狹管地形內部風資源分布特性研究

劉 銳，熊 恒，葛文濤

(1.中國電建集團城市規劃設計研究院有限公司，廣東 廣州 511457；2. 湖南三一智慧新能源設計有限公司，湖南 長沙 410100)

0 引 言

風電場從地形上可劃分為平坦地形風電場和復雜地形風電場[1]。對于平坦地形風電場，由于場內地形變化很小，自由流風速在水平方向上分布較為均勻。對于山地、丘陵復雜地形風電場，由于場內地形起伏較大，自由流風速在水平方向分布隨地形發生較大的變化，在山的頂部和兩側，風速加強；在山的背風面，風速會急劇減弱[2]。但這兩種地形有一個普遍規律：一般海拔越高的地方，風速越大。而在現實風電場開發中，存在一類地形，在一定空間尺度上，地表看似起伏較小甚至平坦，但在較大空間尺度上處于狹管地形中，風速分布與以上兩種地形有所差別。

關于狹管地形風電場的風資源評估，國內學者也有做過相關的研究：任臘春等[3]分析了高原峽谷風電場風速相關性、風速切變、湍流強度、風能資源分布等主要風況特性；沈晶等[4]采用FLUENT平臺模擬分析了主導風向、地形坡度及地面粗糙度變化時峽谷風場風速的分布情形；洪新民等[5]研究了峽谷風剖面沿峽谷長度和寬度方向的變化特征及峽谷外形對峽谷風特征參數的影響。但均未對狹管地形沿管道徑向上的風資源分布特性進行詳細闡述。

本文通過對某狹管地形不同位置處的測風塔同步實測數據進行分析，得到狹管地形管道徑向上的風資源分布規律，并通過測風塔互推，對不同軟件模擬狹管地形風資源的準確性進行驗證，進而找到適合評估狹管地形風資源的方法和手段，為狹管地形風電場前期測風和微觀選址工作提供指導。

1 狹管地形的風流特性

1.1 風電場情況介紹

某風電場位于埃及紅海蘇伊士灣西岸的灘涂地帶，海拔隨著離岸距離的增加而逐漸上升，根據測風塔數據，此處盛行風向為西北偏北，與蘇伊士灣走向一致；蘇伊士灣兩岸受山體夾擊，屬于典型的狹管地形。在狹管地形管道徑向上，分別立有1、2號兩座測風塔，1號測風塔靠近岸邊，離岸距離約6 km，海拔61 m，2號測風塔靠近內陸，離岸距離約20 km，海拔282 m，如圖1所示。

圖1 風電場地形情況及測風塔位置

1.2 測風數據分析

目前收集到1、2號測風塔2016年3月～11月80 m高度的風速、風向信息，有效數據完整率均在98%以上，有利于測風數據的分析比較。兩測風塔80 m高度風速、風向數據對比如圖2～4所示。

圖2 80 m高度月平均風速

從月平均風速來看(見圖2)，2號測風塔80 m高度月平均風速均低于1號測風塔，平均低出2.37 m/s，即狹管地形的風速分布異于其他地形：越靠近山體，海拔越高，風速越低。

從風向頻率來看(見圖3)，1號測風塔主導風向為西北偏北和西北，2號測風塔主導風向僅為西北偏北，即2號測風塔處由于更靠近山體，其在西北扇區受山體的影響比1號測風塔更大，從而使其風向向遠離山體的角度發生了一定的偏轉。

圖3 風向頻率(80 m高度風向)

從扇區風速來看(見圖4)，在主導風向上，1號測風塔80 m高度平均風速明顯高于2號測風塔，在東北偏東-東扇區上，2號測風塔80 m高度平均風速略高于1號測風塔，即進一步說明狹管地形吹狹管風時，風速在管道徑向上的分布異于其他地形，而在吹非狹管風時，風速在管道徑向上的分布與常規地形一致。

圖4 80 m高度各扇區平均風速

1.3 狹管地形內部風速分布與理論分析

通過以上對比分析，可得到峽管風的風速分布特點：越靠近谷底(海拔越低)風速越大，越靠近山坡(海拔越高)風速越小。這與流體力學管道流動理論相符，即由于流體(空氣)的黏滯性，流體(空氣)在流管(狹管)中的流速(水平風速)沿管道直徑呈現出梯度分布的特點：管中心流速最大，向著管道壁(山體)的方向遞減，直至管壁處的流速為0[6]。管道中斷面流速分布如圖5所示。

圖5 管道中斷面流速分布

2 不同風資源仿真軟件對狹管地形的模擬分析

2.1 WAsP與WT原理介紹

目前風電行業內，風資源模擬軟件根據計算模型的不同，分為線性和非線性兩類。線性模型以WAsP為代表，非線性模型以基于計算流體力學(CFD)的WT為代表[7]。

WAsP是由丹麥Risφ國家實驗室開發出來的風資源計算軟件，該軟件以特定的線性數學模型為基礎，通過輸入氣象數據、地形數據、地表粗糙度和障礙物等數字化信息，可以模擬風場范圍內的風資源狀況。線性模型假設風是附著地表流動的，因此適合地形相對簡單、地勢平坦的地區，但對于復雜的地形，由于受許多邊界條件的限制，并不適用[7]。

WT是由法國美迪公司開發出來的基于計算流體力學(CFD)的非線性風資源評估軟件。CFD模型的基本思路為：把原來在時間域和空間域上連續的物理量的場，如速度場，用一系列有限個離散點上的變量值的合集來代替，通過一定的原則和方式建立起關于這些離散點上場變量之間關系的代數方程組并求解，獲得場變量的近似值。理論上，CFD模型可以應對近地層風流的非線性效應，在復雜地形和障礙物或森林存在的情況下更具優勢[7- 8]。

狹管地形作為較為特殊的一類地形，對其分別采用線性WAsP軟件和非線性WT軟件進行風資源模擬，探究針對此類地形的風資源模擬方法。

2.2 WAsP計算結果分析

采用WAsP風資源評估軟件，進行建模計算和測風塔互推，2號測風塔實測風速為9.36 m/s，推導風速為11.87 m/s，風速差異為26.82%；1號測風塔實測風速為11.81 m/s，推導風速為9.27 m/s，風速差異為-21.51%。可以看出：

(1)采用1號測風塔實測數據推導2號測風塔處風速(低海拔推高海拔)，WAsP軟件會把2號測風塔風速推高25%以上，推導出的2號測風塔平均風速高于1號測風塔實測平均風速。

(2)采用2號測風塔實測數據推導1號測風塔處風速(高海拔推低海拔)，WAsP軟件會把1號測風塔風速推低20%以上，推導出的1號測風塔平均風速低于2號測風塔實測平均風速。

(3)WAsP軟件對狹管地形的風速模擬與實際風速分布相悖。

采用WAsP軟件對測風塔風向進行互推，結果如表1所示。從表1可知，WAsP推導的風向與實際風向差異較大，與輸入的風向基本一致，即WAsP無法對風向進行較好的模擬。

表1 測風塔風向實測值與WAsP互推值

2.3 WT計算結果分析

采用WT風資源仿真軟件，進行建模計算和測風塔互推，結果如表2所示。可以看出：

表2 測風塔風速實測值與WT互推值

(1)采用1號測風塔實測數據推導2號測風塔處風速(低海拔推高海拔)，WT軟件會把2號測風塔風速推高近20%，但推導出的2號測風塔風速與2號實測風速一樣低于1號測風塔實測風速。

(2)采用2號測風塔實測數據推導1號測風塔處風速(高海拔推低海拔)，WT軟件會把1號測風塔風速推低近15%，但推導出的1號測風塔風速與1號實測風速一樣高于2號測風塔實測風速。

(3)WT軟件對狹管地形的風速模擬趨勢與實際一致，但仍存在較大誤差。

采用WT軟件對測風塔風向進行互推，結果如表3所示。從表3可知，WT推導的風向與實際風向差異較大，與輸入的風向基本一致，即WT也無法對風向進行較好的模擬。

表3 測風塔風向實測值與WT互推值

2.4 對比分析

通過對采用兩種不同的風資源仿真軟件進行測風塔互推的計算結果進行分析比較，可以得到：

(1)基于線性的WAsP軟件無法模擬出峽管地形的風流特性，且帶來較大風速誤差。

(2)基于CFD的非線性WT軟件能夠模擬出峽管地形的風流特性，但誤差較大，低海拔(山谷)推高海拔(山坡)風速會被推高約20%，高海拔(山坡)推低海拔(山谷)風速會被推低約15%。

(3)兩種軟件均無法對峽管地形的風向進行很好的模擬。

3 結 論

通過對埃及紅海蘇伊士灣西岸狹管地形內的兩測風塔數據進行分析和模擬，得到如下結論：

(1)狹管地形內部在管道徑向上的風速分布呈現出與其他地形迥異的特點，一般海拔越低(越靠近谷底)，風速越大，海拔越高(越靠近山體)風速越低。

(2)狹管地形內部主風向會在管道徑向上發生一定的偏轉。

(3)對狹管地形的風資源模擬，基于線性的WAsP軟件模擬結果與實際相悖，基于CFD的非線性WT軟件模擬結果在趨勢上與實際一致，但誤差較大，兩者對風向均不能進行較好的模擬。

(4)對于狹管地形風電場的風資源評估，建議在沿管道徑向上至少立兩座測風塔，以控制項目的最大和最小風速。

(5)對于狹管地形的微觀選址，海拔越高的地方并非風速越好，風電機組在考慮尾流影響的前提下應盡可能往峽谷中心線處布置。