基于不同时间尺度风切变指数推算风资源的对比分析

徐红 龚强 朱玲 沈历都 顾正强 晁华 王乙舒 陈军庆

（1.沈阳区域气候中心，辽宁沈阳 110166；2.中国科学院沈阳应用生态研究所，辽宁沈阳 110016；3.空军 93161部队，辽宁沈阳 110015）

引言

在常规能源短缺和环境污染的双重压力下，风能资源因其自身独有的优点，在很短时间内便获得巨大发展。近年来，随着风电事业逐步发展，中国风电总装机容量逐步增大，风能可利用区域逐步缩减。随着材料、工艺、运输等手段的不断进步，企业常用增加叶轮直径、提升轮毂高度等技术提升效益。近年来，低风速区域测风塔高度率先向120—150 m发展。因风切变特征不同，同种风电机组提升相同高度所增加的发电量也不相同，一般情况下，风切变指数越大，发电量提升越大。但是随着高度的提升，高度对气流速度的影响逐渐变小，导致风速因高度提升造成的增幅逐渐变小，最终必然导致风电机组发电量增幅随着高度的提升而减少。同时，塔筒高度的提升造成制造、施工的难度也迅速上升。发电量收益增幅的降低和工程投入增幅的变大，必然使风电机组塔筒高度存在一个可计算的平衡值，在这个平衡值上风电场将实现发电量收益的最大化。

风切变指数受大气稳定度、下垫面属性、天气活动等因素影响，在不同时间尺度上呈一定程度的波动变化［1-5］。在建设风电场前往往需要建立测风塔，进行为期一年的完整观测，对风电场风资源状况进行前期评估。考虑测风塔的建设成本以及主流风机轮毂高度，一些风电场早期设立测风塔达不到现在轮毂高度要求，亟需在现有观测基础上对更高轮毂高度风资源进行合理的推算。风资源推算方法有多种［6-9］，常用低层风速和风切变指数推算高层风资源状况，推算结果直接决定了风机选型、发电量估算等。为评估推算精确度，本文对辽宁省风切变特征进行统计分析，并采用多种风切变指数计算方案，对无观测的高层风资源进行推算，并与实测风对比分析，旨在确定一种较好的方案，提高风资源评估工作中风资源推算精度。

1 资料与方法

1.1 资料来源

中国目前共有119个长期观测的探空站，其中辽宁省在沈阳和大连各有1个。沈阳探空站位于辽宁中部，为辽中平原和辽东丘陵交界处。大连探空站位于辽东半岛南端沿海地区。探空站每日08时和20时定时观测，观测高度从地面至高空约30 km。取2014—2018年秒级探空数据，包括温度、气压、风速、风向、高度等。考虑对风资源贡献，剔除300 m高度以下各观测高度（探空仪器随时间和地点不同，每秒上升高度不同）平均风速≤1.5 m·s-1、最大风速≤3.0 m·s-1或最大风速超过40 m·s-1的观测数值，剩余数据约占总数据量的80%。

参照《全国风能资源详查和评价报告》（全国400座测风塔，其中辽宁省26座测风塔分布比较均匀）可知辽宁省风能资源比较丰富［10］。龚强等［11］对辽宁省26座测风塔风切变以及企业测风塔观测结果研究表明，辽宁省风切变有较为一致的日变化特征，故综合考虑地理位置、地形及测风高度等，选用2座代表性测风塔，分别为1＃和2＃。测风塔1＃位于辽东半岛，属于东部沿海风能资源丰富带，适合风能资源开发。测风塔2＃位于辽中北部平原到丘陵过渡地带，为我国“三北”风带，是我国风能资源丰富地区之一，测风塔2＃代表风资源较好的丘陵地区。虽然辽宁省地表有山地、平原、海岸线等不同地形地貌，地面粗糙度不同，但是在测风塔数据有限的情况下，本文选用的两测风塔对辽宁省还是相对具有一定的代表性。

2座测风塔均有5层风速观测。测风塔1＃（观测时段为2010年6月至2011年5月）观测高度分别为10 m（第1层）、30 m（第2层）、50 m（第3层）、60 m（第4层）、70 m（第5层），测风塔2＃（观测时段为2016年2月至2017年1月）观测高度分别为30 m（第1层）、70 m（第2层）、80 m（第3层）、90 m（第4层）、100 m（第5层）。观测数据完整率高、真实可靠。原始数据为10 min观测，经处理变为完整年小时数据，并参照就近气象观测站历史风序列［12］进行测风年度代表性分析与订正，能较好地反映常年平均风资源状况。探空站和测风塔位置见图1。

图1 探空站和测风塔位置Fig.1 Location of the tower station and sounding balloon

1.2 研究方法

虽然探空站每天仅有08时和20时观测，但也可以作为垂直背景风参考。

在中性大气层结下，对数和幂指数方程都可以较好地描述风速垂直廓线，为综合反映近地层风切变状况，选用幂指数拟合方法确定风切变指数［13-18］，风随高度变化公式如下

风切变指数α计算公式如下

式（1）～式（2）中，α为风切变指数；Z为观测高度；VZ为对应高度的风速；Zr为计算综合切变指数的参考高度；Vr为参考高度的风速。

2 结果分析

2.1 背景风分析

风受多种因素影响，比如海陆属性差异、地形、天气过程等。选取2014—2018年共5 a的探空风数据，从个例分析到年、月尺度进行统计分析。总体来看，2014—2018年平均风廓线比较平滑。从全国119个探空站平均垂直风廓线统计结果来看（图略），各探空站风速随高度增加的快慢不同，风速平稳不再增加的高度也不相同，有些站还会出现超低空急流，即风速先增大再减小。图2a为沈阳和大连探空站平均风廓线。考虑地面50 m高度以下受下垫面影响较大，不再绘制对应高度风廓线，探空站风廓线分析高度上至300 m。通过年平均风廓线可以看出，沈阳站风速随高度增加较快，大约至180 m高度风速基本保持平稳不变。大连站风廓线比较平直，风速随高度增加较慢，高低层风速差异小，风速无明显的转折高度。150 m高度以下大连站风速大于沈阳站，150～300 m高度风速小于沈阳地区。即辽宁省180 m高度以下基本可以采用同一种风廓线拟合方式。各季节代表月的风廓线显示（图2b和图2c），沈阳站冬季和夏季风廓线差异较小，春秋季风速明显增大。与沈阳站相比，大连站纬度偏低且受海洋性气候影响，四季风廓线差异偏小，除夏季外，其他季节差异相对更小。

图2 2014—2018年沈阳站和大连站年平均风廓线（a）及沈阳站（b）和大连站（c）代表月平均风廓线Fig.2 Annual wind profiles（a）and typically month wind profiles at Shenyang（b）and Dalian（c）during 2014-2018

2.2 不同高度组合月风切变指数拟合分析

表1为测风塔逐月平均风速，各测风塔不同高度风速逐月变化趋势较为一致，2座测风塔相同高度风速大小有一定的差异。总体来看，2座测风塔风速逐月变化特征符合辽宁省风分布特征。图3为采用表1中测风塔不同高度组合的月平均风速拟合的风切变指数图。从风切变指数月变化趋势可以看出，月风切变指数与下垫面属性、风速等变化有关，虽然两测风塔风切变大小有较大的差异，但存在较为一致的月变化特征，春季风切变最小，夏季风切变最大。测风塔1＃去掉最低层10 m观测拟合风切变指数范围为0.00～0.12，其余方案风切变指数范围为0.02～0.08。测风塔2＃去掉最低层30 m高度的风速拟合风切变指数范围为0.18～0.33，其余方案风切变指数范围为0.18～0.35，相比于测风塔1＃各方案差异偏小。

表1 测风塔1＃、2＃月平均风速Table 1 Monthly wind speed at Tower 1 and Tower 2 m·s-1

图3 测风塔1＃（a）和2＃（b）不同高度组合月平均风切变指数Fig.3 Monthly wind shear indices of different height combinations at Tower 1＃（a）and Tower 2＃（b）

2.3 不同高度组合日风切变指数拟合分析

由于风有昼夜、月变化特征，对比风切变指数日、月变化特征差异，一是为了分析不同时间尺度的风切变变化特征；二是为采用不同风切变指数拟合高层风速和风功率密度做铺垫和解释。表2为测风塔逐时平均风速，各测风塔不同高度风速逐时变化趋势较为一致。从测风塔各层风速对比来看，底层风速日变化最为显著，随着高度的增加，风速日变化趋于减小。图4为采用不同高度组合的小时平均风速拟合风切变指数图。由图4可以看出，风切变指数日变化特征比月变化显著。测风塔1＃去掉10 m高度的风速拟合风切变指数与其他方案有明显差异，去掉最低层10 m观测拟合风切变指数范围为-0.04～0.17，其余方案风切变指数范围为-0.01～0.11。测风塔2＃去掉最低层30 m高度的风速拟合风切变指数与其他方案有一定的差异，去掉最低层30 m观测拟合风切变指数范围为0.04～0.40，其余方案风切变指数范围为0.08～0.39，相比于测风塔1＃差异偏小。

表2 测风塔1＃、2＃逐时平均风速Table 2 Mean hourly wind speed at Tower 1＃（a）and Tower 2＃（b） m·s-1

图4 测风塔1＃（a）、2＃（b）不同高度组合小时平均风切变指数Fig.4 Hourly wind shear indices of different height combinations at Tower 1＃（a）and Tower 2＃（b）

从2座测风塔月和日变化对比可以看出，测风塔1＃去掉10 m高度拟合方案与其他方案有明显差异，因为10 m高度风受下垫面影响较大，对拟合风切变指数有显著的影响。测风塔2＃最低层30 m高度风速受下垫面影响明显减小，对拟合风切变指数影响也减小。

结合表2和图4可以看出，虽然2座测风塔风切变指数差异较大，但其变化趋势表现出高度的一致性。大约10时开始，太阳辐射逐渐增强，地表温度升高，容易形成较强的不稳定层结，有利于高层大气的动量下传，上下层空气动量交换造成了较小高低层风速差异，风切变较小。16时开始，太阳辐射减弱，大气逐渐形成稳定层结，加上下垫面粗糙拖曳作用，上下层风速差异逐渐增大，风切变指数也逐渐增大，直到晚上20时，大气稳定层结趋于稳定之后，风切变一直保持比较平稳，直至次日06时。通常06—10时和16—20时为大气层结稳定与不稳定的过渡期，风切变指数变化比较快速。从两测风塔位置来看，测风塔1＃纬度低且位于沿海地区，受海陆热力性质差异影响较大，风切变指数日变化不如测风塔2＃显著。

整体来看，去掉最低层风速的拟合方案与其他几个方案结果差异较大，因而推断认为近地层梯度测风并非层数越多越好，距地面10 m高度以上一定间隔的4层左右的风观测比较适宜。

2.4 推算方案和结果分析

根据上述风切变指数变化特征设置3种推算方案。方案1：采用测风塔低层月平均风速拟合月风切变指数，根据次高层小时风速和对应月风切变指数推算最高层小时风速。方案2：采用测风塔低层平均小时风速拟合小时风切变指数，根据次高层小时风速和对应时次风切变指数推算最高层小时风速。方案3：采用测风塔低层年平均风速拟合年风切变指数，根据次高层小时风速和年风切变指数推算最高层小时风速。

表3为测风塔低层年平均风速及年风切变指数。由表3可以看出，年平均风切变指数接近于方案2计算的小时风切变指数平均值。对比2座测风塔不同时间尺度的风切变指数来看，2座测风塔因地理位置及地形地貌等因素的影响，使得风切变指数有较大的差异。本文选用风切变指数差异较大的测风塔进行相关分析研究，可排除因风切变指数大小造成结果的不确定性，进一步佐证方法的适用性。

表3 方案3测风塔年平均风速和风切变指数Table 3 Annual wind speed and wind shear index in Scheme 3

采用上述3种方案推算最高层月平均风速和风功率密度并与实测结果对比（图5）。由图5可以看出，测风塔3种推算月值风速接近，与实测对比，测风塔1＃各月推算与实测持平或者偏小0.0～0.2 m·s-1（0.0～3.4%），与实测风功率密度差值为-15～1 W·m-2（-5.9%～0.7%）。测风塔2＃各月推算与实测持平或者偏大0.0～0.2 m·s-1（0.0～4.3%），与实测风功率密度差值为-8～30.5 W·m-2（-3.7%～6.5%）。综合风速和风功率密度对比结果，方案2推算接近实测，优于其他方案。

图5 测风塔1＃、2＃最高层推算和实测月风速（a、b）和月风功率密度（c、d）分布Fig.5 Calculation at the highest layer of Tower 1＃and Tower 2＃，and observations of monthly wind speed（a，b）and wind power（c，d）

采用上述3种方案推算最高层小时风速和风功率密度（图6）并与实测结果对比可以看出，3种推算方案推算出风速小时值存在一定差异，测风塔1＃小时推算值与实测差值约为-0.2～0.2 m·s-1（-3.0%～3.5%），与实测风功率密度差值约为-17.9～10.1 W·m-2（-7.3%～3.4%）。测风塔2＃小时推算值与实测差值约-0.2～0.3 m·s-1（-3.3%～4.4%），与实测风功率密度差值约为-1.9～38.3 W·m-2（-0.5%～7.5%）。2座测风塔均为采用方案2推算结果与实测差异最小，明显优于其他方案推算结果。在风切变较小的午间，推算风功率密度均高于实测。测风塔1＃推算结果低于实测。整体来看，测风塔2＃推算结果高于实测。对比2座测风塔还可以看出，由于风切变指数有日、月变化特征，且日变化相较于月变化更为显著，所以方案2即平均小时风速拟合风切变推算高层风速和风功率密度更接近实测。

图6 测风塔1＃（a）、2＃（b）最高层推算和实测小时风速1＃（c）和2＃（d）和风功率密度分布Fig.6 Calculation at the highest layer of Tower 1＃and Tower 2＃，and observations of hourly wind speed（a，b）and wind power（c，d）

表4为实测与推算年平均风速和风功率密度对比。各推算方案的年平均结果差异较小，其中方案2推算结果与实测最接近，风速差异在1.6%以内，风功率密度差异在3.7%以内。

表4 测风塔1＃、2＃实测和推算年平均风速、风功率对比Table 4 Comparison of annual wind speed and wind power at Tower 1＃and Tower 2＃

3 结论与讨论

（1）辽宁省月平均风切变指数呈波动变化，春季风切变指数最小，夏季风切变指数最大，风切变指数与风速呈显著的负相关。辽宁省风切变指数存在明显的日变化特征，小时风切变指数比月平均风切变指数变化更显著。一天之内，10—16时风切变指数最小，夜间20时至翌日06时风切变指数稳定且偏大。06—10时和16—20时为风切变指数急剧变化的过渡时段。

（2）从探空背景风可知，辽宁省幂指数拟合规律可以延伸至180 m高度。受观测条件限制，在非复杂地形情况下，近地层10 m高度以上间隔一定高度设立4层左右的风观测，基本可以满足近地层风资源评估需求。

（3）不同方案风切变指数推算测风塔风速和风功率密度并与实测对比，月值差异在6.5%以内，小时差异在7.5%以内，年值差异在3.7%以内。整体来讲，各推算方案均比较合理可靠。因为风切变指数日变化比月变化显著，在利用不同时间尺度风切变指数推算高层风况时，利用小时风切变指数推算的方案优于采用月和年风切变指数方案。同时，风切变日变化越显著，采用小时风切变指数推算方案越优于其他风切变推算方案。