風電場代表年訂正方法研究

王守峰，戚振亞，許衛東

(山東電力工程咨詢院有限公司，山東 濟南 250013)

1 引言

受化石能源資源日趨枯竭、環境保護等的驅動，自20世紀70年代中期以來，世界主要發達國家和一些發展中國家都開始重視風能的開發利用。國際上風能開發利用的主要形式是風力發電[1]。我國風能資源十分豐富，開發前景廣闊，風力發電事業正在蓬勃發展[2]。

建設風電場最基本的條件是要有能量豐富、風向穩定的風能資源，風電場選址時應盡量選擇風能資源豐富的地點。所以，對風電場風能資源的評估是整個風電場建設、運行的重要環節，是風電項目的根本，對風能資源的正確評估也是風電場建設取得良好經濟效益的關鍵[3～5]。在風資源評估[6～10]中，代表年計算的目的是通過風場附近的氣象站近30年年平均風速的變化規律及風場與氣象站實測風速相關關系,分析計算出一套能夠反映風電場今后20年運行期間平均水平的代表年的風速系列、計算出風電場今后運行20年的平均發電量及上網電價[3]。本研究將水文中常用的頻率分析方法引入到代表年風速訂正中，并于傳統方法進行對比，以期為代表年風速計算提供新的思路。

2 常規方法

根據《風電場風能資源評估方法》[11]中的規定，將風場短期測風數據訂正為代表年風況數據的方法如下。

(1)作風場測站與對應年份的長期測站各風向象限的風速相關曲線。某一風向象限內風速相關曲線的具體做法是：建一直角坐標系，橫坐標軸為長期測站風速，縱坐標軸為風場測站的風速。取風場測站在該象限內的某一風速值(某一風速值在一個風向象限內一般有許多個，分別出現在不同時刻)為縱坐標，找出長期測站對應時刻的風速值(這些風速值不一定相同，風向也不一定與風場測站相對應)，求其平均值作為橫坐標即可定出相關曲線的一個點。對風場測站在該象限內的其余每一個風速重復上述過程，就可作出這一象限內的風速相關曲線。對其余各象限重復上述過程，可獲得16個風場測站與長期測站的風速相關曲線。

(2)對每個風速相關曲線，在橫坐標軸上表明長期測站多年的年平均風速，以及與風場測站觀測同期的長期測站的年平均風速，然后在縱坐標軸上找到對應的風場測站的兩個風速值，并求出這兩個風速值得代數差值(共有16個代數差值)。

(3)風場測站數據的各個風向象限內的每個風速都加上對應的風速代數差值，即可獲得訂正后的風場測站風速風向資料。

3 Copula函數

3.1 概述

Copula是一個拉丁詞，意思是“聯結，聯合”，適用于非線性相關性的度量，可以描述變量間非線性、非對稱的相關關系。自從1959年Sklar[13]提出了Copula函數的定義后，其就被廣泛應用于統計文獻中，在各個領域中得到迅速地應用，金融、水文[13～15]等領域均得到了廣泛應用，然而其在風速訂正方面的應用還未見應用。Gumbel-Hougaard 是一種常用的Copula函數，由于其構造簡單且易于計算，在水文等方面應用廣泛，其形式如下：

C(u,v)=exp(-((-lnu)θ+(-lnu)θ)1/θ，θ∈[1，+∞]

(1)

式(1)中φ(t)=(-lnt)θ,τ=1-θ-1。τ為X和Y的Kendall秩相關系數。

3.2 條件分布

設隨機變量X和Y的分布函數分別為Fx(x)和FY(y)，則給定Y=y情況下，X的條件分布函數可以用下式表示：

F(X≤x|Y=y)=Cθ(u|V=v)

3.3 代表年風速計算

將氣象站30年風速分布函數定義為,測風塔測風年風速分布函數定義為,則在氣象站風速分別為測風年風速與平均風速情況下,求得2個條件分布,相同頻率存在2個風速，其差值即為測風年風速與代表年風速的差值。

4 實例應用

以山東省某縣風電場為例，為了合理有效的開發風電場，業主在風電場安裝了一臺70 m高的測風塔進行測風工作，分別在70 m、50 m、10 m高度各安裝了一個風速儀，并在70 m、10 m高度各安裝了一個風向儀，測風儀器采用美國NRG公司制造的Symphonies測風設備，已收集一年多的現場實測數據。距離風電場最近的氣象站位于風電場西南約33 km，氣象站最近30年年平均風速見圖1。

圖1 某縣近30年年平均風速

4.1 常規方法局限性

氣象站近30年平均風速為2.6 m/s，氣象站實測年風速為2.9 m/s，所以本風電場實測時段為大風年，根據現場的測風資料與氣象站同期的風速、風向小時記錄進行相關分析，合理推算風電場代表年的風能要素。按照《風電場風能資源評估方法》中的方法，計算得到風電場70 m處風速與氣象站風速各個扇區相關性見表1。

表1 各扇區相關分析結果

由表1可知，僅有 NW這個扇區的相關系數較好，在0.8 以上，可以直接采用相關方程進行訂正，而SE、S、SW、WSW 4個扇區的相關系數極差，均在0.5以下，若用此方法計算，得出的訂正風速誤差較大。又因為測風年為大風年，比平風年高出約0.3 m/s，16個扇區的一次項系數均大于1，特別是SSW一次項系數為3.26，相當于每個SSW風向的風速均減去3.26×0.3=1 m/s，也就是說若測風年風速在0.9 m/s以下，得出的代表年風速為負，這明顯是不合乎規律的。

4.2 Copula方法

采用測風年氣象站與測風塔同期數據計算kendall 為0.311，θ=1.45，測風塔與氣象站的累積分布采用Weibull分布，二者累積分布見圖2。

圖2 測風塔與氣象站風速累積分布

測風年氣象站年平均風速為2.6 m/s時，其累計分布概率為0.482，當氣象站平均風速為2.9 m/s時，其累計分布概率為0.694。采用3.2節中公式計算條件分布，見圖3。圖3中，相同的累積分布概率下有兩個對應的風速，其差值即為測風年風速與代表年風速差值，由此計算得到代表年風速。

圖3 測風塔實測年與代表年風速累積分布

4.2 結果比較

兩種方法計算得到的代表年月平均風速及風功率密度見圖4。該風場由常規方法計算得到平均風速為6.1 m/s，風功率密度為276 W/m2，采用Copula方法計算的平均風速為5.9 m/s，風功率密度為251 W/m2。

圖4 2種方法計算得到代表年月平均風速及風功率密度

5 結論

本文嘗試將水文中常用的頻率分析代入到代表年風速計算中，得到結論如下：

(1)采用本方法計算結果與常規方法計算結果相差不大，可以應用于風電場代表年風速計算中。

(2)本方法避免了常規算法中相關性差等原因帶來的誤差，我國正在大力發展海上風電，風電場與氣象站的相關性相對陸上風電更差，在此情況下，本文闡述的方法更具有一定優越性。