杨竞锐，戴谦训，周毅

(1.中电投云南国际电力投资有限公司，昆明 650228；2.中水顾问集团昆明水利水电勘测设计研究院，昆明 650117)

高原山地风电场风资源利用研究

杨竞锐，戴谦训，周毅

(1.中电投云南国际电力投资有限公司，昆明 650228；2.中水顾问集团昆明水利水电勘测设计研究院，昆明 650117)

介绍高原山地风电场在空气密度、风能分布等方面的特点，结合风电项目的实际科研和设计情况，对高原地区山地风电场风资源的特性进行了研究，提出了有效利用思路和方法。

高原；山地；风电；有效利用。

1 高原山地风电场建设的特点

1.1 高原山地风电的主要特点

我国高原山地风电场运行情况的调查结果表明，大部分风电场年平均容量系数在0.21～0.24之间，有些风电场单机年平均容量系数仅为0.16～0.18。目前许多风电场建成投产后实际年发电量比预测值要低20%～30%，还有极少数风电场甚至低达40%。研究表明，其中一个重要原因就是我国风电场地形比较复杂，风资源评估和风机布置不合理。

云南省大部分风资源富集于地形复杂的山区。高海拔山地环境下，风电机组除了面对低气压、高湍流等问题，还可能面临高湿度和低气温造成的严重冰冻。同时在充分利用风资源方面，要特别注意山地复杂地形条件下风机布置的优化，需要重点考虑大气热稳定度、尾流损失的影响。

1.2 开展研究工作的意义

随着风电大规模开发的持续进行，风资源相对丰富、地形复杂的山区将是今后陆上风电开发的一个重点，而山地风电项目通常交通不便，施工难度较大，后期维护不便。因此研究高原地区山地风电场的特点，充分利用风资源，对于提高项目效益具有十分重要的意义。

2 风资源特性分析

2.1 风电场地理位置

某风电场规划场址区域最高点2 600 m。另一个风电场海拔高度在2 300 m～2 900 m之间。地形也多为连续山脊，均属于典型的高原山地风电场。

2.2 风电场测风资料分析

2.2.1 测风塔数据

大荒山风电场区域先后设立有6座测风塔，进行风速、风向、气温、气压的观测。6座测风塔中5475#、5441#、11573#、61005#塔测风高度为70 m，后期补立的6607#、6608#测风塔测风高度为80 m。5475#、5441#、6607#、6608#测风塔采用NRG测风设备，11573#测风塔采用赛风测风设备，61005#测风塔采用wnd测风设备。6座测风塔基本情况见表1。6座测风塔位置分布及风电场范围见图1。

表1 大荒山风电场各测风塔基本情况

表2 打挂山风电场测风塔基本情况

2.2.2 空气密度计算

《风电场风能资源评估方法》 (GB/T 18710-2002)推荐了两种空气密度计算公式：

式中：ρ—空气密度 (kg/m3)；

P—年平均气压 (Pa)；

R—气体常数 (287 j/kg·k)；

T—年平均开氏温标绝对温度 (t℃+273)。

ρ= (353.05/T) exp-0.034(z/T)(2)

式中：z—风电场海拔高度 (m)。

大荒山风电场根据实测情况，11573#、5441 #、5475#测风塔的空气密度用实测的气温气压代入公式 (1)进行推算，而61005#、6607#、6608 #测风塔的空气密度则由公式 (2)进行推算，式中年平均气温按下式计算：

61005#测风塔：T=T1-(Z2-Z1)×0.006

式中：

T1为11573#测风塔观测年的实测平均气温值，Z1为11573#测风塔的海拔高度，Z2为61005 #测风塔所在位置的海拔高度。

6607#测风塔：T=T1-(Z2-Z1)×0.0065

T1为5441#测风塔观测年的实测平均气温值，Z1为5441#测风塔的海拔高度，Z2为6607#测风塔所在位置的海拔高度。

6608#测风塔：T=T1-(Z2-Z1)×0.0065

T1为5475#测风塔观测年的实测平均气温值，Z1为5475#测风塔的海拔高度，Z2为6608#测风塔所在位置的海拔高度。

空气密度详见表3：

表3 大荒山各测风塔空气密度

打挂山风电场05862#和11546#两个测风塔均开展气温和气压观测，根据有效数据完整率的实际情况，05862#测风塔的空气密度直接应用实测数据，代入公式 (1)进行推算；11546#测风塔气温、气压缺测66个，缺测数不大，也直接代入公式 (1)进行计算。计算得到的空气密度见表4。

表4 打挂山各测风塔空气密度

由此可见，由测风塔推算的空气密度的最大差异超过5%，大气热稳定度和高度对空气密度的影响不可忽略。

2.2.3 全年风速和风功率的年变化设定时段的平均风功率密度表达式为：

式中：DWP—平均风功率密度 (W/m2)；

n—在设定时段内的记录数；

vi—第i记录的风速 (m/s)值。

以5475#测风塔为例，各测层高度风速和风功率密度年变化成果具体见表5(1～3，7～9月)。

表5 5475#测风塔风速 (m/s)年变化成果表

以80 m高度为例，最风速年变化见图3，风功率密度见图4：

图3 各测风塔80m高度风速年变化曲线图

图4 各测风塔80m高度风功率密度年变化曲线图

各测风塔风速、风功率密度的年内变化基本一致，高原地区山地风电场12月～4月风速、风功率密度较大，7月～10月的风速、风功率密度较小，具有明显的全年两季风特征。

2.2.4 风速和风能频率分布

以5475#测风塔70 m高度数据作为代表进行分析，风速和风能频率直方图见图5：

图5 5475#测风塔70 m高度风速和风能频率直方图

数据表明风速和风能基本符合泊松分布，各个测风塔不同高度的数据均有此特性。因此风能充分利用的关键在于风速和风能集中的区间。

2.2.5 风切变指数

风切变指数可描述风矢量在垂直方向上的空间变化情况。风切变指数由下式计算：

式中：v2v1—某两个高度的实测风速值 (m/ s)；

z2z1—与v2v1对应的高度 (m)。

各测风塔的风切变指数见表6，其中5475#、5441#、11573#测风塔风切变指数较小，在0.003～0.153之间；61005#测风塔10 m高度与其他测风高度的风切变指数偏大，在0.274～0.344之间，70 m和50 m、60 m的风切变指数偏大。同平原地区风电相比，风切变现象受地形变化的影响尤为明显。

2.2.6 湍流强度

湍流强度用于度量相对于风速平均值而起伏的湍流的强弱，10 min湍流强度I按下式计算：

式中：σ—10 min风速标准偏差 (m/s)；V—10 min平均风速 (m/s)。

对风电场建设而言，主要关心的是大风速对风机的影响，较小的风速对风机的影响不是很大，因此本次分别取4 m/s、12 m/s、15 m/s、18 m/s以上以及风速介于14.5 m/s～15.4 m/s之间的风速进行湍流强度计算，见表7。各测风塔的湍流强度介于0.019 8～0.248 9之间。离散度较大。

表6 风切变指数

表7 各测风塔湍流强度

测风塔测风高度 10 m 30 m 50 m 70 m 5441风速大于等于4 m/s 0.152 2 0.150 5 0.146 2 0.029 1风速大于等于12 m/s 0.140 2 0.139 2 0.139 9 0.019 8风速大于等于15 m/s 0.136 3 0.130 4 0.129 2 0.027 7风速大于等于18 m/s 0.128 8 0.122 7 0.121 9 0.028 9风速介于14.5～15.4 m/s 0.144 1 0.138 1 0.139 0 0.024 3 61005风速大于等于4 m/s 0.248 9 0.234 0 0.224 2 0.129 8风速大于等于12 m/s / 0.185 7 0.164 7 0.143 2风速大于等于15 m/s / 0.184 5 0.154 3 0.134 5风速大于等于18 m/s / / / 0.137 6风速介于14.5～15.4 m/s / 0.168 7 0.161 3 0.143 0

2.3 风资源特性结论

基于上述分析，有以下结论：

1)在同一山地风电场内，不同位置风资源差异较大，仅就大荒山风电场而言，5475#、11573#、5441#、61005#、6607#、6608#测风塔50 m高度风功率密度分别为287 W/m2、395 W/m2、237 W/m2、126 W/m2、205 W/m2、169 W/m2，按国家风能资源等级划分标准，风功率密度等级为2级、3级、2级、1级、2级、1级。

2)山地风电场主导风向和风能方向较为集中，5475#测风塔70 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SW～W，风能集中程度约占总风能的84.6%；11573#测风塔70 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SSW～WSW，风能集中程度约占总风能的88.8%；5441#测风塔70 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SW～W，风能集中程度约占总风能的89%；61005#测风塔70 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SW～W，风能集中程度约占总风能的89%；6607#测风塔80 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SW～W，风能集中程度约占总风能的93.5%；6608#测风塔80 m高度主导风向和主风能方向主要集中在SSW～W，风能集中程度约占总风能的87.7%。风场风向稳定性较好，风能方向集中程度较高，有利于风电场的风机布置，减少偏航操作。

3)各测风塔风速、风功率密度的年内变化和日内变化基本一致，但湍流强度离散度不低，一定程度上不利于风机的安全运行。

4)分析区域空气密度0.92 kg/m3左右，仅为标准空气密度的75%，同时受大气热稳定度的影响较大，因此在风机选型时应综合考虑风电场的风能资源条件、运输条件、空气密度、风切变、湍流强度等因素，选择适合本风电场的风电机组，以便尽可能充分利用当地的风能资源，提高发电量。

3 机组容量与机位的匹配

3.1 匹配的原则

基于高原山地风电场风资源的特性，经过模拟分析计算，以充分利用风能资源为目标，在机组容量和位置选择时应有以下原则：

1)风力发电机组尽可能布置在发电量较大的位置，即年有效利用小时数较大。在年平均风速为11 m/s左右的区域，年有效利用小时数应不小于2 000 h；在年平均风速为8 m/s左右的区域，年有效利用小时数应不小于1 800 h；

2)各风机机位处的尾流损失一般不超过8%，最大不应超过10%；

3)根据风电场的风能方向，确定合理的行列距，减少风电机组相互间尾流和湍流影响，增加发电量。

在以综合年有效利用小时数、尾流损失和风机间隔这三方面作为主要约束因素外，还应考虑风机机位处的最大入流角、风切变、湍流强度等指标，兼顾充分利用地形，考虑运输和施工安装条件等进行调整。

3.2 对原设计方案的调整

原设计方案中，风电场均采用同一容量的风机，同时在机位布置上精细程度相对不高，因此根据匹配原则结合模拟分析成果，首先按照风速将大荒山风电场场址划分为三个片区：东部高风速区、西部高风速区、中等风速区，风速大于8 m·s-1的机位处的风机由2 MW调整为2.5 MW。中等风速区仍采用2 MW的风机但调整部分机位以更好的匹配风能，取消了低风速区的风机。具体风机混排方案见表8。

表8 风速分区风机混排统计表

同时根据现在风电的发展情况，考虑使用风资源利用率更高的直驱机型，分别采用上海电气2 MW风机和金风2.5 MW风机进行混排，在同一外部边界条件下进行分析，计算见表9、图6。

表9 不同方案计算结果对比

图6 不同方案计算结果对比

经过对比分析可知：直驱风机混排方案 (上海电气+金风)年上网电量为702 239 MWh，较原方案增加6.3%，年平均有效利用小时数为2 194 h，较原方案较少0.4%；双馈风机混排方案(上海电气+运达)年上网电量为725 271 MWh，较原方案增加9.8%，年平均有效利用小时数为2 256 h，较原方案增加2.5%。

相比原方案，两种混排方案均增加18 MW装机容量，其中：直驱风机混排方案年上网电量可增加4 151.4万kWh，根据发改委制定的 《全国风力发电标杆电价》，按Ⅳ类资源区计算，上网电价0.61元/kWh，年平均增加效益可达2 532.4万元；双馈风机混排方案年上网电量可增加6 454.6万kWh，年平均增加效益可达3 937.3万元，见表10和图7。

表10 不同方案经济效益对比表

图7 混排方案年增加收益对比图

4 结束语

1)高原山地风电场应重视风资源的不均匀分布、空气密度、大气热稳定度、风机尾流损失等山地风电特性，因此宜在项目前期对测风塔的数量和布置情况进行分析，使测风数据能够为更全面的掌握高原山地风电场的实际情况提供支撑。

2)由于山地风电风资源分布差异化大的特性，在具备条件的机位宜布设较大容量的风机，风机间距也可以适当减小，研究表明机位间距在2D～2.5D范围内也并未产生不利的相互影响，因此在机组容量和间距选择上应根据山地风电场的具体特性确定，不必拘泥于低海拔简单地形区域风电场的经验。

3)从优化产能，提高总体效益出发，在不需要保证总装机规模的情况下，风速小，年利用小时低的区域并不宜布置风机，以打挂山项目为例，最终调整后的总装机规模较原设计方案略有降低。但在投资减少1.24%的情况下反而实现了年上网电量7.34%的增幅，因此在高原地区山地

4)大容量直驱机型目前应用并不多，在高原山地应用更少，但其风能利用充分和维护量小的特性对高原山地风电场具有积极的意义，虽然其长期使用的可靠性有待检验，但仍值得逐步推广。

[1] 张华，等.打挂山风电场微观选址复核研究报告 [Z].华北电力大学.

[2] 张华，等.大荒山风电场微观选址复核研究报告》华北电力大学.

[3] GB/T 18710-2002.风电场风能资源评估方法》.

Research on Effective Utilization of Plateau Mountainous Wind Power

YANG Jingrui，DAI Qianxun，ZHOU Yi
(1.China Power Investment Corpration，Kunming 650228；2.HYDROCHINA Kunming Engineering Corporation 650117)

This thesis explores the characteristics of wind resources in mountainous plateau area on the basis of data and designs of Dahuangshan and Daguashan wind farm，and puts forward some effective ideas and methods on better use of wind resources.

plateau；mountain；wind power；effective utilization

TM73

B

1006-7345(2014)04-0009-06

2014-03-13

杨竞锐 (1979)，男，本科，高级工程师，主要从事电力行业科学研究工作。

戴谦训 (1969)，男，本科，教授级高级工程师，主要从事电力行业科学研究工作。

周毅 (1979)，男，本科，高级工程师，主要从事风电设计工作。