（三）分散式风电开发的风能资源精细化评估技术

2007—2011年国家气候中心在科技部“863”计划支持下，开发了中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）。在此基础上，中国气象局完成了全国31个省（自治区、直辖市）水平分辨率1km×1km、垂直方向150m以下分辨率10m的风能资源图谱，并建立了1979—2008年全国风能资源参数历史信息库。WERAS/CMA采用中尺度气象模式与复杂地形动力诊断模式相结合的高分辨率风能资源模拟方法，水平分辨率可达100m×100m，可以为分散式风电开发的风能资源评估提供可行的技术支持。下面以河南省三门峡市为例，介绍分散式风电开发的高分辨率风能资源数值模拟方法。

1.中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）

风能资源数值模拟的关键是如何通过对有限个例或短期的数值模拟得到长年代（20年或30年）风能资源的气候平均分布。如果沿用基于观测资料进行风能资源评估的方法，即根据MCP（Measure-Correlate-Predict）从短期测风数据与参证气象站的相关关系得到反映风场长期平均水平的代表年数据，则需要进行一个完整年的数值模拟，之后逐一对每个格点确定参证气象站并通过MCP建立代表年数据序列，这种方法巨大的运算量是难以承受的。为此丹麦Risoe实验室首先建立了风型分类法，随后被加拿大风能资源数值模拟系统（WEST）采用。WEST的风型分类法根据20～30年的历史气象资料按照地转风的风向、风速和垂直切变划分成448类，统计历史上每种类型出现的频率，之后只要进行448个数值模拟并按各类出现频率进行加权平均就可获得风能资源的长期平均分布。美国NREL则是采用随机抽取的方法，从一定的历史时段中按照季节随机抽取出365d的个例，然后逐一进行数值模拟并逐小时输出。因此，对于计算区内每一个格点，美国NREL的模拟方法可获得8760个风速模拟值，由此可以统计计算出风速、风向和风能频率分布等参数。但是加拿大WEST最多只能得到448个风速模拟值，无法进行风能参数的统计计算。丹麦Risoe实验室虽然也只有300～400个风型分类，但是通过插值的方法可以把风速模拟输出值个数扩大4倍，问题是采用不足2000个风速模拟值进行风能参数的统计分析，其结果的可靠性还有待考证。

中国气象局风能资源数值模拟评估系统（WERAS/CMA）的基本技术方法是，在大气边界层动力学和热力学基础上，考虑到近地层风速分布是天气系统与局地地形作用的结果，风速分布的变化是由天气系统运动与变化引起的，大气边界层存在着明显的日变化，日最大混合层厚度与天气系统的性质有关。因此，依据不受局地地形摩擦影响高度上（850hPa或700hPa）的风向、风速和每日最大混合层高度，将评估区历史上出现过的天气进行分类，然后从各天气类型中随机抽取5%的样本作为风能资源数值模拟的典型日，之后分别对每个典型日进行数值模拟，并逐时输出，最后根据各类天气型出现的频率，统计分析得到风能资源的气候平均分布，再应用GIS技术剔除风能资源不可开发区，计算风能资源储量。图26是WERAS/CMA的流程图，采用历史气象观测资料进行天气型分类并筛选典型日，避免了全球环流模式分析资料（NCEP）误差的影响；对典型日的数值模拟可以采用真实的初始气象资料启动模式，模拟结果会更接近实况；模拟每个典型日都会输出24h的风速模拟值，能够为统计风能参数提供足够的统计样本。

（1）天气型分类与典型日筛选法。

根据每日8时探空得到的850hPa或700hPa风向和风速以及每日最大混合层高度进行分类，850hPa或700hPa的风速代表了不受下垫面影响的天气背景风速，每日最大混合层厚度体现了大尺度天气在局地地形条件下动力与热力综合作用的结果。将风向平均地分为8个方向；风速按大小分为8档，0～2m/s、2～5m/s、5～10m/s、10～15m/s、15～20m/s、20～25m/s、25～30m/s、大于30m/s；每日最大混合层高度分为4档，0～150m、150～500m、500～800m、大于800m。因此，最大可能的分类数为256类。然后在每个天气类型中按季节抽取5%的天数作为典型日，试验表明在中国大陆地区对近30年天气分类后得到的典型日一般在500d左右。

（2）数值模式系统。

中、小尺度数值模式系统建立在大气质量守恒、动量守恒、热量守恒和水汽守恒的理论基础上，通过解析求解大气动力学和热力学方程组，描述大气近地层风速分布随时间变化的过程。基本方程组为

式中：p为气压；ρa为干空气密度；ρ为湿空气密度；R为干空气比气体常数；Tv为虚温；为风矢量；g为重力加速度；为地球地转角速度；θ为位温；Sθ为热量的源和汇；qn为比湿；为水物质的源和汇。

WRF（Weather Research Forecast）模式系统是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统。该模式是一个完全可压非静力模式，控制方程组都写为通量形式，网格形式为Arakawa C格点。WRF模式中的物理过程包括辐射过程、边界层参数化过程、对流参数化过程、次网格湍流扩散过程以及微物理过程等。

CALMET模式是美国环境保护署（EPA）推荐的一个网格化的复杂地形风场动力诊断模式。它利用质量守恒原理对风场进行动力诊断，主要考虑了地形对近地层大气的动力效应、斜坡气流产生和障碍物阻挡效应，并采用三维无辐散处理消除插值产生的虚假波动。主要原理是，假设地形作用产生的垂直气流w与气流辐合辐散的关系为

式中：V为模式网格平均风速；ht为地形高度；z为距地面的高度；k为与稳定度相关的衰减系数。

k的表达式为

式中：N为布伦特-维赛拉频率。

斜坡气流的速度采用经验的方法：

式中：Se为斜坡气流的平衡风速；Le为平衡尺度。

障碍物阻挡的热力和动力效应用局地弗劳德数来衡量，局地弗劳德数表示为

式中：Δht为障碍物的有效高度。

如果局地弗劳德数不大于临界弗劳德数且网格点风速有上坡的分量，则风向就调整为与地形的切线一致，风速不变；如果局地弗劳德数大于临界弗劳德数，就不进行调整。

（3）风能资源技术开发量评估方法。

风能资源的开发利用受自然地理、土地资源、交通、电网以及国家或地方发展规划等诸多因素的制约，因此计算风能资源潜在开发量必须综合考虑各种制约因素。在WERAS/CMA中应用ArcGIS软件系统，结合地形、土地利用等各种地理信息数据，在数值模拟给出的风能资源分布图上，划定不能开发和限制开发风能资源的区域，最终得到风能资源可开发区域的位置、面积和潜在开发量，技术开发量覆盖区域面积的总和为技术开发面积。

根据我国风能资源开发规划的需求，参考国际通用的风能资源储量评估参数，采用风能资源技术开发量和技术开发面积来描述区域风能资源的储量。在风功率密度达到一定级别（如200W/m2、300W/m2等）的风能资源覆盖区域内，考虑自然地理和国家基本政策对风电开发的制约因素后，计算出装机容量系数。所有装机容量系数超过1.5MW/km2的风能资源量的总和为技术开发量。

1）限制开发风能资源区域的划定。对于广大的植被覆盖丰富区和牧场等地区，风能资源的开发利用会对环境产生不同程度的影响，在这些区域一般是采用限制开发风电的策略。在美国NREL的方法中规定，不同土地利用区域风能资源开发可占用面积分别为：草地80%、森林50%、灌木丛65%。但是考虑到我国风能资源丰富的地区主要分布在“三北”和沿海地区，这些区域的森林资源非常宝贵，根据《中华人民共和国森林法》中建设项目应不占或少占林地的基本原则，将森林地区风能资源可开发率调整到20%。

2）风能资源潜在开发量的计算方法。实践证明，用装机容量衡量风能资源的潜在开发量是可行的。单位面积上的装机容量主要受地形、地貌影响，平缓、简单地形上的装机容量远大于起伏、复杂地形的装机容量。本书通过调查国内各类地形风电场的装机容量情况，参考美国NREL在我国河北省张北地区开展风能资源评估工作时的方法，建立了GIS坡度α与装机容量系数p的关系（表9）。

2.三门峡市高分辨率风能资源数值模拟评估

三门峡市位于河南省西部，坐落在黄河南岸阶地上，三面临水，形似半岛。三门峡市地貌以山地、丘陵和黄土塬为主，市域总面积10496km2，其中山地占54.8%，丘陵占36%，平原占9.2%，大部分地区海拔在300～1500m之间，位于灵宝市的小秦岭老鸦岔是河南省最高峰，海拔2413.8m。三门峡市地处中纬度内陆区，大部分地区属暖温带大陆性季风气候。历年平均气温为13.8℃，年平均日照时数为2261.7h，无霜期为216d，年平均降水量为580～680mm。由于地貌特征复杂，形成了具有暖温带、温带和寒温带的多元气候。

图27为采用WERAS/CMA数值模拟得到的三门峡市1979—2008年70m高度（水平分辨率200m×200m）的年平均风功率密度分布，可以看出，三门峡市70m高度、风能资源达到3级的风能资源主要分布在灵宝市东部、陕县和渑池县中部及南部。在陕县东北部和渑池县西北部有9座测风塔，实际测风数据的检验结果表明，70m高度年平均风速相对误差为0～6.6%（表10）。考虑影响风电开发的自然地理因素和政策因素，如地形坡度、居民区、植被保护等，可以得到三门峡市风能可装机密度分布[图28（a）]。三门峡市风能资源的开发受地形影响比较大，年平均风功率密度达到3级、可装机密度达3MW/km2，且覆盖范围较大的风能资源主要分布在陕县西张村镇北部、渑池县英豪镇南部以及卢氏县社关镇北部等地区。图28（b）为三门峡市所有变电站向外辐射5km范围的示意图与风能可装机密度图的叠加，可以看出，从风能资源和自然地理条件的角度，最适宜开展分散式风电开发的地区在陕县西张村镇北部，其次是陕县东北部与渑池县西北部的交界地区以及卢氏县社关镇北部地区。