国家海洋能试验场波浪能评估计算
2013-06-24白志刚魏茂兴罗续业
白志刚,魏茂兴,罗续业,路 宽
(1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072;2. 天津大学建筑工程学院,天津 300072;3. 国家海洋技术中心,天津 300112)
国家海洋能试验场波浪能评估计算
白志刚1,2,魏茂兴1,2,罗续业3,路 宽3
(1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072;2. 天津大学建筑工程学院,天津 300072;3. 国家海洋技术中心,天津 300112)
通过波浪浮标实测数据对SWAN模型进行验证,将一年的波浪条件分为5个代表波况(2011年7月—9月典型波浪条件、2011年7月—9月台风过程峰值、2011年10月—12月典型波浪条件、2012年1月—3月典型波浪条件以及2012年4月—6月典型波浪条件),利用验证后的SWAN模型对成山头海上试验场区的各波况下的波浪条件进行模拟,计算波功率的空间分布,选取波况1作为各个季度的典型代表波况以及波况2台风过程峰值波况,进行试验场波功率空间分布分析.基于各代表波况出现天数进行时间加权计算,得到一年内平均波功率分布,选取了波能聚集的3个近岸点作为波浪能发电装置的推荐布放位置.
波浪能储量评估;波功率;频域方法;海洋能试验场
随着全球范围内传统能源的储量大量消耗、发电成本上升、气候变暖,新型绿色能源的开发已成为经济社会发展的迫切需求.相比其他新能源而言,波浪能具有最高的能量密度[1],这使得波浪能发电的开发利用在电力市场上更具发展前景.另外,与其他无二氧化碳排放的新能源相比,波浪能还具有可预测性、高利用率以及对景观和环境较低影响等重要优势[2].我国波浪能的开发研究已经具备了一定的技术基础,但是我国波浪能海上试验与测试场建设目前仍处于空白阶段,已成为制约我国波浪能技术成果转化的瓶颈.实海况试验是波浪能装置从工程样机走向规模化应用的关键环节,为进一步推进海洋可再生能源开发利用,由国家海洋局海洋可再生能源专项资金项目支持,山东省荣成市成山头海域被选址建设国家级海洋能海上试验场.在进行海上试验场建设及波浪能泊位选址之前,有必要对所在海域进行波浪场模拟及波浪能储能评估,以做到有的放矢.
以往的研究表明,外海的波能储量往往比近岸的波能储量大得多,但是Folley等[3]指出总波浪能储量并不是决定一个波浪场发电量的合适参考指标.考虑到入射波的方向分布以及波能发电场的额定功率的限制,使得总波能储量高的外海并不能收集到全部的能量.出于发电成本及电网损失等实际考虑,波浪能发电装置通常布放于水深小于100,m的海域[4].Pontes等[5]提出,要获得对于近岸破浪能储量的可靠评估,必须使用浅水波浪模型和高精度的网格.国外学者目前对于外海大尺度的波浪能储量研究多使用WAVEWATCH Ⅲ及WAM模型,固然可以在外海深水处对波浪要素做出准确的预测进而计算出可靠的波浪能储量评估,然而这两种模型并不适于模拟近岸处复杂的波浪变形[6-7].浅水模型如SWAN等通常在海岸工程的相关研究中用于提供详细的近岸波候资料.国内外学者研究表明SWAN适用于深水、过渡水深和浅水情形,对复杂地形下的波浪模拟能力较好[8-10].本文基于一年的波浪观测资料,选取5个代表波况,采用SWAN模型对成山头海上试验场区波浪能储量进行计算,本文以其中2个典型代表波况分析波功率的空间分布,并计算一年内各波况的时间加权平均值,以此为依据提供波浪能发电装置布放推荐点位.
1 频域波能计算方法
波浪能通常以波能流或波功率的方式计算,即波浪在传播方向上单位时间内通过单位波峰宽度上的能量.目前在波浪能储量评估研究中广泛使用的是方频域法,推导方法如下所述.
通过规则波单宽波峰线长度的波功率P,等于单宽波峰线长度的波浪作用在和波峰线平行的一个竖直面上的力与波浪的水质点通过此竖直面上各相应点的流速之积的总和在一个波周期内的平均值,即
式中:ρ为海水密度,取1,025,kg/m3;g为重力加速度,取9.81,m/s2;T为波周期;h为水深;p+ρgz为动水压;u为水平方向流速;z为自由水面位置.经过积分后,P可表示为
或
式中:H为波高;L为波长;k=2,π/L,为波数;cg为波能传递速度.
波长可通过色散方程由水深和周期计算而得,即
由于式(5)是隐式方程,需要进行迭代计算,因此浅水中(h<L/2),波长采取由Fenton 和McKee提出的显式公式得到较准确的近似值,即
深水中(h≥L/2),tanh(kh)≈1.0,cg=L/(2T),L= gT2/2π,因此P可进一步表示为
然而,实际海况通常被看作是大量具有波高、周期和方向的波的叠加结果[7],因此不规则波单宽波峰线长度的波功率作为Hs和cg(Te,h)的函数可表示为
式中:Hs为有效波高;Te为能量周期,定义为具有相同能量的正弦波的波周期.
深水中(h≥L/2),波功率P可进一步简化为
Cornett[7]基于JONSWAP的假定,近似取Te≈0.9,Tp(Tp为谱峰周期).下文中的计算也将沿用这种假设.
2 SWAN模型设置及验证
本文用SWAN风浪模型进行波浪能储量调查评估,选取成山头海域北纬37°21′6″至北纬37°24′8″,东经122°40′13″至东经122°44′16″作为SWAN模型计算区域,空间步长20,m,东向(x方向)网格数为300,北向(y方向)网格数为280,距离分别为6.0,km和5.6,km.计算域水深地形如图1所示,该区域最大水深为80,m.
为了验证模式结果的可靠性,本文以近岸波浪观测站点作为验证点,以外海波浪观测点实测波浪数据作为数值模型的波浪输入条件.选取了2011年7月6日00:00时至2011年7月16日23:00时,11,d波浪条件进行模拟验证,空间步长取20,m,计算时间步长取20,min,每1,h输出一次计算结果.将模型在波浪观测站点输出的有效波高值及波功率值和实测有效波高值及由实测值计算得到的波功率值进行比较,比较结果见图2.从图中可见,经SWAN模型计算的有效波高值及波功率值和观测值符合较好;统计相关系数得观测数据与SWAN模型计算数据之间有效波高相关系数为0.965,5,波功率相关系数为0.974,5,说明该模式设置合理,输出结果可信,为后一步波浪功率计算提供了良好的依据.
图1 SWAN模型计算域地形Fig.1 Bathymetry of the SWAN model computation domain
图2 有效波高及波功率实测值与SWAN模型计算值对比Fig.2 Comparison of significant wave height and wave power between measurement and SWAN model
3 波功率分布计算
经过验证后,将SWAN数值模型应用于研究成山头海上试验场区的波浪能储能分布情况.根据波浪浮标连续一年的观测数据,选取5个代表波况作为SWAN模型输入波浪条件.波况1:2011年7月5日—2011年9月30日平均波况;波况2:2011年7月5日—2011年9月30日出现的台风峰值波况;波况3:2011年10月1日—2011年12月31日平均波况;波况4:2012年1月1日—2012年3月31日平均波况;波况5:2012年4月1日—2012年6月30日波况.本文仅选取波况1作为各个季度的典型代表波况以及波况2台风过程峰值波况,进行试验场波功率空间分布分析.
3.1 波况1
图3为波浪观测浮标实测2011年7月5日—2011年9月30日的有效波高及平均波向历时曲线.选取代表有效波高平均值的2011年7月12日22:00的实测波浪条件(图3中1所示)作为波况1,其有效波高为0.562,m,谱峰周期为8.8,s,平均波浪方向为165°,为南东南向(146.4°~168.8°)波.
南东南向波浪作用下成山头海上试验场区的波况1有效波高空间分布如图4所示,随着波浪传播至近岸,其有效波高也逐渐衰减,但并非全场都是如此,在一些局部地区水深的变化产生了波浪能聚集,反而使得当地的有效波高和相应的波功率变大,如图中圆圈所注明的区域,即1-A、1-B、1-C、1-D、1-E和1-F.由图1可知,这些区域多为向外海突出的浅水区域,因此当波浪传至该处时,由于折射等因素的影响形成了波浪能聚集.同时注意到由于海岸陆地阻挡,成山头北侧主要受来自北部海域的波浪作用,西侧几乎完全处于陆地掩护中,有效波高较小.
图3 实测有效波高、有效波高平均值及平均波向历时曲线Fig.3 Duration curves of records of significant wave height, mean value of significant wave height and mean wave direction
图4 波况1有效波高空间分布Fig.4 Significant wave height distribution of case 1
南东南向波浪作用下成山头海上试验场区的波况1能量周期空间分布如图5所示,由图可见能量周期在全场范围内变化很小,所以对于最终波浪功率计算结果,有效波高所能产生的作用将远大于能量周期的影响,因此能量周期暂不作为波浪能发电装置选点布放的主要参考因素.
图5 波况1能量周期空间分布Fig.5 Energy period distribution of case 1
南东南向波浪作用下成山头海上试验场区的波况1波功率空间分布如图6所示,该试验场区84.7%区域波功率在1,000,W/m以上,在上文所提过的有效波高增大、波浪能聚集的区域,可以看到波功率值大小超过1,200,W/m.同时注意到,海岸陆地的阻挡作用同样体现在了波功率的空间分布图中,因此成山头北侧、西侧几乎完全处于陆地掩护,未能正向迎浪的区域不作为波浪能站点选址的考虑范围.以波功率大小值为主要参考指标,并综合考虑离岸距离等因素,在此波况下如图圆圈所标示区域可以作为波浪能发电装置预选布放位置.
图6 波况1波功率空间分布Fig.6 Wave power distribution of case 1
图7 波况2有效波高空间分布Fig.7 Significant wave height distribution of case 2
3.2 波况2(台风)
由图3中台风过程的有效波高及平均波向的历时曲线选取代表台风过程峰值的2011年8月8日2:00的实测波浪条件(图3中2所示)作为波况2,其有效波高为8.375,m,谱峰周期为9,s,平均波浪方向为110°,为东东南向(101.4°~123.8°)波.
在波况2东东南向台风过程作用下,成山头海上试验场区的有效波高空间分布如图7所示,与波况1相似,随着波浪传播至近岸,其有效波高也逐渐衰减,在一些局部地区水深的变化也产生了一定程度的波能集聚,如图中圆圈所注明的区域,即2-A、2-B和2-C.这些区域位置多与波况1中出现的波浪能聚集区域保持一致.与波况1不同,这些区域最大有效波高未能超过外海入射波浪条件的有效波高.同样注意到由于海岸陆地对主波向来波的阻挡,对成山头西侧海域形成了明显掩护作用,使其主要受波浪绕射作用,有效波高较小,不作为波浪能站点选址考虑范围.
东东南向台风过程作用下,成山头海上试验场区的波况2能量周期空间分布如图8所示,由图可见,与波况1相似,能量周期在全场范围内变化很小,不作为波浪能发电装置选点布放的主要参考因素.波况2作用下波功率空间分布如图9所示,该试验场区63.3%区域的波功率达到200,kW/m以上,在与波况1下有效波高增大、波浪能聚集的一致区域,可以看到波功率值大小超过230,kW/m.同时注意到,与波况1一样,由于地形的阻挡作用,在成山头西侧海域出现了相对较低的波功率值,因此这部分并不作为波浪能站点选址的考虑范围.以波功率大小值为主要参考指标,并综合考虑离岸距离等因素,在此波况下,如图圆圈所标示区域(2-A,2-B,2-C)可以作为波浪能发电装置预选布放位置.
图8 波况2能量周期空间分布Fig.8 Energy period distribution of case 2
图9 波况2波功率空间分布Fig.9 Wave power distribution of case 2
3.3 波浪能资源时空分布特征
采用与波况1和波况2相同的方法对不同季度的波况作用下成山头海上试验区的波功率计算分析,可以了解该海域波功率的年内分布规律、波浪能资源的一年内时空分布特征及变化规律.按照表1对一年的波功率进行时间加权平均计算,得一年内的平均波功率如图10所示,可见一年内出现波功率值较大的区域为图中A、B、C表示的区域.如表2所示,A点年平均波功率Pmean值为734,W/m,年均波浪能Eannual为6,429.84,kW·h/m;B点年平均波功率值为621,W/m,年均波浪能为5,439.96,kW·h/m;C点年平均波功率值为671,W/m,年均波浪能为5,877.96,kW·h/m.
表1 一年内各波况时间加权系数Tab.1 Time-weighted coefficients of wave cases in a year
表2 波浪能发电装置布放点位信息Tab.2 Information of the selected WEC sites
3.4 波浪能站点选取
图10所示A、B、C 3个区域主要受浅水区域折射导致波浪能聚集而形成.由图10中也可发现成山头沿岸部分区域出现了部分波功率值较大的区域,但是这些区域有可能受岸线反射影响较大因而形成波浪能聚集,安装波浪能发电装置后该区域由反射造成的波浪能聚集效应可能随之消失,因此不作为波浪能发电装置选点位置.
当波浪在深水中传播时是不受海底摩阻影响的,但是当它们传至近岸一定水深的浅水处将会受到折射作用、浅水作用以及海底摩阻影响.对于不同波长、周期的波浪,其发生以上作用的水深值也有所不同.当波浪传至过渡水深继续向浅水处传播时,由于其与海底相互作用将导致其能量耗散.因此,虽然在局部浅水处对于特定波向和波周期会有能量聚集的现象,波浪能通常来讲在水深处具有更大值.然而,出于诸如锚定系统或布放发电装置泊位基础对于水深的限制、海底电缆与陆上电网的连接造价等实际因素的考虑,波浪能发电装置需要布放于距离沿岸较近的海域[2].因此,波浪发电场的最优选址,需要综合考虑波浪能发电装置布置安放的工程技术问题以及岸线形态、海底坡度、理论波能储量等多方面因素.此外,除了这些工程技术及地理因素外,环境影响及人类活动影响也需要被考虑在内,需要将波浪场对海洋生态环境的影响降至最小,并注意波浪发电场的选址需要避开渔业、水产业水域及海上航线.由于缺少相关资料,本文主要以按时间加权计算得到的年平均波功率值为主要参考因素,综合考虑离岸距离与当地水深大小,选取如图10所示的A、B、C区域中的3个点位作为波浪能发电装置推荐布放点,具体信息如表2所示.
图10 一年内时间加权平均波功率分布Fig.10 Time-weighted average wave power distribution in a year
4 结 语
本文首先通过波浪观测站实测数据对SWAN模型进行了验证,经SWAN模型计算的有效波高值及波功率值和观测值符合较好,验证后的SWAN模型可用于成山头海上试验场波功率空间分布计算.根据2011年7月—2012年6月一年的观测波浪要素,选取一年中4个季度的代表波和台风峰值一共5个代表波况进行一年的波功率计算.以波况1和波况2的计算结果对波功率空间分布进行分析,可以发现,随着波传播至近岸,其有效波高也逐渐衰减,但并非全场都是如此,在一些局部地区由水深的变化引起的折射作用产生了波浪能聚集,反而使当地的有效波高和相应的波功率变大.基于各个波况的计算结果,简要分析了5种波况中出现的时间分布规律和空间分布规律,最后通过对一年中4个季度的代表波况做时间加权平均计算得到一年中的平均波功率空间分布,并以波功率值为主要参考因素,选取了适于布放波浪能发电装置的3个波浪发电装置推荐布放站点.
[1] Clément A,McCullen P,Falcão A,et al. Wave energy in Europe:Current status and perspectives[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2002,6(5):405-431.
[2] Iglesias G,Lo´pez M,Carballo R,et al. Wave energy potential in Galicia(NW Spain)[J]. Renewable Energy,2009,34(11):2323-2333.
[3] Folley M,Whittaker T J T. Analysis of the nearshore wave energy resource[J]. Renewable Energy,2009,34(7):1709-1715.
[4] Iglesias G,Carballo R. Offshore and inshore wave energy assessment:Asturias(N Spain)[J]. Energy,2010,35(5):1964-1972.
[5] Pontes M,Aguiar R,Oliveira-Pires H. The nearshore wave energy resource in Portugal [J]. Offshore Mechanics and Offshore Engineering,2005,127(3):249-255.
[6] Hughes M G,Heap A D. National-scale wave energy resource assessment for Australia[J]. Renewable Energy,2010,35(8):1783-1791.
[7] Cornett A M. A global wave energy resource assessment[C] //Proceedings of the Eighteenth International Offshore and Polar Engineering Conference. Vancouver,Canada,2008:318-323.
[8] 王殿志,张庆河,时 钟. 渤海湾风浪场的数值模拟[J]. 海洋通报,2004,23(5):10-17.
Wang Dianzhi,Zhang Qinghe,Shi Zhong. Modeling of wind waves in the Bohai Bay,China[J]. Marine Science Bulletin,2004,23(5):10-17(in Chinese).
[9] 徐福敏,张长宽,陶建峰. 浅水波浪数值模型SWAN的原理及应用综述[J]. 水科学进展,2004,15(4):538-542.
Xu Fumin,Zhang Changkuan,Tao Jianfeng. Mechanism and application of a third generation wavemodel SWAN for shallow water[J]. Advances in Water Science,2004,15(4):538-542(in Chinese).
[10] Booij N,Ris R C,Holthuijsen L H. A third-generation wave model for coastal regions(Part I):Model description and validation[J]. Journal of Geophysical Research,1999,104(C4):7649-7666.
Wave Energy Resource Assessment for National Ocean Energy Testing Field
Bai Zhigang1,2,Wei Maoxing1,2,Luo Xuye3,Lu Kuan3
(1. State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety,Tianjin University,Tianjin 300072,China;2. School of Civil Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;3. National Ocean Technology Center,Tianjin 300112,China)
SWAN wave model was validated with wave buoy data and applied to calculate the wave energetic pattern of National Ocean Energy Testing Field along Chengshantou coastline. Five case studies were considered,which are representative of an extremely energetic situation(the peak of a storm)and average conditions of June to September 2011,October to December 2011,January to March 2012 and April to June 2012. The wave field and wave power distribution were investigated for each case by SWAN. The analyses of case study 1 and 2 were presented in this paper. Based on the time-weighted average wave power distribution of four cases corresponding to a whole year,wave energy concentration areas,including three nearshore sites along Chengshantou coastline,were selected as prospective wave farm sites.
wave energy assessment;wave power;frequency domain method;ocean energy testing field
P743.2
A
0493-2137(2013)04-0367-06
DOI 10.11784/tdxb20130413
2012-11-27;
2012-12-20.
国家海洋可再生能源专项资金资助项目(GHME2011ZC04,GHME2012ZC02);国家自然科学基金资助项目(41276086).
白志刚(1966— ),男,博士,副教授.
白志刚,zhigangbai@tju.edu.cn.