WT软件在风电场测风塔选址及风能

WT软件在风电场测风塔选址及风能

要：本文以华北某风电场为例，运用WT 软件讨论了测风塔在风能资源评估中的选址原则。并将场区内两座测风塔测风数据综合，计算了风电场区域内风鞥资源状况，根据风电机组位置，评估尾流效应对测风塔的影响，对用于超的测风塔的选址提出了进一步要求。

键词：WT 软件；测风塔选址；风能资源评估

引言

风塔的选址，对于风电场风能资源评估、风电场出力预测精度都具有重要意义。选址合适的测风塔能准确评估一个资源状况，还能为预测系统提供风电场所处微气象区域的实时气象要素数据。测风塔作为数值天气预报的一个常规预测数据为数值天气预报模式修订和调整提供重要依据，从而提升风力预报的准确度，减少功率预测系统的中间误差率预测精度[1-3]。

风电场在建站前期都建有数量不等的测风塔，以对区域内的风能资源进行评估。测风塔位置在区域中心或风能较好当风电机组布置好后，测风塔势必受到机组尾流、湍流的影响，所在位置风速已不能真实代表风电场的特征，不能风电功率的需要。因此，针对风能资源评估的测风塔选址和针对超短期预报的测风塔选址成为一项重要的工作。Met 法国美迪公司专门为解决大气边界层问题而设计的软件，采用计算流体力学的方法（CFD）进行空间风流模拟，完全er-Stokes 方程，并应用适合的湍流模型及边界条件对目标区域的风流特性参数进行求解计算，可适用于复杂地形估与前期测风塔选址工作[4-5]。

用于风能资源评估的测风塔选址

要：本文以华北某风电场为例，运用WT 软件讨论了测风塔在风能资源评估中的选址原则。并将场区内两座测风塔测风数据综合，计算了风电场区域内风鞥资源状况，根据风电机组位置，评估尾流效应对测风塔的影响，对用于超的测风塔的选址提出了进一步要求。

键词：WT 软件；测风塔选址；风能资源评估

引言

风塔的选址，对于风电场风能资源评估、风电场出力预测精度都具有重要意义。选址合适的测风塔能准确评估一个资源状况，还能为预测系统提供风电场所处微气象区域的实时气象要素数据。测风塔作为数值天气预报的一个常规预测数据为数值天气预报模式修订和调整提供重要依据，从而提升风力预报的准确度，减少功率预测系统的中间误差率预测精度[1-3]。

风电场在建站前期都建有数量不等的测风塔，以对区域内的风能资源进行评估。测风塔位置在区域中心或风能较好当风电机组布置好后，测风塔势必受到机组尾流、湍流的影响，所在位置风速已不能真实代表风电场的特征，不能风电功率的需要。因此，针对风能资源评估的测风塔选址和针对超短期预报的测风塔选址成为一项重要的工作。Met 法国美迪公司专门为解决大气边界层问题而设计的软件，采用计算流体力学的方法（CFD）进行空间风流模拟，完全er-Stokes 方程，并应用适合的湍流模型及边界条件对目标区域的风流特性参数进行求解计算，可适用于复杂地形估与前期测风塔选址工作[4-5]。

用于风能资源评估的测风塔选址

北某风电场海拔高度1290m~1784m，占地面积118.57km2，建设规模为400MW。地貌有台地和少部分缓坡丘陵。玄武体呈南高北低、西高东低的波状起伏，较为平坦。目前场区内有两座测风塔，在不引入特定地点风流实测数据的情况可以对流体进行定向模拟进而了解风流的相关属性。

响风况的风流参数主要有风加速因数、入流角、湍流强度和水平偏差。这些风流参数都受到地形的影响，其中风加强度还受到地表粗糙度的影响。WT 在三维网格中求解NS 方程，可以准确模拟地形起伏变化对风流的影响，根据地，在NS 方程中自动应用附加的表面吸收井项或林区体积吸收井项，并相应地修整湍流模型，以模拟不同地表对风流的风塔选址时，所在位置的湍流强度、水平偏差、入流角要尽可能小，而风加速因数要能代表风电场区域的平均水平已有的两座测风塔70m 高度的扇区292.5°（图2—图5）和扇区225°（图6—图9）为例说明。将风电场区域内地0.05，扇区步长22.5°，进行风流参数定向计算。

扇区292.5°方向上，测风塔1 和测风塔2 所在位置风加速因数约为1.25，基本可以代表整个风电机组所在的区域0.13，周边区域与之类似，其南方有一低值区；水平偏差和入流角的情况也较为理想。在扇区测225°方向上，测因数偏小，测风塔2 则和风电机组区域的平均水平差别不大。两个塔所在位置的湍流强度、水平偏差、入流角都较符合上述提及的原则。测风塔1 距离风电机组阵列过远，海拔于风电机组群所在处相差了百米以上，综合考虑，用风能资源评估更为合理。

用于超短期预测的测风塔选址

据风电场风流参数定向计算选出的测风塔位置，可用于前期的测风数据积累，用于风能资源评估。根据测风塔1 和布置风电机组的一年中的测风数据（图10、图11），测风塔1 的主迎风方向在西北方（扇区292.5°），而测风塔向在西南方（扇区225°）。综合计算风电场区域的风资源特征（图12）。

全场的平均风速上，整个风电场区域呈现北低南高的特征，最大值出现在风电机组阵列东侧的山脊上，最低值则在测的区域。一期64 台风电机组各自的平均风速都在9m/s~10m/s 之间，与测风塔2 的风速值相近，测风塔2 具有很好风塔1 显然处于风速的低值区，加之上文提及的距离、海拔等因素，尽管其受尾流影响小，却不适合作为超短期功

点。

风电机组布好后，其尾流效应有可能会影响测风效果。因此势必要再对其位置作一次评估，如不合适作为预测点，效应最小原则选出合适的位置。

助WT 可获得由尾流效应产生的分扇区的风速衰减系数，未来进行超短期预测时，分扇区的尾流衰减系数可以用来校表1 是全场平均的情况，在测风塔2的位置，全年平均风速为10.06m/s，若考虑风电机组尾流效应的影响，平均风，尾流效应导致的平均折减率为0.7%。故测风塔2 作为预报点也较为理想。

总结

设一个风电场，首先要对选定区域进行风能资源评图12 多塔综合的70m高度全场平均风速估。用于风能资源评估的测上必须综合考虑风流参数定向计算的结果。在风加速因数最具有代表性，湍流强度、入流角、水平偏差尽可能小的情体的地形选择合适的位置。在获得一定时期的测风数据后，将各测风塔的数据综合、外推，评估风电场区域内各风风能资源情况，计算能量密度和发电量。用于超短期预测的测风塔所在处的平均风速应与风电场平均风速相近，如大，则应考虑更换合适的位置。

献

水林. 风能资源的评估及风电场场址的选择[J]. 电力勘测,1997(3):55-60.