基于GIS空间分析的风机微观选址研究

张 磊，袁鹏博，李小林

（中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西 西安 710065）

风能是一种可再生能源，很早就被人们利用。对于缺水、缺燃料和交通不便的沿海岛屿、草原牧区、山区和高原地带，因地制宜地利用风力发电，非常适合[1]。同时由于利用风力发电非常环保，所以国内外都很重视开发这一种新能源。然而风电场建设是一个比较复杂的工程，第一个需要考虑的问题就是风电场的选址工作。这需要在一个较大的区域内综合考虑风力资源、地形地貌和交通等因素,选择出适合风电场建设的区域,然后再考虑风电场风机的排布问题,确定每台风机的位置,以取得风电场最大的年发电量和最佳经济效益[2]。

进入20 世纪90年代以来，一场以信息技术为核心的革命正在深刻的改变着人类的生活，地理信息系统（GIS）技术随着信息技术的发展迅速地发展壮大，并且被应用于各行各业，在各行各业的社会实践中，GIS 技术发挥它独特的强大分析能力，为各行各业的从业者提供解决方案。在资源与环境应用领域中，GIS 技术发挥着技术先导的作用。GIS 技术不仅可以有效地管理具有空间属性的各种资源环境信息，便于制定决策、进行科学的标准评价，而且可以有效地对多时期的资源环境状况及生产活动变化进行动态监测和分析比较，也可将数据收集、空间分析和决策过程综合为一个共同的信息流，明显地提高工作效率和经济效益，为解决资源环境问题提供技术支持[3]。GIS 技术的大场景空间分析能力非常适合应用于我们风电场建设的选址工作中。

1 风电场微观选址

风电场微观选址是指选出风电场建设区域后再根据当地具体情况布置风力发电机组即安装风机。为使整个风电场获得最大发电量,并且尽可能降低整个工程的施工成本。风机一般适宜选择坡度在一定范围内的区域，坡向结合当地风向选取能更好利用风力资源的坡向范围。除此之外风机距离村庄一般不小于500 m(或600 m)，风机距离线路、道路一般大于200 m。距离矿区一般要满足爆破安全距离，大于300 m 等[4]。

2 GIS空间分析技术在风机微观选址中的应用

风机微观选址不仅要考虑坡度因素、坡向因素，还要保证距离村庄、矿区、道路、线路等要素有一定的安全距离，此时在这种大范围内进行目标区域筛选，GIS空间分析技术可以大显身手。我们只需获取风场区域数字高程数据（DEM），运用GIS空间分析技术进行坡度、坡向分析，根据选择的坡度坡向范围进行目标区域范围确定。而后再运用GIS空间分析技术对村庄、矿区、线路、道路等数据进行缓冲区分析，将缓冲区分析的结果与坡度坡向分析的结果进行叠加分析，在目标范围里剔除可能影响村庄、线路、道路等的区域，这样就能筛选出最适宜进行风机排布的目标区域，最后只需在筛选出的目标区域进行风机合理排布，无需考虑坡度过大，是否影响村庄、矿区等因素，为风机选址大大缩小可选目标区域，极大地提高设计人员的工作效率。

3 案例分析

选取乌兰察布风电基地一期600 万kW 示范项目为例，运用GIS空间分析方法，进行风机微观选址工作。

3.1 项目背景

2019年9 月26 日，内蒙古自治区人民政府与国家电力投资集团有限公司深化合作框架协议签约仪式暨乌兰察布风电基地一期600 万kW 示范项目开工建设动员大会在四子王旗召开。会上宣布，乌兰察布600 万kW 风电示范项目作为我国首个大规模风电平价上网示范项目，也是目前全球最大单体陆上风电项目。

3.2 工作路线图

选址工作路线图见图1。

图1 工作路线图

3.3 工作内容

根据前文所述GIS空间分析工作方法，按步骤进行乌兰察布600 万kW 风电示范项目的风机选址工作研究。

首先，获取整个项目区域的DEM 数据、以及项目区域内村庄、矿区、道路、线路等敏感数据的矢量数据。并对数据进行预处理方便运用GIS空间分析方法对数据进行分析。

然后对项目区域DEM 数据进行坡度分析和坡向分析，而后根据项目实际情况选取阈值对结果数据进行筛选，选出满足条件的坡度范围和坡向范围，而后对两个筛选的结果进行叠加分析获取重叠区域即同时满足坡度条件和坡向条件的目标范围，而后再将叠加结果进行栅格转矢量操作，获取面状矢量目标区域范围。

同时，对项目区域内各种敏感数据进行缓冲区分析，形成缓冲面。

最后，将缓冲区分析形成的缓冲面和坡度坡向分析最终形成的面状矢量目标区域进行叠加分析，剔除敏感数据缓冲范围内的数据，形成最终的目标区域。此目标区域即为最终我们需要的较适宜布置风机的区域范围。

3.4 工作步骤

3.4.1 坡度计算

地表面某一点的坡度是表示地表在该点的倾斜程度的量，是既有大小又有方向的矢量。在地形分析中，坡度表示经过地表某一点的切平面和水平面所形成的夹角[5]。根据坡度图，可以了解到区域内各位置的地形陡峭程度。在坡度图中，每个像元都有一个坡度值，值越大表示地势越陡峭，值越小表示地势越平坦[6]。

图中中心点e 的坡度和坡向的计算公式如下：

栅格数据集的像元值即为中心点的值，在计算坡度和坡向时，可以通过插值得到每个点的高程值，然后计算每个点的坡度和坡向。由于计算点的坡度和坡向没有实际意义，所以该方法计算的是栅格数据集中各像元平面的坡度平均值。

坡度计算一般采用拟合曲面法。拟合曲面一般采用二次曲面，即3×3 的窗口，见图2。每个窗口的中心为一个高程点。

图2 窗口示意图

3.4.2 坡向计算

坡向用度数表示，坡向分析结果的范围是0～360°。以正北方0°为开始，按顺时针移动，回到正北方以360°结束。坡度图中每个像元的值代表了其像元面的斜坡面对的方向，平坦的坡面没有方向，赋值为-1。

由于坡向是圆的度量，10°坡向比30°坡向更靠近360°。因此，用坡向做数据分析之前，用户需要对坡向进行转换，即：将坡向分为东、西、南、北4 个基本方向（或者东、西、南、北、东南、西南、东北、西北8 个基本方向），可通过栅格重分级功能完成转换，突出需要考虑的坡向范围。在坡向计算时，也是在基于X和Y 的两个方向进行计算[7]，其结果见式（4）：

3.4.3 坡度与坡向的重分类和敏感数据缓冲区分析

计算出坡度和坡向的结果，根据计算结果需要筛选符合相应的数据。GIS 中常用的筛选，在乌兰察布项目中我们根据计算结果采用重分类方法对数据进行筛选，将符合条件的范围数据设置为1，将不符合条件的数据设置为0。对坡度和坡向的DEM 数据重分类后，采用两个DEM 数据相乘的方法，将坡度和坡向的重分类结果相乘。结果数据为1就是符合坡度和坡向范围的数据即同时满足坡度和坡向筛选条件。栅格数据上数据为1 的区域范围就是同时满足坡度条件和坡向条件的数据。而后在进行失栅转换，将栅格数据转换成矢量数据，形成同时满足坡度坡向条件的矢量面数据。

同时通过各种敏感矢量数据进行缓冲区分析形成敏感区缓冲面。

3.4.4 数据叠加

最后，将上一步缓冲区分析形成的敏感区缓冲面和坡度坡向分析最终形成的同时满足坡度坡向条件的矢量面数据进行叠加分析，剔除敏感数据缓冲范围内的数据，形成最终的目标区域。此目标区域即为最终我们需要的较适宜布置风机的区域范围。设计人员可在最终目标区域内进行风机布设，无需考虑坡度，坡向以及敏感区域等影响因素，大大提高设计人员的工作效率。

4 结语

GIS空间分析技术作为一种技术手段运用于风电场微观选址工作中，能够快速地运用GIS 强大的空间分析能力进行大范围的数据分析，大大缩小设计人员风机布设目标范围区域。为设计人员的风机微观选址工作提供十分有效的帮助，极大地减少设计人员去风场现场进行查勘工作以及进行风机布设的工作时间，降低风电场的建设成本与建设周期。