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復(fù)雜地形多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估方法研究

2012-07-30 09:24遲繼峰鐘天宇劉慶超張偉
綜合智慧能源 2012年11期
關(guān)鍵詞:粗糙度風(fēng)速系數(shù)

遲繼峰,鐘天宇,劉慶超,張偉

(1.中國華電集團(tuán)公司,北京 100031;2.華電電力科學(xué)研究院,浙江 杭州 310030)

0 引言

評估風(fēng)電場的風(fēng)能資源狀況,是開發(fā)風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目最基礎(chǔ)的工作。其中,風(fēng)速概率分布參數(shù)是體現(xiàn)風(fēng)能資源統(tǒng)計(jì)特性的最重要指標(biāo)之一,也是在風(fēng)電場規(guī)劃設(shè)計(jì)和并網(wǎng)技術(shù)研究中的關(guān)鍵參數(shù)。

國內(nèi)、外現(xiàn)有的風(fēng)能資源評估方法主要有3種:基于氣象站歷史觀測資料的評估方法,基于測風(fēng)塔測風(fēng)數(shù)據(jù)的評估方法,基于數(shù)值模擬的評估方法[1]。

數(shù)值模擬是目前較為常用的方法,主要借助基于各種數(shù)值模擬算法的計(jì)算機(jī)軟件,并對該區(qū)域障礙物情況進(jìn)行設(shè)置,通過某一點(diǎn)(測風(fēng)塔某高度處)風(fēng)資源數(shù)據(jù),測算區(qū)域內(nèi)各個高度風(fēng)資源的分布情況,從而選擇最優(yōu)的地點(diǎn)建設(shè)風(fēng)機(jī)。但由于粗糙度設(shè)置、軟件誤差及其他原因,風(fēng)資源計(jì)算常存在一定誤差,在復(fù)雜地形中該種情況更為明顯。

因此,如何根據(jù)測風(fēng)塔的實(shí)測數(shù)據(jù),再考慮地形地貌的影響,確定該區(qū)域風(fēng)切變系數(shù),對于準(zhǔn)確估算各風(fēng)電機(jī)組輪轂高度處的風(fēng)資源具有重要意義。

1 復(fù)雜地形多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合模型

1.1 山體坡度與風(fēng)加速分析

風(fēng)加速效應(yīng)通常指在山地地形中,某高度平均風(fēng)速比平地相應(yīng)高度平均風(fēng)速所增加的效應(yīng),一般在山頂?shù)慕孛孀顬槊黠@。在隆升地形中,盛行風(fēng)向與山脊脊線正交時,氣流加速最大,傾斜時加速作用減弱,在山脊峰處達(dá)到最大。

隆升地形有不同形狀,不同山體形狀對加速效應(yīng)的影響有明顯不同。根據(jù)Taylor和Lee的“原始算法”,可以計(jì)算山頂不同高度處的加速比[2]:

式中:ΔS為風(fēng)加速比;A,B為經(jīng)驗(yàn)常數(shù),其數(shù)值見表1;h為山頂高度;L1為山頂?shù)絟/2高度處的水平距離;hz為海拔高度。

二維山體風(fēng)加速效應(yīng)如圖1所示,二維連續(xù)山體風(fēng)加速效應(yīng)如圖2所示。

表1 不同地形下的A,B值

1.2 粗糙度與風(fēng)速的關(guān)系

在近地層中,風(fēng)速隨高度的變化較為顯著,造成風(fēng)在近地層中垂直變化的原因有動力因素和熱力因素。前者主要來源于地面的摩擦效應(yīng),即地面的粗糙度,后者主要表現(xiàn)為與近地層大氣垂直穩(wěn)定度的關(guān)系。當(dāng)大氣層結(jié)為中性時,湍流將完全依靠動力原因來發(fā)展,這時風(fēng)速隨高度變化服從普朗特經(jīng)驗(yàn)公式[3]

式中:un和ui分別為高度在hn和hi處的風(fēng)速;α為風(fēng)切變指數(shù)。

1.3 風(fēng)向水平偏差與地形、地貌的關(guān)系

風(fēng)向水平偏差是指由于地形、地貌影響導(dǎo)致的風(fēng)向水平偏轉(zhuǎn)程度,主要是障礙物使風(fēng)速、風(fēng)向產(chǎn)生紊流,進(jìn)而使風(fēng)向產(chǎn)生偏差。紊流產(chǎn)生的主要原因有以下 2 種[4]:

(1)熱紊流是由于熱能交換(溫度不同的物質(zhì)會進(jìn)行熱交換)引起的,因此,受到地表溫度和空氣質(zhì)量的影響。

(2)力紊流是受地貌學(xué)(用于描述地表狀態(tài))、地表粗糙度和地表障礙物的影響而形成的。

紊流強(qiáng)度隨著地表粗糙度以及障礙物的增加而增加,隨著高度的增加而減小;樹木和障礙物(建筑物、圍墻、柵欄等)可以給風(fēng)減速并形成紊流,因此山區(qū)的風(fēng)含有較多紊流。

1.4 擬合模型

由以上分析可知,復(fù)雜地形風(fēng)速變化情況主要與山體坡度和形狀、植被覆蓋情況及風(fēng)向的相關(guān)性較大,因此,復(fù)雜地形條件風(fēng)切變計(jì)算應(yīng)綜合考慮多個測風(fēng)塔風(fēng)速玫瑰圖、所在山體各個風(fēng)向坡度、所在山體植被高度等影響因素。

當(dāng)多個測風(fēng)塔風(fēng)速玫瑰圖(x1)、測風(fēng)塔所在山體各個風(fēng)向坡度(x2)及測風(fēng)塔所在山體植被高度(x3)與各個測風(fēng)塔實(shí)測數(shù)據(jù)風(fēng)切變系數(shù)(y)滿足線性相關(guān)時,可采用三元線性回歸方程模擬各個風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)。

式中:y 為風(fēng)切變系數(shù);a,b,c,d 為常數(shù)。

當(dāng)各個影響因素x1,x2,x3與風(fēng)切變系數(shù)y為非線性關(guān)系時,可采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或支持向量機(jī)模型模擬各個風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)[5]。計(jì)算過程如下:

(1)選取不同測風(fēng)塔及風(fēng)機(jī)點(diǎn)位所在位置各個參數(shù)數(shù)據(jù);

(2)對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理;

(3)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)模型對各個風(fēng)機(jī)點(diǎn)的風(fēng)切變系數(shù)進(jìn)行模擬計(jì)算。

2 復(fù)雜地形多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估方法

根據(jù)以上分析,可以建立復(fù)雜地形條件下多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估模型,如圖3所示。

圖3 復(fù)雜地形多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估模型

該模型主要計(jì)算過程如下:

(1)搜集擬建風(fēng)場區(qū)域各個測風(fēng)塔及風(fēng)機(jī)點(diǎn)位綜合地貌及風(fēng)資源數(shù)據(jù)。

(2)根據(jù)測風(fēng)塔風(fēng)切變與綜合地貌的相關(guān)性,運(yùn)用復(fù)雜地形多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合模型對各個風(fēng)機(jī)點(diǎn)位的風(fēng)切變系數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算,根據(jù)具體情況可采用線性回歸方程、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機(jī)進(jìn)行模擬計(jì)算。

(3)根據(jù)已知測風(fēng)塔固定高度風(fēng)資源數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù),運(yùn)用計(jì)算流體力學(xué)方法計(jì)算擬建風(fēng)機(jī)點(diǎn)測風(fēng)塔高度風(fēng)速。

(4)運(yùn)用式(3)計(jì)算風(fēng)機(jī)輪轂高度處風(fēng)資源的分布情況。

3 實(shí)例分析

以浙江沿海某風(fēng)電場為例驗(yàn)證該模型的精確性,該風(fēng)電場主要地貌為山地丘陵,高度一般為海拔100~400m。該區(qū)域共建設(shè)5座測風(fēng)塔,各測風(fēng)塔數(shù)據(jù)見表2。

表2 各個測風(fēng)塔數(shù)據(jù)

根據(jù)以上數(shù)據(jù)可知,該風(fēng)電場區(qū)域各測風(fēng)塔風(fēng)切變系數(shù)主要與粗糙度相關(guān)。以#1,#2,#3,#4測風(fēng)塔為樣本,粗糙度作為自變量,風(fēng)切變系數(shù)作為因變量,運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法中的線性回歸理論,可得到風(fēng)切變系數(shù)隨粗糙度變化的方程

式中:x為粗糙度;y為風(fēng)切變系數(shù)。

運(yùn)用#5測風(fēng)塔數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)粗糙度計(jì)算出的風(fēng)切變系數(shù)為0.080 3,誤差為1.49%,精度較高。

然后運(yùn)用#4測風(fēng)塔1月70m高度的風(fēng)速對#5測風(fēng)塔60m高度的風(fēng)速進(jìn)行模擬。

運(yùn)用傳統(tǒng)風(fēng)資源計(jì)算方法:輸入#4測風(fēng)塔70m高度測風(fēng)數(shù)據(jù),運(yùn)用軟件直接推算60m高度的風(fēng)速,其平均誤差為 -4.28%,絕對平均誤差為6.28%。

多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估模型:輸入#4測風(fēng)塔70m高度測風(fēng)數(shù)據(jù),運(yùn)用軟件推算70m高度處的風(fēng)速,根據(jù)模擬的風(fēng)切變系數(shù),運(yùn)用式(3)推算60m高度處的風(fēng)速,其平均誤差為-1.35%,絕對平均誤差為2.35%,精度較高,如圖4所示。

圖4 各種計(jì)算方法與實(shí)測風(fēng)速對比圖

4 結(jié)論

(1)多測風(fēng)塔綜合地貌及風(fēng)切變擬合修正的風(fēng)資源評估模型,以計(jì)算流體力學(xué)理論對復(fù)雜地形風(fēng)資源分布情況進(jìn)行了模擬,總結(jié)出一套復(fù)雜地形風(fēng)資源評估方法。運(yùn)用該方法進(jìn)行風(fēng)資源分析,提高了評估的準(zhǔn)確度及國內(nèi)該方面技術(shù)研究及工程應(yīng)用的理論水平和技術(shù)水平。

(2)該模型是針對目前設(shè)計(jì)人員在計(jì)算軟件輸入過程中無法完全準(zhǔn)確模擬風(fēng)電場區(qū)域地形、地貌等條件而提出的一種修正方法,實(shí)例證明該方法十分有效。

[1]宮靖遠(yuǎn).風(fēng)電場工程技術(shù)手冊[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.

[2]楊振斌,薛析,桑建國.復(fù)雜地形風(fēng)能資源評估研究初探[J].太陽能學(xué)報(bào),2004,25(6):744 -749.

[3]李正良,孫毅,魏奇科,等.山地平均風(fēng)加速效應(yīng)數(shù)值模擬[J].工程力學(xué),2010,27(7):32 -37.

[4]陳嚴(yán),張錦源,王楠,等.風(fēng)力機(jī)風(fēng)場模型的研究及紊流風(fēng)場的Matlab數(shù)值模擬[J].太陽能學(xué)報(bào),2006,27(9):955-960.

[5]Yuan Chunhong,Xue Heng,Yang Zhenbin.A Numerical Modeling Study for Offshore Windspeed[J].Acta Energiae Solaris Siniea,2004,25(6):740 -743.

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