舟山西堠门水道潮流能资源评估及发电站选址

2022-06-06纪棋严左军成彭腾腾孙永钊

海洋科学进展 2022年2期

张洁,纪棋严*,左军成,彭腾腾,苏毓,孙永钊

(1.浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山 316022;2.上海海洋大学海洋科学学院,上海 201306)

海水在引潮力的作用下,产生周期性的水平流动叫作潮流,潮流根据流向的变化可以划分为往复式潮流和回转式潮流两种。往复式潮流是指在一个潮周期内,流向在一条直线上往复一次的潮流,而回转式潮流是指在一个潮周期内流向不断变化的潮流[1]。潮流能指潮流做水平运动所具有的动能,一般可理解为单位时间通过单位面积的潮流动能[2]。据估算,我国东海沿岸潮流能占全国沿岸潮流资源总量的78.6%[3]。舟山海域位于浙江省东北部,海域内岛屿众多,岛屿间水道纵横交错,水深流急,蕴藏着丰富的潮流能资源,可占浙江省沿岸潮流能资源的54.0%[4],其中又以金塘水道、西堠门水道和龟山航门水道等的潮流能资源最为丰富。舟山海域的潮流能开发利用,可以为海岛的经济发展发挥重要作用,对优化该地区能源消费结构,促进经济社会的可持续发展具有重大意义[5]。

舟山海域潮流能资源的相关研究最早开始于20世纪70年代末。1979年,高祥帆①高祥帆.潮流、海流发电.中国科学院广州能源研究所,1979.利用舟山西堠门水道预报的大、小潮期间潮流逐时流速资料,计算出西堠门水道大、小潮的平均能流密度分别为10.68 kW/m2和1.33 kW/m2,整个潮周期的平均能流密度为6.01 kW/m2,西堠门水道的平均理论功率为60.1×104kW/m2。之后,何世钧[6]利用实测潮流资料计算出舟山海域主要水道的潮流能总功率密度为257.28×104kW/m2。陈耕心[4]估算出浙江省潮流能理论平均功率为7 090.28 MW,长江口区理论平均功率为304.88 MW。王智峰等[7]利用连续26 h实测潮流资料,采用Farm 法计算出高亭水道的潮流能理论可开发量为4.67 MW,灌门水道潮流能理论可开发量为9.37 MW,采用Flux法计算出高亭水道的潮流能理论可开发量为5.31 MW,灌门水道潮流能理论可开发量为7.92 MW。侯放等[8]利用FVCOM 海洋数值模型结果对比分析了最大潮流流速超过2.5 m/s的8处水道的潮流能分布状况,结果表明,舟山群岛海域重要水道潮流能理论蕴藏总量约为1 400 MW,其中在资源丰富的重要水道的技术可开发总量约为200 MW,最大能流密度约为27.24 kW/m2,平均能流密度约为13.83 kW/m2。王卫远和杨娟[9]利用MIKE 21计算了2014年舟山海域潮流场,统计分析了舟山海域的潮流能平均功率密度和空间分布特征,计算出10个特征断面上潮流能资源理论蕴藏量约为25 000 MW。这些关于舟山海域及其各水道的潮流能资源蕴藏量的计算评估表明,舟山海域的众多水道区域具有较好的潮流能开发前景。虽然潮流能资源丰富程度是开发利用潮流的首要条件,舟山海域这一条件非常优越,但对舟山海域潮流能的实际开发利用还比较少。原因在于,潮流能的实际开发利用,除了需要考虑潮流能资源蕴藏量外,还要考虑经济、技术、环境、交通、生活、电网和用户等多方面因素。已经投入使用且规模比较大的潮流能发电站是位于舟山海域秀山岛周边的LHD(林东新能源科技股份有限公司)海洋潮流能发电站,该发电站的发电机组首期装机发电量为1 MW,并于2016年8月并入电网[10]。目前,主要在舟山市岱山县的高亭水道、龟山水道以及位于定海区的摘箬山等海域开展一些潮流能发电装置的技术研发和阶段性试验[11]。

在潮流能资源丰富海域选择合适的场址是建设潮流能发电站的先决条件,发电站场址选择的好坏对实现潮流能开发预期目标至关重要[12]。流速是潮流能发电站选址最重要的因素,流速要大且流向不宜多变,以往复流最佳。场址所在海域的自然灾害要少,海域地质条件要好,海底地形平坦少起伏,水深条件适宜。场址还应靠近电力用户或当地电网,以减少铺设线缆和并入电网的成本。此外,潮流能发电站对海洋环境及交通的不利影响要达到最小,且其选址应该避开主航道,以减少对海上运输的影响[13]。舟山海域的众多水道不仅潮流能资源丰富,还受岛屿掩护,海况较平稳,海岸又多为基岩岸,具有优越的开发环境,这些特征使得开发建设潮流能发电站的场址选择余地较大[6]。但即使在同一个水道区域,由于局部条件不同也会对潮流能的分布、发电机组的布置、电站的场址等均产生一定的影响。如何根据海域的潮流能资源特征及潮流能发电站选址因素选择最优的发电场址,对最大限度发挥潮流能发电机组效益有着重要意义。

西堠门水道是舟山海域潮流能资源蕴藏量最为丰富的水道之一,具有较好的开发利用前景,如何在该水道内选择合适的发电场址,需要综合考虑各要素、详细评估该水道的潮流能资源。因此,本文利用高分辨率的FVCOM(Finite Volume,primitive equation Community Ocean Model)数值模型对舟山海域进行潮汐潮流的数值模拟,估算舟山西堠门水道的总体潮流能,分析比较水道内具有开发潜力的场址区域,选出最优的发电场址,以期为将来开发利用西堠门水道潮流能资源提供参考。

1 研究区域地形

舟山海域西堠门水道(121°51′～121°58′E,30°02′～30°08′N)位于舟山市定海区金塘岛与册子岛之间,整体呈NW—SE走向,长约7.7 km,平均宽2.5 km,最窄处宽约1.9 km;水道内深浅不一,中间深两边浅,水深范围约为30～90 m(图1)。

图1 西堠门水道位置Fig.1 Location of the Xihoumen Channel

2 数值模型建立

舟山海域属于近岸沿海区域,地形复杂,岛屿众多,岸线曲折,选用无结构三角网格的区域海洋模式可以较好地实现重点关注区域的高分辨率模拟。所以,本文选用FVCOM 海洋模式对西堠门水道及舟山海域进行潮汐潮流模拟。FVCOM 是由美国马萨诸塞大学(University of Massachusetts)和伍兹霍尔海洋研究所(Woods Hole Oceanographic Institution)联合开发的无结构三角网格、自由表面、有限体积和三维海洋模式[14]。该模式的主要方程包括动量方程、连续方程、盐度扩散方程、温度扩散方程和状态方程,并采用Mellor-Yamada 2.5阶和Smagorinsky湍封闭方案分别计算水平和垂向混合[15]。该模式在垂直方向上采用σ坐标变换,可以更好地拟合复杂的海底地形,被广泛应用于近岸、河口、陆架海和大洋等海域的数值模拟研究。

本文重点关注区域为西堠门水道海域,但模拟区域包括了舟山群岛、杭州湾、长江口以及部分东海海域(120°06′～124°24′E,28°30′～32°12′N),如图2所示。模型计算区域内共有三角形网格节点51 503个,三角形网格单元96 634个,模型网格由近岸向外海逐渐稀疏,网格最密集区域是西堠门水道(图3),该区域的最小网格步长为50 m。模型的开边界设在东海海域,采用逐时潮位驱动,该逐时潮位数据是利用俄勒冈州立大学(Oregon State University)潮汐反演模型(OSU Tidal Inversion Software,OTIS)[16]后报生成的。本文建立的模型在垂向上采用均匀的10个σ层,在近岸潮间带底摩擦系数取0.001 5～0.002 0,外海及开边界区域底摩擦系数取0.000 5。模型采用正压模拟,即将温度和盐度设为常数,不考虑风场和径流等其他条件的影响。由于潮汐潮流对边界驱动响应很快,所以,模型采用冷启动,即模型网格点的初始水位和流速均为0。经过调试,将模型的计算时间步长设为2.0 s,以保证模型稳定运行。模型模拟时间从2019年8月30日00:00开始至2020年12月31日23:00结束,输出的时间间隔为1 h一次,最后用于结果分析的输出时间段为2020年1月1日00:00至12月31日23:00。

图2 潮流模型计算网格设置Fig.2 Computation grid of the tidal model

图3 西堠门水道附近网格设置Fig.3 Model grid near the Xihoumen Channel

3 模型结果验证

3.1 观测数据

本文收集了西堠门水道的1个潮流观测点和1个验潮站的实测数据(图1),用于验证模型模拟的潮流和潮汐的准确性。潮流观测点在西堠门水道附近(121°54′33″E,30°05′40″N),数据时间范围为2020年9月9日00:00至9月23日24:00,时间间隔为15 min。潮流观测仪器采用美国亚迪仪器公司(Teledyne RDInstruments,Inc.)生产的Work House 300 k Hz声学多普勒剖面流速仪(Acoustic Doppler Current Profiler,ADCP),观测层厚为2 m。由于观测的海流不仅包含潮流,还有一部分余流,所以对海流数据进行调和分析去掉余流后再与模式结果对比。验潮站在金塘岛附近(121°54′07″E,30°03′44″N),数据时间范围为2020年3月28日00:00至4月12日24:00,时间间隔为1 h。潮流观测点和验潮站(图1)的数据均为连续无中断,包含了完整的大潮和小潮过程。

3.2 潮位验证

从金塘验潮站的实测资料与对应时段模型的模拟结果来看,两者吻合良好(图4)。金塘验潮站一天中出现2次高潮和2次低潮,实测最大潮差、最小潮差分别为3.54 m 和0.64 m,平均潮差为2.56 m。该站的潮位验证结果表明,总体来说模型可以较好地反映金塘附近海域真实的潮位变化。本文的模型设置没有考虑风场和径流的影响,而实测潮位中除了天文潮还包含了由风、径流等引起的余水位,导致模型在大潮期间模拟结果与实测资料相比有一定的误差。

图4 模型潮位验证Fig.4 Validation of the model simulated tidal elevation

3.3 潮流验证

潮流资料在时间上包含了一个大小潮过程,其中,小潮时间为2020年9月10日,大潮时间为2020年9月17日,将小、大潮期间海水表层(2 m)、中层(18 m)、底层(32 m)潮流的流速、流向与观测资料进行验证,结果(图5和图6)表明,无论大潮期间还是小潮期间,计算潮流与实测潮流在各个时刻均有良好的一致性,涨落潮段流速的平均相对误差为6.6%,流向的平均绝对误差为9.5°。

图5 小潮期间潮流验证Fig.5 Validation of the tidal currents of neap tides

图6 大潮期间潮流验证Fig.6 Validation of the tidal current of spring tides

4 潮流能资源分析

本文选取了2020年全年的模拟结果,主要从潮流流速分布、有效流时分布和能流密度分布这3个方面开展潮流能资源的统计分析。

潮流流速大小直观反映潮流能大小,所以本文从最大涨、落潮流、平均流速和最大流速分布特征方面展开分析。最大涨、落潮流分别为涨潮、落潮时间段内最大的潮流,一般可以用涨、落急时刻的潮流来表示。最大涨、落潮流除了流向存在很大差别外,流速大小也会存在较大差异。平均流速指的是一段时间内潮流流速大小的平均值,反映潮流大小的平均状态。最大流速分布仅考虑流速大小,不考虑流向,从最大流速分布可以看出海域内最强的流场分布特征。

潮流的流速大小会随时间变化而变化,只有流速大于一定值时,潮流发电装置才能有效地将潮流的动能转换成电能。因此,有效流时指的是潮流能的有效小时数,它是用来统计潮流大于某一阈值的累计时间数[17]。

能流密度是表征某一海域潮流能量强弱或者潮流资源丰富程度的重要指标[2],能流密度值越大表明该处的潮流能量越高,资源越丰富。单位时间内通过单位面积的潮流动能即能流密度(P,单位为W/m2)[17],计算式为:

式中:ρ为海水密度,单位为kg/m3,本文取1.025×103kg/m3;v为潮流流速,单位为m/s,为了表征潮流能量的强弱,引入潮流的最大流速vmax和平均流速分别代入式(1)即可计算出最大能流密度(Pmax)和平均能流密度

潮流不仅随时间变化,在垂向空间上也会有差异,即在同一经纬度的点,流速从表层到底层也会有不同。因此,本文先计算出各点的垂向平均流速,在此基础上,对各月的垂向平均流速进行时间上的平均,作为该月的平均流速,选取各月份流速的最大值,作为该月的最大流速。参考李庆杰等[18],本文选取1月、4月、7月和10月作为冬季、春季、夏季和秋季的代表月份,分析这4个季节的潮流能资源特征。

4.1 潮流流速分析

4.1.1 涨、落急流速分布

本文选取与潮流观测资料对应时间段的大潮期间涨、落急潮流流场,分析西堠门水道最大涨、落潮流速分布特征。西堠门水道狭窄,潮流为典型的往复流,涨、落潮期间,潮流的主要流向与水道平行。西堠门水道涨潮以东南流为主,涨急最大流速可达2.6 m/s(图7a)。落潮以西北流为主,落急最大流速可达2.0 m/s(图7b)。受水道两侧岛屿岸线及地形的影响,西堠门水道册子岛两岬角处流速较大,并且流速高值区都位于水道东南口。虽然相较而言,涨潮的流速会略大,但无论是涨潮还是落潮,西堠门水道大部分区域流速均较大,表明水道内大多数区域都有较大的潮流能开发潜力。

图7 大潮期间涨、落急时刻潮流场分布Fig.7 Distribution of maximum flood and ebb tidal currents during spring tides

4.1.2 平均流速分布

由西堠门水道1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)平均流速分布(图8)可以看出,各月的平均流速空间分布大致相同,水道内部有3处峰值区,峰值区形状类似,峰值区流速大小从西北向东南方向递增,且册子岛西南沿岸海域流速较小。1月(冬季)和10月(秋季)3个峰值区平均流速的最大值从西北向东南均分别为1.0 m/s、1.1 m/s和1.2 m/s,但10月(秋季)的同一等值线包围的范围小于1月(冬季)。4月(春季)和7月(夏季)3个峰值区平均流速的最大值从西北向东南均分别为0.9 m/s、1.1 m/s和1.1 m/s,4月(春季)和7月(夏季)的同一等值线包围的范围大小相似。

图8 西堠门水道月平均流速分布Fig.8 Distribution of averaged current velocity in the Xihoumen Channel

4.1.3 最大流速分布

由西堠门水道1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)最大流速分布(图9)可以看出,各月的最大流速空间分布大致相同,水道内部有3处峰值区,峰值区形状类似,峰值区流速从西北向东南方向增加,且册子岛西南沿岸海域流速较小。1 月(冬季)3 个峰值区最大流速的最大值从西北向东南分别为2.2 m/s、2.6 m/s和2.6 m/s。4月(春季)和10月(秋季)3个峰值区最大流速的最大值从西北向东南均分别为2.0 m/s、2.4 m/s和2.4 m/s,但是,4月(春季)同一等值线包围的范围小于10月(秋季)。7月(夏季)3个峰值区最大流速的最大值从西北向东南分别为2.0 m/s、2.2 m/s和2.4 m/s。

图9 西堠门水道月最大流速分布Fig.9 Distribution of maximum current velocity in the Xihoumen Channel

由西堠门水道年平均流速和年最大流速分布(图10)可知,年平均流速和年最大流速空间分布大致相同,水道内部都有3处峰值区,峰值区位置相近,同一等值线围成的范围差异较大,峰值区流速大小从西北向东南方向递增,册子岛西南沿岸海域流速较小。年平均流速的3个峰值区的平均流速最大值从西北向东南分别为0.9 m/s、1.1 m/s和1.2 m/s,年最大流速的3个峰值区的最大流速的最大值从西北向东南分别为2.2 m/s、2.6 m/s和2.6 m/s。

图10 西堠门水道年平均流速和年最大流速分布Fig.10 Distribution of annual mean current velocity and annual maximum current velocity of Xihoumen Channel

4.2 有效流时分析

本文参考吴亚楠等[17]计算了2020年全年西堠门水道附近海域流速在0.6～3.5 m/s的有效流时,其空间分布如图11所示。水道内部有3处峰值区,峰值区的有效流时从西北向东南方向递增。3个峰值区的有效流时从西北向东南分别为6 500 h、6 500 h、7 000 h。册子岛西南沿岸海域有效流时较小。西堠门水道大部分区域的有效流时在5 500 h以上(约占全年总时间的63%,一年按365 d计算,共8 760 h),表明西堠门水道兼具流速大、有效流时长的特点,潮流能资源蕴藏量大且可开发利用时间较长,具有较高的开发价值。

图11 潮流能有效流时分布Fig.11 Distribution of tidal current energy significant hours

4.3 能流密度分析

利用式(1)计算西堠门水道1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)、10月(冬季)的平均能流密度,结果如图12所示。各月的最大能流密度空间分布与各月的平均流速空间分布相似。1月(冬季)3个峰值区平均能流密度的最大值从西北向东南分别为0.9 kW/m2、1.3 kW/m2和1.7 kW/m2,4月(春季)和10月(秋季)3个峰值区平均能流密度的最大值从西北向东南均分别为0.7 kW/m2、0.9 kW/m2和1.3 kW/m2,7月(夏季)3个峰值区平均能流密度的最大值从西北向东南分别为0.7 kW/m2、0.9 kW/m2和1.1 kW/m2。

图12 西堠门水道月平均能流密度分布Fig.12 Distribution of monthly mean tidal energy density in the Xihoumen Channel

利用式(1)计算西堠门水道1月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)、10月(冬季)的最大能流密度,结果如图13所示。各月的最大能流密度空间分布与各月最大流速空间分布相似。1月(冬季)3个峰值区最大能流密度的最大值从西北向东南分别为5.0 kW/m2、8.0 kW/m2和10.0 kW/m2,4月(春季)和10月(秋季)3个峰值区最大能流密度的最大值从西北向东南均分别为3.0 kW/m2、6.0 kW/m2和7.0 kW/m2,7月(夏季)3个峰值区最大能流密度的最大值从西北向东南分别为3.0 kW/m2、5.0 kW/m2和6.0 kW/m2。

图13 西堠门水道月最大能流密度分布Fig.13 Distribution of maximum tidal energy density in the Xihoumen Channel

由西堠门水道年平均能流密度和年最大能流密度分布(图14)可知,年平均能流密度和年最大能流密度空间分布与年平均流速和年最大流速空间分布相似。年平均能流密度的3个峰值区的平均能流密度的最大值从西北向东南分别为0.6 kW/m2、0.9 kW/m2和1.2 kW/m2,年最大能流密度的3个峰值区的最大值从西北向东南分别为3.0 kW/m2、5.5 kW/m2和6.5 kW/m2。

图14 西堠门水道年平均能流密度和年最大能流密度分布Fig.14 Distribution of annual mean energy flow density and annual maximum energy flow density of Xihoumen Channel

5 选址和发电前景分析

5.1 潜在场址分析

潮流能蕴藏量丰富程度是潮流发电站选址的首要考虑因素。根据前文对潮流流速、有效流时和能流密度的分析,西堠门水道有3处峰值区不仅能流密度大且有效流时长,本文在这3处峰值区取3个区域,依次标记为A(121°53′39″～121°54′28″E,30°04′52″～30°05′40″N)、B(121°54′01″～121°54′45″E,30°03′53″～30°04′37″N)和C(121°54′47″～121°55′37″E,30°03′22″～30°04′12″N)(图15),作为潮流能发电站的潜在选址。结合潮流的选址因素,通过综合比较遴选出在西堠门水道内建设潮流能电站的最佳场址。

图15 潜在场址分布Fig.15 Potential site distribution map

区域B和C处流速较大,潮流能资源优势比较显著,但区域B和C在主通航区,且离岸较远,不仅影响通航,还增加潮流能发电站建造的难度和成本。区域C 附近建有西堠门大桥,受现有通航或跨海桥梁工程影响,开发利用潮流能会在一定程度上与该海域的交通航运产生冲突,因此不宜建发电站。区域A 海域附近流速虽然相对较小,但该区域深度适中(水深为30～60 m),并且离岸较近,海底地形平坦,地址条件良好,是该水道内潮流能发电站的最佳场址。

5.2 发电前景分析

能流密度仅代表潮流能的理论蕴藏量,在实际开发过程中只有小部分可以被开发并最终转换成电能。为更直观给出最佳选址区域A 的实际可开发潮流能总量,本文在不考虑潮流发电设备对潮流能开发的影响的前提下,采用Flux法②Black&Veatch Consulting,Ltd.UK,Europe,and global tidal energy resource assessment,Marine Energy Challenge Report No.107799/D/2100/05/1.London.2004.③Black&Veatch Consulting,Ltd.UK,Europe,and global tidal energy resource assessment,Marine Energy Challenge Report No.107799/D/2100/05/1.London.2004.估算区域A 的理论可开发量,该方法由Black&Veath咨询公司在2004年发布的英国潮能流资源评估报告(简称BV-04)中提出的,其在估算过程中仅需考虑潮流经过水道的潮流能通量和有效影响因子SIF(Significant Impact Factor)。SIF指在不产生明显的环境或经济影响的前提下,可供开发利用的潮流能占总潮流能资源的百分比。

Flux法计算公式为:

式中,Pt为总平均功率,Pm为平均功率密度,S为垂直潮流方向的水道断面面积。

可供开发利用的有效潮流能功率可表示为总平均功率与有效影响因子的乘积,计算公式为:

式中,Ps为有效潮流能功率;SIF 为有效影响因子,SIF 的取值具有不确定性。在BV-04②,Hagerman和Polagye[19]、Bryden等[20]的研究中,SIF 的取值分别为20%、15%以及10%。依据文献[19],本文的SIF 取15%。计算得到区域A 断面处的年平均能流密度约为0.6 kW/m2,断面面积约为5.0×104m2,该站的总平均功率和有效潮流能功率分别为30.0 MW 和4.5 MW,将有效潮流能功率换算成一年的发电量约为3.9×107kW·h,约占舟山市2020年城乡居民生活用电量1.1×109kW·h的36%[21]。与舟山秀山岛周边海域现有的LHD 海洋潮流能发电站首期装机发电量1 MW 相比,本文选取的西堠门最佳场址具有较为可观的潮流能发电能力,具有极大开发潜力和实际开发价值。