中国近海风能资源开发潜力数值模拟

为了解我国近海风能资源分布状况,本文运用数值模拟手段对中国近海风况进行了高分辨率的研究:①运用中国气象局开发的风能资源数值模拟评估系统(Wind Energy Resource Assessment System,WERAS)中的MM5/Calmet模式对沿海2009年1月-5月逐日模拟计算,并将模拟结果与测风塔资料进行对比,结果表明:月平均风速、逐时风速和风向以及风能参数的分布形态与观测资料均比较吻合,因此认为该模式系统可以用来对我国沿海风能资源进行可靠的数值模拟评估;②运用WERAS对我国沿海20年(1986年-2005年)平均风资源进行1km×(200～400)W/m2,附近海域的多年平均风功率密度约在(300～800)W/m2之间;福建省的风能资源特别丰富,其次是1km分辨率的计算,结果显示:我国沿海风能资源非常丰富,沿海各省70m高度的陆上多年平均风功率密度基本在辽宁省、浙江省和广东省,然后是山东省、河北省、天津市和上海市,最后是江苏省、海南省和广西省;③进一步分析了我国沿海离岸风速变化:辽东半岛东部海域、渤海湾、江苏南部到浙江北部沿海、广州雷州半岛东部海域的风速在离岸后70～85km处不再变化,广西和海南近海风速在离岸后30～40km处基本稳定,其余近海海域风速稳定线基本在离岸50km处。     

山东省近海区域风能资源动力降尺度研究及储量估计

利用目前国内外广泛应用的中尺度数值模式系统MM5以及CALMET气象风场模块结合NCEP/NCAR再分析资料,选取近年来沿海年平均风速变化的平均年-2008年作为模拟年,结合模拟年地面和高空气象观测资料,对山东省近海风能资源进行动力降尺度模拟研究,得到不同高度1km×1km的风能资源分布状况。结合山东沿海岸及海岛自动气象站同期测风记录,对比分析了10m高度数值模拟结果与实际观测结果的相对误差。利用ARCGIS分析软件得到山东省近海范围内70m高度风能资源储量。结果表明:动力降尺度方法可用于较高分辨率的风能资源数值模拟,可作为区域风能资源评价分析的有效手段。     

沙岭风场风速预报试验分析

本文应用MM5模型对鄱阳湖区风速进行数值模拟,应用沙岭风场100m梯度测风铁塔数据进行相关分析和验证,发现观测与模拟小时和日均风速值的变化趋势较为一致,在峰值区一般MM5预测值比观测值小,相对观测值而言,模式模拟值变化相对平缓.MM5模型风速模拟值与观测值的小时和日均偏差分别为0.323和0.371.标准差分别为2.382和1.453.模拟风速日均值与观测日均值的相关系数为0.774.尽管不完善,数值模拟在目前的风能短期预报业务中仍起重要作用,也是未来风速预报和风力发电量预报的发展方向.     

动力降尺度法对鄱阳湖区风能资源模拟效果分析

本文利用中尺度数值模式MM5以及Calmet模型,结合地面和高空观测资料对鄱阳湖区复杂地形条件下风能资源进行动力降尺度研究,并结合鄱阳湖区4个代表风场一年实测资料对模拟结果进行全面分析,得出:动力降尺度方法能够较好地模拟出鄱阳湖区风能资源的空间分布,鄱阳湖区风功率密度高值区主要在鄱阳湖区狭长湖道南侧的水域和湖岸两侧,鄱阳湖北部狭管湖道为高值中心区。风能资源的数值模拟结果月变化特征与观测期间大风出现的时间十分吻合。各风场风向、风能方向以及风速频率分布模拟与实测结果比较一致,但在量级上有一定的偏差。各风场日平均风速模拟值与实测值年相关系数为0.647～0.780,鄱阳湖区70m高度年平均风速模拟值与测风塔实测值相对误差为6.77%。总体来说,动力降尺度方法模拟效果较好,可以作为区域风能资源评价和特性分析的有效手段。     

基于GIS的福建省陆地风能资源开发潜力评估

科学、准确的评估区域风能的开发潜力及其空间分布状况是风能资源开发的一项重要基础性工作。本文应用GIS手段建立了一套简单有效的评估区域陆地风能资源的方法。利用福建省的23个气象站30年的日均气象数据,应用趋势面分析和普通克吕格插值结合的混合插值方法,计算得到空间分辨率为1km×1km的年平均风速的空间分布数据。以此数据集为基础,结合研究区的DEM和土地利用等地理限制因素,分别评估了距地面50m、80m和100m高度上的风能开发的技术潜力及发电经济成本。结果发现：福建省在三个高度上风电的适宜开发面积都在1万km2以上,主要集中分布在东部沿海一带。选择三种目前主流的风电机组作为参考风机,估算结果显示,福建省陆上风电的总装机容量可达187～245GW,年均发电量约为2010年福建省全社会总用电量的4到5倍。同时,风能的单位发电成本在（0.13～0.76）元/kW.h之间,风况条件较好的沿海地区风电的经济性优势显著,应作为优先开发区域。     

SRTM数字高程模型在MM5风场模拟中的应用

出于提高基于数值模拟的风资源评估精度的目的,本文对NASA发布的3秒分辨率（90m）SRTM（shuttle radar topography mission,航天飞机雷达地形测绘任务）数据,根据SRTM缺测区域的特点利用直接赋值和双线性多项式内插结合的方法进行填补,并将填补后的SRTM数据作为下垫面的地形高度资料,引入中尺度大气模式MM5中,以研究可提高模拟精度的方法。本文以广东省以及邻近省份地区和近海海域为例,模拟了2002年4月和11月各两天的4个嵌套区域（分别为27km、9km、3km和1km分辨率）的逐时风场,通过与利用USGS地形数据的对比试验．分析了SRTM对近地层风场模拟结果的影响。试验结果表明：与USGS地形数据相比,SRTM数据更接近于真实地形。MM5模式引入SRTM数据后,模拟精度有所提高。地形的变化对风向影响比较明显,但地形的变化引起单点风速的变化情况及其原因比较复杂,有待于进一步研究。     

天津近海风能资源的高分辨率数值模拟与评估

风能是可再生能源中发展最快的清洁能源,具有广阔的应用前景。近海地区由于风速较大,以及可利用面积大等优点,近海风电是未来风电发展中一种新的趋势,但海上气象要素直接观测困难,需要通过高分辨率数值模拟对其可利用性及开发潜力进行评估。本文利用MM5/Calmet模式模拟了天津沿海地区的较高分辨率（水平分辨率1km×1km、垂直分辨率10m）的风能资源分布状况,并结合实测数据对其模拟效果进行了评估。结果表明：该模式对天津沿海地区的年平均风速及风速的逐日变化趋势均具有良好的模拟能力,3个测风塔年平均风速的相对误差分别为7.11%、12.99%、6.14%,可为天津海上风能资源评估提供科学依据;利用风速大小年景分析得到天津沿m2,海且地有区效多小年时平数均长风,风能资资源源状分况布较状好况。,发现天津近海海域年平均风速在（6.6~7.0）m/s,平均风功率密度超过340w/m~2,且有效小时数长,风资源状况较好。     

北大西洋海浪场季节特征及波高变化趋势研究

以ERA-40海表10米风场驱动国际先进的第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ（简称WW3）,得到北大西洋1958年1月-2001年12月逐3小时的海浪场,与ICOADS海浪资料进行对比发现模拟效果较好。从海浪场季节特征、重点海域波高和风速的月变化特征、波高和风速的逐年变化趋势等方面着手,对该海域的波候特征进行深入研究。     

近40a海晏地区风向风速特征分析

利用海晏站1980～2019年近40a的地面10m风向风速观测资料,统计分析了该地区平均风速、最大风速、极大风速及风向的特征,结果表明:(1)全年最多风向呈现明显的两极化特征,即以东南和西北风为主,其中东南风出现频率最高;(2)风向具有明显的季节转换特征,夏季盛行东南风,秋冬季盛行西北风,是具有季风倾向的地区;(3)日...     

3 种全球环流预报场近地层风速突变预报能力评估

本文采用Bernaola-Galvan启发式分割算法对3种全球环流预报场预报风速序列以及气象站和测风塔的实测风速序列分别进行风速突变事件的挑选,并综合挑选结果对3种全球环流预报场对我国风速突变事件的预报能力进行检验和评估.结果显示: ECMWF全球环流预报场风速突变事件的预报效果最优,其次是GFS,然后为T639,但是在青藏高原和甘肃北部地区,GFS要优于ECMWF,在我国沿海尤其是南部沿海地区,T639为最佳;ECMWF在新疆北部、甘肃北部、内蒙古中西部、河北和山西风速突变预报准确率较高,约为30%以上,其次为东北、山东、河南和江苏,约为10%~30%,其余地区预报准确率基本上在20%以下,尤其在西藏和四川大部分地区预报准确率为0,T639预报场在沿海地区的预报准确率基本在30%左右;ECMWF预报场在我国大部分地区预报相位偏差在3h以内,幅度偏差基本上在3m/s之内,仅在新疆北部、甘肃北部、青海北部、内蒙古及辽宁地区相位偏差为3~6h之间,幅度偏差大于3m/s,在新疆北部和内蒙古东部幅度偏差达到6m/s.     

风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究

以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大.     

不同背景场近地层风速的预报效果检验

模式初始场的优劣对风预报结果影响较大,中国常用的全球环流背景场为美国NCEP发布的GFS资料、欧洲中心的ECMWF资料以及中国气象局的T639资料。本文收集、整理了2010年6月~2011年5月的上述3套资料,将其分别与中国境内677个基本站、基准站和400座专业测风塔同期测风数据进行对比检验,综合分析GFS、EC、T639在中国区域内的近地层风速预报效果,并给出3套数据预报性能的平面分布图,结合气象站和测风塔处的地形特征和测风数据的代表性,初步判断3套背景场的近地层风速在不同区域、不同季节的可预报性,为中尺度模式选择初始场开展风速预报服务时提供一定依据。结果表明：①风速介于（0~3）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果一致,T639资料预报效果最好,GFS资料第二,EC资料第三。风速介于（3~15）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果有差异,测风塔数据检验,EC资料预报效果最好,GFS资料第二,T639资料第三;气象站资料检验,GFS资料预报效果最好,EC资料第二,T639资料第三。风速介于（15~25）m/s时,气象站和测风塔观测资料检验结果一致,EC资料预报效果最好,GFS资料第二,T639资料第三;②基于（3~15）m/s风速段,中国东北、华北、西北、西南地区,全年EC资料预报效果最好,GFS第二,T639第三,但秋冬季在西南地区三套资料的预报效果均较差。华东地区,春秋季时,EC和GFS资料预报效果一致,优于T639;夏季时,EC资料预报效果最好,GFS第二,T639第三;冬季时,3套资料预报效果一致。中南地区,春、秋、冬季时,EC资料预报效果最好,GFS和T639资料预报效果一致;夏季时,3套资料预报效果一致。     

MM5模式在风能资源普查中的应用试验

应用MM5模式以2001年4月辽宁省沿海及近海海域为例试验了中尺度气象模式在风能资源普查中的作用。结果表明，模式基本能够反映海陆分布、地势起伏等复杂地形下的风场特征，也基本能够反映风能资源参数的分布以及风速的变化情况。可以模拟出风能资源量的相对大小分布，并识别出辽宁省近海、海岛、沿海以及内陆一些地势较高的山口地带风能资源比较丰富，但模拟的风能资源量偏小，特别是对大于10m/s的较大风速模拟得明显偏低。试验表明，MM5模式对大范围区域风能资源的宏观评估以及风电场宏观选址具有很好的参考和应用价值，但目前还不足以定点模拟和确定风电场场址位置，但数值模拟作为风能资源普查的一种新型手段有发展和研究价值，是未来风能资源普查评价技术的发展方向。     

鄱阳湖区近地层风能资源特征研究

在鄱阳湖区4座测风塔历时1年逐10分钟梯度观测的资料基础上,统计分析了该地区平均风特征和风能资源参数。.结果表明:鄱阳湖区风速随着高度升高而增加较为缓慢,风切变指数较平原地区明显偏小,在湖区北部的狭长地带,狭管效应对风速的增强作用较为明显;受地形的影响,鄱阳湖北部狭管内风廓线分布高度一致,狭管内外明显不同;鄱阳湖区地势低洼的地方湍流强度高于地势较高的地方的湍流强度,山脊处湍流强度随高度变化不明显,在狭管内,湍流强度较狭管外开阔湖面小;鄱阳湖区风场各高度层Weibull尺度因子值在4.92～7.49之间,各高度层Weibull形状参数值在1.49～1.84之间。观测塔位于山脊上的长岭的层形状参数和射山的尺度因子值随高度的变化趋势不同于另外两个测风塔。     

风能资源评估中地表粗糙度的研究

利用内蒙东部草原接近1年4层风速廓线资料,采用最常用的两类方法（拟合对数风廓线法和Davenport土地类型系统划分法）,结合风能资源利用的特点,来估算该地区地表粗糙度长度。选取10分钟平均风速50m高度大于6m／s时刻的数据,因为50m高度平均风速6m／s以下的时,轮毂高度为80m的风机只能产生少量不稳定的风能。这样挑选数据能够有效地减少粗糙度长度评估中的离散范围。拟合对数风廓线,发现该地区地表粗糙度长度有明显月份和季节变化,夏秋植被茂盛期和冬春植被枯萎期粗糙度长度分别为0．138m和0．088m;细微的地形起伏也会对粗糙度的评估造成影响。两类方法估算的粗糙度长度大致相当,且估算的风能密度只相差2％左右。Davenport法对比较平坦的地形进行粗糙度评估,具有一定的应用参考价值。     

NCEP/NCAR再分析数据在风能资源评估中的应用研究

规划风电场短期测风数据的测试相关预测（Measure-Correlate-Predict MCP）是反映风电场风能长期平均水平的主要技术手段,对于预测规划风电场代表年年发电量具有重要意义。然而工程实践中,气象站长期参考数据常受到各类客观因素的影响,数据质量不能满足MCP要求,进而造成对规划风电场风能资源的错误评估。NCEP/NCAR数据是由美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合推出的再分析数据集,该数据作为一种可替代的长期参考数据得到了广泛的应用。本文对NCEP/NCAR数据在风能资源评估中的应用进行研究,提出了适用于该数据的MCP分析方法——风指数法。通过算例分析后发现,以NCEP/NCAR再分析数据为长期参考数据,风指数法为计算方法的短期测风数据MCP分析原则具有较高的可靠性和工程实用价值。