广西风能资源分布高分辨率数值模拟应用研究

何如，欧艺，苏志，周绍毅

(1.广西壮族自治区气象服务中心，广西 南宁 530022；2.广西壮族自治区气候中心，广西 南宁 530022 )



广西风能资源分布高分辨率数值模拟应用研究

何如1,2，欧艺2，苏志1,2，周绍毅1,2

(1.广西壮族自治区气象服务中心，广西 南宁 530022；2.广西壮族自治区气候中心，广西 南宁 530022 )

摘要：利用中尺度MM5和小尺度CALMET相结合的风能资源数值模式，对广西壮族自治区(以下简称“广西”)2009年6月到2010年5月期间的风速、风功率密度等风能资源参数进行数值模拟，给出广西风能资源高分辨率分布图，并利用广西风能专业观测网的6座测风塔实测数据对模拟效果进行验证。结果表明：模拟结果合理，效果较好，70m高度风速平均模拟误差为7.88%，符合广西风能资源的成因、气候特征和地形分布特点，能够宏观地反映广西风能资源的分布特征；总体上广西具有桂北、桂南海拔较高的山区和北部湾沿海地区风能资源较大及西部丘陵地带和东部河谷平原风能资源偏小的特点；冬季是风能资源利用的最佳季节，春秋次之，夏季较小。建议考虑在模拟资源较丰富的地区设塔进行观测评估，进一步明确该区域风能的资源量和实际分布状况。

关键词:风能资源；数值模拟；风速；风功率密度；风塔

风能已经成为仅次于水电的第二大可再生能源，合理有效地开发风能资源在资源约束趋紧、环境污染严重的严峻形势下愈显重要[1]。广西壮族自治区(以下简称“广西”) “十三五”发展的重点任务之一就是要推进能源多元清洁发展，推进风能资源富集地区的风电项目建设，目标到2020年电源装机容量达470MW。广西位于中、南亚热带季风气候区，拥有南面濒临北部湾沿海、北面地处湘桂走廊等得天独厚的条件，风能资源较丰富，属于国家划分的第四类风电资源区。目前已有关于广西风能资源的相关研究，主要是利用气象站历史观测资料[2-3]、风能专业测风塔资料[4-5]等开展评估工作，但是这些方法空间分布离散，代表性欠缺[6]，无法全面地反映广西全区复杂地形条件下风能资源的分布状况。

数值模拟方法越来越广泛地应用于风能资源评估领域，有效弥补了没有观测资料地区的风能资源问题[7-10]，从而得到较高分辨率的风能资源空间分布结果。近年来学者们对风能资源的数值模拟应用技术进行了探索和研究：周荣卫等人[11-12]运用中国气象局研究开发的风能资源评估数值模式系统(windenergyresourceassessmentsystem,WERAS)中的MM5/CALMET模式，对我国不同地形条件下的风能资源开展研究；朱蓉等[13]应用WERAS对江苏沿海和内蒙地区风能资源进行了模拟；姜创业等[14]、成驰等[15]、王婷等[16]利用MM5/CALMET结合的中小尺度模式对我国陕北、湖北、广东等地区开展风能资源数值模拟工作，结果表明数值模拟在提高风能资源精细化评估能力方面具有巨大潜力。

2008年，广西气象局在中国气象局统一牵头实施的“风能详查和评价工作”项目[17]中，在广西沿海、玉林大容山、富川虎头设立了3个详查区，共6座测风塔，建立了广西风能专业观测网。本文以广西风能专业观测网6座测风塔2009年6月到2010年5月期间的实测数据为基础，利用中尺度模式MM5结合小尺度模式CALMET对广西风能资源开展数值模拟应用研究[18]，进一步摸清广西风能资源状况及其分布特点，为广西风能资源的宏观评估和风电厂开发选址提供有价值的参考。

1数值模式简介及模拟方案

1.1数值模式简介

数值模拟采用第五代中尺度模式MM5和小尺度模式CALMET，利用中尺度与小尺度结合的模式系统进行广西风能资源的数值模拟。

MM5是美国国家大气研究中心(TheNationalCentreforAtmospheric,NCAR)和美国宾州大学(ThePennsylvaniaStateUniversity,PSU)研发的第五代中尺度非流体静力模式，MM5具有多重嵌套能力、非静力动力模式和四维同化的能力，可以模拟或预报中尺度和区域尺度的大气环流状况，其中非流体静力模式还可以满足中-β(20～200km)和中-γ尺度(2～20km)强对流天气系统演变的模拟需要[19]。CALMET模式是中小尺度的空气质量烟团模型CALPUFF中的一个气象模块，利用质量守恒原理对风场进行诊断，包括地形动力效应、地形阻塞效应参数化、差分最小化，并适用于陆面和水面边界条件，可以计算混合层高度、稳定度、海陆风环流等的边界层气象学模型[14]。

1.2模拟方案

1.2.1模式网格设置

MM5模拟采用两重区域嵌套方案，domain1水平分辨率为27km，东西向格点数为100，南北向格点数为100，范围为东经97.58°～121.66°、北纬11.08°～35.16°，中心经纬度为东经109.62°、北纬23.12°；domain2水平分辨率为9km，东西向格点数67，南北向格点数67，范围为东经107.07°～112.42°、北纬20.57°～25.92°，中心经纬度为东经109.75°、北纬23.25°。CALMET模拟的区域与domain2相同，水平分辨率为1km，东西向及南北向的格点数均为595。垂直分辨率是模式垂直方向取30层，离地面200m的范围内有9层。

domain1和domain2积云参数化方案均选用Grell方案；显示水汽方案均选用SimpleIce方案；边界层物理过程均选用多重参考模型(multi-referenceframe,MRF)方案；辐射参数化方案均选用cloud方案，辐射计算每30min调整一次。

1.2.2运算方案

模拟时段为2009年6月1日到2010年5月30日，共计算8 760h；逐日进行模拟，积分时间为36h。起止时间分别为当日12 时至第三日0时(格林威治时间)。模式运算后每小时输出一次模拟结果，并采用模式输出后24h的逐时模拟结果进行诊断计算和统计分析。

1.2.3输入资料

地形地表采用30s水平分辨率的美国地质勘探局(UnitedStatesGeologicalSurvey，USGS)资料和3s水平分辨率的航天飞机雷达测绘使命(ShuttleRadarTopographMission,SRTM3)资料；土地利用数据采用30s水平分辨率的USGS资料；第一猜值场采用全球环流模式背景场(NationalCentersforEnvironmentalPrediction，NCEP)客观分析场资料；常规气象资料采用广西气象观测站探空和地面观测资料。

1.2.4结果输出

模式采用逐小时输出距地150m范围内每10m间隔各高度层上、每个格点的要素值，包括风向、风速、地面温度、相对湿度和气压等要素。输出段为09：00至第二日08：00的正点时间内(北京标准时间)。

2数值模拟效果检验

选取距离测风塔最近的4个模式网格点，通过双线性内插法将这4个点上的模拟值内插到实测站点上，获得测风点上的模拟值。根据测风塔观测点上的模拟风速值，将其与测风塔观测数据进行比较，计算绝对误差和相对误差，结果见表1。

表1测风塔平均风速模拟值与实测值误差

详查区测风塔名称高度/m实测风速/(m·s-1)模拟风速/(m·s-1)风速差值/(m·s-1)相对误差/%沿海白龙尾营盘沙田西场104.23.3-0.9021.43305.04.1-0.9018.00505.44.7-0.7012.96705.65.2-0.457.98103.64.81.2033.33304.65.10.5010.87505.05.50.5010.00705.35.70.417.82104.04.70.7017.50304.64.90.306.52504.85.00.204.17704.85.20.387.87104.03.2-0.8020.00305.04.1-0.9018.00505.34.7-0.6011.32705.55.1-0.447.95富川虎头104.25.00.8019.05304.75.20.5010.64505.05.60.6012.00705.45.80.448.1玉林大容山105.97.01.1018.64308.07.4-0.60-7.50507.58.00.506.67707.68.20.577.54

表1的数值说明：各测风塔的相对误差基本表现为高层小于低层，其中70m高度的相对误差在7.54%～8.10%之间，平均值为7.88%，10m高度的相对误差在17.50%～33.33%之间，平均值为21.66%，这是由于10m高度上的风易受到下垫面和周边环境的影响，而数值模式输入的地形参数精度相对较低，反映风场这一特性的效果欠佳；整体上看，玉林大容山测风塔的相对误差最小，沿海4个测风塔次之，富川虎头测风塔最大；除了沿海2个测风塔的模拟值比实测值偏小外，其余测风塔的模拟值基本上均比实测值偏大。

3数值模拟结果分析

3.1风速的模拟结果

广西70m高度平均风速的模拟分布结果如图1所示。

图1　广西70 m高度年平均和四季平均风速模拟分布

从图1(a)来看， 2～5m/s低值区主要分布于左右江河谷、河池和柳州二市北部、桂林市南部、桂中及浔江流域的平原地区；5～7m/s中值区较为成片的地区为桂东南到沿海一带、百色市南部到崇左市北部分一带、百色市北部山区向东南延伸跨河池市南部到来宾市与柳州和南宁交界一带、贺州市西部；7～9m/s高值区主要位于各山脉的主脉附近，较为成片的是桂林市大部和柳州市、来宾市的交界地区、河池市南部。

从图1(b)至(e)的四季平均风速分布来看，广西平均风速春夏季呈北高南低分布，秋冬季呈东高西低分布，其中，桂西北春季最大，冬、春季次之，秋季最小；桂西南冬春季最大，夏季最小，秋季比夏季略大；其余地区冬季最大，春、秋季次之，夏季最小。

3.2风能密度的模拟结果

广西70m高度平均风功率密度的分布结果如图2所示。

图2　广西70 m高度年平均和四季平均功率密度模拟分布

从图2(a)来看，广西大部分地区的风功率密度在100～300W/m2之间，少数高山地区和沿海风功率密度在300～700W/m2之间。结合图1(a)可见，广西风能资源较丰富区域70m高度平均风速不小于6.0m/s，平均风功率密度不小于300W/m2，主要集中分布在以下区域，其中位于广西北部的有：与湖南交界的桂东北山区(猫儿山、越城岭、海洋山一带)、桂东的都庞岭与萌岭交界一带、柳州北部天平山和架桥岭交界一带；位于广西中部的有：桂西北的凤凰山一带、桂中忻城和柳江一带山区、大明山南段、桂西中部的六韶山与西大明山一带山区；位于广西南部的有：桂东南大容山一带、钦州与玉林之间的罗阳山、六万大山一带、桂西南十万大山一带、北部湾沿岸、涠洲岛。

图3　3个点70 m高度风向玫瑰图、风能玫瑰图、风速和风能比例曲线

从图2(b)至(e)的四季平均功率密度分布图来看，总体上平均风功率密度冬季最大；春季次之，其中桂西北在春季最大，桂西南与冬季基本持平；秋季主要集中分布在桂东地区，桂西大部及桂东的中部地区相对较低；夏季最小。冬季和秋季大致呈东高西低分布；春季呈北高南低分布，其中桂南海拔较高的山区也较高；夏季在桂北和海拔较高的极少数地区较高。

3.3风能频率和各向风能分布模拟结果

为进一步分析广西风能资源分布特征，在数值模拟分布图上挑选了2个具有风能资源开发潜力的地区：一个是南部沿海的防城港市东南部的白龙尾；一个是位于桂东北峡谷的贺州市北部的富川县。在这2个地区选择有代表性的3个网格点：1号点和2号点位于防城港市白龙尾测风塔附近，3号点与富川虎头测风塔较近，分别绘制3个代表点(以下简称“点”)70m高度上全年的风向玫瑰、风能玫瑰、风速和风能比例分布曲线，如图3所示。

从图3可以看出，3个点的主导风向均为北北东风，其次为偏南南西风，3个点的风能主要集中分布在偏北北东方向，其风能占50%～60%。从风速和风能比例曲线可以看出：1号点的风速峰值主要出现在3～7m/s区间，风能主要分布在8～14m/s区间，风能峰值约10m/s；2号点的风速峰值主要出现在3～7m/s区间，风能主要分布在8～13m/s区间，风能峰值约9m/s；3号点的风速峰值主要出现在3～12m/s区间，风能主要分布在10～14m/s区间，风能峰值约13m/s。可见，风速和风能的分布较为对称，但二者集中分布的区间有较大差异，表明风能集中出现的高频区间主要由出现频率较低的大风过程产生[16]。

4模拟结果合理性分析

广西风能资源较丰富的地区主要集中分布在桂东北、沿海及岛屿和海拔较高的山区，主要是由形成大风的冷空气、热带气旋等天气系统决定的，影响主要的局地环流有海陆风和山谷风。

广西以偏东北风为主，桂东北是冷空气入侵广西的最主要通道；桂西为云贵高原边缘，桂西北受高原阻挡，冷空气影响桂西少且弱于桂东。模拟的风力资源反映了上述特征，表现为桂东北风资源最大，桂东多于桂西。

广西南临北部湾，沿海地区的风能比内陆低地的要高，由海上向内陆逐渐减小，符合海陆风的特征。另外广西沿海以偏北北东风为主，沿海东部的北面为大容山、六万大山等山脉，对风有减弱作用；沿海西部的西北面为十万大山，山脉走向与主导风向近乎平行，有近似狭管效应，对风力有增强作用。

广西境内分布着众多山脉，这些山脉海拔较高且山脊已延伸到了对流层的下沿；广西作为印度洋、南海暖湿气流北上的主要通道的一部分，在天气形势有利时常会在对流层下部形成西南到东北向或南北向的低空急流，全年均有可能出现，这也是广西的高海拔山脉风力资源相对丰富的原因之一。

5结束语

总体上本次模拟的结果合理，效果较好。数值模拟值绝大多数比实测值偏大，各测风塔70m高度风速的平均模拟误差为7.88%，模拟误差在合理范围内；模拟误差基本表现为高层小于低层，低层受地形因素影响模拟效果欠佳。模拟得到的风能资源结果符合广西风能资源的成因、气候特征和地形分布特点，能够宏观地反映广西风能资源的分布特征。

数值模拟结果表明，总体上广西具有桂北、桂南山区和北部湾沿岸风能资源较大，西部丘陵地带和东部河谷平原风能资源偏小的特点；冬季是风能资源利用的最佳季节，平均风速和平均风功率密度较大，春秋次之，夏季较小；风速和风能的分布较为对称，但集中分布的区间差异较大，风能主要由出现频率较低的大风过程产生。

建议本研究结果可作为广西风能资源评估以及风电场选址的宏观参考依据。由于下垫面参数精度不足、实立的测风塔个数较少等因素，模拟精度仍然存在一定的偏差，难以全面反映广西各区域风能资源分布的实际情况。建议可以考虑在本次模拟得到风能资源较丰富的地区设立测风塔进行观测评估，进一步明确该区域风能的资源量和实际分布状况。

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Application Research on High Resolution Numerical Simulation on GuangxiWindEnergyResourceDistribution

HE Ru1,2, OU Yi2, SU Zhi1,2, ZHOU Shaoyi1,2

(1.GuangxiMeteorologicalServiceCenter,Nanning,Guangxi530022,China; 2.GuangxiClimateCenter,Nanning,Guangxi530022,China)

Abstract：NumericalmodeforwindenergyresourcescombiningmesoscaleMM5andsmallscaleCALMETisusedfornumericalsimulationonwindenergyresourcesparametersincludingwindspeed,windpowerdensity,andsoonduringtheperiodfromJunein2009toMayin2010inGuangxizhuangautonomousregion(thereafterasGuangxi).HighresolutiondistributiondiagramofwindenergyresourcesinGuangxiisprovidedaswellandtestdatafromsixanemometertowersofGuangxiwindenergyprofessionalobservationnetworkverifiessimulatingeffects.Resultsindicatethatsimulatingeffectsarereasonableandgood.Itisconcludedthataveragesimulationerrorofwindspeedat70mheightis7.88%whichaccordswithfactorsforGuangxiwindenergyresources,climatecharacteristicsandtopographicfeaturesandisabletomacroscopiclyreflectdistributioncharacteristicsofwindenergyresourcesinGuangxi.Asawhole,windenergyresourcesinthosehighelevationmountainousareasinnorthGuangxi,southGuangxiandBeibugulfcoastalareasareabundantwhileinwesternhillylandandeasternrivervalleyplainarefewer.Winteristheoptimalseasonforwindenergyresourcesutilization,springandautumntakessecondplaceandsummeristhelesser.Itissuggestedtoestablishanemometertowersandcarryoutobservationandevaluationinsimulatingareaswithabundantresourcessoastofurthermakeclearwindenergyresourcesandactualdistribution.

Keywords：windenergyresource;numericalsimulation;windspeed;windpowerdensity;windtower

收稿日期：2016-03-09

基金项目：广西自然科学基金青年基金资助项目(2015GXNSFBA139189)

doi:10.3969/j.issn.1007-290X.2016.06.005

中图分类号：P425.63；P435

文献标志码：A

文章编号：1007-290X(2016)06-0024-06

作者简介：

何如(1983)，女，广西三江人。工程师，理学硕士，从事气象能源开发与气候应用服务研究。

欧艺(1973)，男，广西桂平人。高级工程师，理学学士，从事气候变化与气候预测技术研究。

苏志(1964)，女，广西钦州人。高级工程师，理学学士，从事气象能源开发与气候应用服务研究。

(编辑王夏慧)