典型地域的风向特征研究

2017-11-04邓星

风能 2017年8期

文 | 邓星

典型地域的风向特征研究

文 | 邓星

风电场前期规划和设计中，风速的大小及变化特征是开发商最为关注的部分，风向的重要性往往受到忽视。风向的分布及变化特征对风电场前期的测风选址、设计过程中的机位排布乃至具体机位点的尾流损失和发电量计算都有指导作用。本文以江苏、云南两地为例，讨论不同地域的风向变化特点，从不同角度研究风向波动特点和变化特征，希望为风电场的规划设计提供更多启示。

资料及方法

江苏、云南两省都是我国风电开发大省。截至2015年底，江苏省累计并网装机容量412万千瓦，已核准容量901万千瓦；云南省风电累计并网装机容量412万千瓦，已核准容量939万千瓦，风电发展势头强劲。江苏位于我国东部沿海，具有海洋性和大陆性气候双重影响的气候特征；云南地处西南边陲，属于低纬度高原。两省在行业前景和风能资源特征上都极具代表性，本文选择江苏和云南两省典型测风塔为代表，展开讨论。

一、测风塔情况

测风塔1#位于江苏省大丰市，自2010年8月开始测风，数据截至2017年4月，塔高80米，海拔高度1米；测风塔2#位于云南省曲靖市，自2010年11月开始测风，数据截至2017年2月，塔高70米，海拔高度2210米。本文以2011年至2016年共6年数据为基础进行对比分析，风向所在高度均为测风塔的最高层。

二、风向的表示

气象上把风吹来的方向确定为风的方向。风向的测量单位，用方位表示。陆地上一般用16个方位表示，同时也用角度表示风向，把圆周分成360度，北风0度，东风90度，南风180度，西风270度，其余风向都由此计算出来。风向频率表示为：风向频率=某风向出现次数/风向的总观测次数×100%。

风向频率玫瑰图是根据某一地区多年平均统计的各个风向和风速的百分数值，按一定比例绘制，风电中一般用十六个罗盘方位表示。玫瑰图上所表示风的吹向（即风的来向），是指从外面吹向地区中心的方向。

三、风向的标准偏差

风电行业中，风向的标准偏差表征着风向的变化频率和幅度，也是大气边界层湍流稳定度的重要指标之一。

图1 两基测风塔的相对位置示意

标准差（Standard Deviation，SD）也被称为标准偏差，用σ表示，反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，公式为：其中，N为样本总数，xi为某一时刻数值，为所有样本平均值。

风向的分布特征分析

一、风向与风能的分布特征

两基测风塔的风向分布特征显著。如图2、3所示，江苏1#结果显示该地区主风向不显著，自北向（N）顺时针至东南向（SE）各个扇区的风向频率差异并不显著，主要风向的分布范围跨度很广，频率最高的北偏东（NNE）和东偏南（ESE）扇区存在90°偏差，比例也仅为13%，主要是受东亚季风环流以及海陆热力差异的影响；云南2#结果显示该地区主风向为西南风，非常集中且稳定，西南风（SW）扇区内风向出现概率超过40%，主要是受大区域背景的西南季风影响。

两基测风塔的风能分布特征也很显著。如图4、5所示，江苏1#结果显示该地区主风能方向与主风向并不一致，主风能方向为北（N）和北偏东（NNE）；云南2#结果显示该地区主风能方向与主风向非常一致。

二、不同风向下的风速分布特征

图2 江苏1#测风塔六年累计风向玫瑰图

图3 云南2#测风塔六年累计风向玫瑰图

图4 江苏1#测风塔六年累计风能玫瑰图

图5 云南2#测风塔六年累计风能玫瑰图

图6 江苏1#测风塔各扇区的风速分布

图7 云南2#测风塔各扇区的风速分布

统计两基测风塔在不同扇区的风速分布情况，如图6中测风塔1#的结果显示，该地区占比最大的是6－12m/s风速段，其次为0－6m/s风速段，两风速段的分布情况也与主风向吻合，而比重较少的12－18m/s风速段主要集中在北向（N）和北偏东（NNS）方向，其次为东北（NE）方向，该风速段分布情况与风能分布特征吻合，故可判断主要是由于12－18m/s风速段在特定扇区的集中分布，导致了江苏沿海地区主风向与主风能方向的不一致，在风电机组排布时，不应仅考虑主风向，同样需要考虑主风能方向可能导致的尾流影响。图7中测风塔2#的结果显示，该地区占比最大的是5－10m/s风速段，其次为10－15m/s风速段，两风速段的分布情况与主风向吻合，而与江苏省典型地区不同的是，该地区在15－20m/s的高风速段，其分布扇区仍然在西南（SW）和西偏南（WSW）方向，能够保持与主风向基本一致，故该地区主风向与主风能方向基本统一，对风电机组的排布更为有利。

风向的变化特征分析

一、风向的年变化特征

统计两基测风塔自2011年至2016年各年的风向变化情况，结果如图8、图9所示。

江苏省典型地区的风向分布形态虽然各年也基本保持在0°－160°范围内，但具体的主风向角度及比例在各年皆有不同，如2011年北向（N）、东向（E）和东偏北（ENE）样本的比例较高，而2012年、2014年、2015年、2016年北向（N）样本比例偏低，2013年东向（E）和东偏北（ENE）方向样本数量较少，说明该地区的风向分布形态可能存在一定的年际变化。而云南省典型地区的风向年分布形态非常稳定，由于主风向非常集中，故主风向扇区的分布和比例在不同年份也基本一致。

图8 江苏1#测风塔各年玫瑰图

摄影：何红安

图9 云南2#测风塔各年玫瑰图

二、风向的月变化特征

统计两基测风塔全部测风时间段各月的风向变化，结果如图10、11所示。测风塔1#结果显示该地区风向有显著的月变化，1－3月份北向风（N）盛行，4月份风向转换，直至7月份以偏南风为主，8月份风向再次开始转换，经东向风（E）为主的一段时期过渡，又变为偏北风盛行，基本为冬季偏北风，夏季偏南风，受东亚典型的东南季风环流影响显著。测风塔2#结果显示该地区也存在一定的月变化，云南地区特殊之处在于会受到西南季风和东南季风的交替影响，8月份开始，东南季风较强时，云南典型地区将进入东南季风影响范围，导致8月至10月份该地区偏东、偏南风比例增大，而其月份主要在西南季风控制之下。

三、风向SD的变化特征

图10 江苏1#测风塔各月的玫瑰图（从左至右依次为1月-12月份）

图11 云南2#测风塔各月的玫瑰图（从左至右依次为1月-12月份）

图12 1#和2#测风塔逐月风向SD序列（2011年-2016年）

图13 江苏1#和云南2#测风塔风向变化8°持续时长分布（2011年-2014年）

风向SD主要体现风向变化的幅度和变化的频率，如图12所示，两基测风塔的平均风向SD的逐月变化序列差异显著。江苏典型地区虽然主要风向范围较广、主导风向不清晰，但除了4月、8月等风向转化季节外，其他月份风向变化幅度不大，变化更温和；而云南典型地区风向SD变化特征显著，虽然主风向稳定，但基本上每个自然年内都存在着变化的波峰和波谷，并且波峰多出现在夏季，尤其是8月份；波谷多出现在冬季，在12月份出现的频率较高，说明该地区的风向变化，与冬季相比，夏季变化的频率和变化幅度都更高。

四、风向变化特征对偏航的影响

一般而言，在风电场运营的控制系统中，针对风电机组偏航的控制策略是：持续一定时间内，以当时风向偏离机舱方位8°作为偏航程序的启动条件。统计两座测风塔的风向在时间序列上8°范围保持的时间长度，为这两种风向特征下的区域风电场控制策略制定提供参考和依据。

分别统计两个地区在2011年－2014年内各年风向变化幅度低于8°状态保持在20min、30min以及30min以上时间所对应的概率，结果如图13所示。风向在8°范围内变化的持续时间，在20min和30min以内时，两个地区比例比较接近；持续时间在30min以上时，江苏地区显著高于云南地区，连续4年全部超过了60%，换言之，就全年而言，江苏地区的风电机组偏航控制有60%的概率是能持续在30min以上风电机组稳定对风、持续发电的状态，而云南地区由于风向变化范围控制在8°内持续时间相较而言更短，稳定性稍有欠缺。统计结果与前一小节对两个地区风向SD变化特征的分析结果是基本吻合的。