劉子瑞,馬俊鵬,路曉麗,肖成剛,胡江濤,郭海斌

(寧夏回族自治區(qū)電力設計院有限公司,寧夏 銀川 750016)

隨著城市經(jīng)濟快速發(fā)展,傳統(tǒng)的化石能源已經(jīng)難以滿足城市供電需求,需要不斷尋找可代替?zhèn)鹘y(tǒng)化石能源的可再生能源。目前我國風能發(fā)展前景最為廣闊[1-2],然而風能屬于間歇式能源,具有較強的隨機性和波動性,導致電力企業(yè)規(guī)劃的風電項目在實際應用過程中,風資源利用率評估準確率低,直接造成發(fā)電性能穩(wěn)定性差、發(fā)電指標偏離、風資源利用率低等問題[3-4]。

基于此，國內外相關學者十分重視風資源利用率評估方法研究，從風資源分布、氣候和地理位置、風速等方面，研究風資源的不確定性和變化規(guī)律，提出了粒子群優(yōu)化算法、改進粒子群算法、高斯回歸法、四象限分析法、曲面擬合法等風資源利用率評估方法[5]。文獻[6]將山西主要糧食作物氣候資源作為研究對象，依據(jù)山西主要糧食作物發(fā)育資料，選擇適宜指數(shù)、效能指數(shù)、利用指數(shù)作為資源利用率評估指標,評估氣候資源利用率。文獻[7]將光熱資源作為研究對象,通過分析光溫、光能、熱量等資源利用率,評估光熱資源利用率。文獻[8]根據(jù)風資源實際功率特性和分布特征,預測風資源利用率,通過計算風資源利用率誤差,考慮風力的不確定性,評估風資源利用率。上述學者研究的風資源利用率評估方法,存在風資源利用率評估值與風資源實際利用率擬合度低的問題。為此,本文提出基于中微尺度嵌套技術的風資源利用率評估方法。

1 基于中微尺度嵌套技術的風資源利用率評估方法

1.1 基于中微尺度嵌套技術獲取風資源參數(shù)

1.1.1建立中微尺度嵌套模型

本文采用中微尺度嵌套技術獲取風資源參數(shù),通過中尺度獲取風資源利用率評估區(qū)域測風塔位置[9-10],以及不同位置測風塔獲取的風資源實時數(shù)據(jù);微尺度獲取風資源參數(shù)。根據(jù)中微尺度獲取的風資源利用率評估數(shù)據(jù),設計中微尺度嵌套方案,獲取風資源參數(shù)。

采用天氣研究和預測(weather research and forecasting,WRF)模式獲取中尺度3TIER數(shù)據(jù)源,模擬風電場測風塔位置,生成如圖1所示的中尺度模型。

圖1 中尺度模型

從圖1中可以看出,中尺度模型主要獲取區(qū)域地形、風資源風速、風向等宏觀上的風資源參數(shù),并根據(jù)地層起伏、氣壓、氣溫等地質、環(huán)境參數(shù)的變化,模擬風電場測風塔位置。這些參數(shù)變化可以通過歐拉坐標進行描述,即:

(1)

式中:K1為環(huán)境氣壓值;K2為測風塔區(qū)域頂層氣壓,即測風塔所在位置的垂直方向上的氣壓變化情況;K0為近地面氣壓;γ為大氣密度隨高度的變化值,即歐拉坐標的變化值。γ∈[0,1],當γ=1時,表示地面數(shù)據(jù);當γ=0時,表示大氣密度的中尺度數(shù)值隨著中尺度模型邊界風向、風速矢量數(shù)據(jù)u、v的變化而變化,影響空氣密度的數(shù)值,進一步影響風速變化值O。

按照上述內容構建的中尺度模型,僅能得到3 km分辨率風資源參數(shù),無法準確模擬20～200 m范圍內的地表地貌變化,不能滿足風資源利用率評估需求。為此,在WINDSIM及WT軟件中采用高分辨率網(wǎng)格,生成分辨率為10 m、水平分辨率為35 m的微尺度模型,獲取等流速度、空氣密度等數(shù)據(jù)。

然而,單憑中尺度或微尺度模型都不能獲取完整的風資源利用率評估數(shù)據(jù)。為此,根據(jù)中尺度和微尺度模型特征,將中尺度模型作為根,即基礎框架,在此基礎上嵌套微尺度模型,從而得到如圖2所示的中微尺度嵌套模型。

圖2 中微尺度嵌套模型

由圖2可知,每一個小正方格均為一個微尺度模型,所有大正方格則組成了一個中尺度模型。由中微尺度嵌套模型可得到完整的風資源利用率評估數(shù)據(jù)。

1.1.2獲取風資源利用率評估指標數(shù)據(jù)

根據(jù)中微尺度嵌套模型得到風向數(shù)據(jù),按順時針旋轉的度數(shù)表示方位,將360°的方位均勻劃分為16個方位,風速為v,時間間隔為0.5～1.0 s。

(2)

(3)

(4)

式中:G表示風速等級,v′為中微尺度嵌套模型區(qū)域內風力機啟動時的風速,v″為中微尺度嵌套模型區(qū)域內風力機停機時的風速,t為時間,A為中微尺度嵌套模型劃分區(qū)域界面,M為中微尺度嵌套模型區(qū)域內的測風塔測風次數(shù),v0為測風塔每進行一次測風得到的值,Nt,G為t時間內G等級的風速出現(xiàn)次數(shù),f(v)為風速分布密度函數(shù),f′(v)為風速分布密度函數(shù)的理想值,H1、H2為測風塔測量高度,v1、v2分別為H1、H2處的風速值。

1.2 構建風資源利用率評估指標

為了充分反映區(qū)域風能資源,分析可以利用的風能潛力,判斷不同的風力渦輪機類型和風電場運營方式對風資源利用率的影響,將風資源利用率評估指標劃分為開發(fā)效率U1、能質效率U2、技術效率U3、接納效率U4、消納效率U55個指標,分別對應給定區(qū)域的風資源。應用這些指標,對電網(wǎng)調度(平滑)中風電波動和不確定性做出合理響應,以確保電力系統(tǒng)中風電的高效、穩(wěn)定和可靠消耗。評估指標計算公式如下:

(5)

式中:C1為風電裝機容量,C2為實際可開發(fā)風能資源總量,C3為全口徑累計裝機容量,T1為風電場實際年風電利用小時數(shù),T2為風電場實際年風電實際利用小時數(shù),Q1為風電上網(wǎng)電量,Q2為棄風電量,Q3為年發(fā)電量,p為年平均棄風率。

1.3 評估風資源利用率

根據(jù)式(3)計算得到的風資源利用率評估指標值,構成灰靶理論模式序列δ,即:

δ={δ(1),δ(2),…,δ(i),…,δ(n)}

(6)

式中:δ(i)為第i個狀態(tài)參數(shù)序列,n為風資源狀態(tài)參數(shù)數(shù)量。根據(jù)式(4)所示的灰靶理論模式序列,假設5個評估指標都具有極大值Umax,且Umax→1,將理想狀態(tài)下的評估指標均值記為1,得到的理想模式序列δ′(i)為:

δ′(i)={δ′(1),δ′(2),…,δ′(n)}={1,1,…,1}

(7)

依據(jù)灰靶理論中的灰靶變換公式,變換灰靶理論模式序列和理想模式序列,則有:

(8)

式中:η表示灰靶變換;δi(n)表示變換后的理想模式序列。經(jīng)過式(6)變換后,判斷δ是否滿足式(9)所示的條件:

(9)

若δ滿足式(9),則可以將δ0記為灰靶理論的靶心。此時,可根據(jù)δ0計算靶心度λ(δ0,δi),評估風資源利用率,則有:

(10)

P=λ(δ0,δi)

(11)

式中:Δ0i(n)為δ0(n)與δi(n)的差值,Δ0i(max)、Δ0i(min)分別為Δ0i(n)的最大值、最小值,P為風資源利用率評估值。

通過計算風資源利用率評估指標值,即可逐一匹配該指標值,從而實現(xiàn)對風資源利用率的評估。

2 實例與結果分析

將某區(qū)域的風電場作為研究對象,選擇復雜地形風場的評估方法和面向風電機組功率模型的評估方法作為對比方法,以對比實驗的方式驗證基于中微尺度嵌套技術的風資源利用率評估方法(本文方法)。

2.1 風電場背景介紹

在某區(qū)域的平坦草原上,歷時 1年零1個月,建立了12 km2、49.5 MW容量的風電場,該風電場共安裝了35臺金風GW82-1.5MW風機。據(jù)該風電場規(guī)劃,其每年采用風資源的發(fā)電量預計為1.24 GW·h。

從風電場中,選取1號和2號測風塔近一年(366天)測得的數(shù)據(jù),將測風塔高度為20 m、45 m、60 m、70 m的相關數(shù)據(jù)作為評估樣本。1號和2號測風塔每間隔10 min采集一次風資源數(shù)據(jù),共采集了52 704個風資源數(shù)據(jù)。

2.2 實驗結果

2.2.1風資源指標數(shù)據(jù)獲取

根據(jù)測風塔采集到的不同輪轂高度數(shù)據(jù),使用3種評估方法,分別獲取風資源平均風速a(m/s)、平均風能密度b(W/m2)、有效風能密度c(W/m2)、功率d(W)4項指標數(shù)據(jù),得到的風資源指標數(shù)據(jù)見表1。

表1 風資源指標數(shù)據(jù)

2.2.2風資源利用率評估結果擬合度

根據(jù)3種方法獲取的風資源指標數(shù)據(jù),分別評估風電場對不同輪轂高度風資源利用率,并將3種方法評估風資源利用率結果與實際利用率進行擬合,得到如圖3所示的風資源利用率評估擬合效果圖。

從圖3可以看出,復雜地形風場評估方法得到的風資源利用率較實際值偏低,面向風電機組功率模型的評估方法得到的風資源利用率較實際值偏高,而本文方法評估的風資源利用率與實際值完全吻合,具有很高的擬合度。由此說明,利用本文方法對風電場的風資源利用率進行評估時,其評估結果與實際值非常接近,表明本文方法在風資源利用率評估方面具有較高的準確性和可靠性。

3 結束語

本文充分利用中微尺度嵌套技術,通過采集完整的風資源指標數(shù)據(jù),并計算得到準確的風資源利用率評估指標值。通過對比風資源實際利用率,確認了評估值與實際利用率之間的擬合度,可為獲取風電工程投資收益率及申報電價,提供更為準確的數(shù)據(jù)依據(jù)。