基于發(fā)電量的測(cè)風(fēng)塔代表性影響因素定量分析

王道欣，蔡創(chuàng)彬，王金鶴

（1.華潤(rùn)電力技術(shù)研究院有限公司，廣東深圳518000；2.華潤(rùn)電力控股有限公司，廣東深圳518000；3.華潤(rùn)電力控股有限公司東北大區(qū)，沈陽110043）

0 引言

測(cè)風(fēng)塔的代表性是影響風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素之一，對(duì)風(fēng)電項(xiàng)目投資決策有至關(guān)重要的影響。由于受到地勢(shì)、地貌、下墊面以及障礙物等多種條件的影響，復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)不同區(qū)域的風(fēng)資源特征不盡相同［1-2］。如何布設(shè)測(cè)風(fēng)塔，使其對(duì)風(fēng)電場(chǎng)具備充分的代表性是個(gè)很關(guān)鍵的問題。

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，關(guān)于測(cè)風(fēng)塔代表性的研究較少。張懷全［3］在《風(fēng)資源與微觀選址：理論基礎(chǔ)與工程應(yīng)用》中認(rèn)為，測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)必須能夠代表風(fēng)場(chǎng)區(qū)域的風(fēng)氣候，風(fēng)氣候代表性是測(cè)風(fēng)塔選址的技術(shù)依據(jù)，也是風(fēng)資源評(píng)估技術(shù)工作的前提。測(cè)風(fēng)塔的代表性要遵循相似性準(zhǔn)則，相似性準(zhǔn)則可以分為3個(gè)主要方面：風(fēng)氣候相似、地形地貌相似和遮擋效應(yīng)相似。楊富程等［4］在《測(cè)風(fēng)塔代表性對(duì)復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估的影響》中，以西南地區(qū)投運(yùn)風(fēng)電場(chǎng)的復(fù)雜地形為例，計(jì)算不同測(cè)風(fēng)方案下風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源的分布和年利用小時(shí)數(shù)，確定測(cè)風(fēng)塔布設(shè)應(yīng)考慮地形、海拔、測(cè)風(fēng)塔控制距離范圍、主風(fēng)向以及遮擋效應(yīng)等因素。杜云等［5］在《測(cè)風(fēng)塔代表性對(duì)復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估的影響》中，通過工程實(shí)例分析，論證了測(cè)風(fēng)塔的數(shù)量及代表性是影響復(fù)雜山區(qū)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源評(píng)估準(zhǔn)確性的重要因素。王蕊等［6］在《復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔代表性判定方法研究》中對(duì)平坦地形和復(fù)雜地形進(jìn)行了定義，對(duì)隆升地形和低凹地形進(jìn)行了分類，并對(duì)各地形條件下測(cè)風(fēng)塔選址及數(shù)量給出了建議。鄒紅等［7］在《基于風(fēng)能資源的風(fēng)電場(chǎng)后評(píng)估》中研究了選取測(cè)風(fēng)塔、尾流模型及折減系數(shù)等因素對(duì)風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量 評(píng) 估 準(zhǔn) 確 性 的 影 響。 Aurélien Chantelot 和Raupach M R 等［8-9］采用測(cè)風(fēng)塔互推的方法表征測(cè)風(fēng)塔的代表性，使用風(fēng)資源評(píng)估軟件分別計(jì)算利用單一測(cè)風(fēng)塔推算其他測(cè)風(fēng)塔的模擬結(jié)果，然后使用實(shí)際測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)結(jié)果和該模擬結(jié)果進(jìn)行偏差分析，以此來計(jì)算軟件模擬誤差，表明測(cè)風(fēng)塔代表性的好壞。曾杰等［10］在《基于測(cè)風(fēng)塔相互驗(yàn)證降低風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量評(píng)估偏差》中采用測(cè)風(fēng)塔相互驗(yàn)證加權(quán)平均誤差數(shù)值的模擬方法，驗(yàn)證測(cè)風(fēng)塔代表性對(duì)風(fēng)資源評(píng)估的影響。

從上述文獻(xiàn)可以看出，關(guān)于測(cè)風(fēng)塔代表性的研究基本上都是定性的，缺少定量的結(jié)果?；诖?，本文引入理論折減系數(shù)這一概念，用其來表征測(cè)風(fēng)塔對(duì)風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的代表性，并首次嘗試對(duì)測(cè)風(fēng)塔代表性進(jìn)行定量分析，以更好地為測(cè)風(fēng)塔選址和風(fēng)資源評(píng)估提供指導(dǎo)。

1 研究思路及方法

1.1 理論折減系數(shù)計(jì)算

風(fēng)機(jī)理論折減系數(shù)指各臺(tái)風(fēng)機(jī)實(shí)際發(fā)電量和風(fēng)資源商業(yè)評(píng)估軟件模擬各臺(tái)風(fēng)機(jī)尾流后的發(fā)電量之間的比值，

式中：L 為風(fēng)力理論折減系數(shù)；WMCP，T為風(fēng)電場(chǎng)代表年發(fā)電量；WMCP，B為商業(yè)軟件模擬的年發(fā)電量。

1.2 根據(jù)特殊年發(fā)電量求解代表年發(fā)電量

張雙益等［11］在《利用MERRA 數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行代表年訂正的研究》中論證了MERRA 數(shù)據(jù)滿足參考?xì)庀髷?shù)據(jù)的各項(xiàng)要求，在沒有合適氣象站的情況下，采用MERRA 數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行代表年訂正是可行的。黃勇等［12］在《再分析數(shù)據(jù)在風(fēng)電場(chǎng)代表年訂正中的應(yīng)用》中認(rèn)為，地形條件復(fù)雜的風(fēng)電場(chǎng)可以利用再分析數(shù)據(jù)開展代表年訂正工作。

式中：LMCP為代表年折減系數(shù)；WPDS為風(fēng)電場(chǎng)特殊年風(fēng)功率密度；WPDMCP為代表年風(fēng)功率密度。

其中，風(fēng)電場(chǎng)代表年發(fā)電量可表示為

式中：WMCP，S為風(fēng)電場(chǎng)特殊年發(fā)電量。

1.3 確定影響測(cè)風(fēng)塔代表性的關(guān)鍵因素

通過文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)影響測(cè)風(fēng)塔代表性的主要因素包括地勢(shì)、海拔高差、下墊面情況、測(cè)風(fēng)塔控制距離、主風(fēng)向、遮擋效應(yīng)等。通過行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)確定影響測(cè)風(fēng)塔代表性的最主要因素是海拔高差及距離。本文定義了理論折減系數(shù)，分析測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的距離及海拔高差對(duì)測(cè)風(fēng)塔代表性的影響。

根據(jù)NB∕T 31147—2018《風(fēng)電場(chǎng)工程風(fēng)能資源測(cè)量與評(píng)估技術(shù)規(guī)范》4.1［13］：測(cè)量簡(jiǎn)單地形風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)資源，每座測(cè)風(fēng)塔的有效控制區(qū)域半徑宜為3 km，不宜超過5 km；復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)應(yīng)綜合風(fēng)電機(jī)組的水平空間分布和垂直空間分布確定測(cè)風(fēng)塔的數(shù)量及位置，測(cè)風(fēng)塔的有效控制區(qū)域半徑不宜超過2 km，與風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的海拔高差不宜大于50 m；過渡地形風(fēng)資源測(cè)量除考慮簡(jiǎn)單地形風(fēng)資源測(cè)量要求外，還應(yīng)在靠近復(fù)雜地形場(chǎng)址范圍內(nèi)增設(shè)測(cè)風(fēng)塔。由此可見，簡(jiǎn)單地形測(cè)風(fēng)塔代表性主要考慮因素是測(cè)風(fēng)塔和風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的距離；復(fù)雜地形測(cè)風(fēng)塔代表性主要考慮因素是測(cè)風(fēng)塔和風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的距離及海拔高差；過渡地形測(cè)風(fēng)塔代表性需要綜合考慮簡(jiǎn)單地形和復(fù)雜地形風(fēng)資源測(cè)量選址的要求。綜合上述分析，影響測(cè)風(fēng)塔代表性的最重要因素是測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的距離及海拔高差，本文主要從這2 個(gè)因素對(duì)測(cè)風(fēng)塔代表性進(jìn)行定量分析。

1.4 工程實(shí)例對(duì)方法的探討

通過引入某風(fēng)電項(xiàng)目工程實(shí)例，取得該風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際投運(yùn)后完整年發(fā)電量數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及代表年訂正后，獲得其代表年發(fā)電量。使用風(fēng)資源評(píng)估商業(yè)軟件對(duì)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)資源評(píng)估，計(jì)算得到軟件模擬尾流后發(fā)電量，進(jìn)而計(jì)算理論折減系數(shù)。探討理論折減系數(shù)和距離、海拔高差之間的關(guān)系。

2 基于某項(xiàng)目發(fā)電量的理論折減系數(shù)

2.1 工程概況

本風(fēng)電項(xiàng)目設(shè)計(jì)階段安裝1臺(tái)編號(hào)為M0001的測(cè)風(fēng)塔，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)安裝33 臺(tái)單機(jī)容量為1.5 MW的風(fēng)電機(jī)組（位置分布如圖1 所示），總裝機(jī)容量為49.5 MW，該項(xiàng)目于2012年年底全部并網(wǎng)運(yùn)行。

圖1 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)位置示意Fig.1 Location of wind turbins in the wind farm

2.2 資料分析

2.2.1 根據(jù)實(shí)際發(fā)電量計(jì)算代表年發(fā)電量

本項(xiàng)目取得風(fēng)電場(chǎng)33 臺(tái)風(fēng)機(jī)2016 年完整年發(fā)電量數(shù)據(jù)，但因B02和C03機(jī)組故障率高，數(shù)據(jù)清洗階段剔除了這2臺(tái)機(jī)組的發(fā)電量。由于風(fēng)資源評(píng)估階段已充分考慮了2臺(tái)風(fēng)機(jī)對(duì)其余風(fēng)機(jī)發(fā)電量的影響并將其納入了風(fēng)電場(chǎng)建模，因此本次剔除對(duì)其他風(fēng)機(jī)折減系數(shù)的計(jì)算和分析無影響。

本文使用2016年MERRA數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)電量的代表年訂正，將2016年各機(jī)組發(fā)電量訂正至代表年水平。根據(jù)MERRA 數(shù)據(jù)計(jì)算，截至2016 年年底近10年的平均風(fēng)功率密度為229.226 kW∕m2，近20 年平均風(fēng)功率密度為229.680 kW∕m2，近30 年平均風(fēng)功率密度為229.749 kW∕m2。近10 年、20 年、30 年的平均風(fēng)功率密度變化小，綜合考慮后選用近20年的作為代表年訂正的依據(jù)。2016 年實(shí)際風(fēng)功率密度為243.885 kW∕m2，為大風(fēng)年，較平均風(fēng)年功率密度增大6.18%。對(duì)31 臺(tái)風(fēng)機(jī)發(fā)電量進(jìn)行代表年訂正后，獲得了風(fēng)電場(chǎng)代表年發(fā)電量2016年發(fā)電量。

2.2.2 使用風(fēng)資源評(píng)估商業(yè)軟件計(jì)算

本項(xiàng)目使用目前在業(yè)內(nèi)廣泛使用的風(fēng)資源評(píng)估商業(yè)軟件WT 進(jìn)行風(fēng)資源分析，評(píng)估該風(fēng)電場(chǎng)年發(fā)電量，這里的發(fā)電量特指軟件計(jì)算尾流后的發(fā)電量。經(jīng)計(jì)算，各風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的理論折減系數(shù)、與測(cè)風(fēng)塔點(diǎn)位的距離和海拔高程差見表1，三者的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖2所示。

經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，全場(chǎng)平均折減系數(shù)為0.77。全場(chǎng)最低折減系數(shù)為0.64，最高折減系數(shù)為0.91，差值達(dá)到0.27。由此可見，測(cè)風(fēng)塔對(duì)各機(jī)位的代表性有很大的差別，各臺(tái)風(fēng)機(jī)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自己的實(shí)際條件采用不同的折減系數(shù)。

表1 各機(jī)位理論折減系數(shù)及其與測(cè)風(fēng)塔距離和高程差Tab.1 Theoretical reduction coefficient，distance and elevation difference at each wind turbine position

表1 中，測(cè)風(fēng)塔與B05 機(jī)位海拔高差為1.80 m，距離僅為51.87 m，且地形相似，近似認(rèn)為測(cè)風(fēng)塔可以完全代表該風(fēng)機(jī)位置風(fēng)況。B05風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的理論折減系數(shù)為0.89，可以近似認(rèn)為不確定性極小的情況下，損失折減值約為0.89。

表1 中，各風(fēng)機(jī)點(diǎn)位與測(cè)風(fēng)塔點(diǎn)位的距離在51.87～3 857.33 m 之間，與測(cè)風(fēng)塔海拔高程差絕對(duì)值在1.80～55.30 m 之間。該風(fēng)電場(chǎng)所處地形為低矮丘陵，風(fēng)場(chǎng)內(nèi)村莊星羅棋布，高大樹木穿插其間，地形較為復(fù)雜。各機(jī)位與測(cè)風(fēng)塔距離和高程差可知，除了B01，B02，B05，B08，C01 外，各風(fēng)機(jī)位置處的海拔幾乎全部低于測(cè)風(fēng)塔位置海拔；風(fēng)機(jī)與測(cè)風(fēng)塔間海拔高程差較小，基本都在50 m以內(nèi)。

圖2 各機(jī)位理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔距離Fig.2 Theoretical reduction coefficient and distance at each wind turbine position

3 測(cè)風(fēng)塔代表性的定量分析

3.1 發(fā)電量理論折減系數(shù)和測(cè)風(fēng)塔距離間關(guān)系

由圖2 可知，理論折減系數(shù)值小于0.70 的機(jī)位主要是A04—A07，C06—C10，分布在距離測(cè)風(fēng)塔距離最遠(yuǎn)處。B01—B10理論折減系數(shù)值相對(duì)較大，分布在距離測(cè)風(fēng)塔距離較近處。由此，我們可以推論：與測(cè)風(fēng)塔距離越遠(yuǎn)，風(fēng)機(jī)折減系數(shù)越小，測(cè)風(fēng)塔代表性越差。不考慮海拔高差的因素，分析理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔距離的關(guān)系，如圖3所示。

圖3 理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔距離的相關(guān)關(guān)系Fig.3 Correlation between theoretical reduction coefficient and distance

不考慮海拔高差因素，制作測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)點(diǎn)位間距離和理論折減系數(shù)間的關(guān)系，可得到理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔距離的相關(guān)相關(guān)關(guān)系為y=-2 010.7x+4 204.1，決定系數(shù)R2=0.03。R2=0.03，風(fēng)機(jī)與測(cè)風(fēng)塔的距離和風(fēng)機(jī)理論折減系數(shù)之間相關(guān)性不顯著，無法得出距離測(cè)風(fēng)塔越遠(yuǎn)，代表性越差的結(jié)論。對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行手動(dòng)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表2。

表2 理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔距離的相關(guān)性關(guān)系Tab.2 Correlation between theoretical reduction coefficient and distance

根據(jù)表2 可知，風(fēng)機(jī)點(diǎn)位與測(cè)風(fēng)塔的距離和理論折減系數(shù)之間沒有明顯的相關(guān)關(guān)系，且距離越遠(yuǎn)，相關(guān)關(guān)系越差。

3.2 理論折減系數(shù)與海拔高程差之間的關(guān)系

分析理論折減系數(shù)和海拔高程差之間的關(guān)系（如圖4 所示），可以發(fā)現(xiàn)：全場(chǎng)平均折減系數(shù)為0.77；A04—A07，C06—C10 風(fēng)機(jī)點(diǎn)位與測(cè)風(fēng)塔高程差較大。相較其他風(fēng)機(jī)點(diǎn)位而言，折減較多的風(fēng)機(jī)點(diǎn)位是測(cè)風(fēng)塔對(duì)其對(duì)代表性差，使用測(cè)風(fēng)塔風(fēng)況無法準(zhǔn)確模擬該風(fēng)機(jī)點(diǎn)位風(fēng)況。大致呈現(xiàn)出規(guī)律是高程差越大的風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的折減系數(shù)越大，分析理論折減系數(shù)與高程差的相關(guān)關(guān)系，如圖5所示。

從圖5 可以看出，高程差與理論折減系數(shù)大致呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，兩者具有明顯的負(fù)相關(guān)性。理論折減系數(shù)與高程差之間采用最小二乘法線性擬合的公式為y=-201.82x+178.22，決定系數(shù)R2=0.61。進(jìn)一步分析，不考慮距離因素，統(tǒng)計(jì)風(fēng)機(jī)發(fā)電量理論折減系數(shù)和海拔高差之間的關(guān)系，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。

由表4 可知，項(xiàng)目中若想保證折減系數(shù)取值≥0.76，建議單座測(cè)風(fēng)塔代表海拔高差在30 m 以內(nèi)。該取值較規(guī)范中要求的50 m海拔高差要求更高。

圖5 理論折減系數(shù)與高程差的相關(guān)關(guān)系Fig.5 Correlation between theoretical reduction coefficient and elevation difference

表4 理論折減系數(shù)與測(cè)風(fēng)塔高差的相關(guān)性關(guān)系Tab.4 Correlation between theoretical reduction coefficient and elevation difference

4 結(jié)論

本文對(duì)某49.5 MW 風(fēng)電項(xiàng)目2016 年風(fēng)機(jī)的實(shí)際發(fā)電量和其風(fēng)資源評(píng)估發(fā)電量進(jìn)行定量分析，得出如下結(jié)論。

（1）影響測(cè)風(fēng)塔代表性的因素很多，最重要的因素是測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)點(diǎn)位間的海拔高程差。

（2）就本項(xiàng)目而言，在測(cè)風(fēng)塔對(duì)風(fēng)機(jī)點(diǎn)位代表性特別好、不確定性極小的情況下，風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的理論折減系數(shù)為0.89。

（3）測(cè)風(fēng)塔對(duì)各臺(tái)風(fēng)機(jī)的代表性各不相同，每臺(tái)風(fēng)機(jī)應(yīng)當(dāng)根據(jù)代表性的不同采用不同的折減系數(shù)。

（4）與測(cè)風(fēng)塔距離越遠(yuǎn)，風(fēng)機(jī)折減系數(shù)越小。風(fēng)機(jī)點(diǎn)位與測(cè)風(fēng)塔的距離和理論折減系數(shù)之間無明顯相關(guān)關(guān)系，2 km 范圍內(nèi)，測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)距離存在不明顯的相關(guān)關(guān)系，距離越遠(yuǎn)，相關(guān)關(guān)系越差。

（5）就本項(xiàng)目而言，理論折減系數(shù)和風(fēng)機(jī)與測(cè)風(fēng)塔間的高程差呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（6）就本項(xiàng)目而言，若保證項(xiàng)目折減系數(shù)取值在0.76 及以上，建議單座測(cè)風(fēng)塔代表海拔高差在30 m 以內(nèi)，較NB∕T 31147—2018《風(fēng)電場(chǎng)工程風(fēng)能資源測(cè)量與評(píng)估技術(shù)規(guī)范》中要求的50 m 海拔高差要求更高。

（7）測(cè)風(fēng)塔選址時(shí)測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)電點(diǎn)位的高程差應(yīng)作為第1 因素加以考慮，可以將距離作為第2 因素加以考慮，根據(jù)實(shí)際案例，測(cè)風(fēng)塔代表性較好時(shí)，測(cè)風(fēng)塔與風(fēng)機(jī)距離小于2 km。