CN103514341A - 基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法，该方法利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得包括风电场风速风向时间变化序列的数值天气预报结果；从所述数值天气预报结果中选取一个或多个格点的风速风向时间变化序列，输入计算流体动力学的软件，CFD软件，计算得到全风场的风资源情况；相对中尺度数值模式与微尺度数值模式的结合方法，该方法对风电场在微观的层面上进行了更精准的物理求解和计算，同时考虑了复杂地形和尾流效应对风速衰减或湍流增加的作用；相较于只用CFD软件的风资源评估，该方法结合数值天气预报模式的结果，可提供更多CFD软件结果点的输入。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统与控制技术领域，尤其涉及应用于风电场风资源评估方面。
背景技术
随着全球经济的迅猛发展，能源需求成倍增长。在可再生能源的开发利用中，风能已成为目前世界上最引人注目的新能源，而风力发电是目前技术最为成熟、最具有大规模开发和商业化发展前景的利用方式。
在风能资源开发过程中，前期的风能资源评估、风电场选址极为重要。场址选择的关键问题是要真正了解风能资源的状况、分布和变化，分析与寻找合适的潜在风电场场址。因此，客观、准确的风能资源评估是促进风能规模化发展、大型风电场建设的重要前提和保障。
风能资源评估技术的方法主要包括：基于气象站观测资料的评估、基于测风塔观测资料的评估以及风能资源评估的数值模拟。
前两种方法为传统的通过对气象站历史观测资料或者待建风电场位置安装测风塔实施1～2年观测后的观测资料内插或外推进行的评估。到目前为止，世界上很多国家都已根据本国已有的观测资料绘制了各自的风能资源图谱并建立了风能资源数据库。中国已开展的三次风能资源普查工作采用的对历史测风资料的统计分析方法，计算各气象站的平均风速、Weibull参数等风能参数，给出10m高度上的风能资源分布。但由于气象站或测风塔的资料时段不统一、观测站点分布的不均匀分辨率太低、测风塔观测的人力物力耗费大等，仅仅依靠气象观测站或测风塔的观测资料进行大范围区域风能资源评估是不可行或效率较低的。
基于数值模拟技术的方法根据大气动力、热力学基本原理，给出计算范围内连续分布的风况利用。从理论上而言，数值模拟技术可模拟任意高度、水平分辨率几十米至几公里不等、不同地表特征的风能资源分布。目前国外普遍采用风能资源数值模拟技术，普遍使用的方法是：中尺度数值模式与微尺度数值模式的结合。中尺度数值模式获得宏观的风资源分布情况，微尺度数值模式模拟近地层风资源分布情况。例如：丹麦Risoe实验室发展了将中尺度数值模式KAMM与微尺度线性风场诊断模式WASP；美国的MesoMap是一个非静力中尺度数值模式MASS与一个质量守恒的风场模拟线性模式WindMap相结合的风资源评估系统。但是上述这些模式不能预测流体的分离，对于陡峭地形的山区和粗糙的地表条件来说，复杂地形，地貌，风机尾流效应的影响使上述数值模式计算结果不够准确。
目前国内风电场商主要选用一些商业化的风能资源评估及风电场微观选址软件开展评估工作。评估风资源分布情况时，将测风塔的风流数据载入这些CFD软件中，利用计算流体力学求解风场边界条件下的流体力学微分方程，可充分考虑陡峭地形，地貌，风机尾流影响，计算结果准确，可获得微观风场内的基本流动细节，根据空气流动的能量分布安排风机。其中市场占有率较大的软件主要有WindPro、Meteodyn WT等。但是这种只利用CFD软件的方法，需要依靠测风塔的风流数据作为输入数据进行模拟，而测风塔具有观测资料时段不统一、观测站点分布不均匀，分辨率低、测风塔观测人力物力耗费大的缺陷，使这种依靠测风塔的观测资料作为CFD软件输入数据的方法不能进行大范围区域风能资源评估。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法，以实现不局限于地理位置，测风塔资料、地表特征复杂性、且评估结果更为可靠的风能资源的评估。该方法具体包括以下步骤：
利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得所述数值天气预报模式所设置的格点的风速风向时间变化序列；
从所述格点的风速风向时间变化序列中选取一个或多个格点的风速风向时间变化序列，输入计算流体动力学CFD软件，计算得到全风场的风资源情况。
其中所述数值天气预报模式具体采用完全可压缩以及非静力WeatherResearch Forecast模式，即WRF模式；所述CFD软件具体为Meteodyn WT软件。
在利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，先利用数值天气预报模式模拟与已有测风塔资料同期的逐日模拟，获得模拟结果；根据模拟结果与所述测风塔资料之间的误差，调整数值天气预报模式参数以订正模拟结果。
而且，在计算得到全风场的风资源情况的步骤之后，还可以输入测风塔资料到CFD软件中，进行二次建模，将计算得到的风电场的风资源情况作为对比数据；将所述全风场的风资源情况与对比数据进行比对；根据比对结果，对数值天气预报模式和CFD软件进行参数调试，修正以数值天气预报模式模拟结果作为CFD软件的输入所计算得到的所述全风场的风资源情况，得到更加准确的风资源情况结果。
该方法的设计基于数值天气预报和CFD软件来评估风电场风资源情况，相较于中尺度数值模式与微尺度数值模式的结合方法，该方法以中尺度数值天气预报模式结合计算流体力学CFD软件，对风电场在微观的层面上进行了更精准的物理求解和计算，同时考虑了尾流效应对风速衰减或湍流增加的作用；而且，相较于只用CFD软件的风资源评估，该方法结合数值天气预报模式的结果，可为CFD软件提供更多的输入数据，进行大范围区域风能资源评估；其次，该方法可以结合测风塔数据对风资源评估校正，可获得更加准确的风资源结果；因此通过该方法获得的风资源评估结果可提高风电场发电量估计的准确性和风机的合理排布，对改善发电企业的经济效益，合理利用风资源，提高电力系统的稳定性起到很大作用。
附图说明
图1是本发明基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法的步骤图例。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明实施例作进一步详细的说明。
该方法是一种基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法，该方法参见图1，具体包括以下步骤：
11：利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得所述数值天气预报模式所设置的格点的风速风向时间变化序列；
12：从所述格点的风速风向时间变化序列中选取一个或多个格点的风速风向时间变化序列，输入计算流体动力学CFD软件，计算得到全风场的风资源情况。
其中，步骤11之前还包括统计分析风速历史记录的过程，以获取评估工作所需的特定模拟年份：进行所述统计分析风速步骤，主要是考虑到足够长的风速记录对风资源评估计算精度来说是有帮助的，一般5-10年或更长的观测资料较能真实的反映当地风的分布情况。但这样的数据计算工作量很大，因此在实际工程操作中，可先获取当地气象观测站的多年风速风向等资料进行分析，获得代表性统计量的结果。在多年的记录中选取至少1个年份，其年平均风速和风向分布接近多年平均状态，具有一定的代表性，针对这个特定年份进行数值天气预报计算和CFD处理。
其中，步骤11所述的数值天气预报模式具体采用新一代的完全可压缩以及非静力Weather Research Forecast，WRF模式，WRF模式是一种新一代中尺度预报模式和同化系统。
具体地，所述WRF模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，通过以下设置进行模拟：
WRF的模拟采用三重嵌套，最外层粗网格格点数134×110，水平格距27km，中间层网格格点数70×70，水平格距9km，最内层格点数52×70，水平格距3km；
模拟区域的中心经纬度为风电场附近，而且为增加近地层模拟层数，在垂直方向该模式设计了不等距的30层，其中近地层200m以内有9层。
设置粗网格的积分时步取为27s；
设置初始场和边界条件使用1°×1°的NCEP资料，资料间隔为6小时一次；
针对上述统计选取的年份，设置对研究区域进行为期1年的逐日模拟，每天的算例积分36小时，起算时间为每日12时，到第三日00时终止；
设置模拟结果分析采用每天模拟的后24小时逐时输出结果。
通过以上设置，数值天气预报模式模拟得到3km分辨率1年的逐日积分结果，模式每小时输出一次结果，将每个格点上365天的风速模拟值连接起来，能构成了一个8760h的风速序列，这样每个格点上的风速序列类似于1个测风塔的1年逐时观测结果。
为了数值天气预报模式WRF的模拟结果更加准确，在利用WRF模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，利用已有测风塔的观测资料，WRF进行多种参数化方案模拟试验分析，选取模拟结果与实况分析最接近的行星边界层参数化方案，水汽参数化方案，积云参数化方案，辐射方案，以提高数值天气预报模式WRF的模拟结果准确度。
为了获得因为模式本身参数化方案的局限性等导致模式结果无法提高的精度的部分，在利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，利用数值天气预报模式模拟与已有测风塔资料同期的逐日模拟，获得模拟结果；根据模拟结果与所述测风塔资料之间的误差，用统计方法调整数值天气预报模式以订正模拟结果。
为了提高所述CFD软件输出结果的准确性，还可以利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得数值天气预报模式所设置的格点的热稳定度时间变化序列的数值天气预报结果，从所述数值天气预报模式所设置的格点的热稳定度时间变化序列中选取一个或多个格点的热稳定度时间变化序列，输入所述CFD软件以提高软件输出结果的准确性。
所述CFD处理，是根据风电场的地形数据进行物理建模。所述CFD技术进行风资源评估，实际是求解风场边界条件下的流体力学方程，进而得出高分辨率的风况。它主要通过有限体积方法数值求解Navier-Stokes方程，其湍流模型采用湍流动能耗散率闭合方案。在本实施例中采用Meteodyn WT软件实现CDF处理，该软件是法国美迪顺风公司Meteodyn开发出的一款针对复杂地形的风力资源评估软件，在本发明具体实施时，所述Meteodyn WT软件通过以下设置获得全风场风资源情况：
设置Meteodyn WT软件将计算区域内按各个计算点的风向分为多个扇区，例如16个或更多扇区；
设置每个扇区内的风速以每1m/s为等级进行划分；
设置该软件分别计算不同风向的风，以获得每个计算点之间的相对系数关系；
根据每个风向扇区内的各种风速等级出现的频率，设置该软件加权计算模拟区域内的综合风况；
将风电场区域划分为水平分辨率为50m，垂直方向最低层为5m的网格，同时结果点处网格加密，高度层与上述数值天气预报模式高度层对应；
设置对计算点，所述计算点包括所述从所述数值天气预报结果中选取的一个或多个代表处点，还包括所输入的风机所在位置点等所有需要进行计算的点，进行定向计算和综合计算，最后获得整个风电场的风资源分布情况和发电量情况。
在本发明具体实施时，还可以将风机所在位置作为计算点输入CFD软件中，以获得风机所在位置的风资源情况。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (11)
1.一种基于数值天气预报和计算流体动力学的风资源评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得所述数值天气预报模式所设置的格点的风速风向时间变化序列；
从所述格点的风速风向时间变化序列中选取一个或多个格点的风速风向时间变化序列，输入计算流体动力学CFD软件，计算得到全风场的风资源情况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，还包括：
获取当地气象观测站的风速风向历史资料；
根据所述历史资料，计算年平均风速风向分布；
根据所述年平均风速风向分布，选取其中至少1个年份，其年平均风速风向分布接近多年平均状态。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述数值天气预报模式具体采用完全可压缩以及非静力WRF模式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于所述WRF模式具体设置为：
采用三重嵌套，其最外层粗网格格点数134×110，水平格距27km，中间层网格格点数70×70，水平格距9km，最内层格点数52×70，水平格距3km；
设置该区域的中心经纬度为风电场附近；
设置粗网格的积分时步为27s；
设置初始场和边界条件使用1°×1°的NCEP资料，资料间隔为6小时一次；
设置对研究区域所述选定年份为期1年的逐日模拟，每天的算例积分36小时，起算时间为每日12时，到第三日00时终止；
设置模拟结果分析采用每天模拟的后24小时逐时输出结果。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，利用已有的测风塔资料，利用所述WRF模式进行参数化方案模拟试验分析，选取模拟结果与实况分析最 接近的行星边界层参数化方案，水汽参数化方案，积云参数化方案和辐射方案。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况之前，
还利用数值天气预报模式模拟与已有测风塔资料同期的逐日模拟，获得模拟结果；
根据模拟结果与所述测风塔资料之间的误差，调整数值天气预报模式参数以订正模拟结果。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获得所述数值天气预报模式所设置的格点的风速风向时间变化序列，具体通过以下步骤获得：
利用数值天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得3km分辨率的为期1年的逐日积分结果；
将每个格点上365天的风速模拟值连接起来，构成一个每个格点的8760h的风速风向时间变化序列。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述CFD软件具体为Meteodyn WT软件。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述Meteodyn WT软件具体设置为：
将计算区域按各个计算点的风向分为多个扇区；
设置每个扇区内的风速以每1m/s为等级进行划分；
设置该软件分别计算不同风向的风，以获得每个计算点之间的相对系数关系；
根据每个风向扇区内的各种风速等级出现的频率，设置该软件加权计算模拟区域内的综合风况；
将风电场区域划分为水平分辨率为50m，垂直方向最低层为5m的网格，同时结果点处网格加密，高度层与所述数值天气预报模式高度层对应；
设置对计算点进行定向计算和综合计算以获得风电场的风资源分布情况。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于所述利用数值 天气预报模式模拟选定年份的风电场区域风速情况，获得所述数值天气预报模式所设置的格点的风速风向时间变化序列，还包括：
获得所述数值天气预报模式所设置的格点的热稳定度时间变化序列；
从所述数值天气预报模式所设置的格点的热稳定度时间变化序列中选取一个或多个格点的热稳定度时间变化序列，输入所述CFD软件。
11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于所述从所述格点的风速风向时间变化序列中选取一个或多个格点的风速风向时间变化序列，输入CFD软件，还包括将风机所在位置作为计算点输入所述CFD软件以获得风机所在位置的风资源情况。
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