、公鐵路分布、居民地分布以及土地利用類型均來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。

1.2.2 風(fēng)能資源評估模型

風(fēng)能的資源評估主要是利用風(fēng)速、風(fēng)功率密度等風(fēng)能資源參數(shù)以及社會參數(shù)，利用計算機(jī)模擬風(fēng)能資源分布，實(shí)現(xiàn)近地層風(fēng)能資源評估，從而為區(qū)域的風(fēng)能資源儲量估算、風(fēng)電場選址、風(fēng)電機(jī)組選型、機(jī)組排布方式的確定和發(fā)電量計算提供參考依據(jù)［8］。風(fēng)能資源評估所考慮的參數(shù)主要包括：風(fēng)速和風(fēng)功率密度。

1）風(fēng) 速

通常情況下，風(fēng)速是風(fēng)力等級劃分的依據(jù)。圖2所示為全國各?。▍^(qū)、市）年平均風(fēng)速。由圖2可看出，各省（區(qū)、市）的年平均風(fēng)速在2～3 m/s之間，個別省市風(fēng)速較大，例如臺灣省的年平均風(fēng)速約為9 m/s，西藏自治區(qū)的年平均風(fēng)速約為4 m/s。

風(fēng)電設(shè)備中風(fēng)力機(jī)的風(fēng)輪柱高度往往遠(yuǎn)大于氣象觀測高度，一般采用風(fēng)力機(jī)輪轂高度上的風(fēng)速值來反映各地的風(fēng)速分布情況［9］。為此，本文選用風(fēng)速外推公式實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力機(jī)輪轂高度處風(fēng)速值的外推，如式（1）所示。

[VZ=VZrlnzz0lnzrz0]""" （1）

式中：[VZ]——風(fēng)機(jī)輪轂高度處的平均風(fēng)速，m/s；[VZr]——?dú)庀笥^測高度處平均風(fēng)速，m/s；[z]——風(fēng)力機(jī)輪轂距地面高度（50、80、100 m）；[zr]——參考高度，m；[z0]——表面粗糙長度，m，見表2。

風(fēng)速的分布對建立風(fēng)資源分布模型和正確評估風(fēng)能潛力具有十分重要的影響［10］。對各地10 m高度處風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并根據(jù)式（1）進(jìn)行風(fēng)速外推［11］，可得80 m高度處的風(fēng)速分布圖，如圖3所示。由圖3可見，在80 m高度上，平均風(fēng)速約為5.9 m/s。風(fēng)速較大區(qū)域主要分布在東北、西北、華北部地區(qū)、內(nèi)蒙古以及東南沿海及其島嶼，內(nèi)陸地區(qū)風(fēng)速普遍較小。

注： 本圖基于地圖GS（2016）1549號，底圖無修改。

2）風(fēng)功率密度

風(fēng)功率密度是風(fēng)電場風(fēng)能資源的綜合指標(biāo)［12］，包含風(fēng)速、風(fēng)速頻率分布和空氣密度的影響。風(fēng)功率密度是指與風(fēng)向垂直的單位面積中風(fēng)所具有的功率。一般選取平均風(fēng)功率密度進(jìn)行評估，表達(dá)式為：

[DWP=12ni=1nρvi3]"" （2）

式中：[DWP]——平均風(fēng)功率密度，W/m2；[n]——在設(shè)定時段內(nèi)的記錄數(shù)；[ρ]——空氣密度，必須是當(dāng)年平均計算值，取決于溫度和壓力；[vi]——第[i]次記錄的風(fēng)速值，m/s。

中國的風(fēng)能區(qū)域劃分主要有風(fēng)能資源豐富區(qū)、次豐富區(qū)、可利用區(qū)以及貧乏區(qū)4種，如表2所示。

1.3 基于ArcGIS的風(fēng)力發(fā)電適宜性評估

1.3.1 風(fēng)電場選址要求

風(fēng)能資源的開發(fā)利用受風(fēng)能資源分布特點(diǎn)、地理?xiàng)l件、交通運(yùn)輸情況以及社會經(jīng)濟(jì)等因素的限制，所以在對風(fēng)電場選址評估時應(yīng)綜合考慮多方面的制約因素。通常情況下，風(fēng)電場選址評估方法主要參照《風(fēng)電場風(fēng)能資源評估方法》（GB/T 18710—2002）［13］。基于GIS的空間分析，結(jié)合地形、土地利用、保護(hù)區(qū)、道路、居民地、簡單地形坡度、復(fù)雜地形坡度以及地面起伏度等地理信息數(shù)據(jù)，在已知的風(fēng)能資源分布圖上將不能進(jìn)行風(fēng)能資源開發(fā)的區(qū)域剔除，進(jìn)而篩選出風(fēng)能資源可開發(fā)利用的區(qū)域。根據(jù)中國資源分布情況，對于風(fēng)電場選址的約束條件為：

1）根據(jù)中國風(fēng)能分區(qū)情況，考慮風(fēng)電場選址10 m處的風(fēng)速大于5 m/s，風(fēng)功率密度大于150 W/m2；

2）選址區(qū)域坡度考慮簡單地形坡度（3°～17°）［14］和復(fù)雜地形坡度（17°～30°）；

3）根據(jù)已建成風(fēng)電場的地面起伏度，考慮地面起伏度在0～300 m內(nèi)建立風(fēng)電場最佳［15］；

4）不能在居民地的2000 m半徑范圍內(nèi)；

5）不能位于保護(hù)區(qū)的1000 m半徑范圍內(nèi)；

6）離最近道路的距離不能超過5000 m。

1.3.2 多因子評價的適宜性分級

基于上述要求，對不同地區(qū)建立風(fēng)電場的適宜度進(jìn)行1～8的賦值分級。定義風(fēng)電場適宜度為[V]，[V∈{1，2，3，4，5，][6，7，8}]，適宜性越好賦值越大。其中，1級和8級分別為最不適宜和最適合建立風(fēng)電場的區(qū)域，1～3級屬于不適宜建立風(fēng)電場區(qū)域，4～6級屬于較適宜建立風(fēng)電場的地區(qū)，7、8級屬于非常適合建立風(fēng)電場的區(qū)域。表3為風(fēng)能電站適宜性等級評定表。

基于上述定義的適宜度分級，在ArcGIS 10.8中建立各因素的模型，利用Spatial Analyst中的歐氏距離和重分類功能，對上述7個因素進(jìn)行相對應(yīng)的分級。按不同的等級賦予不同的顏色值，分別得到風(fēng)速分級圖、風(fēng)功率密度分級圖、主要自然保護(hù)區(qū)、土地利用分級圖、居民地分級圖、道路分級圖、簡單地形坡度分級圖、復(fù)雜地形坡度分級圖以及地面起伏度分級圖，如圖4所示。圖中自然因素和社會因素專用于網(wǎng)格單元，將網(wǎng)格單元作為基本風(fēng)電場替代單元［16］。網(wǎng)格分辨率為1500 m×1500 m。

1.3.3 基于層次分析法的各因素權(quán)重影響分析

采用層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）來確定每個因子對于風(fēng)電場選址的權(quán)衡系數(shù)。層次分析法是將復(fù)雜的目標(biāo)問題分為總目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和評價層3個層次結(jié)構(gòu)，構(gòu)造準(zhǔn)則層各因素的判斷矩陣，求出判斷矩陣對應(yīng)的最大特征值以及特征向量[W]。對判斷矩陣歸一化后，進(jìn)而求得準(zhǔn)則層相對于目標(biāo)層的相對重要性權(quán)重［17］。為此，本文所提出的基于AHP的風(fēng)電場選址體系如圖5所示。由圖5可見，所提出的基于ArcGIS的風(fēng)力發(fā)電適宜性評估模型通過引入各影響因素，以實(shí)現(xiàn)基于多因子模型的風(fēng)能資源發(fā)電適宜性評估。

對于7個風(fēng)能資源影響因素的判斷矩陣，為能準(zhǔn)確反映每個影響因子之間的關(guān)系，此處只設(shè)置準(zhǔn)則層，不再設(shè)置子準(zhǔn)則層。判斷尺度表如表4所示。其中，若因素[i]與因素[j]的重要性之比為[aij]，那么因素[j]與因素[i]重要性之比為[aji=1/aij]。構(gòu)造好判斷矩陣后，還需根據(jù)判斷矩陣計算各元素的相對權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。只有當(dāng)一致性指標(biāo)檢驗(yàn)合格時，才能繼續(xù)AHP的綜合計算。當(dāng)一致性指標(biāo)CRlt;0.1時，可認(rèn)為判斷矩陣的一致性可接受；否則，認(rèn)定該判斷矩陣不具有滿意的一致性，需調(diào)整判斷矩陣中的元素，使其具有可接受的一致性。將上述所定義的判斷尺度應(yīng)用到各因素之間進(jìn)行比較，得出表5所示的風(fēng)能資源影響因素判斷矩陣。

基于表5所示的判斷矩陣數(shù)值，計算可知其一致性指標(biāo)CR=0.0662＜0.10，故該判斷矩陣的一致性可接受。由表5可見，風(fēng)能資源（風(fēng)速與風(fēng)功率密度）的權(quán)衡系數(shù)之和為0.5566，而各項(xiàng)社會因素（坡度、土地利用、道路、居民地、生態(tài)保護(hù)區(qū)）的權(quán)衡系數(shù)之和僅為0.4434。為此，風(fēng)力發(fā)電適宜性評估的主要參考依據(jù)應(yīng)為風(fēng)能資源。根據(jù)各影響因素的重分類和權(quán)衡系數(shù)確定風(fēng)電場適宜性評價結(jié)果指標(biāo)：

[I=0.5566X+0.4434Y]"" （3）

式中：[I]——適宜性綜合評價結(jié)果指標(biāo)；[X]——風(fēng)能資源評價指標(biāo)重分類后賦予的值；[Y]——社會因素評價指標(biāo)重分類后賦予的值。

1.3.4 適宜性評價

利用各影響因子的分級圖，結(jié)合基于AHP確定的各評價因子的權(quán)衡系數(shù)，將各圖層經(jīng)過ArcGIS 10.8疊加分析中的加權(quán)處理，得到風(fēng)電場選址適宜性評價結(jié)果，如圖6所示。由圖6可知，本文將適宜性評價分為3個等級：1級為最不適宜建立風(fēng)電場，2級為較適宜建立風(fēng)電場，3級為最適宜建立風(fēng)電場。風(fēng)電場的選址適宜性較高區(qū)域大致分布在西北、華北、東北部地區(qū)，以及東南沿海地區(qū)，內(nèi)陸地區(qū)建立風(fēng)電場的適宜性相對較低。根據(jù)ArcGIS中圖形柵格的大小以及數(shù)量，計算出圖6中適宜建立風(fēng)電場的面積約為2.8×106 km2，最適宜建立風(fēng)電場的面積約為1.5×106 km2。

2 基于ArcGIS的風(fēng)力發(fā)電潛力評估

2.1 ArcGIS風(fēng)力發(fā)電潛力模型

對風(fēng)力發(fā)電潛力的準(zhǔn)確預(yù)測，是確定開發(fā)風(fēng)能資源的保障。通過計算風(fēng)力機(jī)的額定功率、等效滿負(fù)荷小時數(shù)以及風(fēng)場修正系數(shù)［9］，得到風(fēng)力發(fā)電潛力。發(fā)電量為：

[P=PR?H?λ]""" （4）

式中：[P]——發(fā)電量，kWh；[PR]——風(fēng)力機(jī)的額定功率，kW；[H]——等效滿負(fù)荷小時數(shù)，h；[λ]——風(fēng)場修正系數(shù)，0.83～0.90。

選擇合適的風(fēng)電機(jī)作為評價標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備可準(zhǔn)確得出可利用的風(fēng)能資源［18］。結(jié)合風(fēng)電機(jī)選址要求以及風(fēng)力機(jī)的安裝成本，選取Vestas 90型風(fēng)力機(jī)作為風(fēng)能資源評估的參考風(fēng)力機(jī)。表6所示為Vestas 90風(fēng)力機(jī)參數(shù)。

根據(jù)研究表明，等效滿負(fù)荷小時數(shù)[H]與平均風(fēng)速[v]呈線性相關(guān)，即[H=f（v）]。

評估風(fēng)電場的發(fā)電潛力需充分考慮風(fēng)力機(jī)的排布、對風(fēng)能的利用以及風(fēng)力機(jī)折減等因素，故對于風(fēng)場修正系數(shù)λ，考慮[λ=λ1λ2λ3]，其中，[λ1、λ2、λ3]分別為土地利用系數(shù)、風(fēng)能利用系數(shù)、風(fēng)力機(jī)折減系數(shù)。

1）土地利用主要分為山地和平原，因?yàn)樯降仫L(fēng)電場處易受雷電、臺風(fēng)以及雨雪等惡劣天氣的影響，其風(fēng)速波動性較大且隨季節(jié)變化明顯，所以考慮土地利用系數(shù)為0.93；

2）風(fēng)能的利用主要考慮氣候的影響，考慮全國范圍內(nèi)氣候影響的風(fēng)能利用系數(shù)為0.94～0.98，例如冬季是否易發(fā)生結(jié)冰現(xiàn)象，若冰期長則風(fēng)能利用系數(shù)較低；

3）風(fēng)力機(jī)的折減主要考慮兩個方面：一是季節(jié)性停機(jī)時間，在大風(fēng)季節(jié)時停機(jī)以及小風(fēng)季節(jié)停機(jī)3 d，其折減系數(shù)大概為0.98；二是人工計劃性停機(jī)，例如限電停機(jī)、檢修停機(jī)等，按照不同的風(fēng)機(jī)類型給予0%～0.5%的折減。

對于[λ1、λ2、λ3]分別設(shè)定為0.93、0.95、0.98。綜上，本文對于風(fēng)場的修正系數(shù)λ選取0.87。

2.2 基于ArcGIS風(fēng)力發(fā)電潛力評估

選擇合適的風(fēng)速模型和適當(dāng)?shù)募夹g(shù)來開發(fā)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電模型非常重要［19］。為了不影響居民生活以及農(nóng)業(yè)發(fā)展用地，研究只設(shè)定12%的適宜區(qū)域作為可利用風(fēng)能資源的潛力開發(fā)區(qū)，可安裝風(fēng)力機(jī)的面積約為5.16×105 km2。根據(jù)《風(fēng)電場工程項(xiàng)目建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定，風(fēng)力機(jī)的排布應(yīng)盡量在風(fēng)功率密度較大地區(qū)布置風(fēng)力機(jī)，以充分利用風(fēng)能資源，還需綜合考慮場址區(qū)域風(fēng)能資源分布特點(diǎn)、周圍交通運(yùn)輸狀況以及風(fēng)力機(jī)施工安裝條件。若在平坦地形處建立風(fēng)電場，當(dāng)盛行風(fēng)向?yàn)橐粋€方向或兩個方向且相互為反方向時，風(fēng)力機(jī)布置一般按矩陣式排布。風(fēng)力機(jī)排列方向與盛行風(fēng)向垂直，前后兩排錯位，列距為3～6倍風(fēng)輪直徑，行距為5～10倍風(fēng)輪直徑。本文選擇列距為4倍風(fēng)輪直徑（D），行距為5倍風(fēng)輪直徑的風(fēng)電機(jī)組排布方式。每臺風(fēng)力機(jī)占地面積約為[4×5D2=20D2，]故在1500 m×1500 m分辨率的網(wǎng)格上，可安裝Vestas 90風(fēng)力機(jī)的數(shù)量為13臺。

基于式（1）得到的80 m高度處風(fēng)速空間分布數(shù)據(jù)，選取風(fēng)力機(jī)Vestas 90，利用ArcGIS 10.8，得到80 m高度處的風(fēng)力發(fā)電量預(yù)測圖，如圖7所示。技術(shù)層面上，在不影響工農(nóng)業(yè)發(fā)展的前提下，在12%的風(fēng)力發(fā)電適宜區(qū)內(nèi)，安裝Vestas 90型風(fēng)力機(jī)。由圖7可知，陸地風(fēng)能資源豐富，適合大力開發(fā)陸地風(fēng)能資源，建立風(fēng)電產(chǎn)業(yè)。中國理論風(fēng)力發(fā)電量總和約為1.6×105億kWh。表7為部分地區(qū)的風(fēng)力發(fā)電理論總發(fā)電量及占比情況。

將風(fēng)力機(jī)建立在風(fēng)能技術(shù)潛力較大區(qū)域內(nèi)可使風(fēng)能資源利用最大化，緩解中國的用電緊張局面，減少環(huán)境和大氣污染，更加綠色清潔。由圖7和表7可看出，風(fēng)能技術(shù)潛力較大的區(qū)域基本分布在西北部地區(qū)和內(nèi)蒙古地帶，其中新疆、內(nèi)蒙古、甘肅等地的風(fēng)力發(fā)電潛力占全國風(fēng)力理論發(fā)電量比例較大，在新疆、內(nèi)蒙古和青海地區(qū)的風(fēng)力發(fā)電潛力尤為突出，這與風(fēng)電場適宜地帶大致重合?？煽闯?，新疆地區(qū)風(fēng)能資源豐富，風(fēng)力發(fā)電潛力大，且新疆供暖需求大，供暖期長［20］，故在新疆地區(qū)大力開發(fā)風(fēng)力資源十分必要。由圖7可看出，西藏地區(qū)風(fēng)力發(fā)電潛力也很大，但是受風(fēng)電技術(shù)、地理環(huán)境等因素影響，實(shí)際西藏地區(qū)風(fēng)能資源利用率并不高。

3 風(fēng)電場選址

風(fēng)電場項(xiàng)目的開發(fā)需適當(dāng)?shù)囊?guī)劃和評估。充分考慮環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會等其他影響因素，有助于做出精準(zhǔn)的風(fēng)電場選址規(guī)劃［21］。基于本文的風(fēng)力發(fā)電適宜性評估結(jié)果與風(fēng)力發(fā)電潛力評估結(jié)果，綜合風(fēng)能資源的自然屬性和社會屬性，運(yùn)用Spatial Analyst的加權(quán)分析，得到風(fēng)電場選址分布圖，如圖8所示。

注：本圖基于地圖GS（2016）1549號，底圖無修改。

圖8中，將風(fēng)電場選址分為3個等級，賦值越大說明越適合建立風(fēng)電場。其中，1級為不適宜建立風(fēng)電場等級，2級為適宜建立風(fēng)電場等級，3級為非常適宜建立風(fēng)電場等級。由圖8可知，風(fēng)電場選址主要集中在西北部、東北部、內(nèi)蒙古以及東南沿海等地區(qū)，而在南部以及中部地區(qū)的分布較少。風(fēng)電場選址等級較高地區(qū)與第2節(jié)中風(fēng)力發(fā)電適宜性較高區(qū)域和第3節(jié)中風(fēng)能潛力較大地區(qū)大致重合。適宜作為風(fēng)電場選址區(qū)域的面積為2.1×106 km2，最適宜建立風(fēng)電場區(qū)域的面積為3.2×105 km2。適合在風(fēng)電場選址適宜區(qū)大力開發(fā)風(fēng)能資源。因此，可得出以下結(jié)論：綜合考慮社會因素和自然因素，發(fā)現(xiàn)風(fēng)電場選址最好建立在風(fēng)電場適宜性高且風(fēng)能潛力大的地區(qū)。在西北部、東北部、內(nèi)蒙古地區(qū)以及東南沿海等地區(qū)建立風(fēng)力發(fā)電站，一方面可充分利用這些地區(qū)豐富的風(fēng)能資源，避免資源浪費(fèi)并且減少對環(huán)境污染；另一方面也可有效避免與工農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生沖突，影響社會發(fā)展。

4 結(jié) 論

本文研究并提出一種基于ArcGIS與多因子模型的風(fēng)電場選址評估方法，考慮風(fēng)能資源的自然因素和社會因素，即綜合考慮了生態(tài)環(huán)境、地形、道路、居民生活以及工農(nóng)業(yè)發(fā)展等影響因素，對風(fēng)力發(fā)電適宜性和風(fēng)能發(fā)電潛力進(jìn)行評估分析，得出風(fēng)電場選址分布圖。

1）從風(fēng)能自然稟賦評估結(jié)果中可知，中國風(fēng)能資源豐富，適宜開發(fā)風(fēng)能資源。在中國東北、華北、內(nèi)蒙古中東部、新疆地區(qū)、西北地區(qū)西北部、西藏以及東南沿海等地區(qū)風(fēng)能資源最為豐富。

2）本文提出一種多因子模型的風(fēng)能資源評估方法，基于層次分析法對各因子進(jìn)行權(quán)重分析，發(fā)現(xiàn)風(fēng)電場選址適宜性綜合評價結(jié)果指標(biāo)[I=0.5566X+0.4434Y]，其中[X]為風(fēng)能資源評價指標(biāo)重分類后賦予的值、[Y]為社會因素評價指標(biāo)重分類后賦予的值。剔除掉不適宜開發(fā)的區(qū)域后，適宜建立風(fēng)電場的面積約為2.8×106 km2，最適宜建立風(fēng)電場的面積約為1.5×106 km2，適合大力開發(fā)風(fēng)能資源。

3）在風(fēng)力機(jī)選擇方面，考慮經(jīng)濟(jì)性和實(shí)用性，選擇Vestas 90作為評估標(biāo)準(zhǔn)的典型風(fēng)力機(jī)，研究并提出一種風(fēng)力發(fā)電潛力評估模型。在80 m高度處的理論風(fēng)力發(fā)電潛力總和約為1.6×105億kWh。

4）綜合考慮自然與社會因素，得到適宜建立風(fēng)電場的區(qū)域。適宜作為風(fēng)電場選址區(qū)域的面積為2.1×106 km2，最適宜建立風(fēng)電場區(qū)域的面積為3.2×105 km2。在西北、東北、內(nèi)蒙古以及東南沿海等地較為適宜建立風(fēng)電場。大力發(fā)展風(fēng)力資源，響應(yīng)國家的“雙碳”戰(zhàn)略，節(jié)能減排政策。

中國風(fēng)能資源豐富，但對風(fēng)能資源的開發(fā)利用技術(shù)還不完善。在海上風(fēng)電的開發(fā)利用方面，仍有許多問題和挑戰(zhàn)。所以，優(yōu)先開發(fā)技術(shù)相對成熟的陸地風(fēng)電仍是中國在風(fēng)能資源開發(fā)利用的主要方向，但風(fēng)能的間歇性和不穩(wěn)定性，也使對風(fēng)能的利用與開發(fā)存在許多問題。因此，如何準(zhǔn)確評估風(fēng)能資源以及合理有效利用風(fēng)電，仍是今后需探索的科學(xué)領(lǐng)域。

［參考文獻(xiàn)］

［1］"""" 盛旭喆， 曾平良， 邢浩， 等. 基于GIS-MCDA的蒙古國可再生能源資源評估方法研究［J］. 電力科學(xué)與工程， 2020， 36（2）： 13-21.

SHENG X Z， ZENG P L， XING H， et al. Using GIS-based MCDA to evaluate optimum potential renewable power development sites in Mongolia［J］. Electric power science and engineering， 2020， 36（2）： 13-21.

［2］"""" JANKE J R. Multicriteria GIS modeling of wind and solar farms in Colorado［J］. Renewable energy， 2010， 35（10）： 2228-2234.

［3］"""" SCHALLENBERG-RODRIGUEZ"" J，"" NOTARIO-DEL PINO J. Evaluation of on-shore wind techno-economical potential"" in"" regions" and" islands［J］." Applied" energy， 2014， 124： 117-129.

［4］"""" CAVAZZI S， DUTTON A G. An offshore wind energy geographic information system （OWE-GIS） for assessment of the UK’s offshore wind energy potential［J］. Renewable energy， 2016， 87： 212-228.

［5］"""" 王志華. 2021年中國風(fēng)能太陽能資源年景公報［R］. 中國氣象局風(fēng)能太陽能中心， 2022.

WANG Z H. China wind and solar energy resources bulletin［R］." Beijing：" CMA"" Wind" and"" Solar"" Energy Center， 2022.

［6］"""" 羅勇， 曹鵬， 楊鳳志， 等. 中尺度數(shù)據(jù)在風(fēng)電項(xiàng)目前期開發(fā)過程中的應(yīng)用現(xiàn)狀［J］. 船舶工程， 2020， 42（S2）： 233-235， 42.

LUO Y， CAO P， YANG F Z， et al. Application status of mesoscale data in early stage of development process of wind power projects［J］. Ship engineering， 2020， 42（S2）： 233-235， 42.

［7］"""" 徐新良. 中國氣象要素年度空間插值數(shù)據(jù)集［DB/OL］. 資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)注冊與出版系統(tǒng)（http：//www.resdc.cn/DOI）， 2022. DOI：10.12078/2022082501.

XU X L. Annual spatial interpolation data set of meteorological elements in China［DB/OL］. Resource and environment science and data center（http：//www.resdc.cn/DOI）， 2022. DOI：10.12078/2022082501.

［8］"""" 蔡繼峰， 胡高碩， 石浩. 國內(nèi)外風(fēng)能資源評估標(biāo)準(zhǔn)研究綜述［J］. 風(fēng)能， 2021（12）： 56-63.

CAI J F， HU G S， SHI H. Domestic and international wind energy resource assessment standards research overview［J］. Wind energy， 2021（12）： 56-63.

［9］"""" 孫艷偉， 王潤， 劉健， 等. 基于GIS的福建省陸地風(fēng)能資源開發(fā)潛力評估［J］. 資源科學(xué)， 2012， 34（6）： 1167-1174.

SUN Y W， WANG R， LIU J， et al. Assessment of onshore wind energy potential in Fujian province based on GIS［J］. Resources science， 2012， 34（6）： 1167-1174.

［10］""" MENTIS D， HERMANN S， HOWELLS M， et al. Assessing the technical wind energy potential in Africa a GIS-based approach［J］. Renewable energy， 2015， 83： 110-125.

［11］""" 郝辰妍， 許昌， 薛飛飛， 等. 基于熱穩(wěn)定度風(fēng)向標(biāo)準(zhǔn)差法的風(fēng)速外推模型研究［J］. 可再生能源， 2018， 36（5）： 737-742.

HAO C Y， XU C， XUE F F， et al. Research on wind speed extrapolation model based on thermal stability standard classification of deviation method［J］. Renewable energy resources， 2018， 36（5）： 737-742.

［12］""" GB/T 187092—2002， 風(fēng)電場風(fēng)能資源測量方法［S］.

GB/T 18709—2002， Methodology of wind energy resource measurement for wind farm［S］.

［13］""" GB/T 18710—2002， 風(fēng)電場風(fēng)能資源評估方法［S］.

GB/T 18710—2002， Methodology of wind energy resource assessment for wind farm［S］.

［14］""" 江東， 王娣， 付晶瑩， 等. 內(nèi)蒙古自治區(qū)未利用土地可再生能源潛力評估［J］. 科技導(dǎo)報， 2020， 38（11）： 60-69.

JIANG D， WANG D， FU J Y， et al. Assessment of potential of renewable energy to be proclace on unused land in inner Mongolia autonomous region［J］. Science and technology review， 2020， 38（11）： 60-69.

［15］""" 鄧院昌， 余志， 鐘權(quán)偉. 風(fēng)電場宏觀選址中地形條件的分析與評價［J］. 華東電力， 2010， 38（8）： 1244-1247.

DENG Y C， YU Z， ZHONG Q W. Analysis and evaluation on topographic conditions for macroscopic choice of a wind farm location［J］. East China electric power， 2010， 38（8）： 1244-1247.

［16］""" CUI L， XU Y， XU L， et al. Wind farm location special optimization based on grid GIS and choquet fuzzy integral method in Dalian city， China［J］. Energies， 2021， 14（9）： 2454.

［17］""" 鄧雪， 李家銘， 曾浩健， 等. 層次分析法權(quán)重計算方法分析及其應(yīng)用研究［J］. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識， 2012， 42（7）： 93-100.

DENG X， LI J M， ZENG H J， et al. Research on computation methods of AHP wight vector and its applications［J］." Mathematics"" in"" practice" and"" theory， 2012， 42（7）： 93-100.

［18］""" 劉光旭， 吳文祥， 張緒教， 等. GIS技術(shù)支持下的江蘇省可用風(fēng)能資源評估研究［J］. 可再生能源， 2010， 28（1）： 109-114.

LIU G X， WU W X， ZHANG X J， et al. Assessment on available wind energy in Jiangsu by using GIS technology［J］. Renewable energy resources， 2010， 28（1）： 109-114.

［19］""" KARKI R， HU P， BILLINTON R. A simplified wind power generation model for reliability evaluation［J］. IEEE transactions on energy conversion， 2006， 21（2）： 533-540.

［20］""" 閆廣新. 新疆風(fēng)力發(fā)電清潔能源供暖項(xiàng)目的可行性分析［J］. 上海電氣技術(shù)， 2019， 12（1）： 14-17.

YAN G X. Feasibility analysis of clean energy heating project sourced by Xinjiang wind power［J］. Journal of Shanghai electric technology， 2019， 12（1）： 14-17.

［21］""" AYODELE T R， OGUNJUYIGBE A S O， ODIGIE O， et al. A multi-criteria GIS based model for wind farm site selection using interval type-2 fuzzy analytic hierarchy process： the case study of Nigeria［J］. Applied energy， 2018， 228： 1853-1869.

SITE SELECTION ASSESSMENT OF WIND FARM BASED ON

ARCGIS AND MULTI-FACTOR MODEL

Zhou Yushi1，Zhang Yan1，Wang Haijin2，Tang Ruoli2，Yuan Chengqing1

（1. School of Transportation and Logistics Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan" 430063， China；

2. School of Naval Architecture， Ocean and Energy Power Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan 430063， China）

Abstract：In order to achieve the effective evaluation for spatial distribution， development suitability and theoretical power generation of wind energy resources in different areas， this study proposes a wind farm site selection assessment method based on the ArcGIS software and multi-factor model. The proposed method can provide theoretical basis for the site selection assessment of wind farms. Firstly， based on the meteorological data of wind resources in different regions， a multi-factor model is proposed to evaluate the suitability of wind energy resources development in different regions by introducing geographical constraints such as terrain， roads and so on. Secondly， based on the wind velocity distribution at 10 m altitude， the wind velocity distribution at 80 m altitude is extrapolated to estimate the theoretical wind power generation at 80 m altitude. Finally， based on the evaluation results of the development suitability and theoretical generation capacity， the wind farm site selection suggestions can be accurately obtained by considering the wind speed， wind power density， terrain， road and other multi-factor models. The results show that the suggested wind farms are mainly located in the northwest， northeast and Inner Mongolia of China.

Keywords：wind farm； wind turbines； geographic information systems； ArcGIS； multi-factor model； site selection； analytic hierarchy process