雷 鸣，赵 青，程施霖，赵文武

(1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，西安 710065；2.华能新能源股份有限公司辽宁分公司，沈阳 110000)

0 引言

2020年9月，中国明确提出2030年碳达峰与2060年碳中和的目标。2022年6月，科技部、国家发展和改革委员会、工业和信息化部等9部门印发《科技支撑碳达峰碳中和实施方案(2022—2030年)》(国科发社[2022]157号)，统筹提出支撑2030年前实现碳达峰目标的科技创新行动和保障举措，并为2060年前实现碳中和目标做好技术研发储备。2020年北京国际风能大会(CWP 2020)上，来自全球400余家风能企业的代表一致通过《风能北京宣言》(下文简称《宣言》)。该《宣言》提出2025年后，中国风电年均新增装机容量应不低于6000万kW，2030年累计装机容量至少达到8亿kW，2060年累计装机容量至少达到30亿kW。

中国早期的风电技术不成熟，部分运行多年的老旧风电机组的运行状态差、存在安全隐患，部分风电机组运行故障频发导致其可利用效率低，还有部分风电机组由于机型与该机位处的风能资源条件不匹配导致发电效率低。这些故障率高、效率低的风电机组已经严重影响风电项目的整体经济效益。

“上大压小”是风电项目进行等容或扩容改造升级时常采用的一种方式，通常是指拆除风电场中单机容量小且发电效率低的风电机组，并在已拆除风电机组的机位中选择风能资源条件较好的机位安装大单机容量的高效风电机组。

2021年12月，国家能源局综合司发布《风电场改造升级和退役管理办法》(征求意见稿)，鼓励并网运行超过15年的风电场进行改造升级和风电机组退役。

截至2021年底，中国现有在役风电机组超过14万台。其中，容量在0.85～1.50 MW的风电机组的数量超过5万台。根据国家发展和改革委员会能源研究所的测算，在2021—2030年期间，全国改造和退役风电机组的累计容量将超过6000万kW。由此可见，未来10年风电场的改造升级需求巨大。

通常，在拟进行技改的风电场中，风电机组的单机容量大多数小于1.5 MW且风轮直径小于90 m；而目前主流的陆上风电场采用的风电机组的单机容量在3.0～6.0 MW之间，风轮直径在160～200 m之间。因此，在对此类需要改造的风电场进行设计时，风电机组的布局是主要需要考虑的问题，其中需分析的因素包括新风电机组间的安全距离，以及机位处的风速、湍流、入流角、尾流等。

本文以建设在复杂地形的风电场为例，针对采用“上大压小”方式对风电场改造时，风电机组的布局问题进行分析，通过Meteodyn WT软件解析Navier-stokes方程，仿真复杂地形条件下风流的运动，再结合OpenWind软件优化风电机组的布局，并与人工手动布局结果进行对比。

1 软件介绍

OpenWind软件是一款由AWS Truepower公司开发的开源的风电场设计软件。该软件可将地理信息和风能资源模型信息相结合，可通过设置禁忌区域和可用区域从而对风电机组的布局进行约束。其使用Mass-consistent模型来仿真整个风电场内的风能资源状况。

Mass-consistent模型是基于质量守恒方程的一种线性数学模型[1]，由于此种模型不包括动力学方程Navier-stokes，导致其不能很好地模拟复杂地形下的风能资源条件。采用计算流体动力学(CFD)方法进行空间风流模拟，从而求解Navier-stokes方程，该模型更适用于复杂地形风电场[2]。因此，通过Meteodyn WT软件解析Navier-stokes方程，然后OpenWind软件利用Meteodyn WT软件绘制的风功率及风速图谱进行发电量计算。OpenWind软件计算风电场发电量E的公式[1]为：

式中：θ为风向；n为风电机组编号；P(θ)为该风向上的风向频率；βi(v)为第i台风电机组对应风速v下的发电量；p(v(θ),ci(θ,X,Y),k(θ))为在风向θ上，当比例参数为ci(θ,X,Y)、风速为v(θ)、形态参数为k(θ)时的概率。

Meteodyn WT软件是法国美迪公司(Meteodyn)基于CFD开发的风能测算软件。该软件基于Migal-Solver求解器解析Navier-stokes方程，仿真复杂地形条件下的风流运动，可以很好地模拟流体状态。Meteodyn WT软件主要用到的理论方程包括质量守恒方程、动量守恒方程、雷诺应力方程。

2 案例背景

本文以位于辽宁省阜新市东北部的某个风电场为例进行分析。该风电场占地面积约为203 km2；场址高程范围在170～310 m之间，场址内局部地形的高程起伏变化较大，场址内部分区域为低山丘陵，部分区域为平坦地形；场址区域的构造稳定，不存在导致场地整体滑移的断裂、震陷及区域地面沉降等重大不良地质作用。

该风电场共安装有267台型号为SL1500/82 m的风电机组，项目总装机容量为400 MW。该风电场内的风电机组已服役15年。根据本风电场近5年(2016—2020年)的统计数据，其年等效满负荷利用小时数分别为1674、1861、1851、1951、1988 h，如图1所示，低于2020年辽宁地区风电项目平均年等效满负荷利用小时数(2243 h，该值为统计值)。

图1 风电场近5年的年等效满负荷利用小时数Fig. 1 Annual equivalent full load utilization hours of wind farm in recent 5 years

目前，该风电场所用风电机组的生产厂家已经破产。虽然部分风电机组老化严重，但由于备品备件采购困难，导致风电机组维修成本逐年增加。近年来，由于该风电场更换了一些老旧且易发生故障的零部件，使该风电场的发电量有所提高，但其年等效满负荷利用小时数依旧低于可研估算值。2021年该风电场267台风电机组实际的年等效满负荷利用小时数如图2所示，其中，蓝色虚线为均值线。

从图2可以看出：该风电场整体的年等效满负荷利用小时数较低，且各风电机组间的年等效满负荷利用小时数差异较大。

图2 2021年风电场267台风电机组实际的年等效满负荷利用小时数Fig. 2 Actual annual equivalent full load utilization hours of 267 wind turbines in the wind farm in 2021

该风电场内分布有3座高度为70 m的测风塔，测风塔对风电场代表性较好[3]。其中1#测风塔位于风电场西北部，2#测风塔位于风电场中部，3#测风塔位于风电场东部。3座测风塔均配置10、30、50、70 m高度测风仪，配置10、70 m高度风向仪。1#测风塔的海拔高程为227 m，测风时段为2013年9月4日—2016年4月5日；2#测风塔海拔高程为260 m，测风时段为2014年1月1日—10月1日；3#测风塔海拔高程为252 m，测风时段为2013年9月4日—2016年2月4日。

3 难点解析

该基于“上大压小”方法的风电场改造项目计划将267台容量为1.5 MW的风电机组全部拆除，其后在已拆除风电机组的机位点中挑选出适合安装大单机容量风电机组的机位点，并在此种机位点安装单机容量在4.00～6.25 MW之间的风电机组。该改造项目充分利用原有集电线路并通过改造原有桩基础使其满足大容量风电机组的承载力，从而节约改造成本，最终达到提高风电场整体经济效益的目标[4]。

按照传统的风电机组布置思路，在不考虑风电机组安全距离的条件下，该风电场的风电机组机位点应有C64267～C100267种排布组合方式。对于此种传统的风电机组布置方式，很难从中选出发电量最优的方案，并且将各方案下得到的风电机组机位点组合代入软件计算发电量，计算过程繁琐且耗时久，难以满足任务时间要求。

综上，本文结合Meteodyn WT软件和OpenWind软件对风电场中的风电机组布局进行寻优，从而使风电场整体效益最佳。

4 风电机组的布局思路

1)将测风塔收集的风速、风向、温度及风速标准差数据，以及收集得到的风电场场址地形图及粗糙度图谱导入至Meteodyn WT软件中。

2)使用Meteodyn WT软件对风电场区域进行网格划分、大气稳定度设置、收敛条件设置、扇区设置，其后进行流场建模。软件设置的最小水平分辨率应不大于50，最小垂直分辨率应不小于6，模拟扇区应不低于12个，模型的空去比应大于90%。

3)通过Meteodyn WT软件计算风电场内的湍流、入流角、风速、风功率密度等参数，并生成湍流图谱、入流角图谱、风速图谱及风功率图谱。

4)将Meteodyn WT软件生成的湍流图谱、入流角图谱、风速图谱及风功率图谱在内的文件导入OpenWind软件。

5)将风电机组的机型参数、当地空气密度下的功率曲线、推力系数曲线输入OpenWind软件。

6)将风电场内及其周边的民房、铁路、架空输电线路、公路、地面油气管道等限制性区域的边界数据与可用区域(已拆除老旧风电机组的机位)的边界数据输入OpenWind软件。

7)通过Openwind软件不断对不同组合的风电机组布局方案进行发电量寻优迭代，在迭代收敛后确定最终的风电机组布局方案。

风电机组的布局流程图如图3所示。

图3 风电机组的布局流程图Fig. 3 Layout flow chart of wind turbines

5 案例仿真

根据1#～3#测风塔70 m高度的测风资料统计数据，各测风塔的平均风速分别为6.7、6.3和6.4 m/s，风功率密度分别为268、250和268 W/m2。根据NB/T 31147—2018《风电场工程风能资源测量与评估技术规范》，判定该风电场区域的风功率密度等级为2级。

测风塔的主风向和主风能方向，以及次主风向和次主风能方向均基本一致，主导风向明显，以SSW、S、NW为主。

1#～3#测风塔的风切变指数分别为0.212、0.245、0.219。

为减小风电场内各风电机组间的尾流影响，该改造项目将垂直于主风能方向的风电机组排距设置为不小于2.5D(D为风轮直径)，将沿主风能方向的风电机组排距设置为不小于8D；水平分辨率设置为25，垂直分辨率设置为4，扇区数设置为16，收敛率设置为0.97；定向最小网格数设置为1850万个，最大网格数设置为3100万个[5]。需要说明的是，OpenWind软件会严格执行设置的2.5D与8D风电机组排距，但这可能会忽略一些垂直主风能方向相距7.99D间距的优选风电机组机位。

OpenWind软件对风电机组优化布局的迭代计算会在5620步达到收敛，具体如图4所示。

图4 OpenWind软件得到的迭代收敛图Fig. 4 Iterative convergence diagram obtained by OpenWind software

为检验OpenWind软件自动寻优的效果，本文以人工手动进行风电机组布局方案作为对比组。分别将100台4.0 MW、80台5.0 MW及64台6.25 MW风电机组进行OpenWind软件自动优化布局与凭经验人工手动布局，并进行布局后的风电场发电量对比。两种布局方式得到的风电场发电量对比如表1所示。

通过表1可以发现：

表1 两种布局方式得到的风电场发电量对比Table 1 Comparison of wind farm power generation capacity obtained by two layout modes

1)人工手动布局4.00、5.00、6.25 MW风电机组时得到的年上网电量分别比OpenWind软件自动优化布局时得到的结果低1.08%、1.23%、1.48%。由此可见，随着风电机组单机容量的增加，两种布置方式得到的年发电量差距逐渐增大。在可选择性更多、主观性更强的条件下，人工手动布局得到的风电场年发电量与OpenWind软件自动优化布局得到的结果之间存在的差异更为明显。

2)人工手动布局4.00、5.00、6.25 MW风电机组时得到的平均尾流分别比OpenWind软件自动优化布局时得到的结果低9.2%、3.8%、4.6%。由于选用相距更远的已拆除风电机组机位有助于降低尾流，因此根据此处相关数据可知，人工手动布局时更偏向于通过选择相距更远的已拆除风电机组的机位来降低风电机组的尾流影响，而OpenWind软件自动优化布局更侧重于追求总体发电量大。

3)人工手动布局时得到的单台风电机组最大发电量比OpenWind软件自动优化布局时得到的结果分别高1.90%、1.47%、2.20%。由此可以发现，人工手动布局时，人的主观意愿更倾向于将个别风电机组布置于发电量最大处而忽略全局最优方案。

相较于人工手动布局方案，OpenWind软件自动优化布局方案布置的风电机组在风能资源较好的地方呈现聚集性，在风能资源较差的地方则较为分散。而人工手动布局方案布置的风电机组较为整齐，分布均匀且更为美观。

6 结论

本文以建设在复杂地形的风电场为例，针对采用“上大压小”方式对风电场改造时风电机组的布局问题进行分析，通过Meteodyn WT软件解析Navier-stokes方程，仿真复杂地形条件下风流的运动，再结合OpenWind软件优化风电机组的布局，并与人工手动布局结果进行对比。得到以下结论：

1)人工手动布局4.00、5.00、6.25 MW风电机组得到的年上网电量分别比OpenWind软件自动优化布局得到的结果低1.08%、1.23%、1.48%。相对于人工凭经验布局，OpenWind软件自动优化布局的方案更注重于追求全场发电量最优。对于可选择性更多、主观性更强的条件下，人工手动布局得到的年发电量与OpenWind软件自动优化布局得到的结果差异更为明显。

2)大型风电场的机位布置对工程师的经验及水平要求更高，且方案比选用时更长。采用OpenWind软件可以有效减少比选时长，提高工作效率。

3) OpenWind软件对设置的2.5D与8D风电机组排距方式会执行严格，但这可能会忽略一些垂直主风能方向相距7.99D间距的优选风电机组机位。

4)虽然本文中需要改造的风电场是在已建的原有机位上进行技改，但在OpenWind软件设置时还是要将周边的敏感性因素考虑在内。这是由于早年风电机组风轮直径较小，原先风电机组针对敏感性因素的避让距离不一定能满足现在大风轮直径机组的要求，尤其是风电机组在避让铁路、高速公路、220 kV架空输电线路等敏感性因素距离上变化明显。现阶段风电机组在避让电力埋地电缆、埋地通信电缆、通信光纤等敏感性因素距离上较原风电机组相差不大。