浙江运达风电姜婷婷：低风速、分散式风电、竞价上网等对风资源评估提出了更精细化的要求

以“创新驱动 智赢未来”为主题的“2018全国大型风能设备行业年会暨产业发展论坛”于11月22~23日在重庆召开，本次论坛由中国农业机械工业协会风力机械分会主办，中国船舶重工集团海装风电股份有限公司承办。能见APP全程直播。

浙江运达风电股份有限公司风资源高级工程师姜婷婷发表题为《精细化风资源评估技术助力风电竞价上网》的主旨演讲。她表示，陆上风电项目涵盖从平原到复杂山地、内陆到沿海、低海拔到高海拔、低风速到高风速、小切变到大切变、集中式到分散式等变化多端的复杂状况，风资源评估技术存在精细化设计能力弱、风险规避方法简单、风资源利用效率低等难点，她认为，竞价上网可以倒逼风资源评估技术突破，运达风电针对性的做出了一套系统性解决方案，其中中微尺度嵌套耦合技术对于现场测风数据不可用、测风数据时间和空间代表性不足的项目，可以提供精细化的风资源空间分布信息，提升前期风资源评估的可靠性。

以下为演讲实录：

姜婷婷：各位领导各位专家，各位同仁，来自浙江云大风电股份公司。关于竞价平价议题，昨天我们的副总经理也在路上对话当中提到了，要实现竞价上网最重要要实现我们的前期的风电厂精细化设计，所以，作为一个风资源方面的技术研发工程师，我汇报一下我们云大在迎接风电竞价上网所作的工作已经所能解决的方案。

我这个PPT比较偏向于技术方面，希望给大家分享一些更为实用的东西。

四块内容

背景与概述。将讲述目前竞价市场形势下，风资源技术难点以及解决方案。

关于竞价上网政策LCOE重要性，各位领导已经讲得非常透彻，竞价上网就是LCOE，发电量是影响LCOE最敏感、最重要的一个因素，在有一些低风速项目当中，0.1米/秒的风速差异可能会引起50—70个发电小时数的变化，因此，在竞价上网时代下，风资源评估、发电量评估变得非常重要。这对我们风资源评估技术提出更高要求。

同时，目前市场形势，呈现南方低风速市场依然火热，三北地区重新升温，这么一个多元化发展趋势。目前陆上涵盖平原到复杂山地，内陆到沿海。低风速到高风速，大小切面，从集中式到分散多元的复杂状况。这种状况下，我们传统的单一的风资源评估工具或者对工具的认知跟应用已经不足以满足现在的面对的状况要求。比如，我在西藏地区的高海拔地区，空气密度特别低，但是叶片制造的时候在标准大气密度下进行制造，这个时候应该如何评价它在这个时候的性能。

现在风轮直径越来越大，所受到风切面影响也越来越大，这个时候，采用人工高风速评估发电量是是合适？而且我们现在也知道复杂山地当中，分散式也有各自面临的痛点、难点，很多还是没有办法解决的问题。

目前这种市场形势的发展，极大增加了风资源评估的难度，一方面，竞价上网对我们风资源技术提高了要求，另一方面，目前市场形势又增加了我们风资源评估的难度。

我们应该如何做？风资源评估环节非常多，影响因素非常多，如果整体看这个东西，根本没有办法入手。就剖析一下各个环节面临的难点。

风资源评估环节从宏观选址、测风，风电厂流动分针，发电量评估，经济型评价分析，前期与设计闭环反馈。每个环节都有各自的难点跟技术痛点以及在竞价上网尤其突出的问题。在宏观学就面临着宏观图谱、精度不够，限制性因素不全面的问题。测风在复杂山地，没有测风塔或者代表性不足等等。

比如在复杂山地当中，我们的风流动仿真模型偏差比较大，最近有一个项目，在一个山地不是特别复杂的用传统商业软件做两塔互推，与实测值相差两米，如果对原理不同，没有办法剖析为什么会相差这么多。在主方向，实际风速相差很小，不到0.5米，但是软件模拟出来的风加速因子，相差一倍，主要是我们风加速因子模拟结果的错误，导致了最终两塔互推结果的误差。这种情况下，如何解决呢？可以根据现在实测结果与模拟结果的对比，去改变我们现在模拟的加速因子的值，从而去把这个结果作为一个比较适合于实际情况的调整。

传统用的商业软件是一个黑匣子，不知道内部怎么做，经验值很难迭代到这个软件里。

到发电量评估环节，存在一些定制化，选型比较粗放，发电量计算输入疯狂参数不确定，计算方法比较粗犷，还有经济性评价，闭环反馈。时间关系不赘述。

面对诸多的问题，我们了解清楚了各个环节的技术难点之后，便有一个解决方案。目前我们开发了两个系统，一个风资源管理与分析系统，一个定制化开发精细化流动仿真分析平台。各自侧重点、功能不同，但是互补，现在能够涵盖整个风电解决方案当中项目管理、精准测风及分析，多尺度计算包括中尺度，微尺度，还有中微尺度耦合计算，满足风场开发优化设计、风电厂后评估的业务。

这些功能并不是常规的，都加入了我们对做的过程当中所做的一些研究工作的经验，在宏观选址，我们不仅仅是内置了一些风速图谱，还直接调用中尺度模拟的结果，在这个上面计算完一个中尺度结果之后，肯定会比置图谱更精细，可以人工选择，覆盖掉原来的图谱，项目做多了以后，就可以形成全国性的比较精确的风资源图谱。时间关系，每项功能不细讲。

主要讲一下平台当中的工具怎么实现刚才讲到的风电厂流场仿真跟发电量评估的功能。

在我看来是比较重要，而且是可以去改善它的地方。

这是两个平台界面的展示。

国内发电厂仿真技术发展。用气象站观测数据，再到后面用线性，到后来差不多11年以后，引进了一些基于CFD仿真模型，随着对风资源评估精度要求提升，也有了多尺度，中微尺度耦合，中微尺度计算的方法。这些法引入都是为了使评估结果更加精确，LES方法，理论上不是平均雷诺方程求解。它的计算量过大，不是一个计算量级。这个时候，所以我们就思考在目前没有办法去改变它核心求解模式，目前情况下，应该如何去完善工具的精度。

现在工具应该如何更好地有一个认知，去实现增加它的使用价值。

中微尺度嵌套耦合技术。这个技术大家听得比较多，先了解CFD方法计算的过程，我们在风资源评估当中的是有那么一套NS方程，就是空气流动控制方程不同入流条件，以及雾面条件，就是所说的地形影响，包括驱动方程去计算最终得到结果。几个因素一个是边界条件，因为控制方程是一样，边界条件是改变它结果最直接的影响；参数化设置。可以通过一些人工的经验积累慢慢去调整，我在什么样地形下，适合用什么样参数设置。但是边界条件，在CFD计算、也就是WTG计算条件的时候，入口边界条件，风扩线是假定的模型。实际上会比实际情况有一些差距的。一方面，与实际情况会有很大差距，另一方面，这个边界条件受到大气温热稳定度影响。现场缺乏温度梯度数据，没有办法获得大气稳定度，进而又进一步增加物流风控条件的差距。

所以说，我们现在就清楚了，CFD入口条件，由于是人工假定，与实际情况有很大差距，在不同的风电厂当中，应该设置不一样的条件。这是影响它的一个很重要的因素。

所以说，后面建立了中微尺度嵌套耦合技术。

我用中微尺度计算计算完毕，提取了边界风扩线以及大气稳定度值，所以说是更贴近真实的大气物理状况，大气分布情况，把这个结果带到微尺度CFD驱动计算实现中尺度跟微尺度嵌套耦合。

大家常提到通过中尺度模拟得到虚拟测风塔技术，这不是我今天讲的重点。

后面讲一下中微尺度嵌套耦合技术的特点。在平台当中可以无缝连接，可以自动用中尺度计算出来更真实的大气边界条件驱动各扇区进行计算，同时在每个扇区当中可以考虑一个非均匀的风况边界，比如微尺度半径有10公里那么大，水平方向差异是没有考虑到的，我们在系统当中，是可以考虑水平方向上的变化的。同时不同的入口扇区也可以考虑不同的肤廓线（音）。

对于一些特殊的复杂项目，我想提高它的计算精度，可以采用刚才的模式2，真正中微嵌套耦合技术进行计算。

后面这是一个案例，这是复杂山地大范围的风电厂，厂区有7座测风塔，通过这个风电厂做了两种，首先对这个方法进行验证，通过设置在耦合过程中的参数，去看一下如何更好地应用这个工具，通过验证结果，一个采用微尺度计算方法，去驱动它计算；采用中微尺度嵌套耦合技术，采用CFD条件。热稳定度也是影响湍流的。

再验证这个方法之后，我们通过不同数据源驱动中微尺度去计算，最终结果是EC数据源，同时，我们采用不同高度的中微尺度单元，改变模拟结果，分别采用400米、300米以及90米，可以发现400米整体误差更小，说明什么情况？比如风机加上塔筒总共高度200米出头。这是比较高了。400米大气的边界层的情况仍然会对它产生非常大的影响，所以在计算的时候，尽量要提高计算的垂直方向高度。远处的大气环境对它还是有影响的。

然后，结合不同的中微尺度源做了分析。比单个更好一点。后面做的过程中是没有采用任何测风塔数据，完全采用中微尺度两个工具来做的。

CFD技术的完善，做评估的时候是用软件做一遍，出一个报告，原理怎么样，什么样风电厂用什么方法，这个结果是不是准确，如果不正确应该怎么分析，哪里产生了，作为一个风资源工程师，如果从原理上了解工具，会提高认知，如果没有时间去做分析就需要做技术研发人员把原理摸清楚。

大家都知道，风资源评估当中，最重要的理论就是假设同一个扇区不同风速大小，任意两点风速的比例不变成，这是真实的吗？我设置5、10米每秒边界条件，就发现在一个复杂山地风电厂当中风加速因子实际从1—30%变化都有。商业软件都是采用10米每秒作为风速，这个时候计算出来加速因子相差会特别大。这种情况下，我们定制化开发自己软件的时候就设置一个值，可以根据风电厂实际当中风速情况，设置我的风速。

这是两个案例，中间8号机组发电小时数跟周围的相比，大概小时数相差350—450，但是在做计算的时候，根本没有相差这么大，所以根本没有发现。在主方向，南北方向，分别受到了前面机组以及山坡处的尾流的影响，会导致它风速相差那么大。在做评估的时候，也有这么一个认知，工程尾流模型所计算尾流影响是偏小的，甚至偏小50%以上。这个结果在某些情况下，是很恐怖的。

精细化发电量评估，动态控制曲线采用软件，通过输入标准风控参数去计算得到，但是我们风电厂当中风况参数是变化莫测的，以风切片为例，每台机组都特别大，给我们所默认的指数形式相差特别大，就直接影响LCOE的误差。实际上，由于太用的是轮毂高的那点风速评估发电量造成，国际上也提出等效风速概念，等效风速去计算发电功率是更合适的。

我们现在方法在几台机组当中由发电量引起误差2%，这个方法也在国际会议上发表一些论文申请国家发明专利。

最后做一个总结，总体而言，在宏观选址测风仿真发电量评估环节都做了从本质上降低风险，改善现有技术的研究跟攻关，再通过数据化平台方式将各个平台进行整合，目的就是实现科学谨慎风资源评估。谢谢大家！

（根据速记整理）