基于GIS技术的陆上风能资源开发制约因素分析——以甘肃省酒泉风电基地为例
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
由甘肃酒泉千万千瓦级风电基地 70m 高度年 有效小时数分布图（图略）可以看出，酒泉地区年有 效小时数基本处于 5500~8000h，个别地区年有效小 时数较低，约为 4000~5000h。酒泉南部祁连山脉附 近，地形复杂，年有效小时数从 4500h 到 8000h 不 等。敦煌地区西部风资源较差地区，年有效小时数 为 5500~7000h，而瓜州县北部及肃北蒙古族自治县 地区年有效小时数在 7000~8000h 之间。酒泉地区 年有效小时数均较大，属于风资源较丰富地区。
近几年国内应用 GIS 分析技术进行风能资源评 估的研究主要集中在地理因素对风速的影响以及 风能图谱制作两个方面。高阳华等[8]以 ArcGIS 为平 台，利用重庆市 l∶25 万地形高程数据和气象台站资 料，采用坡度、坡向的两种插值方法分析了重庆市 的风速分布。林浩等[9]采用 ArcGIS 软件进行湖南风 能资源普查的有关分析计算以及图形产品处理。 李 茂 勋 等 [10] 基 于.Net 平 台 ，以 SuperMap 和 SQL Server 为开发平台，对中国基础地理信息数据、风能 资源分布以及风电产业发展数据进行采集、修改、 存储和管理等建库工作，并在此基础上开发中国风 电产业数据库系统。汪青春等[11]利用 GIS 绘图等方 法，进行了青海省风能资源的评估研究，得出了青 海省风能资源的分布状况、风能资源气候分区以及 青海省风能资源储量。
本文采用的中国气象局风能资源数值模式系 统 是 基 于 加 拿 大 风 能 资 源 数 值 模 拟 软 件 WEST （Wind Energy Simulation Toolkit）建立的。该系统采 用动力和统计相结合的方法，认为区域气候的形成 是大尺度气候背景和局地地形条件相互作用的结 果，通过对长期气候资料中一些重要的基本气象要 素的统计分析，建立大尺度气候背景场，再利用高 分辨率地形资料和土地利用资料，采用中尺度气象 模 式 MC2（The Mesoscale Compressible Community Model）模拟在大尺度气候背景条件下由地形驱动 产生的风能资源分布。在进行风能资源数值模拟 时，首先对 30 年的气候资料进行天气型分类，一共 分为 448 种类型，然后分别对每种天气类型进行数 值模拟，之后根据每种类型在 30 年中出现的频率加 权平均后得到 30 年平均的风能资源分布。中国气 象局风能资源数值模式系统由大尺度天气背景分 类模块、中尺度数值模式和统计模块组成，详细介 绍见文献[2]。
http://www.resci.cn
2010 年 7 月
程兴宏等：基于 GIS 技术的陆上风能资源开发制约因素分析
1273
大略省能源局（the Ontario Power Authority，OPA）采 用 GIS 分析技术和电网、交通等基础地理数据以及 安 大 略 自 然 资 源 部（the Ministry of Natural Resources of Ontario，MNR）提供的风能数据分析了 该省风能资源技术可开发总量、可开发区，并计算 了考虑环境敏感区及电网、交通等地理制约因素的 可开发量[5]。2007 年北亚利桑那大学采用 GIS 软件 分析了亚利桑那亚瓦佩县的风能可开发量、风能开 发的制约因素，并根据可开发量对该县的风能资源 等级进行划分 。 [6] 2008 年美国可再生能源实验室 （the National Renewable Energy Laboratory，NREL） 与 中 国 水 电 工 程 顾 问 集 团 公 司（the China Hydropower Engineering Consulting Company， CHECC）合作采用 GIS 技术对河北张北地区风能资 源进行地理和经济评估，得到了地理风电供给曲 线；分析了影响张北地区风能开发的诸多制约因 素，如土地利用、环境因素、水体、村庄缓冲区、长城 等历史古迹、自然保护区等不可开发区以及地形高 度、坡度、不同植被类型等限制开发区[7]。
关键词: 数值模拟; 风能资源评估; ArcGIS; 制约条件; 技术可开发量；甘肃省酒泉风电基地
1 引言
风能是一种可再生的清洁能源[1]。近 30 年来国 际上在风能的利用方面，无论是理论研究还是应用 研究都取得了重大进步，风力发电技术日臻完善， 截止 2005 年世界装机容量已达 5 8982MW，风力发 电量占全球电量的 1%。目前全世界的风电装机容 量正在以每年 25%以上的速度高速增长，越来越多 的国家开始致力于这一完全清洁能源的开发。中 国成为亚洲风电产业发展的主要推动者之一，其总 装机容量居世界第 8 位。为满足中国大规模开发风 能资源的需求，首先需要对风能资源进行评估，研 究中国风能资源的分布状况，从而制定风电建设发 展规划。20 多年来，国内外用于风能资源评估的技 术方法主要有 4 种：基于气象站历史观测资料的评 估、基于测风塔观测资料的评估、风能资源评估的 数值模拟以及卫星遥感技术[2]。近 10 年世界各国纷 纷采用数值模拟技术开展风能资源评估，发展风能 资源数值模式系统。李泽椿等[2]研究指出数值模拟 技术能够满足风电技术发展的需求，将成为风能资
成千万千瓦级风电基地，在风电基地规划了 8 个风 电场，总装机容量为 1271 万 kW，到 2015 年完成酒 泉千万千瓦级风电基地建设。酒泉地区位于甘肃 省西北部河西走廊西端，东西长约 680km，南北宽约 550km，总 面 积 19.12 万 km2，占 甘 肃 省 面 积 的 42％。酒泉地区南部是 3000～5000m 的祁连山脉， 北部是海拔 1500～2000m 的马鬓山（北山），中部是 酒泉、金塔、玉门、瓜州和敦煌盆地，平均海拔高度 约 1200m。该地区绿洲、沙漠与戈壁断续分布，地势 平坦，形成了东西方向空气流动的大通道，同时甘 肃西部又是冷空气的入口处，在狭管效应的作用 下，风速较其它地方大，风能资源丰富。甘肃是我 国内陆大风的多发区之一，全年都有可能发生大 风，以春季发生的频率最高、秋季次之。 2.2 甘肃酒泉地区数值模拟方法和模拟区域
第 32 卷 第 7 期 2010 年 7 月
2010，32（7）：1272-1279
Resources Science
Vol.32，No.7 Jul.，2010
文章编号：1007-7588（2010）07-1272-08
基于 GIS 技术的陆上风能资源开发制约因素分析
——以甘肃省酒泉风电基地为例
程兴宏 1，朱 蓉 1，何晓凤 1，周荣卫 1，朱 江 2
源评估的主要技术手段。朱蓉[3]指出数值模拟方法 可以得到较高分辨率的风能资源空间分布，可以精 确地确定可开发风能资源的面积和风机轮毂高度 的可开发风能储量，更好地为风电开发的中长期规 划和风电场建设提供科学依据。在准确的风能资 源数值模拟评估结果基础上科学确定可开发区和 定量计算技术可开发量是风能资源开发利用的重 要环节，即如何确定影响风能资源开发利用的制约 因素是非常关键的。
收稿日期：2009-11-13；修订日期：2010-04-14 基金项目：全国风能资源详查与评价项目 21112-综合技术支持课题（编号：200120033001）。 作者简介：程兴宏，男，云南祥云人，博士，助理研究员，主要从事风能资源评估和预报方法研究。 E-mail: cxingh@cma.gov.cn
GIS 作为一门重要的信息技术，目前在国内各 类气象信息系统的建设中发挥了重要的作用，例如 在气象资料管理、气象制图、气候区划应用、人工影 响天气、地质灾害气象预报、气象灾害评估、台风信 息分析等方面表现出了良好的应用前景。近年来 国外研究人员应用 GIS 技术在风电场微观选址、风 能图谱制作、风能资源制约因素分析等诸多领域做 了大量工作。2002 年-2004 年澳大利亚、意大利、斯 洛文尼亚和瑞士四国应用 GIS 空间分析技术寻找最 适合风电开发利用的风电场位置[4]。2005 年北美安
息，采用 ArcGIS 空间分析技术和Байду номын сангаас模工具分析了影 响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因 素，扣除不可开发区域和限制开发区，计算得到可 利用区域各等级风能资源的开发面积、技术可开发 量、制约条件所占面积等评估结果。
2 甘肃酒泉风电基地风能资源的数 值模拟
2.1 甘肃酒泉地区千万千瓦级风电基地 2007 年国家发改委提出要将甘肃酒泉地区建
http://www.resci.cn
1274
资源科学
第 32 卷 第 7 期
本文采用上述数值模式系统对甘肃酒泉千万 千瓦级基地进行模拟评估，模拟区域的中心点位于 40.5°N，96.5°E，模拟范围为 37.5°N-43.37°N，92.85° E-100.55° E。 水 平 格 点 数 为 631 × 631，网 格 距 为 1km，垂直方向从地表到 20 km 高度共分为 28 层，其 中在地面 1.5km 范围内分为 10 层。数值模拟初始 场采用美国近 30 年全球大气环流模式 NCEP/NCAR 再分析资料。数值模式中的地形资料采用美国地 质调查局（USGS）全球 1km×1km 分辨率的地形资 料，此外还有地表利用和植被指数等资料。图 1 给 出了甘肃酒泉千万千瓦级基地范围、数值模拟区域 和用于检验数值模拟结果的测风塔位置分布图。 2.3 数值模拟结果分析
（1.国家气候中心，北京 100081；2.国家气象信息中心，北京 100081）
摘 要: 本文采用中国气象局的风能资源数值模式系统，模拟了甘肃酒泉风电规划区较高分辨率（1km×1km） 的 50m 高度平均风能资源分布状况。结果表明，玉门市昌马乡西部、瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆哈密交界 区以及马鬃山镇附近年平均风功率密度和年有效小时数均较大，属于风资源较丰富区，有利于大规模风电开发。 通过与测风塔实测数据的对比检验，评估了数值模拟结果的准确度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信 息，采用 ArcGIS 空间分析技术和建模工具分析了影响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因素，扣除不可 开发区和限制开发区，计算得到可利用区域各等级风能资源的开发面积、技术可开发量、制约条件所占面积等评估 结果。本文研究结果可为区域或风电场风能资源评估及风能资源开发利用提供技术途径和科学参考。
图 2 为甘肃酒泉千万千瓦级风电基地 50m 高度 年平均风功率密度分布图。由该图可看出，南部地 区地形复杂，年平均风速分布差异较大，使得该地 区年平均风功率密度分布差别更大，大约为（200~ 1200）W/m2。敦煌地区风资源相对较差，年平均风 功率密度为（200~400）W/m2。地形相对较为平坦的 瓜州县北部及肃北蒙古族自治县地区，年平均风功 率密度为（300~500）W/m2，风资源较为丰富。从图 2 可看出，风功率密大值区位于玉门市昌马乡西部， 均大于 510 W/m2，而且占地面积较大，有利于大规 模风电开发。瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆 哈密交界区以及马鬃山镇附近风能资源亦较丰 富。上述模拟结果较细致地给出了甘肃酒泉地区 50m 高度的风能资源分布状况，与中国风能资源第 三次评价报告[12]中风功率密度的分布特征类似。刘 海燕等[13]研究指出甘肃省风能资源丰富，主要集中 在河西走廊和省内部分山口地区，具有开发建设大 型风电场的有利条件。其中酒泉地区的瓜州县和 玉门市占甘肃省可开发风能的 60%。本文数值模 拟结果与上述研究结果一致。
综上所述，国内的研究主要采用 ArcGIS 软件进 行简单的绘图、空间分析计算，而应用该软件进行 风能资源的制约因素分析、寻找最佳的风能可开发 区及技术可开发量的计算等研究工作较少。本文 首先采用中国气象局的风能资源数值模式系统 ， [2] 模 拟 了 甘 肃 酒 泉 风 电 规 划 区 较 高 分 辨 率（1km × 1km）的 50m 高度平均风能资源分布状况，并与测风 塔实测资料进行对比，分析数值模拟结果的准确 度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信
近几年国内应用 GIS 分析技术进行风能资源评 估的研究主要集中在地理因素对风速的影响以及 风能图谱制作两个方面。高阳华等[8]以 ArcGIS 为平 台，利用重庆市 l∶25 万地形高程数据和气象台站资 料，采用坡度、坡向的两种插值方法分析了重庆市 的风速分布。林浩等[9]采用 ArcGIS 软件进行湖南风 能资源普查的有关分析计算以及图形产品处理。 李 茂 勋 等 [10] 基 于.Net 平 台 ，以 SuperMap 和 SQL Server 为开发平台，对中国基础地理信息数据、风能 资源分布以及风电产业发展数据进行采集、修改、 存储和管理等建库工作，并在此基础上开发中国风 电产业数据库系统。汪青春等[11]利用 GIS 绘图等方 法，进行了青海省风能资源的评估研究，得出了青 海省风能资源的分布状况、风能资源气候分区以及 青海省风能资源储量。
本文采用的中国气象局风能资源数值模式系 统 是 基 于 加 拿 大 风 能 资 源 数 值 模 拟 软 件 WEST （Wind Energy Simulation Toolkit）建立的。该系统采 用动力和统计相结合的方法，认为区域气候的形成 是大尺度气候背景和局地地形条件相互作用的结 果，通过对长期气候资料中一些重要的基本气象要 素的统计分析，建立大尺度气候背景场，再利用高 分辨率地形资料和土地利用资料，采用中尺度气象 模 式 MC2（The Mesoscale Compressible Community Model）模拟在大尺度气候背景条件下由地形驱动 产生的风能资源分布。在进行风能资源数值模拟 时，首先对 30 年的气候资料进行天气型分类，一共 分为 448 种类型，然后分别对每种天气类型进行数 值模拟，之后根据每种类型在 30 年中出现的频率加 权平均后得到 30 年平均的风能资源分布。中国气 象局风能资源数值模式系统由大尺度天气背景分 类模块、中尺度数值模式和统计模块组成，详细介 绍见文献[2]。
http://www.resci.cn
2010 年 7 月
程兴宏等：基于 GIS 技术的陆上风能资源开发制约因素分析
1273
大略省能源局（the Ontario Power Authority，OPA）采 用 GIS 分析技术和电网、交通等基础地理数据以及 安 大 略 自 然 资 源 部（the Ministry of Natural Resources of Ontario，MNR）提供的风能数据分析了 该省风能资源技术可开发总量、可开发区，并计算 了考虑环境敏感区及电网、交通等地理制约因素的 可开发量[5]。2007 年北亚利桑那大学采用 GIS 软件 分析了亚利桑那亚瓦佩县的风能可开发量、风能开 发的制约因素，并根据可开发量对该县的风能资源 等级进行划分 。 [6] 2008 年美国可再生能源实验室 （the National Renewable Energy Laboratory，NREL） 与 中 国 水 电 工 程 顾 问 集 团 公 司（the China Hydropower Engineering Consulting Company， CHECC）合作采用 GIS 技术对河北张北地区风能资 源进行地理和经济评估，得到了地理风电供给曲 线；分析了影响张北地区风能开发的诸多制约因 素，如土地利用、环境因素、水体、村庄缓冲区、长城 等历史古迹、自然保护区等不可开发区以及地形高 度、坡度、不同植被类型等限制开发区[7]。
关键词: 数值模拟; 风能资源评估; ArcGIS; 制约条件; 技术可开发量；甘肃省酒泉风电基地
1 引言
风能是一种可再生的清洁能源[1]。近 30 年来国 际上在风能的利用方面，无论是理论研究还是应用 研究都取得了重大进步，风力发电技术日臻完善， 截止 2005 年世界装机容量已达 5 8982MW，风力发 电量占全球电量的 1%。目前全世界的风电装机容 量正在以每年 25%以上的速度高速增长，越来越多 的国家开始致力于这一完全清洁能源的开发。中 国成为亚洲风电产业发展的主要推动者之一，其总 装机容量居世界第 8 位。为满足中国大规模开发风 能资源的需求，首先需要对风能资源进行评估，研 究中国风能资源的分布状况，从而制定风电建设发 展规划。20 多年来，国内外用于风能资源评估的技 术方法主要有 4 种：基于气象站历史观测资料的评 估、基于测风塔观测资料的评估、风能资源评估的 数值模拟以及卫星遥感技术[2]。近 10 年世界各国纷 纷采用数值模拟技术开展风能资源评估，发展风能 资源数值模式系统。李泽椿等[2]研究指出数值模拟 技术能够满足风电技术发展的需求，将成为风能资
成千万千瓦级风电基地，在风电基地规划了 8 个风 电场，总装机容量为 1271 万 kW，到 2015 年完成酒 泉千万千瓦级风电基地建设。酒泉地区位于甘肃 省西北部河西走廊西端，东西长约 680km，南北宽约 550km，总 面 积 19.12 万 km2，占 甘 肃 省 面 积 的 42％。酒泉地区南部是 3000～5000m 的祁连山脉， 北部是海拔 1500～2000m 的马鬓山（北山），中部是 酒泉、金塔、玉门、瓜州和敦煌盆地，平均海拔高度 约 1200m。该地区绿洲、沙漠与戈壁断续分布，地势 平坦，形成了东西方向空气流动的大通道，同时甘 肃西部又是冷空气的入口处，在狭管效应的作用 下，风速较其它地方大，风能资源丰富。甘肃是我 国内陆大风的多发区之一，全年都有可能发生大 风，以春季发生的频率最高、秋季次之。 2.2 甘肃酒泉地区数值模拟方法和模拟区域
第 32 卷 第 7 期 2010 年 7 月
2010，32（7）：1272-1279
Resources Science
Vol.32，No.7 Jul.，2010
文章编号：1007-7588（2010）07-1272-08
基于 GIS 技术的陆上风能资源开发制约因素分析
——以甘肃省酒泉风电基地为例
程兴宏 1，朱 蓉 1，何晓凤 1，周荣卫 1，朱 江 2
源评估的主要技术手段。朱蓉[3]指出数值模拟方法 可以得到较高分辨率的风能资源空间分布，可以精 确地确定可开发风能资源的面积和风机轮毂高度 的可开发风能储量，更好地为风电开发的中长期规 划和风电场建设提供科学依据。在准确的风能资 源数值模拟评估结果基础上科学确定可开发区和 定量计算技术可开发量是风能资源开发利用的重 要环节，即如何确定影响风能资源开发利用的制约 因素是非常关键的。
收稿日期：2009-11-13；修订日期：2010-04-14 基金项目：全国风能资源详查与评价项目 21112-综合技术支持课题（编号：200120033001）。 作者简介：程兴宏，男，云南祥云人，博士，助理研究员，主要从事风能资源评估和预报方法研究。 E-mail: cxingh@cma.gov.cn
GIS 作为一门重要的信息技术，目前在国内各 类气象信息系统的建设中发挥了重要的作用，例如 在气象资料管理、气象制图、气候区划应用、人工影 响天气、地质灾害气象预报、气象灾害评估、台风信 息分析等方面表现出了良好的应用前景。近年来 国外研究人员应用 GIS 技术在风电场微观选址、风 能图谱制作、风能资源制约因素分析等诸多领域做 了大量工作。2002 年-2004 年澳大利亚、意大利、斯 洛文尼亚和瑞士四国应用 GIS 空间分析技术寻找最 适合风电开发利用的风电场位置[4]。2005 年北美安
息，采用 ArcGIS 空间分析技术和Байду номын сангаас模工具分析了影 响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因 素，扣除不可开发区域和限制开发区，计算得到可 利用区域各等级风能资源的开发面积、技术可开发 量、制约条件所占面积等评估结果。
2 甘肃酒泉风电基地风能资源的数 值模拟
2.1 甘肃酒泉地区千万千瓦级风电基地 2007 年国家发改委提出要将甘肃酒泉地区建
http://www.resci.cn
1274
资源科学
第 32 卷 第 7 期
本文采用上述数值模式系统对甘肃酒泉千万 千瓦级基地进行模拟评估，模拟区域的中心点位于 40.5°N，96.5°E，模拟范围为 37.5°N-43.37°N，92.85° E-100.55° E。 水 平 格 点 数 为 631 × 631，网 格 距 为 1km，垂直方向从地表到 20 km 高度共分为 28 层，其 中在地面 1.5km 范围内分为 10 层。数值模拟初始 场采用美国近 30 年全球大气环流模式 NCEP/NCAR 再分析资料。数值模式中的地形资料采用美国地 质调查局（USGS）全球 1km×1km 分辨率的地形资 料，此外还有地表利用和植被指数等资料。图 1 给 出了甘肃酒泉千万千瓦级基地范围、数值模拟区域 和用于检验数值模拟结果的测风塔位置分布图。 2.3 数值模拟结果分析
（1.国家气候中心，北京 100081；2.国家气象信息中心，北京 100081）
摘 要: 本文采用中国气象局的风能资源数值模式系统，模拟了甘肃酒泉风电规划区较高分辨率（1km×1km） 的 50m 高度平均风能资源分布状况。结果表明，玉门市昌马乡西部、瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆哈密交界 区以及马鬃山镇附近年平均风功率密度和年有效小时数均较大，属于风资源较丰富区，有利于大规模风电开发。 通过与测风塔实测数据的对比检验，评估了数值模拟结果的准确度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信 息，采用 ArcGIS 空间分析技术和建模工具分析了影响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因素，扣除不可 开发区和限制开发区，计算得到可利用区域各等级风能资源的开发面积、技术可开发量、制约条件所占面积等评估 结果。本文研究结果可为区域或风电场风能资源评估及风能资源开发利用提供技术途径和科学参考。
图 2 为甘肃酒泉千万千瓦级风电基地 50m 高度 年平均风功率密度分布图。由该图可看出，南部地 区地形复杂，年平均风速分布差异较大，使得该地 区年平均风功率密度分布差别更大，大约为（200~ 1200）W/m2。敦煌地区风资源相对较差，年平均风 功率密度为（200~400）W/m2。地形相对较为平坦的 瓜州县北部及肃北蒙古族自治县地区，年平均风功 率密度为（300~500）W/m2，风资源较为丰富。从图 2 可看出，风功率密大值区位于玉门市昌马乡西部， 均大于 510 W/m2，而且占地面积较大，有利于大规 模风电开发。瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆 哈密交界区以及马鬃山镇附近风能资源亦较丰 富。上述模拟结果较细致地给出了甘肃酒泉地区 50m 高度的风能资源分布状况，与中国风能资源第 三次评价报告[12]中风功率密度的分布特征类似。刘 海燕等[13]研究指出甘肃省风能资源丰富，主要集中 在河西走廊和省内部分山口地区，具有开发建设大 型风电场的有利条件。其中酒泉地区的瓜州县和 玉门市占甘肃省可开发风能的 60%。本文数值模 拟结果与上述研究结果一致。
综上所述，国内的研究主要采用 ArcGIS 软件进 行简单的绘图、空间分析计算，而应用该软件进行 风能资源的制约因素分析、寻找最佳的风能可开发 区及技术可开发量的计算等研究工作较少。本文 首先采用中国气象局的风能资源数值模式系统 ， [2] 模 拟 了 甘 肃 酒 泉 风 电 规 划 区 较 高 分 辨 率（1km × 1km）的 50m 高度平均风能资源分布状况，并与测风 塔实测资料进行对比，分析数值模拟结果的准确 度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信