西沙风能资源评估与“五十年一遇”最大风速分析

谌玲，许武，刘光远，苏盛

(智能电网运行与控制湖南省重点实验室(长沙理工大学)，长沙市410004)

0 引言

西沙群岛位于南海中北部，主要由永乐群岛和宣德群岛组成，陆地总面积约10 km2，其中，面积最大的永兴岛约2.1 km2，为三沙市人民政府驻地。因远离大陆不能接入电网，西沙主要依靠岛外海运柴油发电，不但费用昂贵，且柴油供应易受海况自然条件及人为干扰等突发情况影响，燃油、供电保障困难。随着国家海洋战略的推进，为建设海岛基础设施、提高西沙供电能力，迫切需要发展海岛风力发电。

西沙群岛地处深海，地势低平，常年受台风影响，多年平均风速4.4m/s，具有开展风力发电的基本条件。尽管南海海面台风活动频繁，可能威胁风电机组安全;但一方面海上没有复杂地形的影响，湍流强度低，另一方面海平面粗糙度低，风速随高度变化的风切变小，无须搭建高耸塔架，有利于降低风荷载、提高抗风强度。

为摸清在西沙海岛应用风力发电技术的基本条件，本文收集、整理永兴岛地面气象观测站点1973—2011年观测数据，结合威布尔分布进行风能资源评估，并计算典型风电机组的利用小时数;结合跨阈法(peak over threshold，POT)和广义Pareto极值分布模型(generalized pareto distribution，GPD)，计算“五十年一遇”最大风速。

1 数据处理与分析方法

永兴岛地面气象观测站记录有1973年至今的完整观测数据，包含每天8次(3 h间隔记录)的风速、风向、温度等气象要素，利用这些数据不但可以进行风资源评估，还能计算日极值风速，进而估算多年一遇最大风速。

1.1 风资源评估与典型风电机组发电量计算

风能资源评估是进行风电场建设的关键，是影响风力发电经济性的关键因素。风能资源评估的技术手段主要有:(1)基于气象站历史观测资料的评估;(2)基于测风塔观测资料的评估;(3)数值模拟［1］。其中，前者多用于风电场的宏观选址，后两者多用于风电场和风力发电机组的微观选址。为避免拉尼娜和厄尔尼诺等反常气候现象对风资源评估准确性的影响，还根据规程［2］要求，将2007—2011年风速均值排序后，取其中间值者(2007年)为气候典型年进行风能资源评估。

风力发电主要利用近地层风的动能。风速在近地层随高度而变化，其表达式为

式中:α为风切变指数;v2为高度z2的风速;v1为高度z1的风速。因海面粗糙度系数小，风切变指数根据风能资源测量和评估技术规定选取为0.1［2］。

年均风速是评估风能资源的基本指标，其表达式为

风功率密度是气流垂直通过单位截面积的风能，蕴含着风速、风速频率分布和空气密度的影响，是衡量风电场风资源的综合指标，其表达式为

式中ρ为当地年均空气密度，主要受温度和海拔影响。永兴岛观测站点海拔高度为5m，2007年平均温度为30.6℃，可利用式(4)进行空气密度修正。

式中:P0为标准海平面标准大气压(101 325 Pa);g为重力加速度(9.8m/s2);R为气体常数(287 J/(kg·K));T为大气温度［3-4］。根据西沙年均气温和海拔高度修正后的空气密度为1.161 6 kg/m3。

受台风制约，为保障风电机组安全性，在此选用单机容量30 kW的典型风电机组，评估发电能力。该机组切入风速2.5m/s，额定风速12m/s，切出风速2 5m/s，最大风速67m/s;叶片直径12.8m，轮毂安装高度为24m。其中，处于切入风速和切出风速之间的风能可利用小时数高达6 887 h。美国爱达荷国家工程实验室在空气密度为1.225 kg/m3的测试环境下对该机组测试的风速出力曲线绘制如图1［5］。

图1 典型风电机组风速－功率曲线Fig.1 Wind speed-power curve of specific wind turbine

利用气象观测数据计算风电出力时，为避免异常数据对计算结果的影响，一般结合风速的统计分布和典型机组的出力曲线进行计算。在各种统计分布中，威布尔分布能较好地拟合实际风速分布［6-7］。本文采用双参数威布尔分布模型描述风速的分布特性，式(5)为其概率密度函数。

式中:fw(v)为风速v的概率密度;k为形状参数;c为尺度参数;威布尔分布的概率分布函数为

式中:Fw(v)为风速小于v的概率。只要给定威布尔分布参数k，c，即可确定风速的分布特征［6］。

采用文献［2］建议的平均风速和标准差法可估算威布尔分布参数。计算分布参数k和c后，可绘出其威布尔风速分布图，并结合风机出力曲线得到时间段内的发电量。永兴岛典型年风速威布尔分布绘制如图2。由图2可知，威布尔分布能很好拟合风速实际分布。此外，永兴岛风资源条件不尽理想，5m/s以下风速频率较高，而12m/s以上大风频率偏低，导致风电机组额定状态工作时间短，经济性欠佳。

图2 威布尔风速拟合Fig.2 Histogram of wind and fitted Weibull distribution

1.2 “五十年一遇”最大风速计算方法

风力发电机组属于典型的高耸结构，具有高度高、重量轻、刚度小、外形细长等特征。风轮受风荷载作用巨大，将会给风机支撑结构带来较大的倾覆弯矩。风力发电塔是一种风敏感结构，结构工程将风荷载作为主要设计荷载［8］。

风荷载分为平均风和脉动风两部分。其中，短周期的脉动风主要由紊流引起，接近结构自振周期，作用性质是动态的，属随机动荷载。平均风变化周期远离结构物的自振周期，可以看作静力作用。风对结构的作用可以看作平均风的静力作用和脉动风动力作用的叠加［9］。在分析风电机组的结构安全性时，需计算基准期内的最大均匀风［8］。

由于风荷载具有很强的随机性，因此基准期内的极值风荷载需根据其统计特性进行研究。在各国的荷载规范中，基本风速是平均风速满足一定保证率的期望风速。需要考虑的主要是用于确定风力发电机组最大载荷的极端风速［10］。T年一遇的最大风速xp是风工程应用中的常用值，其与分布概率p的关系是

式中p=P{x≥xp}=1－P{x＜xp}。

风电场“五十年一遇”最大风速是决定风电机组极限载荷的关键指标，也是风电项目开发中机组选型和经济评估的关键指标之一。我国电力工程气象勘测技术规程和《风力发电机组安全要求》规定，确定最大风速需要收集邻近气象站点20年以上、地表10m高度的风速数据［10］，按照经典极值理论中的极值I型(Gumbel)分布进行频率计算，求取年出现概率为0.02(“五十年一遇”)的平均风速作为设计基准风速［9-10］。

近年来极值领域的研究表明，基于经典极值理论的极值Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型分布仅利用了每年的最大值信息，会造成可用信息的极大浪费［11］。为了能更加合理地应用气象观测资料，研究人员提出了基于广义Pareto极值分布模型的跨阈法(peak over threshold，POT)，该方法用Pareto分布去模拟超越某阈值的峰值风速。相较于经典的年最大值方法，该方法增大了样本数量，能更充分地利用样本信息，已经在金融、气象和灾害研究领域得到大量应用［11-12］。

POT法一般运用文献［13］提出的平均剩余函数图法指导选取阈值u，并认为样本风速中大于阈值u的风速数据是服从泊松分布的，在n足够大时，样本数据服从广义Pareto分布，即

式中:b ＞0，1+γ(x－u)＞0;b、γ分别为广义Pareto分布的尺度和形状参数［13］。

假设Yi=Xi－u，那么。则T年重现期的最大风速的重现期水平为

式中:n是样本中大于u的样本数的年平均值，即n=k/m;k是大于u的样本总数;m为样本的年数。

2 风能资源评估

按上述方法，计算永兴岛典型年10m高度年均风速、风能密度、典型风电机组的年利用小时数及折算发电量 分 别 为 4.088m/s、72.315 W/m2、1 348 h、40 440 kW·h。可见，10m高度风能密度出乎意料的低，典型年风能密度不到100 W/m2，属于风能2级区域;尽管风能可利用小时数高达6 887 h，但根据典型风机参数计算得到的风电机组利用小时数1 348 h，折算发电量40 440 kW·h。为搞清西沙风能的季节性分布，绘制各月份平均风速及发电量，如图3所示。

因产生热带气旋或台风的要素是海面水温不低于26.5℃，夏、秋季节海水经充分加热后更易满足此条件，故西沙岛屿的最小风速多出现在上半年，而7—10月随着热带气旋的增加［14］，空气环流活跃，月均风速也达到较高水平，相应月份的计算发电量也会明显高于其他季节。

3 “五十年一遇”最大风速

根据记录的逐时风速数据整理得到日极值风速，如图4所示。由图4可知，2000年以前超20m/s极值风速出现频率较高，2000年以后，极值风速出现概率有可察觉的下降。根据平均剩余函数图，选择9m/s作为阈值，超阈值样本数共计1 276个。

图3 典型风电机组的月平均风速和月发电量Fig.3 Monthly mean wind speed and monthly energy output of specific wind turbine

图4 永兴岛日极值风速序列Fig.4 Series of daily maximum wind in Yongxing Island

分位数图(quantile-quantile plot)是用于直观验证一组数据是否服从某种分布的非参数方法。其横轴为理论上该分布模型的输出，纵轴为实际统计数值。如数据分布与理论模型一致，则两者将处于一条直线上，否则将会明显偏离直线［13］。为判断超阈值样本是否服从GPD分布，以下将选出的样本分位数绘制如图5所示。由图5可见，除少数样本外，多数超阈值样本均匀分布在直线两侧，可以认为超阈值样本服从GPD分布。

图5 超阈值极值风速分位数图Fig.5 Quantile plot of extreme wind over threshold

根据所选样本计算得到GPD模型参数，然后计算得到风速极值似然函数，并将其函数轮廓图绘制如图6所示。图中弧线为风速极值似然函数，分别与2根水平线段相交，与上方横线的交点对应的横轴坐标为“五十年一遇”最大风速，与下方横线的交点对应的横坐标为95%置信区间的上、下边界。计算得到“五十年一遇”最大风速为42.2m/s，其95%置信区间为［32.0m/s，72.6m/s］。

图6 似然函数轮廓图Fig.6 Profile of likelihood function

根据IEC标准设定风机分型及设计风速分档(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型风机的风速分别为 50，42.5，37.5m/s)，针对永兴岛42.2m/s的“五十年一遇”最大风速，可以考虑选用Ⅱ型风机。但IEC规程规定，对于西沙海岛这样具有特殊外部条件的风力发电机组，要求采用S级特殊安全等级，根据具体要求进行特殊设计。其设计值需由设计者根据最大风速、湍流等多种因素综合确定［15］。

4 结论

(1)尽管永兴岛位于南海深部，但其仅属2级风区，风资源条件远不如预期。全年主导风速在5m/s以下，风电机组额定状态工作时间短，尽管岛上风能可利用小时数高达6 887 h，可以应用风力发电技术，但所选典型风机的发电利用小时数不足1 400 h。

(2)结合1973年至今逐日最大风速和POT法，计算得到永兴岛“五十年一遇”最大风速为42.2m/s，显著高于陆地风电机组，需根据IEC标准选取较高型号的风机;但由于该地区处于台风频发地区，一般建议选用S型风电机组。

［1］沈宏涛.山区风资源特点和风电场选址方法［J］.电力建设，2013，34(12):92-96.

［2］GB/T 18710—2002风电场风能资源评估方法［S］.北京:中国标准出版社，2002:12-14.

［3］牛山泉.风能技术［M］.北京:科学出版社，2009:9-18.

［4］白树华，卢继平.西藏高原的气候环境对风力发电的影响分析［J］.电力建设，2006，27(11):37-40.

［5］Idaho National Laboratory.Power curves of major manufacturer［EB/OL］.Idaho Arco:Idaho National Laboratory，2012［2014-03-9］.https://inlportal.inl.gov/portal/server.pt/community/wind_power/424/software.

［6］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，2007，23(5):708-717.

［7］李军军，吴政球，谭勋琼，等.风力发电及其技术发展综述［J］.电力建设，2011，32(8):64-72.

［8］黄维平，李兵兵.海上风电场基础结构设计综述［J］.海洋工程，2012，30(2):150-156.

［9］肖琦，王永杰，肖茂祥.特高压双回输电塔线体系风振响应研究［J］.水电能源科学，2013，31(4):194-197.

［10］DL/T 5158—2002电力工程气象勘测技术规程［S］.北京:国家经济贸易委员会，2002:20-22.

［11］李宏男，王杨，伊廷华.极值风速概率方法研究进展［J］.自然灾害学报，2009，18(2):15-26.

［12］陈子燊，刘曾美，路剑飞.基于广义Pareto分布的洪水频率分析［J］.水力发电学报，2013，32(2):68-73.

［13］Palutikof J P，Brabson B B，Lister D H，et al.A review of methods to calculate extreme wind speeds［J］.Meteorological Applications，1999，6(2):119 –132.

［14］Kitamoto Laboratory.Hurricane list of the Pacific ［EB/OL］.Tokyo:Kitamoto Laboratory，2012［2014-03-9］.http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/year.

［15］International Electrotechnical Commission.International standard IEC 61400-1 Ed.3，Wind turbines– Part 1:Design requirements.2005:22-23.