APP下载

基于陕北某复杂地形风电场Windsim软件数值模拟研究

2016-12-12高婕王健崔永锋魏美美

风能 2016年10期
关键词:扇区风电场风速

文 | 高婕,王健,崔永锋,魏美美

基于陕北某复杂地形风电场Windsim软件数值模拟研究

文 | 高婕,王健,崔永锋,魏美美

准确评估风能资源是风电场建设取得良好经济收益的关键。如今,有效的风能资源评估手段是将数值模拟与测风塔观测和气象站相结合。在数值模拟技术领域,风能资源评估软件主要分为基于线性模型软件(如WAsP软件)和基于计算流体动力学软件(如WindPro、Windsim、WT软件)。平坦地形可采用线性模型软件,而对复杂地形而言,计算流体动力学(简称CFD)能较准确地模拟流场流动情况,为评估复杂地形风能资源提供了有效手段。

针对陕北某复杂地形风电场,首先采用Windsim7.0版本软件进行大规模数值模拟,然后将其结果嵌套到风电场中,从水平分辨率和湍流模型方面对风电场进行精细化模拟对比分析。

模型简介

选取陕北某复杂风电场,场址南北长约9km,东西宽约3km,海拔在1130m-1290m之间,场地开阔,地势较为平缓。场址内设有两座80m高度测风塔,编号分别为A和B,两座测风塔直线距离约为10km,其相对位置见图1。测风塔观测时段均为2012.10.01-2013.09.30,且测风数据有效完整率均达到95%以上。数字地形图分辨率为20m*20m,见图1。

大规模数值模拟

为了更准确地模拟风电场流场、加快计算过程并提高数值稳定性和收敛性,本次对风电场及其周边进行大规模初场模拟。计算域水平方向分别向风电场外延约8km,垂直高度距地表约4km。网格采用默认贴体网格,网格水平分辨率为100m*100m,100m高度以下共有5层网格,且第一层网格高度为5.8m。风电场周边地貌基本一致,粗糙度均设置为0.05,顶部边界条件采用固定压力,湍流模型采用标准k-ε模型,求解器采用基于PISO的GCV求解器。

风电场精细化数值模拟

为了得到更准确的风电场风能资源分布情况,将对风电场进行精细化数值模拟。计算域水平方向分别向风电场外延约3km,垂直高度距地表约7km,100m高度以下共有8层,且第一层网格高度为3.3m。将大规模计算结果嵌套到风电场中(大规模计算结果作为风电场精细化初始值),从网格数量和湍流模型角度进行风电场精细化模拟。

一、网格影响

为研究网格对计算结果的影响,对风电场区域进行加密,加密区域采用水平分辨率分别为30m*30m、40m*40m、50m*50m和60*60m,网格

加密示意图见图2。采用软件风能资源模块中交叉检验模式进行结果验证,参考风速和目标风速均设置为3m/s-25m/s(目前大部分风电机组的切入和切出风速分别为3m/s、25m/s),且测风塔(3m/s-25m/s风速段)同期记录数为36290。A、B测风塔80m高度风速相互模拟结果分别见表1和表2。

表1 A测风塔推算到B测风塔的风速模拟结果

表2 B测风塔推算到A测风塔的风速模拟结果

从表1和表2可以看出,随着网格数量的增多(水平分辨率的提高),A、B测风塔相互模拟结果误差减小,但结果都基本接近,主要原因可能采用了嵌套模式,将大规模计算结果作为风电场精细化模拟的初始值,使得计算结果对网格数量变化不敏感,也就是说网格数量达到一定程度,计算精度基本不受网格数的影响。

二、湍流模型影响

标准k-ε模型、RNG k-ε模型、修正k-ε模型均是工程中广泛应用的三种湍流模型,均应用于充分发展湍流流动。RNG k-ε模型和修正k-ε模型均是标准k-ε模型的变形体,均能处理好旋转流动、弯曲壁面流动等流动。标准k-ε湍流模型为:

式(2)中,k和ε分别为湍动能及耗散率;Gk是由于平均速度梯度引起的湍动能k的产生项

G2ε为经验常数;σk和σε分别是与湍动能k和耗散率ε对应的Prandtl数。

为了更好地研究湍流模型在风电场中的适用性,本次选取三种常用的湍流模型进行对比分析,水平分辨率采用40m*40m,其他设置均为相同,A、B测风塔80m高度风速互推结果见表3和表4。

表3 A测风塔推算到B测风塔80m高度风速模拟结果

表4 B测风塔推算到A测风塔80m高度风速模拟结果

由表3和表4可以看出,当A测风塔模拟B测风塔80m高度风速时,RNG k-ε模型和修正k-ε模型的模拟结果相同,且比标准k-ε模型更接近实测值;当B测风塔模拟A测风塔80m高度风速时,标准k-ε模型的模拟结果比RNG k-ε模型和修正k-ε模型接近实测值,且RNG k-ε模型和修正k-ε模型模拟结果相同。总体而言,针对该风电场采用标准k-ε模型、RNG k-ε模型和修正k-ε模型模拟结果均较为一致。

根据以上分析,采用RNG k-ε模型模拟结果对80m高度处风速进行分析。80m高度风速分布情况见图3,A、B测风塔各扇区风速模拟见图4和图5,其中,灰色矩形表示风速分布频率,蓝色曲线表示测风塔实测拟合曲线,绿色

曲线表示测风塔模拟拟合曲线。

由图3可看出,风速较大区域分布在山脊,风速较小区域分布在沟壑。

由图4和图5可看出,当A测风塔模拟B测风塔80m高度各扇区风速时,在B测风塔主扇区(方向为西南),模拟值比实测值偏大21.11%,误差最大方向为东,误差为24.67%,误差最小方向为北西北,误差为2.0%;当B测风塔模拟A测风塔80m高度各扇区风速时,在A测风塔主扇区(方向为南),模拟值比实测值偏小12.91%,误差最大方向为北,误差为44.88%,误差最小方向为东北,误差为9.3%。总体而言,测风塔互推结果在各扇区误差较大。

结论

针对陕北某复杂地形风电场,采用Windsim 7.0版本软件对风电场80m高度进行数值模拟研究,得到以下结论:

(一)对风电场预先采用大规模数值模拟,可得到风电场初始流场和周边地形对风电场的影响。有效提高了数值稳定性和收敛性。

(二)将大规模模拟结果嵌套到风电场进行精细化模拟时:(1)随着水平分辨率提高(网格数增加),计算精度会提高,但差别较小,也就是说,网格数量提高到一定程度,计算精度不受网格数量的影响;(2)RNG k-ε模型和修正k-ε模型的模拟结果相同,与标准k-ε模型相比,整体计算精度较为精确,但差别不大;(3)对RNG k-ε模型计算结果进行分析,各扇区模拟风速与实测风速误差较大。

(作者单位:西北勘测设计研究院有限公司)

猜你喜欢

扇区风电场风速
MBR磁盘转换为GPT磁盘的研究与实现
分阶段调整增加扇区通行能力策略
用于风电场群规划的风电场尺度尾流模型研究*
基于自升式平台的某海上风电场风机安装施工方案
高速铁路风速监测异常数据判识方法研究
数字化风电场后评估指标体系研究
《海上风电场设施施工检验指南》(GD01—2020)发布
空域扇区网络级联失效抗毁性及优化策略
2006—2016年平凉市风速变化特征分析
U盘故障排除经验谈