声雷达在低层大气风能资源评估中的应用

2018-10-25杨靖文尚朋真张佳丽杨楠郑杨艳

风能 2018年10期

文 | 杨靖文，尚朋真，张佳丽，杨楠，郑杨艳

随着风力发电技术的不断进步，大容量、大叶轮和高塔筒已经成为风力发电机组的发展趋势。然而随着风电机组塔筒的不断提高，相应的风能资源评估对于高层风能资源的测量工作提出了更高的要求。传统测风工具——测风塔由于自身高度的局限性，逐渐难以满足日益提高的测风需求。

与传统测风塔相比，多普勒测风声雷达具有更大的观测量程，能够测得200米高度处的风速、风向和湍流强度等风况数据。同时，由于声雷达具有不受空气质量影响、精度高、安装方便、可重复利用等优势，可配合测风塔进行测风工作。这对快速判别场址资源条件、降低测风成本、及时安排调整开发计划具有十分重要的意义。

本文以山东某风电项目为例，对多普勒AQ510声雷达和附近测风塔的同期数据及风切变指数进行对比分析，在此基础上根据声雷达测得的风切变指数和测风塔风速数据，使用三种方法推算出测风塔以上高度的风速，并进行验证和对比，由此阐述了多普勒声雷达在低层大气风能资源评估中的应用。

项目概况

本文分析项目位于山东平原地区，场内于2017年1月设立一座100米测风塔，为评估100米以上高层风能资源情况，于2017年5月至8月在场内增设一座测风声雷达，对同期数据进行初步评估。测风塔数据收集满一年。

一、测风设备介绍

测风塔设备采用美国NRG公司的传感器及记录仪，并经过实验室标定，有详细的标定报告。风速仪型号NRG#40，风向标型号NRG#200P，在8m处安装#BP20气压传感器和#110S温度传感器。其中风速观测采样时间间隔为1s，并自动计算和记录每10min的平均风速和每10min的风速标准偏差值；风向观测采样时间间隔为2s，并自动计算和记录每10min的风向值、标准偏差。

测风声雷达为瑞典AQ510（图1），是风廓线雷达的风电行业应用改进技术。它以多普勒频移的信号反射系统为基础，并采用了最先进的数据处理技术，可以精确测量40米至200米区间范围内33个不同观测高度上的风速、风向和湍流强度等气象要素。

二、项目测风情况

图1 AQ510声雷达测风系统示意图

图2 测风塔和声雷达位置信息图

场内测风塔及雷达的相关信息如表1、图2所示，测风塔位于声雷达西北偏西方向，水平距离为416米左右。测风塔最大观测高度为100m，而声雷达最大观测高度为200m，因此声雷达可测得100m以上高层风切变情况，有效弥补测风塔在高层风能资源观测上的不足。

数据对比及分析

声雷达和测风塔具有3个月的同期时段数据，首先将两者的同期数据在有效数据完整率、相关性、平均风速、风切变等方面进行对比分析，以验证两个设备所测数据是否具有一致性，为后续的高层风速推算提供可靠的数据基础。

一、有效数据完整率对比

由于电磁波或声波在远距离传输过程中的能量耗散效应，雷达测风系统在较长的观测周期内会出现不同程度的数据缺失情况，并且通常情况下，随着观测高度的升高，数据完整率会逐渐降低。因此，在进行更加深入的数据分析之前，对各观测高度的数据完整率进行统计是十分必要的，因为它决定了整个观测周期内可用数据的多少。经统计分析，AQ510声雷达和测风塔在80m和100m高度层的有效数据完整率都很高，接近100%，详细数据可见表2。

AQ510声雷达可观测由40m高度起，每5米一层间隔一共33层的垂直风速变化。理论上来讲，测风雷达的有效数据完整率都会随高度增加而下降。此处对AQ510声雷达主要观测高度的有效数据完整率进行了统计，结果表明这些观测高度有效数据完整率均在90%以上，100m以下观测高度有效数据完整率均在97%以上，详细可见表3。

由此可见，声雷达在这些观测高度上有效数据完整率都很高，能够为后续进行风能资源评估提供足量的数据。

二、相关性分析及风速对比

由于测风塔观测时长一般可达一年，可认为是长期参考数据，而雷达只有三个月，可认为是短期数据，所以可依据两者相关性，将短期数据插补订正为长期数据。两套数据之间的相关性（相关系数R）是其中的关键指标。AQ510声雷达与测风塔相距416米，距离较近，有利于两者进行风速相关性对比。经统计分析，声雷达和测风塔的相关性较好，80米及100米的相关性系数R值均在0.94以上，可以用于后续辅助分析。

表1 项目测风情况基本信息表

表2 声雷达与测风塔数据完整率对比

表3 AQ510声雷达不同高度层数据完整率统计

表4 AQ510与NRG测风数据相关性

此处对AQ510声雷达和测风塔上NRG风速计所测得的平均风速进行了对比。为保证数据的可比性，在计算风速时只保留了两个设备在同一高度层同时都有数据时的时间节点，以保证绝对的严格同期。从表5中可以看到两个设备的平均风速差值均在0.1m/s以下，数据非常接近。需要注意的是，由于这两种设备中并未存在高精度机械式测风仪，故无法判别何种数据来源为理论正确值。

三、风切变分析

由于声雷达可观测40～200m高度范围内共计33层的风况数据，故本项目引入声雷达作为辅助观测工具，计算测风塔塔体高度以上的风能资源水平。因此，风切变分析以及更高层的风况推算即为本项目的重点内容。由于目前行业内主流的高塔筒高度为120米，故本文在高层风况计算时主要考虑110米及120米高度。

图3 AQ510声雷达与测风塔风廓线对比

表5 AQ510与测风塔平均风速对比

表6 AQ510声雷达风切变统计表（2017年5月30日—2017年8月30日）

表7 测风塔风切变统计表（2017年5月30日—2017年8月30日）

目前对于风切变，主要采用指数律和对数律两种方法进行气象学意义上的讨论。对数风廓线公式可由普朗特（Prandtl）提出的半经验半理论的混合长理论和Monin-Obukhov相似理论推导得出，平均风速u可表示为地面以上高度z的函数：

式中，u*为地表应力，亦称“摩擦速度”；κ为冯卡门常数，一般取0.4；z0为粗糙度长度，即通常所说的平均风速为零时距离地面的高度，其随下垫面性质不同而不同。

指数律的常见公式为：

式中，α即风切变系数或粗糙度系数，与层结、下垫面粗糙度及风速大小有关，是风能评估中最常用的公式。有研究表明，无论何种风速大小、层结状态，采用指数公式（2）计算不同高度的风速都比对数公式（1）更接近实测值。观测表明近地层风速廓线与热力层结有关，当大气为静力非中性层结时，风速廓线偏离对数廓线。另外，指数律误差明显小于对数律，对数律仅适用于30m以下的近中性层结。因此本文分析风切变时使用指数律进行计算。

在计算风切变前首先对原始风速数据进行严格同期处理，只保留两个设备在风切变计算时所涉及高度层同时都有数据时的时间节点。声雷达与测风塔同期数据的风廓线对比如图3所示，可以看出，在测风塔高度范围内，声雷达与测风塔数据非常接近，均与指数律公式（2）拟合得到的曲线十分吻合；然而在接近200米高度处，声雷达观测数据显示，实测数据与指数律曲线有分离的趋势。

由于本项目重点关注市面上主流的120米高塔筒型机组，并且声雷达观测层数较多，共计33层，因此下文单独选取了120米高度以下，以及声雷达和测风塔共同具有的观测高度测风数据进行详细的风切变指数计算，并且使用不同的外推方法进行110米和120米风速计算。

风切变统计结果详见表6和表7。从表中数据可以得知，观测时段内两个设备的风切变指数较为一致，且由于加入了声雷达的观测，有效得出了测风塔高度以上高层的风切变指数，可用于后续将测风塔数据推算至更高高度。

高层风速推算

经过后续搜集，测风塔数据可得到2017年1月11日至2018年1月10日1个完整年的数据。另外基于前述分析和比对，在确保AQ510声雷达和测风塔数据相关性较好的前提下，可参考声雷达数据对测风塔高层风数据进行推算以及验证，主要包括以下两部分：（1）根据声雷达高层数据将测风塔80m三个月的平均风速推算至90m及100m年平均风速，并与测风塔实测年平均风速进行对比验证；（2）根据声雷达高层数据将测风塔100m三个月的平均风速推算得到110m和120m年平均风速，进行高层风速外推以及风资源评估。

并且，以上两个部分均可采用三种不同方法进行推算，主要思路依次为：方法一：使用声雷达100～110m和100～120m的风切变指数，将测风塔100m年平均风速直接外推到110m和120m；方法二：用声雷达100～110m和100～120m的风切变指数，将测风塔100m风速各样本数据依次分别外推到110m和120m，再求平均得到各高度年平均风速；方法三：利用声雷达110m和120m与测风塔100m三个月期间的同期风速数据的相关性，采用一元线性回归函数对测风塔高层年平均风速进行推算。

表8中展示了根据以上三种方法，分别对90m和100m高度进行对比验证以及对110m和120m高度进行外推计算的结果。由表中结果可以看出：