区域风能资源的数值模拟评估方法.pdfVIP

技术lTechnoIogy 区域风能资源的数值模拟评估方法 ■中国气象局风能太阳能资源评估中心I朱蓉何晓凤周荣卫程兴宏赵东 1引言 的气象要素分布场启动数值模式，大大降低了沿海模拟计算区 域内海陆之间动力与热力的交换；第二，我国的气候学研究人 从1980年到2006年，我国共进行了3次全国风能资源员早就发现NcEP资料在中国西南地区的误差很大。基于上述 普查，风能资源评估的技术方法都是采用基于气象站历史观测 原因，我国需要开发适用于中国气候与地形地表特征的风能资 资料的统计分析方法。20世纪80年代采用了9口D多个气象站，源数值模拟评估系统，该系统将在气象观测资料基础上进行天 20口D年以后采用了2300多个气象站，得到的结果是10m高 气型分类，并希望使用真实的气象要素场启动模式运行。 度的风能资源分布，并且水平分辨率很低，在气象站分布密集 此外，由于受自然地理条件、环境保护政策和地方发展规 km一50 的东部地区，水平分辨率约为30 km，在经济不发达的 划等因素的制约，不是所有的风能资源都可以开发。因此，给 西部地区，水平分辨率大约是2口0km。因此，这样的风能资 出可开发风能资源的分布范围和开发量是区域风能资源评估的 源评估结果已经不能满足当前大规模开发风电的需求。为了给 重要环节之一。通过GIs空间分析，扣除不可开发利用风能资 国家或地方政府的风电发展规划提供科学依据，必须做出轮毂 源的区域，如陡峭的山地、自然保护区和远离电网的地区等等， 高度上、高分辨率的风能资源分布，给出可开发风能资源的位 就可以获得风能资源潜在开发量及其分布。 置、范围和可开发量。 本文通过采用风能资源数值模拟评估系统(wERAs)对江 20D5年中国气象局引进了加拿大气象局开发的风能资源苏沿海地区风能资源的数值模拟，证明wERAs风能资源数值 数值模式系统(wEST)，wEsT是一个动力与统计相结合的降模拟方法对中国沿海地区风能资源的数值模拟比wEsT有所改 尺度模式系统，认为风能资源的气候平均分布是大尺度天气运 进。此外，还列举了内蒙古自治区的风能资源数值模拟评估个例。 动受局地地形驱动的结果。wEsT进行风能资源数值模拟的方 法是。首先定义一定数量的天气类型，采用美国全球环流模式 2中国风能资源数值模拟评估系统 每6小时输出一次的再分析资料(NcEP)分析20一3D年中各 (WERAS) 种天气型出现的概率，然后用加拿大气象局的中尺度气象业务 模式(Mc2)对每种天气型进行诊断性的数值模拟，最后以每 2．1基奉原理 种天气型出现的概率为权重，通过加权平均得到风能资源的气 风能资源数值模拟的关键是如何通过对有限个例或短期的 数值模拟得到较长时期(20年或30年)风能资源的气候平均 候平均分布。中国气象局应用wEsT在2007年做出了第一张 全国风能资源数值模拟图。 分布。如果沿用基于观测资料进行风能资源评估的方法，即根 在应用wEsT进行我国风能资源数值模拟的过程中存在三 个需要解决的问题：第一，在东南沿海地区风速的模拟值明显 象站的相关关系得到反映风电场长期平均水平的代表年数据， 小于观测值，并且风速从海上登陆以后衰减的速度明显小于相 则需要进行一个完整年的数值模拟。之后逐一对每个格点确定 关观测实验得到的结果；第二，与气象站观测资料对比后发现 参证气象站并通过McP建立代表年数据序列，这种方法的运 西南地区的数值模拟相对误差达到60％；第三，wEsT可以模算量之大是难以想象的。为此丹麦Riso实验室首先建立了风型 拟风能资源的平均分布，还不能给出风能资源的统计参数。造 分类法，随后被加拿大风能资源数值模拟系统(wEsT)采用。 成wEsT模拟误差可能的原因有两个：第一，wEsT采用均匀wEsT的风型分类法根