沿海地带大气热稳定性判定模型及其在风切变的应用研究

文章基于某沿海测风塔的实测风数据,分析比较了不同大气热稳定度判定参数及分类标准对沿海地带风切变系数计算的适用性,并采用合适的大气热稳定度分类方法对该地区的大气热稳定度进行分类,计算不同大气热稳定度等级下的风切变系数,外推高层风速,并与该测风塔的实测高层风速进行对比分析。分析结果表明:推算小风速时误差较大;风切变系数的日变化与大气热稳定性的日变化存在着高度的相关性;相比于其他判定模型,使用基于梯度理查森数的模型能得到更具有鲁棒性的风廓线特性;相比于传统的不分类推算方法,按照不同热稳定性下的风切变系数外推可得到更准确的高层风速。     

激光雷达在不同地形条件下进行风资源评估的适用性研究北大核心CSCD

为了验证WindCube激光雷达在不同地形和不同测量高度条件下替代测风塔评估风资源的可行性,文章采用WindCube激光雷达与测风塔在复杂山地、平原和沿海3种地形条件下的同步观测试验数据,对风速、风向、相对偏差和风廓线进行了对比分析。对比结果表明:WindCube测量高度越高,有效数据完整率越低,在90~120 m轮毂高度,有效数据完整率在90%以上,能满足风能资源评估要求;在复杂山地、平坦地形条件下,WindCube与测风塔风速相关系数达0.99以上,风向相关系数在0.85~0.90,两种仪器测得的10 min平均风速偏差在0.1 m/s以内,相对偏差在1%左右,WindCube可代替测风塔进行风能资源评估;沿海地形条件下,WindCube与测风塔风速相关系数达0.90以上,风向相关系数在0.90左右,WindCube与测风塔测得的10 min平均风速偏差较大,达0.5 m/s,相对偏差在10%左右,受下垫面影响,WindCube替代测风塔进行风能资源评估的可行性应根据项目实际情况进一步评估。     

发电量预测误差受地形图精度影响分析

[目的] 为了探究部分复杂地形风电项目中高精度地图发电量预测误差较低精度地图更大的原因。 [方法] 采用开源CFD软件OpenFOAM结合自编后处理程序,针对项目输入为参考地图、高精度地图以及低精度地图的三种工况进行了计算分析。 [结果] 结果表明：高精度地图测风塔位置处主风向地形较实际地形差异程度过大,是造成发电量预测误差更大的原因。 [结论] 更进一步验证基准点(测风塔)地形对发电量影响的普遍性规律：对不同精度地图而言,基准点处周边地形与实际的相符程度决定了整场发电量的差异大小,可为复杂地形风资源评估工作提供有益的参考。     

基于数值仿真技术的风电机组测试场地标定方法研究

文章使用数值仿真软件建立复杂地形的CFD模型,通过测风塔位置处实测风速来推算风机机位处的实际风速,并与实际风电场地标定中相同时间序列的实测风机机位风速进行比对,验证了通过数值仿真计算来实现在风电机组测试场地标定的可行性。     

基于优化CFD模型的风电场风速数值模拟

为了提高风资源普查的精度,更好地针对我国地形及风况,文章优化了现有风资源计算流体力学模型,并编写了相应计算模块。优化模型包括:(1)贴合复杂山地地形的网格化分器,可以对任意地形进行网格划分;(2)通过分析测风数据自动计算湍流模型系数;(3)增加温度运输方程,将大气边界层热稳定度耦合到动量方程和湍流模型中;(4)与实际大气边界层热稳定度分层效应一致的入口条件及壁面函数。为了验证优化后的风资源计算方法的精度,文章对一待开发风电场进行了风资源计算。计算结果显示,使用优化的模块可以更精确地计算风速,与优化前相比,可以将误差至少降低10%。     

复杂地形风电场微观选址实践探讨

  [目的]  相对于平坦地形风电场,复杂地形风电场内的风速、风向表现出显著的区域性差异,给机组选型、风机排布、发电量评估等工作带来了不小的挑战。旨在解决复杂地形风电场微观选址过程中可能出现的测风塔、等高线、限制因素等问题。  [方法]  基于收集到的风电场项目资料,结合作者工作经验,分别对其进行了详尽阐述,举例说明了限制因素对风电场发电量的显著影响。  [结果]  通过现场勘察,核实了测风塔确切位置、标记了场区范围内的限制因素位置和范围;利用3D矢量数据生成立体高程网格,结合等高线数值对比分析,检验了地形图中等高线值的准确性。  [结论]  准确的测风塔位置和较高质量的测风数据对风能资源评估有决定性作用;限制因素区域的标识,缩短了制定风机排布方案所需的时间,提高了工作效率;结合准确无误的等高线地形图可以较准确地模拟风电场及周边区域的风能资源情况,为投资者提供优质的评估成果。     

复杂下垫面风电场风速垂直外推方法研究

以复杂下垫面风电场风速垂直外推方法为研究对象,分析复杂下垫面风电场风廓线受影响的成因,认为大气稳定度、地形以及粗糙度对风廓线存在显著影响,然后选取风向与大气稳定度分类参数对各影响因素进行量化。在此基础上以支持向量回归为工具,提出考虑各影响因素的风速垂直外推方法,并以中国中部复杂山区风电场为例验证所提出的方法。将外推结果与传统方法进行对比,结果表明所提出的方法各评价参数均优于规范推荐的风切变指数方法,其计算出的风速偏差、绝对风速偏差、均方根误差以及发电量偏差分别降低79%、11.7%、20.2%以及81.6%,相关系数提高0.4%,说明该方法能有效提高风速垂直外推准确性、降低风电项目建设风险。     

基于PWMM的三参数Weibull分布参数外推方法的研究

为提高低风速区分散式风电项目的风资源评估精度,降低测风成本,在对三参数Weibull分布参数估计和外推的研究基础上,提出基于概率加权矩法(PWMM)的三参数Weibull分布参数垂直外推方法。利用较低高度处风速统计的概率加权矩,经垂直外推得到平坦地形、较高高度处风速Weibull分布的参数,进而得到Weibull分布函数和风功率密度。算例分析表明:基于PWMM的三参数Weibull分布参数垂直外推法在平坦地形不同测风点处有一定的适用性外推较高高度处风速Weibull分布的参数,可有效体现平坦地形低风速区的风速分布特征,提高风功率密度评测精度。     

一种新的风电场复杂下垫面场地校准模型

针对现有方法模型简单、气象因素考虑不足和缺少异常数据检测等问题,提出一种基于相对密度离群因子（relative RDOF）异常检测和支持向量回归（SVR）组合的场地校准模型。首先,通过RDOF与四分位法对测风塔与风电机组距下垫面相同高度风速间的风速比进行异常数据检测,间接实现风速预处理;同时,根据测风塔与风电机组相同高度风切变序列的相关性,动态引入大气稳定度等级,与多种常规自然因素共同作为模型输入。然后,建立SVR场地校准模型修正风速。最后,通过算例验证,并与国际电工委员会（IEC）标准方法进行对比。结果表明,该方法可有效提升场地校准模型的风速修正精度。     

复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究

选用我国中部某复杂山地80 m测风塔高度处一个完整年的实测数据,结合Weibull分布、Rayleigh分布和对数正态分布3种不同风速频率分布模型计算风速频率,与实测风速频率分布对比并进行相关性分析.然后根据风速频率分布计算风能密度分布,与实测风能密度分布对比并进行误差分析。结果表明,复杂山地中Weibull分布模型对风速频率拟合性较好且计算风能密度误差较小。因此,在复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究中,应采用Weibull分布模型。     

基于邻近测风塔的风电场长期风速估算

分别采用线性相关方法、物理方法和支持向量机(SVM)方法对内蒙古不同地形的两个风电场进行了基于邻近测风塔2个月学习数据的10个月平均风速估算研究,给出了较详细的实现过程,并比较了3种估算方法的预测精度。计算结果表明,线性相关方法能快速给出预测结果,但要求两塔之间的空间相关性良好;物理方法对较平坦地形估算结果精度较高,但对于较复杂地形估算结果平均百分比误差高达15%;SVM方法能给出精度较高的估算结果,在两个风电场的估算平均百分比误差均小于5%,对复杂地形适应性强,综合结果好于其他两种方法。     

测风塔选址对复杂地形风电场风资源评估的影响

为研究复杂地形条件下风电场测风塔的代表性及其对风资源评估的影响,以陕西省靖边县境内某风电场为例,选取3座测风塔资料,利用WindSim软件模拟分析了2011年风电场风能资源分布,并估算了风电场年发电量。结果表明,复杂地形风电场处测风塔数量较少时风资源评估结果的不确定性显著增加,而在考虑地形因素情况下测风塔数量增多,估算发电量更为准确。在地形较为复杂的风电场应根据地形条件布设适当数量测风塔,以得到风电场内较为精准的风资源分布,减少因测风塔位置选择而造成的风资源评估的不确定性。     

风电场代表年数据订正方法的不确定性分析

选取陕西某复杂地形风电场测风塔2009~2011年3年逐时测风数据,利用16方位相关法计算得到该风电场测风塔代表年数据,利用该方法进行测风塔代表年数据订正过程中的不确定性,并对产生不确定性的原因进行分析。结果表明:若测风塔观测时段不同,得到的代表年数据也存在差异,说明测风塔和气象站在不同年份各风向风速差异上的不一致必然会对代表年数据计算造成一定的影响。另外,测风塔和气象站风速在月尺度和日尺度上的差异、风向变化上的差异也会导致测风塔代表年数据存在误差。利用MM5/CALMET模式提取测风塔所在位置2009~2011年3年逐时风速风向数据,将数值模拟结果、16方位相关法计算的代表年结果分别与测风塔实测数据进行对比,发现数值模拟结果误差明显小于用16方位相关法得到的代表年数据。因此认为在气象站数据与风电场测风塔数据风速风向变化一致性较差的情况下,可选择数值模拟技术对测风塔长期风况进行模拟,得到测风塔长期风况,较为准确客观地评价风电场的风能资源。     

一种基于大气稳定度的风资源评估方法

在风资源评估过程中,平均风速、风切变指数、风功率密度等是必须测量的特性参数,这些参数的测量均受地形地貌、大气稳定度、测风时间、测风设备的影响。在目前的风资源评估中,大气稳定度的影响基本都被忽略,因此,影响了风资源评估的准确性,甚至会带来选址的决策性失误。文章研究了大气稳定度对风资源特性的影响,并以美国某地4年的测风数据为例,研究大气稳定度对风切变指数,风能玫瑰图,风功率密度等的影响,建立了考虑大气稳定度的轮毂高度风速外推模型,解决了目前风资源评估中外推轮毂高度风速时由于使用整个风电场的平均风切变指数而带来风资源评估误差的问题。算例结果表明,该模型结构简单,外推结果精度高,具有较强的工程实用价值。     

复杂地形条件下应用CFD技术进行风能资源评估应用分析

本文介绍了中国云南某地形极其复杂的风电项目不同测风塔之间进行模拟外推并与实际数据进行交叉验证的例子。同时,结合多测风塔综合技术,在不同权重情况下进行多塔综合,并对风流评估进行改进。通过对不同测风塔实际数据的验证,再次确认了计算流体力学技术在复杂环境与复杂山地条件下的有效性及可靠性。     

风资源评估中WindSim水平分辨率的敏感性试验

利用基于计算流体力学(CFD) 的风能资源评估系统软件WindSim,在不同水平网格分辨率条件下对我国黄土高原地区陕西靖边县境内某风电场2010年7月~2011年6月的风资源情况进行了模拟,并将模拟结果与测风塔观测结果进行了对比分析。结果表明,在低水平网格分辨率下,WindSim对风能资源的空间分布模拟主要以海拔高度为基础,对局地地形的影响并不能很好地反映,模拟风速误差较大;提高分辨率后,对风能资源空间分布的模拟能力明显提高,模拟风速的误差也显著减小。但不同分辨率下的风速频率和风向频率分布并无显著差别,不能很好地体现出风能特性。通过估算发电量发现,输入不同测风塔资料得到的发电量差异较大,说明在地形较为复杂的风电场,应多布设测风塔,以期得到较为准确的发电量结果。     

中国风能开发利用的风环境区划

基于大气边界层气象和气候学理论分析以及中尺度数值模拟,采用秒级探空气象资料和典型地形激光雷达观测资料,依据风能利用高度内总体风能资源开发潜力,划分出9个风环境区。年平均风能环境指数最高的风环境区是北方通风廊道,其次是东北平原,最低的是青藏高原下游地区。发现在稳定大气条件下,风能利用高度内的平均风速垂直变化呈两层分布形态,下层平均风速随高度的增速比上层大2～5倍。下层风速的垂直变化取决于地表特征,上层则受上游大地形造成的局地环流影响,由此形成不同风环境区风能资源特性的差异。最后给出构建不同地形条件下平均风廓线计算方法的建议。结论可为中国风能资源评估理论拓展与数值模拟、风电场选址和适用复杂地形条件的风电机组设计提供科学支撑。     

典型丘陵地形下风资源分布特征的研究

为了探究典型丘陵不同高宽比下迎风坡的风资源分布特征,采用势流叠加理论与源板块法相结合,建立典型丘陵山地风场数学模型,利用MATLAB对典型丘陵地形下风场内的风资源特征进行仿真计算,分析3种不同坡度地形条件下位于迎风坡6个典型参考点在不同相对地面高度处水平方向风加速因子和垂直方向相对风速的变化规律;采用CFD软件分析各个参考点的湍流强度随相对地面高度的变化规律,确定合适的风机安装高度和位置。研究结果表明:丘陵地形高宽比在0.25~0.5时,随着高宽比的增加迎风坡上的风加速效应主要集中在垂直速度方向;TI值和强湍流区的变化趋势与地形的高宽比成正比。     

复杂地形下风力机尾流数值模拟研究和激光雷达实验对比

以CFD数值计算和实验相结合的方法,对处于中国西南某多山地区陆上风电场的尾流特性进行研究,验证不同数值方法在复杂地形的适用性。首先采用2台激光雷达,测量目标风力机一个月内的自由来流风速和尾流廓线,在地形上坡加速效应下,不同大气稳定度下目标风力机的自由来流风速廓线均呈负梯度。然后分别采用经典致动盘和改进致动盘法,模拟目标风力机在主风向下的尾流发展。不同于只有风速与压降关系的经典致动盘法,改进致动盘法更考虑了叶片几何和气动参数(尺寸信息、攻角、桨距角、升阻力系数等)。通过与后置激光雷达尾流测试结果对比,这2种基于CFD技术的数值模拟方法,计算网格相同,计算时间相当,且均能较好地模拟因为复杂地形而引起的尾流偏转;其中改进致动盘的尾流形状与激光雷达相似,速度亏损也更接近激光雷达结果。因此,改进致动盘法更适合于复杂地形条件下风场模拟,较好平衡了计算的效率与精度。     

峡谷地形条件下风电场风况数值模拟研究

针对掌握复杂地形区域内的风能分布对风电场微观选址有重要作用的问题,采用计算流体力学(CFD)技术,基于商用软件FLUENT平台,数值模拟了峡谷地形中风流流动规律,对比分析了主导风向、地形坡度及地面粗糙度三种主要影响因素变化时风场风速的分布情形,可为此类地形风电场的风机机位布置和塔架安装高度提供参考.