孫 英 偉, 康 海 貴*, 任 年 鑫, 陳 兵
(1.大連理工大學(xué) 海岸和近海工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧 大連 116024;2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150090;3.大連理工大學(xué) 建設(shè)工程學(xué)部,遼寧 大連 116024)
風(fēng)能是目前利用技術(shù)最為成熟的清潔可再生能源之一.同陸上風(fēng)能相比,海上風(fēng)能具有風(fēng)速高且穩(wěn)定、資源更為豐富、不占用陸地面積、受噪音標(biāo)準(zhǔn)限制小等優(yōu)點(diǎn),是風(fēng)電發(fā)展的重要方向.隨著技術(shù)的進(jìn)步和成熟,近年來(lái)歐美等國(guó)家的海上風(fēng)電開發(fā)步伐日益加快并進(jìn)入商業(yè)化應(yīng)用階段.雖然我國(guó)沿海及海上蘊(yùn)藏著豐富的風(fēng)能資源,但開發(fā)工作起步較晚,直到2010年6月我國(guó)第一個(gè)海上風(fēng)電場(chǎng)——上海東海大橋海上風(fēng)電項(xiàng)目才并網(wǎng)投入運(yùn)行.在風(fēng)能資源開發(fā)過(guò)程中,前期的風(fēng)能資源評(píng)估非常關(guān)鍵,將直接影響到風(fēng)電場(chǎng)的選址及最終的經(jīng)濟(jì)效益.受地理位置的影響,風(fēng)能資源在空間上的分布具有較強(qiáng)的地域特征,并且與全球氣候的變化息息相關(guān).而我國(guó)氣象臺(tái)站大部分位于陸上,且站點(diǎn)分布稀疏,其歷史觀測(cè)資料無(wú)法全面反映海上的風(fēng)資源特征,不利于進(jìn)行大范圍區(qū)域的海上風(fēng)能資源評(píng)估和風(fēng)電場(chǎng)選址.因此,采用數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)海上風(fēng)能資源分布的高空間分辨率數(shù)值模擬,對(duì)推動(dòng)我國(guó)的海上風(fēng)能資源開發(fā)和海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義.
目前,國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者多采用中尺度氣象模式對(duì)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行模擬,以研究風(fēng)能資源的分布情況.Dvorak等[1]利用 MM5中尺度氣象模式(簡(jiǎn)稱MM5模式)計(jì)算了加利福尼亞地區(qū)的風(fēng)場(chǎng)長(zhǎng)期變化情況,分析了該地區(qū)的風(fēng)能資源分布及潛力;Kozai等[2]同時(shí)利用合成孔徑雷達(dá)和MM5模式對(duì)日本Shirahama地區(qū)風(fēng)能資源潛力進(jìn)行了評(píng)估;Jimenez等[3]使用 MM5模式和 WAsP風(fēng)能資源評(píng)估程序研究了北海附近German Bight地區(qū)的風(fēng)能潛力;Hernandez等[4]用 MM5模式對(duì)中美洲的地區(qū)性氣候進(jìn)行了模擬并與實(shí)測(cè)資料進(jìn)行了對(duì)比;李曉燕等[5]將氣象臺(tái)站的實(shí)測(cè)風(fēng)速資料和大氣數(shù)值模式相結(jié)合,提高了進(jìn)行沿海區(qū)域風(fēng)能資源評(píng)估時(shí)的數(shù)值分辨率;龔強(qiáng)等[6]對(duì)MM5模式在風(fēng)能資源普查中的應(yīng)用進(jìn)行了研究;曾雪蘭等[7]提出了一種簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)獲取方法,可以從MM5模式的模擬結(jié)果中得到不同輪轂高度的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù).
大連位于季風(fēng)氣候區(qū),西北瀕臨渤海,東南面向黃海,常年多風(fēng)且風(fēng)向穩(wěn)定,適合建立近海風(fēng)電場(chǎng).本文利用MM5模式,對(duì)大連近海地區(qū)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行一個(gè)代表年的高空間分辨率數(shù)值模擬,并通過(guò)對(duì)數(shù)值結(jié)果進(jìn)行后處理,得到評(píng)估風(fēng)能資源所用相關(guān)參數(shù)的分布情況,以揭示大連近海地區(qū)的風(fēng)能資源潛力.
MM5(Mesoscale Model 5)模式是美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)和美國(guó)國(guó)家大氣研究中心共同研制開發(fā)的一種數(shù)學(xué)模型.經(jīng)過(guò)多年的完善升級(jí),該模型已較為成熟,被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于天氣過(guò)程的數(shù)值模擬以及風(fēng)能資源評(píng)估的研究中.目前該模型已是第5代第3版.
MM5模式的控制方程為采用了大氣非靜力平衡的原始方程;在垂直方向上采用了地形貼體坐標(biāo),用戶可自行定義垂向網(wǎng)格分布;模型中考慮了較為真實(shí)的地表地形的變化以及地面植被對(duì)模型結(jié)果的影響.數(shù)值模式中的物理過(guò)程包括積云對(duì)流參數(shù)化方案、輻射方案、高分辨率行星邊界層方案等.
MM5模式主要包括以下6個(gè)模塊.
(1)地形及地表處理模塊(TERRAIN)
該模塊主要對(duì)模型所用的初始資料進(jìn)行前處理.在全球地形圖中選出數(shù)值模擬區(qū)域以及嵌套區(qū)域,并將初始場(chǎng)資料中的地形高度、植被特征、地表分類、土壤溫度等參數(shù)插值到數(shù)值計(jì)算域的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)上.
(2)第一猜測(cè)場(chǎng)形成模塊(REGRID)
根據(jù)計(jì)算時(shí)段的設(shè)置,從大尺度氣象場(chǎng)資料中讀入計(jì)算所需數(shù)據(jù),并將其從經(jīng)緯度網(wǎng)格上插值到計(jì)算中所用的矩形網(wǎng)格上.插值后生成的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)資料稱為第一猜測(cè)場(chǎng),為主模式的數(shù)值計(jì)算提供初始和邊界條件.
(3)客觀分析模塊(RAWINS)
該模塊是將REGRID模塊中形成的第一猜測(cè)場(chǎng)資料進(jìn)行客觀分析,并在計(jì)算過(guò)程中進(jìn)行資料的四維同化.
(4)初始場(chǎng)形成模塊(INTERPF)
前3步的數(shù)據(jù)都是在標(biāo)準(zhǔn)等壓面的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)上形成的,本模塊中,對(duì)等壓面上數(shù)據(jù)進(jìn)行垂直插值,將二維數(shù)據(jù)擴(kuò)充到三維,形成計(jì)算的初始場(chǎng)資料.
(5)主預(yù)報(bào)模塊(MM5)
此部分為MM5模式的核心所在,主要計(jì)算過(guò)程都在此模塊中完成.通過(guò)在程序中設(shè)置物理參數(shù)的選擇方案、時(shí)間步長(zhǎng)和輸出間隔等參數(shù),進(jìn)行模式的迭代計(jì)算,完成模式對(duì)天氣的模擬和預(yù)報(bào)功能.
(6)后 處 理 模 塊 (GRAPH、INTERPB、NESTDOWN)
該模塊主要對(duì)主預(yù)報(bào)模式中生成的數(shù)值結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和繪圖操作,將計(jì)算結(jié)果更加直觀地反映出來(lái).其中NESTDOWN模塊是利用MM5模塊的模擬結(jié)果進(jìn)一步生成內(nèi)部嵌套區(qū)域的初估場(chǎng)條件,并可以將其調(diào)入MM5模塊進(jìn)行更為細(xì)致的求解.
MM5模式的流程圖見圖1.
圖1 MM5模式流程圖Fig.1 Flow chart of MM5
為評(píng)估一地的風(fēng)能資源狀況,通常需對(duì)該地的長(zhǎng)期氣象觀測(cè)資料進(jìn)行分析,數(shù)值模擬時(shí)也應(yīng)對(duì)風(fēng)場(chǎng)長(zhǎng)期狀況進(jìn)行模擬.根據(jù)大連氣象臺(tái)站的歷史觀測(cè)資料,選取近30a(1971~2000年)中的年平均風(fēng)速最小年(2000年)作為代表年,進(jìn)行數(shù)值模擬,計(jì)算時(shí)間從 2000-01-01至2000-12-31.MM5模式使用美國(guó)地質(zhì)勘探局全球30s地形高度和陸面資料構(gòu)建數(shù)值計(jì)算域地形.初始場(chǎng)資料采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的1°×1°再分析初始場(chǎng)資料.MM5模式主要參數(shù)設(shè)置如表1所示.
本文采用嵌套網(wǎng)格進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,如圖2所示.嵌套網(wǎng)格的優(yōu)點(diǎn)在于只對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行精細(xì)數(shù)值模擬,可有效減少計(jì)算量.本研究中,外部網(wǎng)格距取為9km,覆蓋遼寧、河北兩省部分地區(qū)和渤海、黃海的部分海域;內(nèi)部嵌套網(wǎng)格距取為3 km,覆蓋整個(gè)大連轄區(qū)及其周邊海域.
表1 MM5模式主要參數(shù)Tab.1 The main parameters for MM5
圖2 數(shù)值計(jì)算域示意Fig.2 Sketch of computational domain
為驗(yàn)證數(shù)值結(jié)果,選取莊河、長(zhǎng)海和大連氣象站2000年月平均風(fēng)速的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與數(shù)值計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,如圖3所示.氣象站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為距地表10m高度處采集.
由圖3可以看出,莊河、長(zhǎng)海和大連氣象站的2000年月平均風(fēng)速,數(shù)模結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有著一致的年度變化趨勢(shì),莊河和大連氣象站的結(jié)果吻合良好,而長(zhǎng)海氣象站數(shù)模結(jié)果在1~9月吻合良好,從10月開始與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)偏差增大.總體看,該模型較好地反映了1a之內(nèi)的風(fēng)場(chǎng)變化.
圖3 月平均風(fēng)速數(shù)值結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.3 Comparison of numerical result and observed data of monthly average wind speed
近地層內(nèi),風(fēng)速隨高度有著顯著的變化,風(fēng)能資源也隨著高度的增加而蘊(yùn)藏得更為豐富.考慮到海上風(fēng)機(jī)塔架較高,為使結(jié)果更具代表性,對(duì)MM5模式輸出結(jié)果進(jìn)行后處理,分別給出了距地表55m高度處和80m高度處的年平均風(fēng)速、年平均功率密度和年可利用時(shí)間等參數(shù)的等值線圖,如圖4~6所示.
圖4 年平均風(fēng)速等值線圖(m/s)Fig.4 Contour map of yearly average wind speed(m/s)
圖5 年平均功率密度等值線圖(W/m2)Fig.5 Contour map of yearly average power density(W/m2)
海洋上空間寬闊,表面平坦,粗糙度小,而陸地上地貌變化復(fù)雜,風(fēng)場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)受地表建筑和植被的影響較大,因此海上風(fēng)速往往大于陸上風(fēng)速.數(shù)值模擬結(jié)果反映出了這一特點(diǎn).如圖4所示,55 m高度處和80m高度處的年平均風(fēng)速等值線基本沿大連及其周邊地區(qū)的海岸線變化,且風(fēng)速向內(nèi)陸衰減.在55m高度處,大連附近淺海地區(qū)的年平均風(fēng)速為5.7~6.3m/s,年平均功率密度在240~270W/m2.而距海岸線更遠(yuǎn)的地區(qū)年平均功率密度可達(dá)300W/m2.近海地區(qū)年可利用時(shí)間普遍可以達(dá)到7 200~7 500h.隨著高度的增加,風(fēng)場(chǎng)發(fā)生了較大的變化.在80m高度處,沿海岸線年平均風(fēng)速可達(dá)6.3~6.6m/s,年平均功率密度為250~300W/m2,而年可利用時(shí)間在7 500~7 800h.根據(jù)氣象臺(tái)站統(tǒng)計(jì)資料,2000年為近30a中的年平均風(fēng)速最小年,計(jì)算結(jié)果較為保守,實(shí)際風(fēng)能蘊(yùn)藏儲(chǔ)量應(yīng)更為豐富.
(1)數(shù)值結(jié)果體現(xiàn)出了地形、海陸差異對(duì)地面中尺度風(fēng)速場(chǎng)分布的影響,計(jì)算出的全年風(fēng)場(chǎng)變化情況與氣象測(cè)站觀測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好.
(2)得到的三維空間風(fēng)資源分布概況,彌補(bǔ)了大連地區(qū)氣象測(cè)站稀少及缺少海上測(cè)站記錄等不足,可為海上風(fēng)電場(chǎng)的宏觀選址提供依據(jù).
(3)大連近海地區(qū)55m和80m高度處,年平均風(fēng)速都在6.0m/s以上,年可利用時(shí)間在7 500h左右,風(fēng)能資源較為豐富,具有較大的開發(fā)價(jià)值.
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