CN111967205A - 一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法，属于风能资源评估技术领域。首先获得待开发风电场区域的数字地形图，对数字地形图进行网格剖分后进行基于计算流体动力学的定向计算，得到不同风向扇区内的风加速因子分布数据；然后结合主风向信息和风加速因子分布数据，确定若干备选测风塔设立点位；最后对备选测风塔设立点位进行筛选和复核，最终确定满足测风塔条件的测风塔设立点位。为测风塔微观选址提供了同等阶段和数据获取程度下的可靠依据，显著提高了选址的准确性，有效避免了根据经验“盲目选择高点”的测风塔设立惯例所可能造成的资源测点不理想、风电场开发决策误导等情况，大大减少了复杂地形风电场开发时间及投资成本。

Description

一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法
技术领域
本发明属于风能资源评估技术领域，具体涉及一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法。
背景技术
通常在同等风资源条件下，对测风塔的选址有影响的主要因素是地形地貌，一般有平坦地形和复杂地形之分。南方地区主要以复杂地形居多，而复杂地形影响气流的主要因素是地貌，其次才是障碍物和地表粗糙度。以往，新开发风电场项目测风选址方案的主要方式是依据个人工作经验，根据地形图及现场勘察的结果确定测风选址位置。此种选址方法的结果受个人技术水平因素影响较大，标准性和准确性较差；同时由于地形、地貌复杂，现场勘察工作需要花费很长时间和大量的人力、人物，最终测风结果还不一定能满足项目评估需要，从而造成时间、机会成本等的损失及投资决策风险，在项目资源日益紧缺的形势下，对项目的开发工作带来不可逆的后果。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法，为测风塔微观选址提供了同等阶段和数据获取程度下的可靠依据，显著提高了选址的准确性，有效避免了根据经验“盲目选择高点”的测风塔设立惯例所可能造成的资源测点不理想、风电场开发决策误导等情况，大大减少了复杂地形风电场开发时间及投资成本。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法，包括以下步骤：
步骤1：获得待开发风电场区域的数字地形图；
步骤2：对步骤1得到的数字地形图进行网格剖分后进行基于计算流体动力学的分析计算，得到待开发风电场区域的不同风向扇区内的风加速因子分布数据；
步骤3：结合待开发风电场区域的主风向信息和步骤2得到的风加速因子分布数据，确定若干备选测风塔设立点位；
步骤4：通过现场踏勘对步骤3确定的若干备选测风塔设立点位进行筛选和复核，最终确定满足条件的测风塔设立点位。
优选地，步骤1中，待开发风电场区域的数字地形图是通过公共数据平台下载或利用风能资源评估软件平台手动绘制得到的。
优选地，步骤2中，待开发风电场区域内的风向扇区为12风向扇区或16风向扇区。
优选地，步骤3中，待开发风电场区域的主风向信息是通过中尺度再分析或当地气象站得到的。
优选地，步骤3确定的若干备选测风塔设立点位，为待开发风电场区域中风加速因子数值降序排列中前若干点位。
优选地，步骤4中，根据控制测风原则确定满足条件的测风塔设立点位的同时，根据加密测风原则增加若干测风塔设立点位。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明公开的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，能够在未获得测风数据及测绘地形图的情况下，利用微尺度测算工具得到风电场拟开发区域范围内不同扇区的风加速因子分布情况，根据微尺度风能资源流体力学计算原理，结合区域主风向数据，得到较为准确的区域综合风加速因子分布情况，并结合现场踏勘情况对测风塔点位进行修正，为测风塔微观选址提供了同等阶段和数据获取程度下的可靠依据，显著提高了测风塔选址的准确性，有效避免了根据经验“盲目选择高点”的测风塔设立惯例所可能造成的资源测点不理想、风电场开发决策误导等情况，大大减少了复杂地形风电场开发时间及投资成本，对降低风电项目前期开发风险、提升风电项目测风及微观选址水平具有积极意义，具有较高的理论研究及实际应用价值。
进一步地，待开发风电场区域内的风向扇区为12风向扇区或16风向扇区，扇区数量过少，无法准确描述风能资源的分布情况；扇区数量过多，不利于统计，计算效率低。
进一步地，采用控制测风与加密测风原则相结合确定测风塔的设立点位，控制测风将待开发风电场区域中风加速因子数值最大的点位利用的同时，加密测风能够将其它风加速因子数值较好的点也进行利用，从而使待开发风电场区域中的风能资源得到充分的利用，为后续风资源评估提供充分的理论数据。
附图说明
图1为实施例中GY风电场各风向扇区风加速因子的计算结果；
图2为中尺度数据观测风向玫瑰图；
图3a、图3b和图3c分别为三座测风塔实测风向玫瑰图；
图4为三座测风塔实测平均风速统计表；
图5为场址区资源分布情况图。
具体实施方式
下面以附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，包括以下步骤：
步骤1：通过公共数据平台下载或利用风能资源评估软件平台手动绘制，获得待开发风电场区域的数字地形图；
步骤2：对步骤1得到的数字地形图进行网格剖分后进行基于计算流体动力学的分析计算，将待开发风电场区域划分为12风向扇区或16风向扇区；通过中尺度再分析或当地气象站，得到待开发风电场区域的不同风向扇区内的风加速因子分布数据；
步骤3：结合待开发风电场区域的主风向信息和步骤2得到的风加速因子分布数据，确定待开发风电场区域中风加速因子数值降序排列中前若干点位为备选测风塔设立点位；
步骤4：通过现场踏勘对步骤3确定的若干备选测风塔设立点位进行筛选和复核，现场踏勘时主要考虑现场的地形因素和环境因素，保证测风塔能够顺利设置；根据控制测风原则确定满足条件的测风塔设立点位的同时，这些点位为待开发风电场区域中风加速因子数值最大值的点位，根据加密测风原则，寻找最大值的点位之间风加速因子数值的极大值点位，结合风电场规划的容量要求，增加若干测风塔设立点位。
下面以一个具体实施例对本发明的方法进行进一步的说明：
对于南方区域某复杂山地条件GY风电场，在设立测风塔进行测风前，获得该区域的数字地形图，对数字地形图进行网格剖分后，采用30～360度12个方向进行定向分析，并结合地形进行测风塔选址，得出GY风电场不同风向扇区风加速因子图谱如图1所示。
经现场勘察，场址区代表点位处的中尺度数据观测风向玫瑰图如图2所示。
结合中尺度数据观测结果，对不同扇区风加速因子分布情况进行综合，确认主风向扇区风加速因子最大的三个点位作为拟选择的测风点位置点；满足测风塔条件后，分别在场址区设立了三座测风塔，自北向南编号为1407#、1408#、1409#。
三座测风塔整年的实测风向玫瑰图分别如图3a、图3b和图3c所示；实测平均风速统计情况如图4所示。按照三座测风塔实测数据进行场址区资源评估，得到的场址区资源分布情况如图5所示。从图5的资源分布情况看，采用本发明的方法得到的测风塔点位为风电场场址区范围内资源代表性较高、资源条件较好的点位，测风塔在无实测风速数据的前提下进行选点的精度较高，有效提高了测风塔微观选址水平。
需要说明的是，以上所述仅为本发明实施方式的一部分，根据本发明所描述的系统所做的等效变化，均包括在本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获得待开发风电场区域的数字地形图；
步骤2：对步骤1得到的数字地形图进行网格剖分后进行基于计算流体动力学的分析计算，得到待开发风电场区域的不同风向扇区内的风加速因子分布数据；
步骤3：结合待开发风电场区域的主风向信息和步骤2得到的风加速因子分布数据，确定若干备选测风塔设立点位；
步骤4：通过现场踏勘对步骤3确定的若干备选测风塔设立点位进行筛选和复核，最终确定满足条件的测风塔设立点位。
2.如权利要求1所述的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，步骤1中，待开发风电场区域的数字地形图是通过公共数据平台下载或利用风能资源评估软件平台手动绘制得到的。
3.如权利要求1所述的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，步骤2中，待开发风电场区域内的风向扇区为12风向扇区或16风向扇区。
4.如权利要求1所述的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，步骤3中，待开发风电场区域的主风向信息是通过中尺度再分析或当地气象站得到的。
5.如权利要求1所述的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，步骤3确定的若干备选测风塔设立点位，为待开发风电场区域中风加速因子数值降序排列中前若干点位。
6.如权利要求1所述的基于风加速因子的测风塔微观选址方法，其特征在于，步骤4中，根据控制测风原则确定满足条件的测风塔设立点位的同时，根据加密测风原则增加若干测风塔设立点位。
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