风能资源评估数值模拟方法

李恒阳，赛俊聪，梁俊宇，赵明，林俊，吕振峰，朱昊凌

(1.华北电力大学可再生能源学院，北京 102206；2.云南电网公司电力研究院，昆明 650217；3.云南电网公司研究生工作站，昆明 650217)

风能资源评估数值模拟方法

李恒阳1，3，赛俊聪2，梁俊宇2，赵明2，林俊1，吕振峰3，朱昊凌3

(1.华北电力大学可再生能源学院，北京 102206；2.云南电网公司电力研究院，昆明 650217；3.云南电网公司研究生工作站，昆明 650217)

基于WAsP模式对云南某风场一年的气象数据及该区域的地形资料进行了处理和分析，绘制了风向玫瑰图和风速频率分布曲线，并对风场区域的风资源分布进行了数值模拟，计算结果对风电场的微观选址具有一定的工程应用价值。

风能资源；WAsP；风图谱；数值模拟

0 前言

风能资源评估是风电场建设前期工作的重要组成部分，对场址的选择及发电量预测具有重要意义。目前国内外风资源评估方法主要有两种：基于气象站或测风塔历史观测资料的评估以及风能资源评估的数值模拟[1]。第一种手段由于分辨率太低，只能宏观地反映一个区域的风能资源分布，不能准确地定量风能储量，适合风电场的宏观选址；对于风电场微观选址中精确的风能资源评估还要依靠采用数值模拟技术的第二种手段，常用的有WAsP、WindFarm、WindPro、WindSim及Meteodyn WT等风资源评估软件，此种技术可以得到更高分辨率的风能资源分布，能精确地确定可开发风能资源的面积及储量，更好地为风电规划及风电场开提供科学依据[2]。

1 风能资源评估的WAsP模式

1.1 WAsP模式介绍

WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program)是一款用于测风数据处理、风能资源分析、风机微观选址及风电场发电量计算的软件[3]，以特定的线形数学模型为核心，通过测风塔数据、地形资料及地表粗糙度等条件，估算出周围区域范围内的风资源分布，对风能的开发利用有重要的指导作用，目前已在100多个国家被广泛使用[4]。

1.2 WAsP模式的基本原理

WAsP模式由原始数据分析、风图谱产生、风况评估和风电场生产估算四个模块组成[5]，计算原理如图1所示，以气象站或测风塔实测的风速、风向资料 (至少为一年)为基础，去除掉测风点及附近范围内地表粗糙度、地形、地形地貌等对风的影响，得到标准状况下该区域的风图谱(Wind Atlas)，并给出风速概率分布 (韦伯尔分布)；然后以得到的风图谱为基础，加上待考察点范围内地表粗糙度、地形、地形地貌等影响因素，得到该特定点平均风速和平均风能密度的数值模拟结果，若给定风力发电机的功率曲线，还可计算出该点的理论年发电量。

图1 WAsP计算流程图

在风谱图中包括风向玫瑰图和风速频率分布曲线，风玫瑰图为风向频率的分布，其中对风向分为16个相等扇区，每一扇区代表此风向的风向频率[6]，它指此方向风出现的次数占各方向风出现的总次数的百分比 (freq.[%])：

而对于风速频率，利用韦伯尔 (Weibull)分布来进行拟合，其函数为[7]：

其中f(ν)为风速的发生频率，k为形状参数，A为尺度参数。此外，平均风速和风能密度E也可以用A和k来表示：

其中 Γ为伽马函数，数值可查询 GB/T 18710—2002《风电场风能资源评估方法》[8]中的附表。

2 风图谱计算的基础数据

2.1 测风数据的获取

文中选取云南省某一山地风场内测风塔2011年的测风数据，该测风塔位于北纬25.03度，东经103.12度，海拔2 388 m，测风仪器采用美国NRG设备对70 m和10 m高度进行了1年期每10分钟的的风速 (m/s)及风向 (°)统计，并根据GB/T18709—2002《风电场风能资源测量方法》[9]对数据进行了完整性及合理性检验，最后利用OWC Wizard软件将该原始数据分析处理成含有12个风向扇区特征值的 tab格式风频表文件。

2.2 地形数据的绘制

高质量的地形数据是利用WAsP模式进行风能资源评估的基础和前提，文中采用SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)[10]项目测绘的高精度地形数据[11]，通过Global Mapper抓取转化为grid文件输出，再利用Surfer绘制等高线地形图保存为dxf格式。

粗糙度长度 (指近地层风速向下递减到零时的高度)与地表类型有如下关系：

表1 粗糙度长度和地表类型的关系

在WAsP Map Editor中对dxf格式文件进行经纬度坐标转化成米制式，利用Google Earth观测风场卫星图片，判断大部分为树木覆盖，取粗糙度长度为0.2 m，最后绘制成map格式文件。

3 风能资源评估的计算

3.1 测风数据风图谱分析

在WAsP中建立工作区 (work space)，添加风场的风资源信息 (wind atlas)和测风塔(met.station)子层并输入位置及高度，载入风频表信息 (tab文件)及地形数据 (map文件)，根据数据统计及韦伯尔分布拟合，绘出10 m及70 m高度的风图谱。

图2 10 m高度风向玫瑰图和风速频率分布曲线

图3 70 m高度风向玫瑰图和风速频率分布曲线

可以看到该地区2011年风向分布中西风的出现频率最大，10 m高度为21.4%，70 m高度为30.5%，由风速频率分布曲线显示，10 m高度年平均风速集中在5.26 m/s，韦伯尔参数A为5.9 m/s，k为1.91，平均功率密度为178 W/m2，70 m高度年平均风速集中在6.81 m/s，韦伯尔参数A为7.7 m/s，k为2.12，平均功率密度为350 W/m2。

3.2 风资源分布图的数值模拟

WAsP中的风资源分布图是基于资源栅格(Resource grid)计算得到的，在已建立的工作区中插入一个资源栅格子层，配置栅格为101列131行共计13 231个计算节点。由于风机轮毂高度多为50～90 m范围，故对该地区70 m高度的平均风速及平均风功率分布做出数值模拟。

风机轮毂70 m高度年平均风速为6.81 m/s，年平均功率密度为350 W/m2，根据GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》[8]中风能等级的划分标准，此风场属于风能资源丰富区，具备风能资源开发的条件。

4 结束语

根据风场所在区域气象数据及地形条件，通过WAsP模式进行数值模拟分析，得出该地区的风能资源数据，并判断出此风场为风能资源丰富区，这种方法简化了风能资源评估的计算过程，在此基础上还可完成风机的定位和发电量的估算等工作。WAsP作为目前国内外公认最权威的风能资源评估工具，对应用到风电场的微观选址具有一定的参考价值，但存在其局限性，对于复杂地形的风资源评估其计算精确性较低，还需要采用其他辅助手段 (如CFD模型)对计算结果进行修订。

[1] 何晓凤，周荣卫，朱蓉.MM5与CFD软件相结合对复杂地形风资源模拟初探 [J].资源科学，2010，(04)：650 -655.

[2] 李泽椿，朱蓉，何晓凤，等.风能资源评估技术方法研究[J].气象学报，2007，(05)：708-717.

[3] Bowen A J，Mortensen N G.Exploring the limits of WAsP：the wind atlas analysis and application program[C].Proceedings of the1996 European Union Wind Energy Conference，Göteborg，Sweden，May.1996：20-24.

[4] 代元军，汪建文，温彩凤，等.利用WAsP软件对风力机发电量的预测 [J].可再生能源，2011，(01)：103-106.

[5] 邢旭煌，朱蓉，翟盘茂，等.海南省及其近海风能资源的高分辨率数值模拟 [J].热带气象学报，2009，04：421 -426.

[6] 王承煦.风力发电 [M].北京：中国电力出版社，2003.

[7]Seguro J V，Lambert T W.Modern estimation of the parameters of the Weibull wind speed distribution for wind energy analysis[J] .Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2000，85(1)：75-84.

[8] GB/T 18710—2002，风电场风能资源评估方法 [S].

[9] GB/T18709—2002，风电场风能资源测量方法 [S].

[10] Werner M.Shuttle radar topography mission(SRTM)mission overview[J].Frequenz，2001，55(3-4)：75-79.

[11] Shuttle Radar Topography Mission[EB/OL].http：// www.jpl.nasa.gov/srtm，2010.

[12] Troen I，Petersen E L.European Wind Atlas[R].Roskilde：Risø National Laboratory，1989.

A Numerical Simulation Approach for Wind Resource Assessment Based on WAsP

LI Hengyang1，3，SAI Juncong2，LIANG Junyu2，ZHAO Ming2，LIN Jun1，LV Zhenfeng3，ZHU Haoling3
(1.North China Electric Power University，Beijing 102206，China；2.Yunnan Electric Power Research Institute，Kunming 650217，China；3.Graduate Workstation of Yunnan Power Grid Corporation，Kunming 650217，China)

In this paper，the meteorological data and topographic data of a wind field in Yunnan were processed and analyzed with WAsP.The wind rose plot and wind speed frequency distribution curve were also obtained.Then the wind resource distribution of this wind farm was simulated and analyzed.The results could provide the meaningful guidance for micro-siting of wind farms engineering.

wind energy resource；WAsP；wind atlas；numerical simulation

TM74

B

1006-7345(2014)06-0019-03

2014-07-31

李恒阳 (1988)，男，硕士研究生，华北电力大学可再生能源学院，从事火电污染防治及可再生能源技术等研究工作 (email)lihengyang＠sina.com。

赛俊聪 (1976)，男，博士后，高级工程师，云南电网公司电力研究院，从事电力科研和基建调试等工作。

梁俊宇 (1983)，男，博士后，云南电网公司电力研究院，从事风力发电机建模与仿真等研究工作。