測風塔代表性對各機位點綜合折減的影響

肖 娜 楊翠蘭 曾寰宇

（中南勘測設計研究院有限公司，湖南 長沙410000）

1 工程概況

本次研究的山地風電場主要由1 條東西走向的山脊組成，海拔高度在269m～496m 之間。風電場裝機規模40MW，風機輪轂高度85m。風電場山脊較單薄，地勢主要以西邊高，東邊低。

風電場內東西兩側各有1 座測風塔，塔號分別為1#和2#，其中1#測風塔位于場址西部，海拔高度416.8m，2#測風塔位于場址東部，海拔高度273.9m，兩測風塔測風時長均超過1 個完整年，且數據完整率均在90%以上。其中1#測風塔主要以NNE方向的風能為主，2#測風塔主要以NNW 方向的風能為主，風能方向幾乎與山脊垂直，有利于機組布置及風能資源利用。

2 發電量測算

2.1 參數設置

本次研究主要根據1#和2#測風塔的1 個完整年數據，采用WT5.0.2 軟件進行測算。其中地形圖采用1：10000 數字化地形圖，風電機組功率曲線及推力系數采用實際中標機型的保證曲線，粗糙度設置采用WT 自帶粗糙度。

2.2 綜合折減系數取值

2.2.1 空氣密度折減：本次上網電量計算直接采用了廠家提供的中標機型的保證曲線，因此，計算上網電量時此項無需進行折減修正。

2.2.2 尾流折減修正：根據本風電場場區的風況特征、各風電機組的具體位置以及風電機組的推力曲線，計算出各風電機組之間相互的尾流影響系數。

2.2.3 湍流折減修正：98%。

2.2.4 葉片污染折減：98%。

2.2.5 風機功率曲線折減：96%。

2.2.6 風電機組可利用率：96%。

2.2.7 控制與偏航影響：98%。

2.2.8 氣候影響停機：95%。

2.2.9 廠用電、線損等能量損耗：97%。

2.2.10 場平修正后：99.0%。

2.2.11 測風塔代表性：99%。

2.2.12 其它因素：96%。

根據上述計算條件，采用Meteodyn WT 軟件對本項目進行年理論發電量和尾流影響的計算，綜合折減系數75.2%。

2.3 發電量結果

通過計算分析，風電場16臺風電機組年上網發電量為8685 萬kW·h，相應單機平均上網電量為542.8kW·h，年等效滿負荷小時為2171h，容量系數為0.248。

3 發電量對比分析

本次研究收集到風電場2019 年運行一年的發電數據，通過各機位點實際發電量與理論計算值分析可知，1# 測風塔位于3#風機附近，理論計算值與實際發電量差異較小，但16#風機距離2#測風塔較近，發電量差異卻較大。考慮到兩測風塔附近機位結果差異較大，分析原始資料發現，9#～16#風電機組于2019 年1 月21 日后才發電，故發電量存在一定差異。

因此本次研究主要對比分析1#～8#風機的發電量，同時考慮到2#測風塔與1#～8#風機距離均在2km 以上且海拔高差均在100m 以上，對各機位點代表性不佳，因此本研究僅針對1#測風塔單獨對各機位的代表性進行分析。1#測風塔單獨控制計算的發電量與實際發電量對比及與測風塔距離、高差對比見表1 及圖1。

根據表1 及圖1 可知，3#風機及6#風機與實際發電量差異較小，且均小于實際發電量，兩風機與測風塔高差在50m 以內且距離小于300m，說明該兩個機位點測風塔代表性較好，若綜合折減中測風塔代表性取99.5%，發電量幾乎一致。其他各機位點，隨著與測風塔的距離越遠，發電量差異越大，測風塔代表性越差，需根據距離對各機位點測風塔代表性折減相應增加并分別取值。其中2#風機雖然距離測風塔較近且高差較小，但該機位點位于一個獨立的山包，山勢較陡，地形復雜且山脊開挖較大，因此發電量與實際運行結果存在一定差異。

4 結論

通過對已建山地風電場實際發電量與理論計算值進行對比分析可知，測風塔代表性對發電量影響較大。對于山地風電場，由于各個機位點距離、海拔與測風塔所在位置差異較大，測風塔對該區域風機風能資源模擬會存在一定的影響，為了增加前期發電量計算的準確度，應在場址范圍內與機位點高差50m、間距300m 左右設立1 座代表測風塔，減少因測風塔代表性不佳而損失發電量；測風塔代表性滿足的同時，考慮到山地風電場地形復雜性，應根據各機位地形地貌，因地制宜的設置綜合折減系數，盡量避免各機位綜合折減系數一概而論，減少風機運行的風險。

表1 1#～8#風機發電量對比及及與測風塔關系表

圖1 1#～8#風機發電量對比及測風塔相對位置圖