我國風能資源評估的主要問題及原因分析

文 | 李小兵，王瀟

中國風電近三十年的發展雖讓我國累計裝機量名列全球第一，風電場也分布于我國大江南北，風電技術從引進吸收到了自主開發……不斷成熟的中國風電行業將逐漸走向電力平價時代，但要實現這一目標還需要在風能資源的準確評估、風況特性的認知、風能資源利用水平、風電場資產風險的規避、IEC標準的正確理解、評估和設計方法的完善、項目審批流程的優化等多方面進行改革。本文僅在如何提高風能資源評估水平方面，通過大量的運行風電場實際數據，分析了從標準的適用到目前商用CFD軟件的局限對中國風能資源評估產生的影響，為未來風能資源評估方法的修改提供依據。

我國風能資源評估存在的主要問題

我國風能資源評估主要通過風電場測風數據并利用國外商用軟件外推各機位點風況，依據IEC安全等級標準進行機組選型，并按相應機組的功率曲線和推力系數計算全場未來20年平均發電量。據業界多數工程師反映，這個電量的評估值存在極大的不一致性。經分析它主要與如下因素有關：

（1）測風塔安裝位置和數量、測風設備品牌型號、測風數據質量、測風時間長短；

（2）測風數據代表年訂正方法；

（3）地形數據精度；

（4）軟件計算過程中相關的設置（地表粗糙度、大氣熱力穩定度、計算區域及細化區域、網格、評估軟件參數等）及軟件模型；

（5）折減取值；

經對多個運行風電場多年數據分析發現，機組運行數據與原設計數據存在諸多差距。主要表現在：（1）部分風電場或風電場部分機組實際發電量與軟件評估電量符合度較差。（2）特殊地形下機組故障頻發。

本文中實際發電量與評估電量符合度用計算電量的相對誤差表示：

δ=Δ/L×100%

式中，δ表示計算電量相對誤差；Δ表示計算電量與實際發電量之差的絕對值；L表示計算發電量。

一、模型失效的主要表現

目前商用軟件，模型失效主要表現在我國的復雜地形和特殊氣候區域。

所謂風電場的復雜地形，通常指上下游方向地形發生較大的相對變化的地形；風電場區域內存在成風機理不同的地形（比如抬升地形與狹口加速地形）；風電場區域內存在背風和氣流分離的地形；風電場區域內存在迎風坡的氣流正壓地形等。

風電場所處特殊氣候區域這里主要指我國青藏高原南麓的云南、貴州、四川南部、川西高原的大氣層結多不穩定區域；我國西北的甘肅、新疆以及海上區域的低湍流區域。

（一）對氣流正壓區風況模擬不準

圖1 山前正壓區軟件模型失效案例

正壓區，是指障礙物迎風面上由于氣流的撞擊作用，在迎風面形成滯流區，該處的靜壓力大于大氣壓力，處于正壓狀態。由于正壓區的存在，更多的氣流將從正壓區上部通過而使得正壓區氣流加速受到抑制造成風速偏小，同時處于正壓區氣流波動加強，多呈現為亂流。比如安徽某風電場對于山脊頂上游方向約低40m區域，實際發電量較計算發電量低800h左右。軟件高估的相對誤差值達40%。使得該項目實際發電量的1424h遠小于可研階段電量評估值的1700h，高估達280h左右。這對海拔高差僅40m內的區域，軟件計算存在如此大的誤差，其主要原因應歸結到軟件模型的失效。

又如中國云南某風電場，可研階段通過商用的CFD軟件計算山脊頂機組的等效利用小時數為3000h左右，山脊上游方向300m處海拔低60m的一小平臺上機組的計算年等效利用小時數2700h左右。 但在近5年的運行數據顯示，該小平臺區域的多臺機組電量被高估70%左右，實際年發電量只有800～1000h左右，如圖3所示。

再如湖北某風電場項目，采用國外某整機廠商的機組，在寬600～800m的山脊頂分別布置兩排機組，山脊走向基本與風向垂直。運行數據顯示：在靠西一側海拔最高機組，發電量均在2200～2400h之間，而靠東一側，海拔較西側山脊低20m左右的機組發電量在1000～1200h，該排機組實際發電量較可研評估電量低1000h左右，高估值達50%，如圖4所示。

（二）對于背風區域風況模擬不準

背風區，是指障礙物背風面由于氣流與障礙物地形的脫落，在其后形成回流空腔和回旋氣流區，這兩區域的靜壓力均小于大氣壓力，成為負壓區。

圖2 實際發電量的分布情況

圖3 云南某風電場山前正壓區被軟件高估區域示意圖

圖4 湖北某風電場山前正壓區軟件被高估區域示意圖

背風情況包括大地形背風和小地形背風。在大地形背風上，若不在背風區域安裝測風塔，背風區域風況只由非背風區域的測風塔進行推導，哪怕相距在1km內，模型誤差也是極大的。圖5為我國四川某風電場，兩條次山梁相距2900m，上游山脊較下游山脊高170m，使得下游山脊多臺機組處于背風區域。由于該項目在背風區域沒有測風塔，該區域的5臺機組直接由非背風區域進行軟件推導，電量計算被嚴重高估。運行數據顯示，近年該區域每臺機組實現發電量平均只在200～500h之間，較可研階段評估發電量低1500h左右，軟件高估值達70%。

小地形背風，主要指在大氣層結多不穩定的地區，上游區域一定距離范圍內，存在較低小山包（小山包高度為輪轂高度1/3，造成山包后機組實際發電量遠小于計算發電量，形成低效機組）。圖6顯示的是受小山包影響年發電量只有800h的低效機組。

（三）特殊氣候區模擬不佳

特殊氣候區在風電工程應用中主要指小湍流區域和大氣層結不穩定區域。小湍流區域和大氣層結不穩定對風能資源評估的影響分別表現為尾流計算偏小和湍流計算偏小。我國西北的甘肅、新疆以及海上區域，大風速湍流值只有IEC B類的70%。小湍流區域將導致尾流風況與周圍大氣交換較弱，尾流風況不易擴散，尾流風況影響更遠。由于該區域多為平坦地形，風電場規模相對較大，但在排布上未采取針對性措施，目前商用軟件的尾流模型因不適應該區域的小湍流氣候，使該區域風電場的尾流大大被低估，造成了部分機組的低效情況。

比如甘肅某平坦地形的大型風電場（16*11排），主導風向為E，平行主導風向排布間距490m，約10倍風輪直徑；垂直主導風向間距平均300m，約6倍風輪直徑。軟件計算風電場區機組最大尾流為11%，且出現在第三排和第四排（由東向西計）。通過該風電場近幾年的試驗機組（不限電機組）數據顯示，該場區機組最大尾流損失為22%，并從第四排到第六排（圖7由右向左），尾流由13%逐漸增加至22%。

傳統青花本身就是當時社會文化的具體反應，它對現實的寫照，是客觀存在的。因此每一件青花瓷器物的產生，它的背景都蘊含著深厚的歷史文化及審美。作為人類的精神產物，它上面的總總反應，如題材，繪制技法都是不可磨滅的。因此，我們在用現代青花進行創作時候絕不能一味否定過去，而是應該帶著歷史發展的眼光對待。

圖5 四川某風電場背風產生的軟件高估機組

圖6 云南某風電場小地形背風造成的低效機組

圖7 甘肅某大型風電場排布圖

另一方面，由尾流影響實際結果可知：對于大型風電場（即平行主導風向方向排布大于4排的風電場），在風電場中間，空出20D以上的尾流交換區是非常有必要的。它能讓尾流損失重新降到10%以內。

圖8 場區測風塔風能玫瑰圖

圖9 某軟件計算各排的風速及實際風速

圖10 某軟件計算各排的平均發電量及實際電量

圖11 某軟件計算各排的平均尾流及實際尾流

圖12 歐洲Perdig?o項目地形

圖13 某企業在某省的所有項目中2016年各項目的實際發電情況

特殊氣候還表現在我國青藏高原南麓的云南、貴州、四川南部，以及川西高原的大氣層結多不穩定的區域。該區域在此特殊氣候背景下，氣流更易受大坡度、凸出小地形的影響而發生氣流分離，對于目前的商用軟件而言，電量計算誤差更大。掃風面內，風況更加復雜，高湍流、大切變、極端風向變幅等極端風況讓機組故障更加頻發。

綜上所述，我國風能資源評估使用的商用軟件由于模型的原因，將在特殊區域、特殊地形下產生嚴重的失效，導致我國風電開發中的微觀選址設計出現了較多事故和風險。近年來風模型的誤差已得到各國科學家的高度重視。2013年，歐洲啟動了一項目前世界上規模最大的研究復雜地形風模型的Perdig?o 項目。在兩條平行山脊里，8km2范圍內樹立了48座測風塔和28座激光測風儀。來自9個國家的科學家將用7年時間通過100m分辨率的空間立體實測數據，修正現有的流體模型，他們的目標是將現有的模型誤差由40%～50%縮小到3%～10%。

在我國風電場開發中，模型造成的誤差高達70%～80%，使我國部分風電項目經濟遭受嚴重的損失。比如圖13為某企業在南方某省15個項目中，有70%的項目不足1500h，個別項目全場平均只有700～800h。開發適應我國特殊地形和氣候條件的風模型已勢在必行。

二、特殊地形、特殊氣候造成機組故障頻發

與風能資源相關的機組故障，主要表現為機組過速、振動、偏航異響、變槳過載、發電機中心偏離、軸承“跑圈”、變流器故障、IGBT模塊燒毀、葉片開裂等。這些故障又主要與強陣風、大的風向變幅、極端切變、高溫高濕、冰凍等有關。

特殊地形中，最容易被忽略的應該屬于處于大氣層結多不穩定地區的凸出小地形和次山梁的影響。比如，在圖14機組的上游方向170m位置，有相對高度更低的次山梁，因大氣層結不穩定造成氣流經過次山梁后分離，分離后的氣流使下游機組振動頻繁、機艙加速過限現象時有發生。且該機組發電量只有鄰近機組的1/3，年利用小時數只有1000h左右。

圖14 次山梁地形下機組振動過速停機

圖15 氣流分離后造成掃風面下部風速小

圖16 陡峭地形產生的氣流分離導致葉片揮舞現象

特殊氣候指在大氣層結多不穩定的云南、貴州、川西高原等地，由于坡度多數大于20，導致氣流容易產生分離現象，分離氣流在下游方向一定距離內，表現出低層風速小、切變和湍流均較大、風向變化劇烈等風況。使機組振動加劇，偏航異響，葉片揮舞，載荷劇增等。 圖15所示為云南某風電場，在離陡坡邊緣的150～1500m范圍之間，該區域機組偏航異響，葉片揮舞，偏航電機載荷劇增，導致實際發電量極差 （為旁邊機組發電量的30%，年發電量只有900h）。

目前商用軟件在我國風能資源評估適應性差原因分析

一、軟件模型的邊界條件不適應我國復雜地理和氣候條件

準確模擬大氣邊界層對風能資源評估非常重要。目前CFD數值模擬在計算入口處設置的風速及湍流邊界條件一般是基于充分發展、中性、平衡、水平各向同性湍流的。入口速度垂直分布通常根據對數律給出。對數規律在平坦地形下比較有效，但是在復雜地形下會出現失效的情況。例如，在山脊處的風廓線形狀不滿足對數律。對于非中性穩定大氣邊界條件，通常使用 Obukhov長度進行對數律修正，Obukhov長度由Monin-Obukhov相似性假設推導得到。Monin-Obukhov相似性假設是根據實驗得出的經驗性結論，當應用于植被覆蓋區域或地形復雜區域時會導致較大的誤差。另一方面，網格質量、計算區域大小及計算能力也是影響評估質量的關鍵因素。

圖17 PARK尾流模型

二、軟件流體模型不能涵蓋我國特殊地形

目前常使用的商業軟件流體模型是基于Askervein Hill 實驗數據進行修正的。Askervein Hill 地形光滑、粗糙度均勻、坡度小于 20°，且幾乎沒有不規則地形，因此基本不存在流動分離、 再附著和再循環等流動現象，該流體模型也主要基于 Jackson & Hunt線性理論，對我國大坡度地形、上風向山脊發生的撞擊流、地表粗糙的變化等所產生的流體分離、擾流難以準確描述。因此目前商用軟件給我國風電場資源評估帶來很大誤差。

三、 軟件尾流模型不能涵蓋我國特殊氣候

軟件尾流模型不能準確評估尾流損失，這不僅與尾流模型本身有關，也與尾流之間的相互影響、尾流與自由大氣之間的相互影響有關。但目前使用的尾流模型，一方面對于日益增長的單機容量（比如5～6MW）缺乏研究數據，另一方面，在尾流研究方面，忽視了尾流之間以及尾流與自由大氣間的相互影響。對于大型風電場而言，后者更顯突出。

事實上，目前商用軟件的尾流模型，大致都是基于線性PARK模型進行開發的。一方面該模型對尾流的描述過于簡單，另一方面，該模型使用的衰減常數k和平行距離x的關系是，k=1/2*I，并在內核里規定了 k=0.055～0.095。這個范圍對我國新疆、甘肅以及海上區域，由于湍流偏小（基本是IEC湍流標準的60%～70%），使得實際k值在默認值之外而使計算尾流偏小。另外，因湍流過小，尾流與自由大氣交換較弱，使得上述尾流結構與實際尾流相差太大，造成該區域大型風電場的尾流損失大大被低估。這是我國多數風能資源工程師未能知曉和涉足的問題，也必須在我們海上風電設計工作中引起高度重視。

四、排布原則指導性未考慮特殊風況和風電場特殊情況

目前我國風電場機組排布設計是在國外的3D*7D基礎上進行的，但是缺乏對于使用3D*7D原因的認知。對于我國風向集中以及山區單排布置的區域，上述指導原則適用性較差。目前個別整機廠商已摸索出了較好的更先進的排布方法，并取得很好效果。

測風塔測風數據代表性不足原因分析

一、測風塔安裝位置

風電場微觀選址的精度，通常應控制在水平距離100米、垂直距離20米范圍內。超過上述范圍，風況都會發生較大變化。所以對于任何一個5萬千瓦或以上的風電場，在全場密集設立測風塔既不科學又不現實。垂直外推，便是風電場優化設計的根本之路。由于軟件局限性原因，這需要風電場內安裝的測風塔具有很好的代表性，使得風電場設計風險更小。

測風塔安裝位置的代表性通常指地形和地貌的代表性。地形代表性是指測風塔所在地形類型，只能代表該類型區域的機位。不能用一種地形類型的測風數據去外推另一種地形類型點位的風況。風電場的地形類型主要包括狹口加速地形、隆升地形、背風地形、正壓地形。

地貌代表性是指測風塔處的地貌應反映風電場布機位置的所有地貌。不能用測風塔處地貌所反映出的測風數據去外推與測風塔處地貌相異的點位的風況。

通常，任何一個山地風電場，地形類型大概包括上述四種地形，所以測風塔的安裝應考慮各種地形下的海拔變化、坡度變化以及植被變化。分別在不同地形類型、不同海拔、不同植被區域安裝不同測風塔。比如：

（1）應在狹口區域的最高位置和最低位置分別安裝測風塔，以代表狹口區域的計算依據。

（2）應在背風強和背風弱的位置分別安裝測風塔，以代表背風區域的計算依據。

（3）應在無障礙隆升地形的不同高度位置分別安裝測風塔，以代表無障礙隆升地形下的計算依據。

（4）應在有正壓地型和非正壓地型區域安裝測風塔，以代表不同地形下的計算依據。

不同海拔高度的測風塔代表性分析，應按照地形坡度的大小來確定。當坡度小于10的淺山丘陵地形（比如山東、江蘇、安徽等地區），測風塔安裝應滿足每降低50m海拔相應增設一座測風塔。當坡度在10～17測風塔安裝應滿足每降低100m海拔相應增設一座測風塔；當坡度大于17，測風塔安裝應滿足每降低150m海拔相應增設一座測風塔。

攝影：孫飛

二、測風塔安裝管理

測風塔的安裝、數據管理雖然有一定標準規范，但行業里對其重視程度還很不夠。主要表現在：

（1）安裝地點隨意性大，缺乏指導性和針對性。

（2）測風塔設備、測風要素的配置缺乏科學性。

（3）測風數據質量及測風數據的管理不規范。

總結

我國風能資源評估結果一致性差，風電場效益還沒達到理想狀態，風電場部分機組還存在質量事故頻發、投資成本依然偏大等現象，這與我國特殊風況的認識和利用、歐洲風電標準的適應性分析及其理解程度、軟件模型優劣、測風塔的安裝與數據的運用、測風數據質量、評估方法的適應性等有直接關系。本文提出了地理環境、地形結構、軟件模型、風況認識、測風塔安裝與應用等影響評估質量最主要的因素。限于作者水平，文章不免存在一定問題和錯誤，希望得到各位專家、學者的指評指正。