程雪玲

(1.中國科學(xué)院 大氣物理研究所，北京 100029；2.中國科學(xué)院大學(xué) 地球與行星科學(xué)學(xué)院，北京 101408)

縮略詞

0 引言

2020 年9 月，中國提出“2030 年碳達(dá)峰，2060 年碳中和”的目標(biāo)，通過新能源發(fā)電、植樹造林、節(jié)能減排等形式，抵消自身產(chǎn)生的CO2或溫室氣體排放量，達(dá)到相對“零排放”。截至2020 年底，我國光伏發(fā)電裝機(jī)容量為253 GW，風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到281 GW，合計(jì)約占我國總裝機(jī)容量的24%，發(fā)電量占比約為9.5%。預(yù)計(jì)2030 年、2050 年和2060 年我國清潔能源裝機(jī)容量將分別增加至2 570 GW、6 870 GW 和7 680 GW，2060 年實(shí)現(xiàn)超過96% 電源為清潔能源?！笆奈濉庇?jì)劃將進(jìn)一步聚焦新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和壯大。

不但是中國，全球風(fēng)電都已進(jìn)入迅速擴(kuò)張階段，相應(yīng)的技術(shù)和方法被廣泛應(yīng)用于風(fēng)能開發(fā)領(lǐng)域。在2017 年10 月國際能源署風(fēng)能技術(shù)合作計(jì)劃召開的系列會議上，專家們將風(fēng)能面臨的挑戰(zhàn)和創(chuàng)新途徑歸納為3 個(gè)方面：1）從大氣運(yùn)動到風(fēng)電場及風(fēng)力發(fā)電機(jī)周圍流場運(yùn)動的深入理解；2）世界上最大的動態(tài)旋轉(zhuǎn)機(jī)器的材料設(shè)計(jì)和工程設(shè)計(jì)；3）對電網(wǎng)內(nèi)眾多風(fēng)電場協(xié)同優(yōu)化控制。解決這些挑戰(zhàn)可以使風(fēng)力發(fā)電能夠滿足全球一半甚至更多的電力需求[1]。

這些重大的挑戰(zhàn)相互影響，每個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展都會影響其他領(lǐng)域發(fā)展。比如風(fēng)力發(fā)電機(jī)周圍流場大氣運(yùn)動的研究，對于設(shè)計(jì)下一代甚至更大的風(fēng)力發(fā)電機(jī)和風(fēng)電機(jī)組的動態(tài)控制至關(guān)重要，加強(qiáng)對大氣流動過程的預(yù)測，將使風(fēng)電場的發(fā)電更好地并入電網(wǎng)。同時(shí)，這些科學(xué)挑戰(zhàn)也將各種時(shí)空尺度聯(lián)系起來，從大氣運(yùn)動到直徑200 m 風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片周圍的流場，從風(fēng)電場到整個(gè)國家電網(wǎng)，從毫秒（用于管理）到幾十年（用于規(guī)劃）時(shí)間尺度的穩(wěn)定可靠運(yùn)行等。因此，風(fēng)能科學(xué)發(fā)展的一個(gè)很重要的方面就是從大氣運(yùn)動到風(fēng)力發(fā)電機(jī)尺度流場的不同時(shí)空尺度運(yùn)動的研究。

大氣層中各種不同時(shí)空尺度的天氣系統(tǒng)和物理過程，從小到毫米量級的湍流運(yùn)動到上千公里的行星長波等，都可通過邊界層對風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)生作用和影響[2]。由于風(fēng)場中湍流運(yùn)動具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，從早期的統(tǒng)計(jì)模型，到基于數(shù)值模式的物理模型，再到目前統(tǒng)計(jì)模型和物理模型相結(jié)合的風(fēng)力發(fā)電預(yù)測，發(fā)展出了眾多的預(yù)報(bào)模型[3-4]。發(fā)展包括大尺度地球系統(tǒng)模式、中尺度氣象模式、CFD 模型的模式鏈?zhǔn)秋L(fēng)資源研究領(lǐng)域中的共識，國際能源署風(fēng)能課題（IEA Wind Task31）專門開展復(fù)雜地形風(fēng)電場流場的模式鏈研究，重點(diǎn)解決不同尺度模式間的耦合問題[5]。2015—2021 年的美國A2e 計(jì)劃的目標(biāo)是通過風(fēng)特性研究和物理建模、分析及數(shù)值模擬來改進(jìn)風(fēng)電場運(yùn)維管理水平[6]；2015—2020 年的歐盟NEWA 計(jì)劃總體目標(biāo)是發(fā)展新的風(fēng)能資源評估動力降尺度系統(tǒng)[7]。基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式與CFD 模型進(jìn)行多尺度耦合的風(fēng)場數(shù)值模擬是風(fēng)能開發(fā)的主要研究方向[8]。我國“十三五”啟動的重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“風(fēng)力發(fā)電復(fù)雜風(fēng)資源特性研究及其應(yīng)用與驗(yàn)證”目前仍在實(shí)施中，該項(xiàng)目一個(gè)重要的研究內(nèi)容就是發(fā)展從中尺度環(huán)流、風(fēng)電場湍流到風(fēng)力機(jī)尾流的非定常風(fēng)場多尺度耦合數(shù)值模擬方法，并開發(fā)典型地形風(fēng)電場選址風(fēng)資源評估軟件。圖1 給出了風(fēng)能模型的總體框架，從全球尺度到風(fēng)機(jī)尺度的模式發(fā)展的重點(diǎn)、應(yīng)用方向，及模式精度與計(jì)算成本間的關(guān)系[9]。

圖1 風(fēng)能模型框架圖[9]Fig.1 Wind assessment modeling framework[9]

早期CFD 廣泛用于空氣動力學(xué)，比如飛機(jī)外形設(shè)計(jì)、發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)、汽車外形設(shè)計(jì)、渦輪發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)，以及一些傳熱傳質(zhì)工業(yè)設(shè)備，比如流化床等，其特點(diǎn)是能夠建立復(fù)雜形狀的網(wǎng)格，很好地模擬復(fù)雜結(jié)構(gòu)內(nèi)的流場。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，CFD 可以建立更大規(guī)模的網(wǎng)格，用于風(fēng)工程、環(huán)境工程領(lǐng)域，研究橋梁抗震、高速列車安全、街區(qū)空氣污染等。

基于CFD 的風(fēng)工程應(yīng)用稱為計(jì)算風(fēng)工程（CWE），CWE 的歷史可以追溯到1963 年左右。Smagorinsky開發(fā)了第一個(gè)大渦模擬（LES）方法Smagorinsky–Lilly 模型，該模型至今仍在流體力學(xué)的許多領(lǐng)域廣泛使用[10]。20 世紀(jì)60 年代以后，CWE 在氣象學(xué)方面得到發(fā)展[11-12]，研究包括盛行風(fēng)對海洋飛沫傳輸?shù)挠绊慬13]、山脊對流運(yùn)動[14]和天氣過程影響下的城市熱島[15]。其他數(shù)值研究則圍繞障礙物的微尺度流動模擬，如建筑物繞流[16-18]、復(fù)雜地形流場[19]。事實(shí)上，CWE 模擬范圍非常廣泛，包括街區(qū)風(fēng)環(huán)境[20]、雷暴模擬[21-22]、龍卷風(fēng)模擬[23]等。隨著風(fēng)能開發(fā)利用規(guī)模的擴(kuò)大，需要對大氣邊界層流場中更多微尺度的運(yùn)動過程進(jìn)一步研究。Raithby 等基于CFD 開展的山地風(fēng)場研究是這方面最早的工作之一[24]。Maurizi 等[25]和Castro 等[26]基于非定常模擬顯示局部地形會誘發(fā)的不穩(wěn)定流動，還有通過LES 或DNS 模擬三維湍流的時(shí)間變化[27-28]。然而，CFD 對于復(fù)雜下墊面高雷諾數(shù)的大氣邊界層風(fēng)場模擬仍面臨挑戰(zhàn)[29-31]。

本文首先回顧了風(fēng)能模型的發(fā)展，包括基于CFD 的風(fēng)能模型，之后從中尺度到微尺度的“降尺度”、尾流模擬和復(fù)雜地形風(fēng)場模擬3 個(gè)方面詳細(xì)評述了CFD 在風(fēng)能開發(fā)利用中的重要作用，最后對風(fēng)能模型發(fā)展過程中CFD 方法所面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。

1 風(fēng)能模型的發(fā)展

20 世紀(jì)70 年代末，美國和丹麥開始以公用事業(yè)規(guī)模使用風(fēng)能，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的標(biāo)稱功率從那時(shí)的約50 kW 發(fā)展到如今的大型機(jī)器容量5 MW 以上，預(yù)計(jì)將進(jìn)一步增長到10 MW 甚至更多。風(fēng)力資源和湍流特性是風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行的基準(zhǔn)，是風(fēng)能項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)可行性的關(guān)鍵。

為滿足風(fēng)能資源的大規(guī)模開發(fā)需求，首先需要進(jìn)行風(fēng)能資源評估，獲得風(fēng)能資源的分布狀態(tài)，制定風(fēng)電建設(shè)發(fā)展規(guī)劃，分析尋找合適的潛在風(fēng)電場場址，摸清風(fēng)資源狀況及其分布和變化。其次，風(fēng)電場建設(shè)好之后，通過風(fēng)電機(jī)組發(fā)電裝置把風(fēng)的動能轉(zhuǎn)化為電能。在風(fēng)電接入電網(wǎng)過程中，需要開展風(fēng)電場功率預(yù)報(bào)來解決大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電上網(wǎng)的實(shí)際問題。隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對風(fēng)能資源評估、風(fēng)能選址和風(fēng)功率預(yù)報(bào)的精度要求越來越高，因此相應(yīng)的技術(shù)和方法也在蓬勃發(fā)展和革新。

本節(jié)總結(jié)了準(zhǔn)確確定風(fēng)力資源和減少風(fēng)力資源估算不確定性的風(fēng)能模型的發(fā)展。

1.1 風(fēng)能評估和風(fēng)電選址模型

風(fēng)能資源評估和風(fēng)電機(jī)組微觀選址是最重要的前期工作。在風(fēng)能開發(fā)利用過程中，風(fēng)電場選址從最初的平坦地形、風(fēng)速、風(fēng)向穩(wěn)定、易施工建設(shè)區(qū)域向地形復(fù)雜、影響因素多、開發(fā)難度大的區(qū)域延伸。對風(fēng)能資源的準(zhǔn)確評估和對風(fēng)電場的優(yōu)化設(shè)計(jì)，取決于對風(fēng)電資源的空間分布有準(zhǔn)確和詳細(xì)的了解。目前，數(shù)值建模結(jié)合現(xiàn)場測量是估計(jì)這種分布的首選方法。因此，了解風(fēng)能評估模型對于改進(jìn)數(shù)值模型具有重要意義。

1.1.1 線性模型

Jackson 和Hun 提出了守恒方程線性化模型[32]，將邊界層分為4 個(gè)子層，分別解出線性化方程的速度廓線。當(dāng)風(fēng)不受陡峭的斜坡、氣流分離、熱驅(qū)動氣流、低空急流等非線性過程影響時(shí)，這種方法計(jì)算速度快，結(jié)果也相當(dāng)好，誤差小于15%[33]。在20 世紀(jì)80 年代計(jì)算條件有限的情況下，該理論得到了廣泛的應(yīng)用，在線性理論基礎(chǔ)上陸續(xù)發(fā)展了MSFD 模型[34]、丹麥Ris?國家實(shí)驗(yàn)室風(fēng)電場微觀選址分析工具WAsP[35]、丹麥技術(shù)大學(xué)風(fēng)能系（原Ris?國家實(shí)驗(yàn)室）預(yù)測海岸風(fēng)電場尾流效應(yīng)的Fuga 模型[36]。

1.1.2 CFD 模型

現(xiàn)有的風(fēng)能評估模型大多是CFD 模型，如挪威開發(fā)的Windsim[43]、WindPro[44-45]、WindFarmer[46]、法國Meteodyn WT[47]。大多數(shù)CFD 模型對N-S 方程進(jìn)行求解，并使用恒定的入口風(fēng)剖面運(yùn)行到收斂。對于理想的情況，比如懸崖或丘陵二維/三維流動，CFD模型表現(xiàn)良好，并能刻畫出湍流的高精度細(xì)節(jié)特征[39]。

研究發(fā)現(xiàn)，由于能夠自適應(yīng)地生成各種復(fù)雜地形上的貼體網(wǎng)格，處理局部的復(fù)雜流動，CFD 模型更適應(yīng)于復(fù)雜地形條件下的邊界層流場模擬。如，程雪玲等利用地形高程數(shù)據(jù)建立地形，生成網(wǎng)格，采用CFD對大氣邊界層復(fù)雜地形羽流擴(kuò)散進(jìn)行了模擬[37]；周志勇等基于地理信息處理系統(tǒng)數(shù)字地面高程數(shù)據(jù)，利用IMAGEWARE 和網(wǎng)格生成軟件Gambit 對復(fù)雜地形地貌區(qū)域建立計(jì)算網(wǎng)格，研究橋梁架設(shè)的風(fēng)環(huán)境參數(shù)[38]。

為了對CFD 模型進(jìn)行驗(yàn)證，20 世紀(jì)80 年代，在蘇格蘭西北海岸Hebride 群島南端Uist 島的Askervein山開展了大規(guī)模的復(fù)雜地形觀測，獲得了詳細(xì)的風(fēng)場數(shù)據(jù)，眾多研究者對此進(jìn)行CFD 數(shù)值模擬與驗(yàn)證。比如，Stangroom 利用CFX-5 進(jìn)行了風(fēng)場模擬，結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值十分吻合，優(yōu)于WAsP 計(jì)算結(jié)果[40]；Bechmann采用LES 對Askervein 山的流場進(jìn)行模擬，得到的平均風(fēng)速和湍流脈動風(fēng)速均與實(shí)驗(yàn)值吻合[41]；梁思超等基于FINE/TURBO，采用帶有壁面函數(shù)的k-ε湍流模型研究復(fù)雜地形地貌風(fēng)電場大氣流動，以及參數(shù)對模擬沿流動方向均勻的大氣邊界層的影響，并對Askervein 山進(jìn)行了模擬和驗(yàn)證[42]。

但有一些研究也表明，CFD 模型并非在所有情況下都優(yōu)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的WAsP 模型，在平坦地形WAsP的模擬結(jié)果要好于某些CFD 模型[48-51]。

1.1.3 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)（NWP）模型

中尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型通過質(zhì)量、動量、熱量、水汽以及其他如氣溶膠等守恒方程的時(shí)間、空間積分計(jì)算預(yù)報(bào)大氣系統(tǒng)的演化過程，在風(fēng)能開發(fā)利用中已得到廣泛應(yīng)用。各種模式的守恒方程采用不同的近似方案和云物理、沉降、湍流、通量等參數(shù)化方案，不同模式的網(wǎng)格劃分、數(shù)值方法、初邊界條件設(shè)置、坐標(biāo)系的選擇等也不相同，各有各的局限性[52]。其近地層、邊界層、次網(wǎng)格參數(shù)化方案對近地層風(fēng)速模擬影響較大。此外，通過方程組的坐標(biāo)變換來描述復(fù)雜地形，需要對地形進(jìn)行不同程度的平滑，獲得計(jì)算穩(wěn)定性，對于陡峭地形，可能會出現(xiàn)較大計(jì)算誤差[53]。目前廣泛使用的預(yù)報(bào)模式有MASS、WRF、MM5、RAMS、ARPS、MC2、KAMM 等。

完全可壓縮非流體靜力的NWP 模型可以模擬和捕捉從天氣尺度到微觀尺度的廣泛的氣象現(xiàn)象，但所需的計(jì)算能力是巨大的，并隨著網(wǎng)格間距的減小而迅速增加。對于復(fù)雜地形風(fēng)場的精細(xì)化數(shù)值模擬，需要采用動力降尺度的方法來實(shí)現(xiàn)，通過預(yù)報(bào)模式和診斷模式相結(jié)合計(jì)算三維流場。診斷模式包括Jackson-Hunt 型模型（WAsP、MsMicro[54]、Raptor[55]等）和質(zhì)量守恒一致模型（WindMap[56]、Calmet[57]等）。典型的相結(jié)合模式有Ris?國家實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的KAMM/WAsP 系統(tǒng)[58]、以及美國AWS Truepower 公司開發(fā)的SiteWind系統(tǒng)[56]。AWS Truepower 的方法是在嵌套網(wǎng)格中運(yùn)行中尺度模型MASS，分辨率為0.4～1.2 km。然后，使用小尺度質(zhì)量守恒的風(fēng)場線性模式WindMap 將風(fēng)場網(wǎng)格間距縮小到約50 m。研究表明，在復(fù)雜地形中這種方法比行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的WAsP 模型更準(zhǔn)確，特別是在中尺度環(huán)流對風(fēng)力資源空間分布有顯著影響的情況下[59]。

此外，加拿大氣象局將中尺度模式MC2 與小尺度模式MsMicro 相結(jié)合建立了精細(xì)化風(fēng)能資源數(shù)值模擬評估模型WEST，并繪制了5 km × 5 km 分辨率的加拿大全國風(fēng)能資源圖譜[60]。在WEST 系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，我國開發(fā)出了風(fēng)能資源數(shù)值模擬評估系統(tǒng)WERAS[61]，模擬獲得了水平分辨率1 km、低空垂直分辨率10 m 的風(fēng)能資源圖譜。周榮衛(wèi)等利用中尺度氣象模式MM5 和微尺度模塊Calmet 組合建立了一個(gè)區(qū)域風(fēng)能資源評估系統(tǒng)，對江蘇沿海風(fēng)能豐富區(qū)和甘肅酒泉復(fù)雜地形風(fēng)能資源進(jìn)行了1 km × 1 km 高分辨率的逐時(shí)模擬[62]。

1.1.4 耦合模型

由于模擬尺度跨度大、計(jì)算成本高，當(dāng)前風(fēng)能模型的發(fā)展趨勢是NWP 模型與CFD 模型耦合，并取得了不少成果。如，Lange 等通過NWP 模型與CFD模型耦合建立了一個(gè)穩(wěn)定流場條件下的數(shù)據(jù)庫，能較好地預(yù)測實(shí)際風(fēng)電場的風(fēng)電功率[63]。李磊等用RAMS 與Fluent 耦合模擬了北京西北山區(qū)復(fù)雜地形風(fēng)場，“修正”了中尺度模擬結(jié)果[64]。何曉鳳等將MM5 與WindSim 結(jié)合，較好地刻畫出復(fù)雜地形條件下的局地復(fù)雜流動[65]。方艷瑩等用WRF 與Meteodyn WT 結(jié)合，研究結(jié)果顯示比單純應(yīng)用CFD 模擬更加準(zhǔn)確[66]。程雪玲等用WRF 與Fluent 耦合模擬得到水平分辨率50 m、近地層垂直分辨率10 m 的風(fēng)場[67]。馬文通等用Meteodyn WT 模擬不同天氣背景條件下的風(fēng)場，建立微尺度風(fēng)場數(shù)據(jù)庫，根據(jù)WRF 預(yù)報(bào)選擇對應(yīng)風(fēng)電場的風(fēng)場分布，預(yù)測風(fēng)功率[68]。

其中，NWP 與LES 嵌套耦合用于風(fēng)能研究逐步受到廣泛關(guān)注[72-75]。大渦模式起源于邊界層模擬[69-71]，現(xiàn)在可以用全物理參數(shù)化方案（輻射、微物理、云對流、地面-大氣相互作用、湍流等）求解非定常、非線性N-S 方程。與RANS 模型相比，它們在高分辨率下運(yùn)行，接近三維湍流的慣性子區(qū)，因此能夠在參數(shù)化小尺度湍流時(shí)直接解出重要的含能尺度湍渦。美國國家大氣研究中心在WRF 基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)時(shí)四維數(shù)據(jù)同化技術(shù)，通過FDDA 根據(jù)大尺度天氣確定LES 的網(wǎng)格，形成天氣尺度和微尺度嵌套的多尺度天氣模式（WRF-RTFDDA-LES），模擬真實(shí)天氣環(huán)流的重點(diǎn)地區(qū)風(fēng)場，如風(fēng)力發(fā)電場[76]。

1.1.5 幾種模型的比較

為了應(yīng)對風(fēng)能開發(fā)的迫切需要，研究復(fù)雜地形條件下的大氣邊界層運(yùn)動特征，同時(shí)為檢驗(yàn)各種CFD模型的計(jì)算精度提供一個(gè)完整的數(shù)據(jù)庫，丹麥Ris?實(shí)驗(yàn)室從2007 年12 月至2008 年2 月在丹麥Bolund 小島進(jìn)行了高密度的觀測。島上有10 座觀測塔（如圖2 所示，圖中只顯示了8 座測風(fēng)塔，還有兩座在離小島較遠(yuǎn)的地方）。測風(fēng)塔上共裝有23 個(gè)超聲風(fēng)速儀和12 個(gè)風(fēng)杯，此外還有2 臺激光測風(fēng)雷達(dá)，同時(shí)記錄平均風(fēng)速和湍流，以及其他氣象要素[77]。Bechmann總結(jié)了參加盲比的57 個(gè)模式的模擬結(jié)果，包括線性模型、RANS 模型、LES 模型。對比結(jié)果表明，線性模型對復(fù)雜地形模擬效果最差，k-εRANS 模擬的風(fēng)場跟實(shí)測符合最好，LES 模擬的地形加速比過大[78]。

圖2 丹麥Bolund 小島實(shí)驗(yàn)，用于驗(yàn)證復(fù)雜地形CFD 模擬能力Fig.2 The Bolund peninsula campaign for complex terrain CFD simulation capacity test

此后，以集中觀測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的模型比較陸續(xù)開展。Beaucage 等研究了4 個(gè)具有不同中尺度環(huán)流和地表特征的風(fēng)電場的風(fēng)速模擬[79-80]，一個(gè)是平坦地形、一個(gè)在沿海地區(qū)、兩個(gè)在山區(qū)，比較了5 種模型：Jackson-Hunt 模型WAsP、CFD/RANS 模型Meteodyn WT、質(zhì)量守恒一致模型WindMap/ openWind Enterprise、NWP 耦合質(zhì)量守恒一致模型SiteWind、NWP 耦合LES 模型ARPS。將模擬結(jié)果與26 個(gè)氣象塔的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較：SiteWind 和ARPS 的均方根誤差最小，WAsP 的均方根誤差比SiteWind 大29%，Meteodyn WT 的均方根誤差比SiteWind 大58%。SiteWind 和ARPS 的優(yōu)勢是能夠模擬流動不穩(wěn)定性及因?qū)咏Y(jié)效應(yīng)和其他溫度（濕度）梯度產(chǎn)生的中尺度流動，但這些方法計(jì)算量也更大?？偟膩碚f，更復(fù)雜的模型表現(xiàn)得更好。然而，ARPS 的分辨率（90 m）明顯低于SiteWind（50 m），有可能在更高分辨率下，通過改進(jìn)湍流閉合方案，ARPS 的精度會更高。線性模型和CFD 模型在中性假設(shè)下誤差明顯增高，這是由于沒有考慮溫度（濕度）的梯度效應(yīng)。SiteWind 的模擬結(jié)果表明，將NWP 模型與線性模型或CFD 模型耦合比單獨(dú)使用該模型能更準(zhǔn)確地估計(jì)風(fēng)速。

1.2 風(fēng)功率預(yù)測模型

風(fēng)能開發(fā)主要利用的是大氣邊界層的風(fēng)力資源，由于大氣邊界層經(jīng)常處于湍流運(yùn)動狀態(tài)，具有間歇性和不確定性，在風(fēng)電接入電網(wǎng)過程中，對電網(wǎng)的穩(wěn)定性帶來很大沖擊，同時(shí)增加了電網(wǎng)的計(jì)劃和調(diào)度難度。通過開展風(fēng)電場功率預(yù)報(bào)來解決大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電上網(wǎng)的實(shí)際問題，是最為快捷、有效的途徑。

風(fēng)電場發(fā)電功率的預(yù)報(bào)，按時(shí)間分為長期預(yù)報(bào)、中期預(yù)報(bào)、短期預(yù)報(bào)和超短期預(yù)報(bào)。長期預(yù)報(bào)是以年為預(yù)報(bào)單位，測算風(fēng)電場建成之后的年平均發(fā)電量；中期預(yù)報(bào)是以天為預(yù)報(bào)單位，用于安排風(fēng)電場檢修；短期預(yù)報(bào)是以小時(shí)為預(yù)報(bào)單位，用于電網(wǎng)調(diào)度；超短期預(yù)報(bào)是以分鐘為預(yù)報(bào)單位，用于風(fēng)電機(jī)組的控制。

70 年代后期開始，風(fēng)功率預(yù)報(bào)逐漸受到關(guān)注。90 年代前，用MOS、ARMA、卡曼濾波等統(tǒng)計(jì)和時(shí)間序列方法進(jìn)行短期預(yù)報(bào)和超短期預(yù)報(bào)。90 年代開始發(fā)展高精度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式結(jié)合MOS 進(jìn)行短期風(fēng)功率預(yù)報(bào)[81]，比如丹麥大學(xué)開發(fā)的WPPT、美國Truewind 公司開發(fā)的eWind、中國電力科學(xué)研究院研發(fā)的WPFS 系統(tǒng)、中國氣象局公共氣象服務(wù)中心研發(fā)的WINPOP 系統(tǒng)、華北電力大學(xué)研發(fā)的SWPPS 系統(tǒng)等。李軍總結(jié)了國內(nèi)外一些主要的風(fēng)功率預(yù)報(bào)系統(tǒng)[82]。Mariti 等在高精度數(shù)值模擬之上研究復(fù)雜地形的風(fēng)功率預(yù)報(bào)[83]。孫川永基于RAMS 模擬得到1 km 水平分辨率風(fēng)場用于風(fēng)電功率的研究[84]。2002—2006 年，歐洲7 個(gè)國家20 多個(gè)組織開展ANEMOS 項(xiàng)目[85]，應(yīng)用中尺度氣象模式、CFD 模型和各種風(fēng)速預(yù)報(bào)模型，進(jìn)行復(fù)雜地形極端天氣的風(fēng)功率預(yù)報(bào)研究。近年來人們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析和模糊邏輯等新方法顯著地提高了預(yù)報(bào)精度，并且預(yù)報(bào)長度達(dá)到了24～36 h[86-90]。風(fēng)功率預(yù)報(bào)模型現(xiàn)在已經(jīng)在風(fēng)電場風(fēng)力發(fā)電過程中得到廣泛應(yīng)用[91-96]。

2 CFD 在風(fēng)能發(fā)展中的應(yīng)用

Petersen 等提出了“風(fēng)能氣象學(xué)”這個(gè)術(shù)語[97]，主要指應(yīng)用氣象學(xué)、氣候?qū)W和地理學(xué)等知識來處理與風(fēng)能有關(guān)的問題[98-101]。具體來說，風(fēng)能氣象學(xué)關(guān)注的是行星邊界層地表風(fēng)的氣候變化、中尺度氣象過程、微尺度地形和風(fēng)電場風(fēng)電機(jī)組排布的影響，以及風(fēng)力發(fā)電機(jī)空氣動力學(xué)4 個(gè)方面。由于風(fēng)能氣象學(xué)的研究方向和時(shí)空尺度跨度大，傳統(tǒng)上這4 個(gè)方面由相應(yīng)領(lǐng)域的氣候?qū)W家、氣象學(xué)家、風(fēng)工程專家和空氣動力學(xué)專家開發(fā)各自專門的模型，相互之間沒有聯(lián)系。Holtslag 等[102]認(rèn)為需要加強(qiáng)研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的溝通及不同學(xué)科領(lǐng)域的融合。

由于大氣邊界層高雷諾數(shù)湍流運(yùn)動、復(fù)雜下墊面影響，以及風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)動與大氣運(yùn)動的相互作用，使得風(fēng)能模型面對的是一個(gè)多尺度、復(fù)雜邊界、內(nèi)部有擾動的流動問題，需要通過非線性動力模型對流動過程進(jìn)行描述。隨著風(fēng)能行業(yè)的規(guī)模發(fā)展，CFD 模型已越來越多地用于風(fēng)資源開發(fā)和利用。

2.1 中微尺度耦合（MMC）模擬

對風(fēng)能的開發(fā)，離不開對大氣邊界層特別是近地層風(fēng)場的準(zhǔn)確認(rèn)識。需要在對天氣過程的中尺度數(shù)值模擬基礎(chǔ)上，進(jìn)一步進(jìn)行CFD 微尺度流動過程的精確模擬。這一過程在風(fēng)能評估、微觀選址和風(fēng)功率預(yù)測中越來越多地被用到，稱為“降尺度”過程，即從中尺度過渡到微尺度。

在“降尺度”過程中，一方面基于OpenFOAM的湍流模型、風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型、邊界條件等集成SOWFA 模擬器，為中尺度向下延伸到風(fēng)力發(fā)電機(jī)尺度提供不同尺度間的接口；另一方面，用中尺度模擬結(jié)果作為來流條件，對微尺度上湍流計(jì)算進(jìn)行初始化。如果來流當(dāng)中沒有包含微尺度網(wǎng)格可分辨的所有的流動尺度，就需要有一定的過渡距離使湍流得到充分發(fā)展，這一過程稱為預(yù)熱過程或起轉(zhuǎn)過程（Spinup）。但這一過程并非實(shí)際大氣運(yùn)動，不能用來計(jì)算風(fēng)功率等，MMC 開發(fā)了加速湍流發(fā)展的方法，需要注意的是，該方法對非定常流動不適用[90,103]。

圖3 給出了MMC 模式鏈的物理過程和模型分類。Sanz Rodrigo[9]認(rèn)為MMC 面臨的挑戰(zhàn)在于如何在大氣模型和風(fēng)工程模型之間建立橋梁，以及如何評估模擬的準(zhǔn)確性。Holtslag 等[102]也認(rèn)為需要增強(qiáng)模型之間的融合，比如非均勻地表與大氣的耦合，包括LES 模型的地表參數(shù)化、氣候邊界層參數(shù)化（如穩(wěn)定度、邊界層高度和地表通量）等。

圖3 MMC 模式鏈圖[9]Fig.3 The block diagram of MMC[9]

大尺度和中尺度大氣運(yùn)動驅(qū)動水平均勻的大氣邊界層運(yùn)動，地形、植被、風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流等對均勻來流產(chǎn)生擾動，真實(shí)流場是平均運(yùn)動和擾動之和。

理想條件下，可忽略均勻來流的變化，大氣邊界層風(fēng)場的變化是湍流黏性應(yīng)力、科里奧利力和水平氣壓梯度力平衡的結(jié)果。假設(shè)自由大氣中科氏力與氣壓梯度力平衡，可用地轉(zhuǎn)風(fēng)表示氣壓梯度，作為水平動量方程的上邊界條件。在正壓大氣（密度只是壓力的函數(shù)）的假設(shè)下，水平溫差引起的地轉(zhuǎn)風(fēng)隨高度的變化（“熱成風(fēng)”或斜壓大氣）可以忽略。根據(jù)Boussinesq 近似，除了動量方程中垂直分量的浮力項(xiàng)，密度變化也可以忽略（不可壓縮流）。

對湍流脈動的計(jì)算有不同的方法。DNS 沒有對N-S 方程進(jìn)行任何平均或?yàn)V波，而是用足夠的分辨率求解含能尺度到Kolmogorov 尺度的湍流。對ABL 高雷諾數(shù)湍流來說其計(jì)算量太大（O(107)），只適用于較少計(jì)算量（O(103)）的低雷諾數(shù)大氣流動。替代方法是通過LES、RANS 或LES-RANS 引入湍流模型進(jìn)行計(jì)算。水平均勻ABL 的RANS 模型也稱為單柱模型，只考慮邊界層垂直變化。

基于不同的湍流閉合方案，利用渦黏近似將湍流通量與平均流梯度聯(lián)系起來，在一維網(wǎng)格上求解平均流動方程。一階閉合（0 方程）利用混合長度理論，通過經(jīng)驗(yàn)關(guān)系來參數(shù)化渦黏系數(shù)；一方程閉合引入湍動能診斷方程，其平方根作為速度尺度用于計(jì)算渦黏系數(shù)；二方程閉合（二階）引入湍流耗散率代替混合長度參數(shù)化；三階閉合不是采用各向同性的渦黏近似，而是求解雷諾應(yīng)力輸運(yùn)方程?？紤]計(jì)算成本，中尺度大氣邊界層參數(shù)化和風(fēng)工程模型一般選擇一階或二階湍流閉合方案，與三階閉合方案或LES 模型相比屬于中等精度的模擬。

全球能量和水循環(huán)試驗(yàn)大氣邊界層研究項(xiàng)目開發(fā)的用于風(fēng)能應(yīng)用的RANS 模型，對理想邊界條件驅(qū)動的風(fēng)場模擬與LES 結(jié)果相當(dāng)。對真實(shí)ABL 風(fēng)場模擬，首先以WRF 模擬的平均動量作為中尺度強(qiáng)迫，驅(qū)動單柱模型，得到與WRF 模擬相似的風(fēng)廓線特征，其次去除動量和熱量方程中的強(qiáng)迫項(xiàng)，量化RANS 模型引入不同強(qiáng)迫機(jī)制產(chǎn)生的影響。該模型能夠模擬出日變化導(dǎo)致的夜間低空急流和大尺度強(qiáng)迫、ABL 與近地層的相互作用，把模擬的結(jié)果包括地表通量及重要的風(fēng)能變量，如風(fēng)力發(fā)電機(jī)等效風(fēng)速、輪轂高度風(fēng)向、風(fēng)速剪切和風(fēng)向轉(zhuǎn)向等，與Cabauw氣象塔觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比，驗(yàn)證了模擬的準(zhǔn)確性[104]。這種從中尺度到微尺度的建模方法在很大程度上受到中尺度輸入不確定性的影響。通過引入風(fēng)能觀測結(jié)果進(jìn)行訂正，可以減少與風(fēng)廓線觀測結(jié)果的偏差。

2.2 尾流模擬

風(fēng)力發(fā)電機(jī)、大氣運(yùn)動和復(fù)雜地形之間的相互作用將產(chǎn)生尾流效應(yīng)[105]，降低風(fēng)功率輸出。在降尺度過程中，不能簡單地將大氣運(yùn)動降尺度到風(fēng)力發(fā)電機(jī)尺度[106-107]，需要考慮風(fēng)機(jī)尾流的影響。如，Sanderse等[108]介紹了各種風(fēng)力發(fā)電機(jī)模擬方法，從基于葉片單元動量理論的致動盤模型和致動線模型到對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的直接模擬。Schulz 等[109]基于Spalart-Allmaras 湍流模型對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的流場進(jìn)行了直接模擬。Makridis 和Chick[110]利用Fluent 研究復(fù)雜地形風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流和中性大氣流動，假設(shè)三維的穩(wěn)態(tài)流場，求解RANS 方程和雷諾應(yīng)力模型，致動盤模型模擬轉(zhuǎn)子效應(yīng)，在平坦地形、山坡、沿海復(fù)雜地形風(fēng)電場進(jìn)行了對比驗(yàn)證。但在這些工作中用工程模型居多，直到最近，風(fēng)力發(fā)電機(jī)建模技術(shù)仍集中于工程模型，如葉片單元動量理論和速度虧損模型。

隨著計(jì)算能力的發(fā)展，CFD 越來越多地用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)建模。這里必須區(qū)分轉(zhuǎn)子、近尾流和遠(yuǎn)尾流區(qū)域：近尾流通常指風(fēng)力發(fā)電機(jī)下風(fēng)處一個(gè)轉(zhuǎn)子直徑內(nèi)的區(qū)域，在此之外是遠(yuǎn)尾流區(qū)域，風(fēng)力發(fā)電機(jī)引起的渦旋結(jié)構(gòu)開始分解，對葉片的空氣動力學(xué)的研究被歸為轉(zhuǎn)子模型。基于N-S 方程，轉(zhuǎn)子和近尾流計(jì)算大約在10 m/s 風(fēng)速閾值下可以得到較好的結(jié)果。與非定常RANS 相比，LES 可模擬更高分辨率的湍流尺度，對分析非定常葉片載荷和風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流演化具有重要意義。如，Jiminez 等[111]和Calaf 等[112]將LES與致動盤技術(shù)結(jié)合模擬尾流。

盡管CFD 的風(fēng)力發(fā)電機(jī)建模提升了模擬精度，但仍需要可靠的入流、葉片變槳模型和動態(tài)失速模型，才能給出準(zhǔn)確的葉片負(fù)載[113]。南京航空航天大學(xué)選用大尺度風(fēng)力機(jī)（NREL5MW）作為研究對象，并通過串列及錯(cuò)列兩種形式，對其不同的尾流疊加效應(yīng)開展數(shù)值研究，獲得了混合尾流速度、湍流強(qiáng)度分布，并分析了湍動能TKE 各貢獻(xiàn)作用項(xiàng)（圖4）[114]。

圖4 風(fēng)力機(jī)錯(cuò)列布局下輪轂中心水平面（左）及第一、二臺風(fēng)力機(jī)下游2.5D 位置橫風(fēng)向截面（右一、右二）TKE 各貢獻(xiàn)作用項(xiàng)（剪切作用項(xiàng)、對流作用項(xiàng)及湍流輸運(yùn)項(xiàng)）云圖[114]Fig.4 Cloud map of the horizontal plane of the hub center (left) and the 2.5D downstream of the first and second wind turbines (right first and second) of TKE (shear,convection and turbulent transport items)[114]

國家可再生能源實(shí)驗(yàn)室的風(fēng)力發(fā)電機(jī)模型FAST 可計(jì)算葉片的空氣動力、結(jié)構(gòu)負(fù)荷以及功率和控制變量，Storey 等[115]將其與LES 結(jié)合計(jì)算風(fēng)力發(fā)電機(jī)性能、負(fù)荷、控制響應(yīng)和尾流。LES 模擬大氣邊界層和風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流的瞬態(tài)過程，尤其是陣風(fēng)和風(fēng)向的變化。通過該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流瞬態(tài)的精確建模，獲得運(yùn)行期間的負(fù)荷和控制參數(shù)。

眾所周知，旋轉(zhuǎn)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片產(chǎn)生復(fù)雜的尾流（包括翼尖渦、根渦等），這些尾流產(chǎn)生高風(fēng)速虧損區(qū)和湍流區(qū)，降低下游風(fēng)力發(fā)電機(jī)的性能，因此風(fēng)電場中風(fēng)機(jī)陣列的尾流更為復(fù)雜。

由于上游風(fēng)力發(fā)電機(jī)的尾流影響，風(fēng)電場中風(fēng)力發(fā)電機(jī)的排布有時(shí)采用高達(dá)10 倍的葉片直徑（10D）的風(fēng)電機(jī)組間距（特別是在有地形的情況下），確保尾流效應(yīng)不會降低風(fēng)電場的整體性能，這導(dǎo)致風(fēng)電場占用更多土地；而復(fù)雜地形在較短距離內(nèi)（如10D），地形的抬升就可能足以影響尾流。這種尾流-地形相互作用通過以下兩種方式作用：1）尾流（翼尖渦和遠(yuǎn)尾流區(qū)的大尺度渦）與地形誘導(dǎo)的湍流（特別是山脊產(chǎn)生的湍渦）間接作用；2）地形直接阻塞尾流流動。因此，了解尾流-地形相互作用將有助于風(fēng)電場的設(shè)計(jì)。圖5 為Guo 等[116]通過對風(fēng)電場實(shí)際數(shù)據(jù)的分析與處理，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，開發(fā)出一種新型的自適應(yīng)尾流模型，使風(fēng)速和功率預(yù)測誤差較大降低。另外，從各個(gè)入流因素對風(fēng)電場布局中尾流擴(kuò)散系數(shù)的影響比重來看，風(fēng)向的占比最大，其次影響較多的因素是：風(fēng)速、湍流強(qiáng)度、大氣穩(wěn)定度。Tabib等[117]通過LES 模擬比較多個(gè)風(fēng)電場布局的風(fēng)功率，研究了渦旋-地形相互作用對風(fēng)電場性能的影響，相較于平坦地形，復(fù)雜地形和尾流相互作用使發(fā)電量下降，可以通過人工障礙物或人工地形修改消散尾流，以提高發(fā)電量。

圖5 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)尾流模型模擬尾流效應(yīng)[116]Fig.5 The simulation of wake effect based on data-driven analytical model for wind turbine wakes using machine learning method[116]

Van der laan 等[118]將新開發(fā)的k-ε-fP渦黏模型應(yīng)用于中性大氣邊界層雙風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流，采用RANS 和致動盤模型，提出可變致動盤強(qiáng)迫法估計(jì)有尾流-地形相互作用時(shí)的發(fā)電量，并與現(xiàn)有的兩種方法（表格翼型數(shù)據(jù)法和軸向感應(yīng)法）進(jìn)行了比較，該方法能夠準(zhǔn)確計(jì)算風(fēng)功率，其他兩種方法預(yù)測的風(fēng)功率過大。k-ε-fP模型與k-ε模型和大渦模擬結(jié)果比較顯示，k-ε-fP優(yōu)于k-ε模型，但與大渦模擬相比，預(yù)測的速度和功率過低。

歐洲能源研究聯(lián)盟-海上風(fēng)電場集群項(xiàng)目旨在創(chuàng)建一個(gè)便于應(yīng)用的海上風(fēng)電場的優(yōu)化設(shè)計(jì)工具，其尾流建模提高了對風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流的模擬能力。Hansen 等[119]比較了Fuga、WRF、Actuator Disk/RANS、VENTOS、CFDWake、RANS/fpC、EllipSys3D 等模型在風(fēng)電場布局、尾流虧損以及風(fēng)電場效率方面的模擬性能。研究發(fā)現(xiàn)具有可變間距、來流未受擾動時(shí)，風(fēng)電場的速度虧損中心位于風(fēng)力發(fā)電機(jī)下游的80D～90D處。速度虧損的位置對入流方向不敏感，最大虧損率為20%～25%。RANS 模型、中尺度模型和工程模型模擬結(jié)果表明，當(dāng)上游風(fēng)場尾流為順風(fēng)時(shí)，風(fēng)場在5D～10D處存在一個(gè)明顯的三角形虧損區(qū)，速度下降20%～30%。由于測量值的不確定性較大，很難對模型的優(yōu)劣進(jìn)行比較。不同的模型基于各自的物理假設(shè)模擬尾流效應(yīng)，這些差異也會影響模擬精度，隨著風(fēng)電場規(guī)模的增大，預(yù)測精度會有所提高。Porté-Agel 等[120]詳述了風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流和風(fēng)電場尾流與大氣流動的相互作用，指出今后的研究方向，比如開發(fā)風(fēng)力發(fā)電機(jī)尾流與大氣運(yùn)動雙向耦合的風(fēng)電場模型等。

2.3 復(fù)雜地形風(fēng)電場模擬

越來越多的風(fēng)力發(fā)電機(jī)安裝在丘陵、山脊或陡崖旁，復(fù)雜地形是風(fēng)能資源評估面臨的難題。

利用統(tǒng)計(jì)和線性模型進(jìn)行風(fēng)能評估，對于平坦地形是可靠的，也能模擬緩坡流動結(jié)構(gòu)[121-122]。如Finardi 等[123]用質(zhì)量守恒模型通過線性插值重構(gòu)風(fēng)場，得到風(fēng)場的空間分布及高度變化，從而確定風(fēng)力發(fā)電機(jī)的位置；Lange 和H?jstrup[124]在丹麥波羅的海附近用WAsP 對近海風(fēng)電場進(jìn)行了風(fēng)資源預(yù)測，與觀測結(jié)果非常一致。

然而，風(fēng)浪區(qū)（當(dāng)風(fēng)作用水面時(shí)，各點(diǎn)的風(fēng)速和風(fēng)向基本相同的水域）較長的情況下風(fēng)速預(yù)測則存在較大偏差。此外，對于山地，線性模型因缺乏重要的動力過程描述會產(chǎn)生明顯偏差。

近年來，復(fù)雜地形風(fēng)場CFD 模擬得到快速發(fā)展。Murakami 等[125]基于CWE 發(fā)展了局地風(fēng)場預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)電場選址，用新的線性k-ε湍流模型和冠層模型精確預(yù)測局地風(fēng)能分布，對二維山脊、山地以及草地下墊面的起伏地形的預(yù)測結(jié)果比WAsP 好。Palma 等[126]在沿海地區(qū)用線性和CFD 模型進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果顯示CFD 可以較好地模擬分離流。Sadek等[127]研究了線性診斷模型（Flowstar）和CFD 模型（Fluent）在模擬復(fù)雜地形影響方面的性能，發(fā)現(xiàn)Fluent 軟件模擬更加準(zhǔn)確，特別是對陡峭地形后部渦流的模擬。為了提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)的負(fù)荷和長期年發(fā)電量估算的模擬精度，Vestas 公司提供了超過47 GW的風(fēng)力發(fā)電機(jī)在線實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過CFD 對中性近地層采用兩方程湍流閉合方案（k-ε和k-ω）建模預(yù)測長期年發(fā)電量，顯示其結(jié)果比行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)模型WAsP 的預(yù)測有顯著改進(jìn)。Hristov 等[128]在此基礎(chǔ)上，建立了一個(gè)適用于整層大氣邊界層的模型，包含科里奧利力和浮力，并根據(jù)中尺度模擬的分段穩(wěn)定度頻率分布對日變化中特定層結(jié)進(jìn)行加權(quán)，以考慮傳熱過程。在近地層的湍流k-ε閉合方案中，由于湍流混合長度隨高度單調(diào)增加，流動擴(kuò)散被夸大，因此采用了最大混合長度限制的k-εCFD ABL 模型[129-130]。

使用CFD 模擬復(fù)雜地形大氣流動通常非常耗時(shí)。對于目前的處理器，只有使用并行計(jì)算才足以使用CFD 進(jìn)行風(fēng)場預(yù)測，即代碼運(yùn)行速度比真實(shí)天氣演變更快。Castro 等[131]用并行版本的VENTOS CFD，成功進(jìn)行了風(fēng)電場風(fēng)功率預(yù)報(bào)，并與中尺度模式結(jié)合，形成短期預(yù)測工具，對位于葡萄牙北部門多羅/布斯塔維德風(fēng)電場進(jìn)行模擬，顯示了并行效率對預(yù)測的影響。巴塞羅那超級計(jì)算中心開發(fā)的CFD 模型基于有限元高性能并行求解器Alya，對風(fēng)力發(fā)電機(jī)所在位置和近尾跡區(qū)的網(wǎng)格采用Chimera 方法細(xì)化，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)同化進(jìn)行風(fēng)功率預(yù)測和風(fēng)電場優(yōu)化[132]。

3 總結(jié)與展望

風(fēng)能的開發(fā)和利用將地球上從未有過的大型機(jī)械與大氣運(yùn)動直接聯(lián)系起來，Meneveau 認(rèn)為一臺大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)相當(dāng)于一個(gè)有旋臂的埃菲爾鐵塔，且轉(zhuǎn)速是五倍風(fēng)速[133]，這樣一個(gè)大型設(shè)備與風(fēng)場的相互作用不能簡單地像小型機(jī)械那樣認(rèn)為只受平均流影響，對大氣運(yùn)動沒有影響，或簡單地用粗糙度表示，這就給CFD 計(jì)算帶來很多從未有過的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)有的風(fēng)能模型從風(fēng)能評估、微觀選址到風(fēng)功率預(yù)報(bào)，已經(jīng)從線性模型、CFD 模型、NWP 模型發(fā)展到多尺度耦合的模型鏈，空間尺度從數(shù)百公里到米，時(shí)間尺度從幾十年到毫秒，全球大氣環(huán)流、中尺度天氣過程、小尺度湍流運(yùn)動相互影響，大氣運(yùn)動為風(fēng)力發(fā)電機(jī)提供風(fēng)電功率的同時(shí)，也產(chǎn)生尾流、尾渦，而風(fēng)力發(fā)電機(jī)和風(fēng)電場也會對天氣氣候產(chǎn)生影響。CFD從求解非線性方程出發(fā)，能夠刻畫復(fù)雜的流動過程，在風(fēng)能開發(fā)利用中無論是耦合大中尺度模式對小尺度湍流過程求解，還是基于高精度網(wǎng)格生成技術(shù)對復(fù)雜地形進(jìn)行刻畫，以及對高速旋轉(zhuǎn)葉片產(chǎn)生的尾流直接計(jì)算，都取得了其他方法所無法替代的成果。那么在今后的風(fēng)能開發(fā)研究中，CFD 方法又將面臨哪些問題，也需要進(jìn)一步關(guān)注。

首先，CFD 模型能否完全取代診斷模型？現(xiàn)實(shí)的情況是雖然計(jì)算機(jī)功率在過去的幾十年里有了巨大的增長，但這種模擬的成本和所需的人力仍然非常高，實(shí)際應(yīng)用時(shí)往往令人望而卻步?？梢哉f，高精度CFD 與風(fēng)電場設(shè)計(jì)、選址和預(yù)測等應(yīng)用領(lǐng)域的需求間的差距一直在擴(kuò)大，而不是在縮小。在這種情況下，研究和開發(fā)必須既關(guān)注物理模型，如RANS 或LES，同時(shí)需要提供更友好的用戶體驗(yàn)，以便CFD 真正適用于工程需要。

其次，能否建立統(tǒng)一的動態(tài)尾流模型模擬多尺度的流動過程？實(shí)際應(yīng)用中對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的控制通常都是動態(tài)的，比如風(fēng)力發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速根據(jù)控制需求或來流變化而改變?？煽繙?zhǔn)確的尾流模型既需要反映流場運(yùn)動的物理過程，還需要實(shí)時(shí)體現(xiàn)這一動態(tài)變化。目前的動態(tài)尾流模型的研究出發(fā)點(diǎn)各不相同，導(dǎo)致很難形成一個(gè)統(tǒng)一的自洽的理論。比如，對大尺度的尾流蜿蜒（尾流在向下游平流時(shí)在水平和垂直方向上呈現(xiàn)出來回震蕩的蜿蜒行為）仍缺乏系統(tǒng)的模擬方法，而對如何區(qū)別蜿蜒是由大尺度湍流運(yùn)動引起，還是由風(fēng)力發(fā)電機(jī)背后的尾渦引起，并將兩者結(jié)合起來形成簡化模型也仍需研究。

再者，風(fēng)電場的CFD 模擬多是穩(wěn)態(tài)強(qiáng)迫流動，用壓力梯度或地轉(zhuǎn)風(fēng)表示流場中的體力，這通常適用于短時(shí)流場運(yùn)動（可能最多10～30 min），而一般情況下大氣運(yùn)動受鋒面、輻射強(qiáng)迫等隨時(shí)間變化的強(qiáng)迫的影響。因此，除了時(shí)間尺度大約10～20 min 的湍流運(yùn)動，還有較大尺度的區(qū)域大氣運(yùn)動，通常時(shí)間尺度10 分鐘或數(shù)小時(shí)，將“調(diào)節(jié)”小尺度的湍流。因此，對于CFD 模擬存在一個(gè)“超網(wǎng)格建?！钡奶魬?zhàn)，即在CFD 模擬中如何獲得這些尺度遠(yuǎn)大于CFD 網(wǎng)格尺度的非穩(wěn)態(tài)的大尺度條件，例如WRF（區(qū)域尺度到公里級）和CFD（公里到米級）耦合模擬，仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。這不僅僅是一個(gè)數(shù)值計(jì)算問題，而是一個(gè)與湍流物理過程密切相關(guān)的問題，因?yàn)橥牧鞯姆蔷€性和非局地性的時(shí)間變化很難建模。區(qū)域模式可以提供公里級的水平運(yùn)動，但CFD 模式需要米級的入流條件。如果通過非線性級串發(fā)展出湍流則需要經(jīng)過較長的時(shí)間或較長距離。類似地，流動從粗網(wǎng)格到下游的更細(xì)網(wǎng)格也有同樣問題。一種方法是用合成湍流來“豐富”這些尺度，此外，卡門濾波等數(shù)據(jù)同化工具也是相應(yīng)的研究方向。這一問題的核心是壁湍流對非定常大尺度強(qiáng)迫的響應(yīng)。大量的研究通過不同尺度的模式耦合可以獲得不同尺度的流動結(jié)構(gòu)，但仍缺乏統(tǒng)一的模式用于研究不同尺度間流動過程的耦合。今后對非平衡（非穩(wěn)態(tài)）邊界層湍流的深入研究，將可以更系統(tǒng)地建立耦合模型。

最后，對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的精細(xì)模擬越來越成熟，更多的模型得到不斷改進(jìn)，包括CFD、ADM 和ALM，網(wǎng)格分辨率可以達(dá)到米到幾十米之間。但是，在大尺度地球系統(tǒng)模型，例如區(qū)域尺度或全球氣候模型中，考慮風(fēng)力發(fā)電機(jī)和風(fēng)電場的影響時(shí)，必須使用1～100 km的網(wǎng)格分辨率。顯然，在這樣分辨率下，ALM 和ADM 模型是不合適的。NWP 模型通常可以用來研究大型風(fēng)電場對天氣和氣候的影響，或風(fēng)電場之間的相互影響。在早期NWP 模型中，一般通過增大粗糙度尺度z0模擬大型風(fēng)電場對地表應(yīng)力的影響，從而進(jìn)行陸地風(fēng)資源評估。這些早期的研究通過CFD 模擬產(chǎn)生了許多改進(jìn)的粗糙度模型，給出有大型風(fēng)電場的平坦地形上方的對數(shù)風(fēng)廓線，此時(shí)假設(shè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)位于大尺度模型的垂直網(wǎng)格分辨率以下或附近，粗糙度只影響地表阻力。隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)越來越高，垂直網(wǎng)格分辨率越來越精細(xì)，即使在大尺度模型中，近地表的垂直分辨率也可以達(dá)到幾十米，網(wǎng)格點(diǎn)落在風(fēng)力發(fā)電機(jī)高度內(nèi)。此時(shí)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)的影響通常是由作用在網(wǎng)格點(diǎn)的體力表示，其中平均動能減小，而湍動能增加。大多數(shù)方法通過施加阻力從平均流中提取動能，同時(shí)提取的機(jī)械功率即為風(fēng)電功率（用功率系數(shù)表示），而差值則是湍動能的來源。通常認(rèn)為，這個(gè)湍動能的湍流長度尺度和時(shí)間尺度，比ABL 湍流的尺度小，而湍動能方程和湍流耗散方程中的其他參數(shù)還沒有針對引入的湍動能進(jìn)行修改。因此，如何在大尺度模式中引入風(fēng)力發(fā)電機(jī)和風(fēng)電場引起的湍流仍是一個(gè)需要解決的問題。