狭管地形内部风资源分布特性研究

刘 锐，熊 恒，葛文涛

(1.中国电建集团城市规划设计研究院有限公司，广东 广州 511457；2. 湖南三一智慧新能源设计有限公司，湖南 长沙 410100)

0 引 言

风电场从地形上可划分为平坦地形风电场和复杂地形风电场[1]。对于平坦地形风电场，由于场内地形变化很小，自由流风速在水平方向上分布较为均匀。对于山地、丘陵复杂地形风电场，由于场内地形起伏较大，自由流风速在水平方向分布随地形发生较大的变化，在山的顶部和两侧，风速加强；在山的背风面，风速会急剧减弱[2]。但这两种地形有一个普遍规律：一般海拔越高的地方，风速越大。而在现实风电场开发中，存在一类地形，在一定空间尺度上，地表看似起伏较小甚至平坦，但在较大空间尺度上处于狭管地形中，风速分布与以上两种地形有所差别。

关于狭管地形风电场的风资源评估，国内学者也有做过相关的研究：任腊春等[3]分析了高原峡谷风电场风速相关性、风速切变、湍流强度、风能资源分布等主要风况特性；沈晶等[4]采用FLUENT平台模拟分析了主导风向、地形坡度及地面粗糙度变化时峡谷风场风速的分布情形；洪新民等[5]研究了峡谷风剖面沿峡谷长度和宽度方向的变化特征及峡谷外形对峡谷风特征参数的影响。但均未对狭管地形沿管道径向上的风资源分布特性进行详细阐述。

本文通过对某狭管地形不同位置处的测风塔同步实测数据进行分析，得到狭管地形管道径向上的风资源分布规律，并通过测风塔互推，对不同软件模拟狭管地形风资源的准确性进行验证，进而找到适合评估狭管地形风资源的方法和手段，为狭管地形风电场前期测风和微观选址工作提供指导。

1 狭管地形的风流特性

1.1 风电场情况介绍

某风电场位于埃及红海苏伊士湾西岸的滩涂地带，海拔随着离岸距离的增加而逐渐上升，根据测风塔数据，此处盛行风向为西北偏北，与苏伊士湾走向一致；苏伊士湾两岸受山体夹击，属于典型的狭管地形。在狭管地形管道径向上，分别立有1、2号两座测风塔，1号测风塔靠近岸边，离岸距离约6 km，海拔61 m，2号测风塔靠近内陆，离岸距离约20 km，海拔282 m，如图1所示。

图1 风电场地形情况及测风塔位置

1.2 测风数据分析

目前收集到1、2号测风塔2016年3月～11月80 m高度的风速、风向信息，有效数据完整率均在98%以上，有利于测风数据的分析比较。两测风塔80 m高度风速、风向数据对比如图2～4所示。

图2 80 m高度月平均风速

从月平均风速来看(见图2)，2号测风塔80 m高度月平均风速均低于1号测风塔，平均低出2.37 m/s，即狭管地形的风速分布异于其他地形：越靠近山体，海拔越高，风速越低。

从风向频率来看(见图3)，1号测风塔主导风向为西北偏北和西北，2号测风塔主导风向仅为西北偏北，即2号测风塔处由于更靠近山体，其在西北扇区受山体的影响比1号测风塔更大，从而使其风向向远离山体的角度发生了一定的偏转。

图3 风向频率(80 m高度风向)

从扇区风速来看(见图4)，在主导风向上，1号测风塔80 m高度平均风速明显高于2号测风塔，在东北偏东-东扇区上，2号测风塔80 m高度平均风速略高于1号测风塔，即进一步说明狭管地形吹狭管风时，风速在管道径向上的分布异于其他地形，而在吹非狭管风时，风速在管道径向上的分布与常规地形一致。

图4 80 m高度各扇区平均风速

1.3 狭管地形内部风速分布与理论分析

通过以上对比分析，可得到峡管风的风速分布特点：越靠近谷底(海拔越低)风速越大，越靠近山坡(海拔越高)风速越小。这与流体力学管道流动理论相符，即由于流体(空气)的黏滞性，流体(空气)在流管(狭管)中的流速(水平风速)沿管道直径呈现出梯度分布的特点：管中心流速最大，向着管道壁(山体)的方向递减，直至管壁处的流速为0[6]。管道中断面流速分布如图5所示。

图5 管道中断面流速分布

2 不同风资源仿真软件对狭管地形的模拟分析

2.1 WAsP与WT原理介绍

目前风电行业内，风资源模拟软件根据计算模型的不同，分为线性和非线性两类。线性模型以WAsP为代表，非线性模型以基于计算流体力学(CFD)的WT为代表[7]。

WAsP是由丹麦Risφ国家实验室开发出来的风资源计算软件，该软件以特定的线性数学模型为基础，通过输入气象数据、地形数据、地表粗糙度和障碍物等数字化信息，可以模拟风场范围内的风资源状况。线性模型假设风是附着地表流动的，因此适合地形相对简单、地势平坦的地区，但对于复杂的地形，由于受许多边界条件的限制，并不适用[7]。

WT是由法国美迪公司开发出来的基于计算流体力学(CFD)的非线性风资源评估软件。CFD模型的基本思路为：把原来在时间域和空间域上连续的物理量的场，如速度场，用一系列有限个离散点上的变量值的合集来代替，通过一定的原则和方式建立起关于这些离散点上场变量之间关系的代数方程组并求解，获得场变量的近似值。理论上，CFD模型可以应对近地层风流的非线性效应，在复杂地形和障碍物或森林存在的情况下更具优势[7- 8]。

狭管地形作为较为特殊的一类地形，对其分别采用线性WAsP软件和非线性WT软件进行风资源模拟，探究针对此类地形的风资源模拟方法。

2.2 WAsP计算结果分析

采用WAsP风资源评估软件，进行建模计算和测风塔互推，2号测风塔实测风速为9.36 m/s，推导风速为11.87 m/s，风速差异为26.82%；1号测风塔实测风速为11.81 m/s，推导风速为9.27 m/s，风速差异为-21.51%。可以看出：

(1)采用1号测风塔实测数据推导2号测风塔处风速(低海拔推高海拔)，WAsP软件会把2号测风塔风速推高25%以上，推导出的2号测风塔平均风速高于1号测风塔实测平均风速。

(2)采用2号测风塔实测数据推导1号测风塔处风速(高海拔推低海拔)，WAsP软件会把1号测风塔风速推低20%以上，推导出的1号测风塔平均风速低于2号测风塔实测平均风速。

(3)WAsP软件对狭管地形的风速模拟与实际风速分布相悖。

采用WAsP软件对测风塔风向进行互推，结果如表1所示。从表1可知，WAsP推导的风向与实际风向差异较大，与输入的风向基本一致，即WAsP无法对风向进行较好的模拟。

表1 测风塔风向实测值与WAsP互推值

2.3 WT计算结果分析

采用WT风资源仿真软件，进行建模计算和测风塔互推，结果如表2所示。可以看出：

表2 测风塔风速实测值与WT互推值

(1)采用1号测风塔实测数据推导2号测风塔处风速(低海拔推高海拔)，WT软件会把2号测风塔风速推高近20%，但推导出的2号测风塔风速与2号实测风速一样低于1号测风塔实测风速。

(2)采用2号测风塔实测数据推导1号测风塔处风速(高海拔推低海拔)，WT软件会把1号测风塔风速推低近15%，但推导出的1号测风塔风速与1号实测风速一样高于2号测风塔实测风速。

(3)WT软件对狭管地形的风速模拟趋势与实际一致，但仍存在较大误差。

采用WT软件对测风塔风向进行互推，结果如表3所示。从表3可知，WT推导的风向与实际风向差异较大，与输入的风向基本一致，即WT也无法对风向进行较好的模拟。

表3 测风塔风向实测值与WT互推值

2.4 对比分析

通过对采用两种不同的风资源仿真软件进行测风塔互推的计算结果进行分析比较，可以得到：

(1)基于线性的WAsP软件无法模拟出峡管地形的风流特性，且带来较大风速误差。

(2)基于CFD的非线性WT软件能够模拟出峡管地形的风流特性，但误差较大，低海拔(山谷)推高海拔(山坡)风速会被推高约20%，高海拔(山坡)推低海拔(山谷)风速会被推低约15%。

(3)两种软件均无法对峡管地形的风向进行很好的模拟。

3 结 论

通过对埃及红海苏伊士湾西岸狭管地形内的两测风塔数据进行分析和模拟，得到如下结论：

(1)狭管地形内部在管道径向上的风速分布呈现出与其他地形迥异的特点，一般海拔越低(越靠近谷底)，风速越大，海拔越高(越靠近山体)风速越低。

(2)狭管地形内部主风向会在管道径向上发生一定的偏转。

(3)对狭管地形的风资源模拟，基于线性的WAsP软件模拟结果与实际相悖，基于CFD的非线性WT软件模拟结果在趋势上与实际一致，但误差较大，两者对风向均不能进行较好的模拟。

(4)对于狭管地形风电场的风资源评估，建议在沿管道径向上至少立两座测风塔，以控制项目的最大和最小风速。

(5)对于狭管地形的微观选址，海拔越高的地方并非风速越好，风电机组在考虑尾流影响的前提下应尽可能往峡谷中心线处布置。