国内外海上风能资源研究进展*

郑崇伟,胡秋良,苏 勤,杨 艳(1.解放军理工大学气象海洋学院 南京 211101;2.9258部队气象台 大连 11601; .海军北海舰队海洋水文气象中心 青岛 26600;.海洋出版社 北京 100081)

国内外海上风能资源研究进展*

郑崇伟1,2,胡秋良3,苏 勤4,杨 艳4
(1.解放军理工大学气象海洋学院 南京 211101;2.92538部队气象台 大连 116041; 3.海军北海舰队海洋水文气象中心 青岛 266003;4.海洋出版社 北京 100081)

随着人类社会的不断发展,对能源的需求迅猛增加,资源危机日益严峻,许多国家将目光聚焦新能源,尤其是清洁的风能资源。目前,陆上风能的开发已逐步走向产业化、规模化,但受地域限制严重,而海上风能较陆地具有更为明显的优势,但海上风能只是在少数欧洲国家较为成熟,文章就国内外海上风能资源的研究现状展开讨论,以期为海上风力发电、海水淡化等风能资源开发工作提供参考,缓解能源危机、环境危机,为促进人类社会的可持续发展作出贡献。

能源危机;海上风能;研究现状;风力发电;海水淡化

随着人类社会的不断发展,对能源的需求也迅猛增加,资源危机往往还会造成环境危机,甚至严重的武装冲突。近年来,美国不断针对一些国家展开的军事行动,归根结底就是为争夺世界霸主地位,很大程度上也是为了掠夺能源而进行的战争。在煤、石油等常规能源日益紧缺的当今世界,包括中国在内的诸多国家普遍提倡应用清洁能源,节能减排,各种清洁能源成为诸多国家和地区关注的焦点[1-3]。目前,太阳能和陆上风能的开发利用已逐步走向产业化、规模化,但受资源地域限制严重[4-5];核能能够提供巨大的能量,但对人类存在较大的潜在威胁,如2011年3月日本海啸引起的核泄漏、1986年4月苏联切尔诺贝利核电站由于操作失误发生核泄漏,均造成了严重危害[6-7];海上风能具有安全、无污染、可再生、储量大、分布广、不占用陆地资源等优点[8-9],风力发电是风能资源开发利用的主要方式,除此之外还广泛应用于船舶助航、提水、灌溉、风力致热等工程[10-11],目前陆上风力发电技术已较成熟,但海上风力发电只是在少数欧洲国家较为成熟[12-13],我国的海上风能开发尚属于初级阶段[14],且风能资源的分布具有很强的区域性差异,中国风能南北差异、沿海与内地的差异都是很大的。因此,我国大规模发展风电的基本原则就是 “资源评价和规划先行”,做好风能资源评估,在风能资源详查的基础上,制定风电发展和电网配套建设规划,实现风能资源的有序开发和利用。

1 海上风能的优势

与陆上风能相比,海上风能具有以下优势[15-16]:① 海上风力资源丰富,比陆地风力发电量大。通常离岸10 km的海表风速比沿岸陆地大25%左右,且受环境影响小,可利用风力资源为陆上3倍[17],更有利于风能资源的采集与转换,且海上风能资源开发不需要移民,对人类活动没有大的干扰,降低了投资成本。②海水表面粗糙度低,海平面摩擦力小,下垫面光滑,风速随高度的变化小,不需要很高的塔架,可降低风电机组成本。③ 海上风的湍流强度低,风作用在风电机组上的疲劳载荷减少,从而延长风电机组的使用寿命[18-19]。④ 风电技术已经较为成熟,最具大规模开发和商业化发展,部分欧洲国家的海上风电在2001年以后进入了商业化阶段,技术将会逐渐完善。⑤ 全球大部分海域的风能开发可利用的风速出现频率基本都在60%以上,也就是说全球大部分海域全年至少有一半的时间可展开风力发电,而太阳能等受白昼的限制,可用时间不会超过50%。

2 国内外研究进展

陆上观测站点较多,而海洋观测难度大,资料稀缺,前人对陆上风能资源评估做了较多工作。1980年美国采用国内975个气象站的地面测风资料,绘制了美国风能资源分布图, 1986年又增加了270多个气象站观测资料,得到美国的陆上风能资源分布图。丹麦Risoe国家实验室收集了欧洲12个国家220个气象站的观测资料,考虑建筑物的影响,根据欧洲的地形地表条件,再考虑各气象站的地表粗糙度,制作了欧洲风能密度分布图。印度能源顾问有限公司采用1987年以来先后设立的570个测风塔的观测数值,制作了印度局部区域 (仅10个省)的风能资源分布图。中国气象局分别在20世纪80年代和90年代开展了两次风能资源普查,均是采用对气象站历史测风资料的统计分析方法,最后给出了中国陆上风能资源分布图(图1)。黄世成等[20]曾利用江苏省67各台站1971—2000年的观测资料,计算了江苏省的风能资源概况,结果表明:江苏省大部分地区的风能密度在25～100 W/m2,沿海岸地区可达100 W/m2以上,如燕尾港为111.2 W/m2,全省风能密度最大值在西连岛207.7 W/m2。王丽婕等[21]的研究表明利用相空间重构的方法对风力发电系统的发电容量进行短时预测成为可能,为利用非气象信息进行风力发电容量预测奠定了理论基础。

图1 中国年平均风能密度分布图,单位:W/m2

2.1 国外海上风能研究进展

由于受到资料、运算量等问题的限制,目前对海上风能的研究较少,且多是在局部小范围海域、单站展开的研究,尚未实现大范围海域的研究。国外的海上风能资源研究起步相对我国较早,Youm等[22]曾利用观测资料,分析了塞内加尔北部近岸风能资源的分布特征,研究发现该海域的年平均风速为3.8 m/s,年平均风能密度为158 W/m2。Musial和Butterfield[23]在2004年曾就美国近海的风能资源开发状况进行了评估,Michael[24]在此基础上进行深入研究,对美国周边海域的风能资源进行了详细研究,就风电装置进行了详细介绍,可为美国近海的风能资源开发提供科学依据,并统计了美国近岸风能资源开发状况。

随着海洋观测手段的不断进步,越来越多的卫星资料被用于海洋资源等研究[25-28],Charlotte等[29]曾利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)反演的海表风速资料,对波罗的海的风能资源进行研究,将SAR反演的风速与观测资料进行比较,发现SAR反演的风速在波罗的海具有很高的精度,波罗的海的风能密度在300～800 W/m2。美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Adnimistration,NASA)在2008年利用QuikSCAT卫星资料反演的风速,绘制了JJA(6-8月) (June,July,August)期间、DJF(12-2月) (December,January,February)期间的全球海域风能密度分布图[30](图2)JJA期间,南大洋的风能密度明显大于北大洋,北大洋在索马里附近海域存在有明显的高值区,这应该是由于强劲的西南季风所致;DJF期间,北半球的冷空气强劲,因此该季节北大洋的风能密度明显大于南大洋,整体来看,即存在冬半球的风能密度明显大于夏半球[31]。

2.2 国内海上风能研究进展

我国在海上风能资源评估方面起步较晚,但进展较为迅速,前人在资料极度缺乏的情况下,对我国局部近岸的波浪能资源做了很多工作和很大贡献。

图2 美国NASA绘制的JJA期间、DJF期间的风能密度分布图,单位:W/m2

陈飞等[32]利用连云港市30多年的气象资料,分析了连云港地区及其近海的风能资源分布特征,发现该地区风能资源储量丰富,风速变化稳定,有着广阔的风能资源开发前景。毛慧琴等[33]利用广东省86个气象站历史测风资料以及沿海72个风能测风塔临时观测资料,对广东省及沿海的风能资源进行了分析,发现广东省风能的潜在开发区分布于沿海和河口一带,面积为6 599 km2,理论可开发量为7.99×103MW,技术可开发量为6.27×102MW。龚强等[34]利用实测资料,计算了辽宁沿海地区的风能,结果表明:辽宁沿海一带为风能资源的丰富区和较丰富区,辽宁沿海地区具有大规模开发利用风能资源的潜力。文明章等[35]利用福建省沿海地区18座测风塔70 m高度的观测资料,分析了福建沿海的风能资源。结果表明,福建沿海地区风能资源储量丰富,其中福州中南部至泉州南部沿海一带风能资源最为丰富,年有效风功率密度在516.7～930.4 W/m2之间,平潭岛的风功率密度高达930.4 W/m2;此外,位于福建南部的漳浦县赤湖镇一带的风能资源也非常丰富,年有效风功率密度超过509.9 W/m2。福建沿海地区年平均有效风能时数为7 837.3 h,其百分率为82.9%。福州中南部至泉州南部沿海一带应用于风力发电等级为 “很好”,其余地区介于 “较好”和 “好”之间。杨丽芬等[36]曾利用海洋站观测资料,对龙口的风能资源进行分析,结果表明1995—2008年,龙口10 m处的年平均风速为6.8 m/s,年平均风能密度为377 W/m2。年平均有效小时数为7 589 h,主风向较为显著,风能分布集中,适宜发展风力发电。Lee[37]曾指出,在沿海风能开发的选址过程中,应考虑到风力、地震、土地使用、海底结构、台风、距离的路段距离、水深等,并对台湾周边海域的风能资源进行分析,结果发现彰化附近海域适合风能资源的开发利用。Chang[38]曾对台湾的风速特征和风能资源进行过分析,发现台湾地区蕴藏着较为丰富的风能资源。

随着数值模式的快速发展,越来越多的数值模式被用于风能资源评估。杨艳娟等[39]曾利用中国气象局开发的风能资源数值模拟评估系统(Wind Energy Resource Assessment System, WERAS)中的MM5/Calmet模式模拟了天津沿海地区的较高分辨率(水平分辨率1 km×1 km、垂直分辨率10 m)的风能资源分布状况。结果表明天津近海海域年平均风速在6.6～7.0 m/s,平均风功率密度超过340 W/m2,且有效小时数长,风资源状况较好。周荣卫等[40]曾利用MM5/ Calmet模式对我国沿海2009年1—5月的风能进行模拟研究,结果表明我国沿海风能资源非常丰富,沿海各地70 m高度的陆上多年平均风功率密度基本在200～400 W/m2,附近海域的多年平均风功率密度约在300～800 W/m2之间;福建省的风能资源特别丰富,其次是辽宁省、浙江省和广东省,然后是山东省、河北省、天津市和上海市,最后是江苏省、海南省和广西壮族自治区。邢旭煌等[41]利用加拿大环境部气象局开发的风能资源模拟软件(Wind Energy Simulation Toolkit, WEST),对海南省及其近海的风能资源分布进行数值模拟,通过将数值模拟结果与海南省沿海8个测风塔和18个现有台站测风资料的对比,表明模拟结果能较好地反映海南省及其近海的风能资源分布状况,采用WEST模拟的海南省及其近海的高分辨率风能资源分布,可为海南省风能资源的精细化评估和风电场的微观选址提供科学依据。董旭光等[42]曾利用MM5/Calmet模式并结合NCEP/NCAR再分析资料,对2008年山东近海的风能资源进行模拟研究,结果表明,山东黄河口、长岛、威海近海区域平均风速超过6.0 m/s,年平均风能密度超过225 W/m2,其中威海东部、成山头沿海达到275 W/m2以上,北部近海和威海东部年有效时数(逐时平均风速在3～25 m/s之间)达到7 400 h以上,南部沿海略低(图3)。

图3 山东省10 m高度年风能密度参数模拟结果

2.3 全球海域风能资源评估、等级区划

前人的工作对风能资源的开发利用做了很大贡献,但由于资料等问题的限制,以往多是基于非常有限的观测资料或模拟资料,在陆上或者近岸局部小范围海域展开的。Zheng等[43]于2011年在国内初次利用具有高精度、长时间序列的多平台交叉校正(Cross-Calibrated,Multi-Platform, CCMP)风场资料[CCMP风场明显优于其余风场 (表1)。该风场在国外被广泛认可,但国内较少使用],计算了整个中国海的风能密度,综合考虑风能密度大小、能级频率、大风频率、有效风速、风能密度的稳定性等各方面,依据风能资源等级区划标准,首次实现了整个中国海的风能资源等级区划,研究表明:我国大部分海域蕴藏着较为丰富、适宜开发的风能资源,其中海上风能资源的相对优势区域分布于吕宋海峡及其西部海域、中南半岛东南海域、台湾海峡中部,较丰富区位于南海中部和东海。

郑崇伟[50]在2011年利用CCMP风场,进一步计算了全球海域的风能密度 (图4),分析发现:全球海域风能密度的大值区分布于南北半球西风带海域,其中南半球西风带海域的风能密度大于北半球西风带海域,由西风带向低纬度海域逐渐递减,等值线呈东西带状分布。南半球西风带海域的风能密度基本都在600～1 200 W/m2,高值中心能达到1 400 W/m2以上;北半球西风带的风能密度基本都在400 W/m2以上,存在两个大值区:北太平洋西风带中西部海域,风能密度在800 W/m2以上,北大西洋西风带大部分海域的风能密度在100 W/m2以上;中低纬海域的风能密度基本都在200 W/m2以上,仅在赤道附近小范围海域低于200 W/m2。中国海大部分海域的风能密度基本都在200 W/m2以上。

以往对陆上风能资源的研究多能依据风能资源划分标准,进行等级划分,由于资料等各种问题的限制,很少有对于全球海域风能资源的等级划分,Zheng等[51]利用1988年1月至2011年12月的CCMP风场资料,计算了全球海域的风能密度,综合考虑风能密度的季节特征、能级频率、有效风速出现频率、大风频率、风能密度的稳定性 (定量计算了变异系数、月变化指数、季节变化指数)、风能逐年和逐季的长期变化趋势、单位面积的风能资源储量 (包括总储量、有效储量、技术开发量)等各方面,对整个全球海域的风能资源进行系统性研究,并依据风能资源等级区划标准,首次实现了整个全球海域风能资源的等级区划 (图5)。该研究的实现,表明我国在海上风能资源评估方面走在了世界前列[52]。研究发现全球海域蕴藏着丰富的风能资源,大部分海域为风能资源的富集区,尤其富集在南北半球西风带,风能资源的贫乏区主要分布于赤道附近和两极零星海域,可利用区和较丰富区主要分布于低纬度海域、太平洋东部中低纬近岸海域、两极大部分海域。

表1 常用风场资料对比简介[44-49]

图4 郑崇伟绘制的全球海域风能密度分布图[53](单位:W/m2)

图5 郑崇伟绘制的全球海域风能资源等级区划[53]

2.4 风能密度数值预报

风能资源评估可为选址提供较好的科学依据。设备安装之后,在风能资源的采集过程中,往往更为关注短期内风能密度的变化,以便及时对设备作出相应调整,可能地提高对风能的采集、转换效率,这就意味着风能密度的短期预报是很实用的。郑崇伟等[53]利用NCEP预报风场,对2013年3月中旬发生在中国海的一次强冷空气过程进行分析,并利用预报风场计算得到这期间的风能密度,实现了 “风能密度数值预报”,通过与观测资料对比发现,预报精度较高,如果得以业务化运行,可为我国的风能资源开发提供科学依据。

图6 郑崇伟等制作的海表风场预报和风能密度预报图[53]

3 前景与展望

我国在2009年各种能源消耗的总量 (包括可再生能源),相当于22.52亿t原油,首次超美国成为世界第一大能源消耗国。我国沿海地区经济发达,国内生产总值(GDP)占全国70%左右,但也是我国的电力负荷中心,用电量占全国用电量的50%以上,能源瓶颈已经成为制约沿海地区持续快速发展的重要问题,尤其是近年来电力需求十分强劲,为实现沿海地区电力可持续发展,国家采取了 “西电东送”“西气东输”、大力开发核电等新能源的发展战略,即便如此,电力供应仍有很大的缺口。我国有300万km2余的海洋国土,岛屿众多,有居民海岛能源十分紧张,这些海岛大多远离大陆,岛上电力供给紧张,严重制约海岛经济和军事活动。因此,发挥沿海可再生能源的资源优势,实行海上风力发电、海水淡化,将能有效缓解能源危机、深远海和边远海岛的电力危机、淡水危机,具有实用的经济、政治、军事价值。充分开发利用海上风能资源,可为缓解能源危机、促进人类的可持续发展作出贡献。

虽然全球海域风能资源等级区划已经初步实现,在未来的资源开发过程中,还有很多工作需要做,笔者在此有两点联想,希望借此抛砖引玉,使我国的海上风能资源开发事业百花齐放,加速其产业化、规模化,缓解能源危机和环境危机,促进可持续发展,走在世界前列。① 可将观测资料、卫星反演数据、模拟数据进行同化,实现重点关注海域风能的精细化模拟研究,为风能资源的开发利用提供精细化科学指导。② 从单纯的气象预报,向气象预报和风能预报相结合的转变,为风能资源开发、防灾减灾提供参考。

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国家重点基础研究发展规划项目(2012CB957803);公益行业(气象)科研专项(GYHY201306026).