吳晶 李國(guó)慶 宋媛 王夢(mèng)瑤

（魯東大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院 山東煙臺(tái) 264000）

0 引言

渤海灣地區(qū)是我國(guó)重要的海上能源通道，是我國(guó)最為繁忙的海上貿(mào)易通道之一。新能源的開發(fā)，尤其是風(fēng)能這種可再生能源開發(fā)與利用，無(wú)疑會(huì)帶來(lái)巨大的效益［1］，為渤海灣陸地地區(qū)風(fēng)能資源的利用做出貢獻(xiàn)。近年來(lái)，鄭崇偉等針對(duì)風(fēng)能開發(fā)中長(zhǎng)期規(guī)劃的需求，計(jì)算了“21世紀(jì)海上絲綢之路”風(fēng)能的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)［2］，對(duì)海上絲綢之路的海域風(fēng)能資源豐富性進(jìn)行了研究；劉超群等則根據(jù)鹽源氣象站提供的資料和測(cè)風(fēng)塔數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS技術(shù)做出了高度風(fēng)功率密度分布圖［3］；而劉立聰也曾提出過(guò)運(yùn)用GIS插值的方法來(lái)對(duì)風(fēng)能進(jìn)行資源評(píng)估［4］；但是對(duì)環(huán)渤海地區(qū)的陸地風(fēng)能資源評(píng)估的研究稀少，且風(fēng)能資源的研究方法單一，也未能選擇一個(gè)合適的風(fēng)能資源評(píng)估模型對(duì)陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估，不能很好地為風(fēng)能的評(píng)估提供科學(xué)的依據(jù)。本文將傳統(tǒng)的風(fēng)能資源評(píng)估方法同GIS技術(shù)相結(jié)合，采用了反距離權(quán)重法，選擇出一個(gè)合適的風(fēng)能資源評(píng)估模型，對(duì)環(huán)渤海陸地地區(qū)的風(fēng)能密度進(jìn)行插值，獲取研究區(qū)的風(fēng)能密度插值圖，對(duì)其進(jìn)行更為清晰精確的風(fēng)能資源評(píng)估［5］，為渤海灣陸地地區(qū)附近風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)的選址提供依據(jù)［6］。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

通過(guò)中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)下載1999—2019年的環(huán)渤海陸地城市的氣象數(shù)據(jù)，根據(jù)渤海灣海域的地理位置和觀測(cè)大風(fēng)的代表情況，選用渤海灣沿岸地區(qū)的省份：山東、遼寧、河北以及北京、天津兩個(gè)直轄市的42個(gè)氣象站點(diǎn)作為測(cè)站點(diǎn)，圖1即為研究區(qū)域圖。在中國(guó)氣象網(wǎng)站上下載1999—2019年的累年氣象數(shù)據(jù)，指標(biāo)包括：平均風(fēng)速、平均氣溫。

2 方法

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源的精確評(píng)估，對(duì)風(fēng)能資源評(píng)估方法的選擇尤為重要。本文利用線性回歸方法，將平均風(fēng)速采用一元線性回歸的算法，計(jì)算得到“渤海灣地區(qū)”風(fēng)速的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)所符合的一元線性回歸方程，對(duì)環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行初步的預(yù)測(cè)評(píng)估。根據(jù)渤海灣地區(qū)的風(fēng)電場(chǎng)附近氣象站有關(guān)的長(zhǎng)期氣象資料以及風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔的觀測(cè)風(fēng)速［7］，整理出風(fēng)速數(shù)據(jù)，計(jì)算出風(fēng)能評(píng)估參數(shù)的方法來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步的風(fēng)能資源評(píng)估，利用反距離權(quán)重插值模型的方法，將其應(yīng)用于渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源評(píng)估計(jì)算中，使得評(píng)價(jià)結(jié)果空間化。技術(shù)路線見圖2。

2.1 一元線性回歸趨勢(shì)預(yù)測(cè)法

在環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源預(yù)測(cè)中，回歸預(yù)測(cè)法是最早也是最廣泛的風(fēng)能預(yù)測(cè)方法，它利用回歸方程來(lái)建立風(fēng)電場(chǎng)和風(fēng)速之間的關(guān)系。為環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行了初步的評(píng)估預(yù)測(cè)?；貧w法包括非線性回歸與線性回歸。線性回歸預(yù)測(cè)（MCP）法是假定風(fēng)電場(chǎng)與氣象站的風(fēng)速之間存在線性關(guān)系，被廣泛應(yīng)用于實(shí)際風(fēng)速預(yù)測(cè)中。線性回歸預(yù)測(cè)通過(guò)研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上因素之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系，建立變量之間的回歸方程并將回歸方程作為模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。只有一個(gè)自變量（x）和一個(gè)因變量（Y）的回歸方程為：

式中：Y 為因變量；x 為自變量；f（x）為回歸模型；e 為殘差。

在回歸法中，線性回歸是應(yīng)用最為廣泛的一種回歸模型。在應(yīng)用線性回歸法預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速或者風(fēng)功率密度時(shí)，其表達(dá)式為：

式中：V1為候選風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)值；V2為參考?xì)庀笳撅L(fēng)速；a和b分別為回歸直線的截距和斜率。

在對(duì)渤海灣地區(qū)的風(fēng)速預(yù)測(cè)中，要對(duì)渤海灣陸地地區(qū)的1999—2019年的平均風(fēng)速采用一元線性回歸算法，計(jì)算得到“渤海灣地區(qū)”風(fēng)速的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)所符合的一元線性回歸方程，進(jìn)而對(duì)環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行初步的預(yù)測(cè)評(píng)估。

2.2 風(fēng)能資源參數(shù)評(píng)估法

在評(píng)價(jià)環(huán)渤海陸地地區(qū)的風(fēng)能資源情況時(shí)，通常采用以下指標(biāo)參數(shù)，先計(jì)算出平均風(fēng)速，再根據(jù)計(jì)算出的風(fēng)速進(jìn)一步計(jì)算出風(fēng)能密度，從而對(duì)環(huán)渤海陸地地區(qū)資源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

（1）年平均風(fēng)速。年平均風(fēng)速是指在給定時(shí)間內(nèi)瞬時(shí)風(fēng)速的平均值，測(cè)風(fēng)高度應(yīng)與風(fēng)電機(jī)組輪的高度相等或接近，由場(chǎng)內(nèi)有代表性的氣象站附近的測(cè)風(fēng)塔（或若干測(cè)風(fēng)塔）讀取后取平均值。在風(fēng)能資源評(píng)估中，平均風(fēng)速按照下式計(jì)算：

式中：V為統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)平均風(fēng)速；n為統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)場(chǎng)內(nèi)有代表性的測(cè)風(fēng)塔（或若干測(cè)風(fēng)塔）的個(gè)數(shù)；Vi為統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，第i個(gè)測(cè)風(fēng)塔的平均風(fēng)速。年平均風(fēng)速是反映當(dāng)?shù)丶暗貐^(qū)風(fēng)資源狀況的重要數(shù)據(jù)。通常認(rèn)為風(fēng)速大于3 m/s即可有效利用，大于5 m/s地區(qū)即為風(fēng)能豐富地區(qū)。

（2）風(fēng)能密度。風(fēng)能密度，又稱風(fēng)功率密度，蘊(yùn)含著風(fēng)速、風(fēng)速頻率分布和空氣密度的影響，是衡量風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能資源的綜合指標(biāo)。風(fēng)功率密度等級(jí)有7個(gè)級(jí)別，如表1所示。風(fēng)功率密度等級(jí)達(dá)到或超過(guò)3級(jí)風(fēng)況的風(fēng)電場(chǎng)地有開發(fā)價(jià)值。設(shè)定時(shí)段的平均風(fēng)功率密度表達(dá)式為：

式中：n為在設(shè)定時(shí)段內(nèi)的記錄數(shù)；ρ為空氣密度，kg/m3；v為第i次記錄的風(fēng)速，m/s；ω表示平均風(fēng)功率密度，W/m2。通常認(rèn)為風(fēng)能密度大于50 W/m2即可有效利用，大于200 W/m2即為豐富。

2.3 GIS插值模型的風(fēng)能資源評(píng)估法

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外專家應(yīng)用GIS分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)能資源評(píng)估的原因主要在于地理因素給風(fēng)能資源的評(píng)估帶來(lái)的影響［8］。國(guó)外有人提出并實(shí)現(xiàn)了基于地理信息系統(tǒng)的模型風(fēng)能資源分析法，確定尼日利亞的適宜風(fēng)電場(chǎng)選址［9］。地理信息系統(tǒng)的完整信息處理過(guò)程，使得我們用ArcGIS處理風(fēng)能資源變得尤為廣泛［10］。為此，本文在對(duì)環(huán)渤海陸地地區(qū)各個(gè)氣象站點(diǎn)的風(fēng)電場(chǎng)資源評(píng)估過(guò)程中，引入了反距離權(quán)重IDW插值模型的方法來(lái)對(duì)風(fēng)功率密度進(jìn)行插值計(jì)算，應(yīng)用于渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源評(píng)估中，使得評(píng)估結(jié)果空間化。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：首先將環(huán)渤海陸地地區(qū)的各個(gè)氣象站點(diǎn)的位置信息錄入進(jìn)去，其次對(duì)環(huán)渤海陸地地區(qū)的風(fēng)能資源信息錄入各個(gè)氣象站點(diǎn)的屬性表之中，然后對(duì)其進(jìn)行IDW插值計(jì)算，最終制作出形象直觀的風(fēng)能資源插值模型的專題地圖，對(duì)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行更加智能、形象的評(píng)估。

3 結(jié)果分析

3.1 基于線性回歸方法的評(píng)估預(yù)測(cè)

通過(guò)一元線性回歸方法的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，得到了渤海灣陸地地區(qū)各個(gè)氣象站點(diǎn)的一元線性回歸方程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)速趨勢(shì)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：在1999—2019年間，煙臺(tái)地區(qū)的風(fēng)能密度始終在250 W/m2之上，風(fēng)速在4 m/s以上，預(yù)測(cè)結(jié)果表明在2021年其風(fēng)速仍在可利用范圍之上，風(fēng)能資源豐富。在1999—2019年間，威海成山頭氣象站的風(fēng)能密度均在1500 W/m2之上，風(fēng)速則一直處于5 m/s以上，預(yù)測(cè)在2021年也將處于5 m/s的風(fēng)速之上。因此，威海地區(qū)的風(fēng)能資源豐富，非常適合建立風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電。此外，泰安的泰山氣象站由于其地形原因，風(fēng)能資源尤為豐富。線性回歸預(yù)測(cè)的方法為渤海灣沿海地區(qū)的風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)作出了初步評(píng)估預(yù)測(cè)［11］，為后期的風(fēng)能資源評(píng)估提供了更好的研究方向。

表1 風(fēng)功率密度等級(jí)

3.2 傳統(tǒng)風(fēng)能資源參數(shù)評(píng)估

對(duì)環(huán)渤海灣陸地地區(qū)各省份的傳統(tǒng)風(fēng)能參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到年平均風(fēng)速與風(fēng)能密度的計(jì)算結(jié)果，如圖3以及圖4所示，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）山東省風(fēng)能可利用地區(qū)為：煙臺(tái)、威海、泰安、青島地區(qū)。風(fēng)能豐富地區(qū)有：威海及泰安，其中威海地區(qū)20年來(lái)的平均風(fēng)速甚至接近6 m/s，可作為以后風(fēng)力發(fā)電重量級(jí)基地。風(fēng)能資源豐富即風(fēng)功率密度＞200 W/m2的地區(qū)有：煙臺(tái)、威海、濟(jì)南、泰安、青島地區(qū)，其中煙臺(tái)、威海地區(qū)的風(fēng)能資源尤為豐富，也驗(yàn)證了山東省最大的風(fēng)力發(fā)電利用地區(qū)為威海地區(qū)。

（2）遼寧省風(fēng)能可利用地區(qū)有：廊坊、新民、營(yíng)口、大連。在風(fēng)能密度的統(tǒng)計(jì)與評(píng)估中發(fā)現(xiàn)遼寧省風(fēng)能資源豐富地區(qū)有：廊坊、朝陽(yáng)、營(yíng)口、大連。其中營(yíng)口、大連的風(fēng)功率密度則是達(dá)到了250 W/m2，風(fēng)能資源較為豐富。遼寧省營(yíng)口市沿海風(fēng)功率密度＞350 W/m2，海邊風(fēng)力發(fā)電已經(jīng)達(dá)到了非常發(fā)達(dá)的程度。

（3）在對(duì)河北省的風(fēng)能資源計(jì)算統(tǒng)計(jì)中得出：河北的黃驊地區(qū)風(fēng)能密度為200 W/m2，風(fēng)能資源較為豐富，而在其他區(qū)域，風(fēng)能資源較為平均且風(fēng)速較低。

（4）在對(duì)天津與北京的風(fēng)能資源評(píng)估中發(fā)現(xiàn)，風(fēng)能可利用地區(qū)為：天津市，其風(fēng)能密度達(dá)到了150 W/m2以上，屬于風(fēng)能資源利用豐富的地區(qū)。由于天津位于華北北部、渤海西岸，屬于北半球暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，受季風(fēng)環(huán)流的影響，盛行季風(fēng)，適應(yīng)開發(fā)大型風(fēng)電場(chǎng)。

3.3 基于GIS插值模型的風(fēng)能資源評(píng)估

通過(guò)IDW插值模型研究分析所得到的反距離權(quán)重插值模型圖可知，風(fēng)功率密度大于200 W/m2為風(fēng)資源豐富地區(qū)。根據(jù)圖5可看出風(fēng)能資源豐富地區(qū)為：煙臺(tái)、威海、大連、泰安。圖上部分如：營(yíng)口、青島、濟(jì)南為風(fēng)能資源較為豐富地區(qū)?；贕IS插值模型，進(jìn)一步對(duì)環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源做了形象準(zhǔn)確的評(píng)估。

4 結(jié)論

本文對(duì)我國(guó)近海陸地風(fēng)能資源的評(píng)估方法進(jìn)行了回顧與總結(jié)，并且利用原始風(fēng)能資源評(píng)估參數(shù)與新的GIS插值技術(shù)相結(jié)合，對(duì)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與評(píng)估，以期為我國(guó)渤海灣地區(qū)的風(fēng)電規(guī)劃和風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

（1）本文采用的基于風(fēng)能資源參數(shù)的風(fēng)能評(píng)估方法可以較為客觀的反映出環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源的分布狀況。結(jié)果表明：環(huán)渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源整體樂(lè)觀。山東省風(fēng)能資源豐富地區(qū)如煙臺(tái)以及威海、泰安泰山、青島地區(qū)，其風(fēng)功率密度均大于200 W/m2。遼寧省的風(fēng)能密度較為平均，其中，在大連地區(qū)的風(fēng)能資源尤為豐富，適合建設(shè)風(fēng)電場(chǎng)，開發(fā)風(fēng)電場(chǎng)的項(xiàng)目。河北省的風(fēng)速平均較低，可開展低風(fēng)速的風(fēng)電建設(shè)。

（2）在客觀準(zhǔn)確的數(shù)值統(tǒng)計(jì)模擬結(jié)果的基礎(chǔ)上，采用ArcGIS軟件系統(tǒng)可以較為方便的分析環(huán)渤海灣陸地地區(qū)各省份的風(fēng)能資源分布情況，并且利用GIS插值模型的方法，可以較為準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的空間化。為渤海灣陸地地區(qū)的風(fēng)能資源的評(píng)估與開發(fā)提供了更加直觀形象的依據(jù)。