双重嵌套模拟风电场风速分布的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种风电场风速分布的模拟方法，具体涉及一种采用双重嵌套的方式 模拟风电场风速分布的方法。
【背景技术】
[0002] 我国国土面积幅员辽阔、风能资源极为丰富。随着风电机组的技术逐步成熟、制造 成本持续下降，我国也迎来了风电大规模开发建设的高速发展时期。近年来，随着金风科技 等低风速风电机组的问世，使得风能资源欠丰富的地区也具备了开发的可能性，风电项目 的投资热点也从传统的"三北"地区扩展到了新兴的南方地区。
[0003] 而南方地区的风电场多位于山地地带，具有一定的复杂性，海拔高程落差大、地形 崎岖、地貌多变、局地气候明显，以上特点导致风能资源在空间分布上具有极强的不均匀 性，即使空间距离仅数十米的两个点位也可能存在较大的风速差异。
[0004] 针对山地风电场具有特殊的复杂性，风能领域引入了计算流体力学方法进行风场 模拟，其步骤大致如下：1)在风电场内设立一个或多个测风塔，获得至少一个完整年的测 风数据；2)利用附近气象站的多年长期数据，将测风数据订正到代表年水平；3)利用计算 流体力学软件载入订正后的测风数据、及海拔高程、地表粗糙度等资料作为边界条件，建立 起数十米分辨率的三维计算网格，通过求解Navier-Stokes方程，计算出风电内空间任一 点的风流数据，进而绘制出风电场的风速分布图。
[0005] 上述技术的不足之处在于：1)设立测风塔的费用在数十万元，还需一年以上的观 测期，成本过高，时间过长；2)需购买气象站多年长期数据，并对测风数据开展订正，耗费 大量人力财力；3)场址的海拔高程、地表粗糙度等资料需要现场踏勘、仪器测绘、计算机处 理等，过程繁琐、效率低、费用高。总之，现有技术的过程繁琐、成本高、时间长。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种不需要建设实体测风塔及现场采集相关数据，充分利 用现有数据，投入少，过程简单的双重嵌套模拟风电场风速分布的方法。
[0007] 本发明的目的是这样实现的：一种双重嵌套模拟风电场风速分布的方法，包括以 下步骤：
[0008] 步骤一，建立虚拟测风塔：在风电场内选择在场址内选取处点位，作为虚拟测风塔 的位置，并定义大地坐标为[xo, Y0];
[0009] 步骤二，获取第一重嵌套的MERRA再分析气象数据。数据覆盖了全球的陆地 区域以及离岸50km以内的近海区域，水平方向上网格划分为2/3经度X 1/2炜度（约 70kmX50km)，垂直方向上分为72层。选取步骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的四 角格点位置，大地坐标分别为[XI，Yl]、[X2, Y2]、[X3, Y3]、[X4, Y4]，与虚拟测风塔的水平 距离分别为SI、S2、S3、S4的MERRA数据，获取地面50-100m之间高度的最近20年以上的风 速风向序列，一共得到4组MERRA再分析气象数据：[U1、D1]、[U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]， 其中U为风速、D为风向；
[0010] 步骤三，获取第一重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据；获取以下范围的ASTER GDEM海拔高程数据：中心为步骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的几何中心位置，大 地坐标为[X5, Y5]，边长为80- 120km之间的正方形；
[0011] 步骤四，获取GlobeLand30地表覆盖数据，制作第一重嵌套的30m分辨率地表粗 糙度数据；获取的GlobeLand30地表覆盖数据范围为：中心为步骤一建立的虚拟测风塔 位置所在的网格的几何中心，大地坐标[X5, Y5]，边长为80- 120km之间的正方形，利用 GlobeLand30地表覆盖分类与地表粗糙度的对应关系，将获取的GlobeLand30地表覆盖数 据对应转化为30m分辨率地表粗糙度数据；
[0012] 步骤五，开展第一重嵌套，模拟步骤一的虚拟测风塔的风速风向序列，采用计算流 体力学软件Meteodyn WT (简称"WT"），载入步骤二的4组MERRA再分析气象数据，步骤三 的ASTER GDEM海拔高程数据，以及步骤四的30m分辨率地表粗糙度数据作为边界条件，计 算网格设置如下：最小水平分辨率为lkm，最小垂直分辨率为20m，水平扩展系数为1. 1，垂 直扩展系数为1.2,垂直参数为0.7,完成16风向扇区的定向计算后，经由4组MERRA数据 地面50m高度的最近30年的风速风向序列：[U1、D1]、[U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]，分别外 推模拟，得到4组虚拟测风塔70-100m高度的同期风速风向序列：[U10、DIO]、[U20、D20]、 [U30、D30]、[U40、D40];按下列公式计算加权平均后的虚拟测风塔的风速风向序列[U0、 DO]，即为所需数据：
[0015] 步骤六，获取第二重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据及30m分辨率地表粗糙度数 据：按步骤三、四的方法获取风电场场址范围的ASTER⑶EM海拔高程数据，GlobeLand30地 表覆盖数据，制作出30m分辨率地表粗糙度数据；
[0016] 步骤七，开展第二重嵌套，模拟风电场风速分布：采用WT软件载入步骤六的虚拟 测风塔的风速风向序列，以及步骤六的ASTER GDEM海拔高程数据，30m分辨率地表粗糙度 数据作为边界条件，计算网格设置如下：最小水平分辨率为30m，最小垂直分辨率为4m，水 平扩展系数为1. 1，垂直扩展系数为1. 2,垂直参数为0. 7 ;完成16风向扇区的定向计算后， 经由虚拟测风塔的风速风向序列[U0、D0]，外推模拟得到风电内空间任一点的风流数据，进 而绘制出风电场30-100m分辨率风速分布图，完成双重嵌套风电场风速分布的模拟。
[0017] 虚拟测风塔选址为风电场内场址中心附近、地形条件和地貌类型与场址50%以上 地区相似的一处点位，塔高为70-100m。
[0018] 本发明提供的双重嵌套模拟风电场风速分布的方法，具有以下有益效果：
[0019] 1)直接使用MERRA再分析气象数据，不需设立测风塔，节约了数十万元的立塔成 本，节省了一年观测时间；
[0020] 2)采用的MERRA再分析气象数据为最近30年的长期数据，不需购买气象站的多年 长期数据，并进行代表年订正，节约了此环节的人力财力；
[0021] 3)直接使用ASTER⑶EM海拔高程数据、GlobeLand30地表覆盖数据制作30m分辨 率地表粗糙度数据，不需现场踏勘、仪器测绘、计算机处理等获取场址的海拔高程、地表粗 糙度资料，简化过程、提高效率、节省费用。
【附图说明】
[0022] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0023] 图1为本发明方法的总流程图；
[0024] 图2为实施例中四角格点A、B、C、D和虚拟测风塔Ml的位置；
[0025] 图3为实施例中A、B、C、D四组MERRA数据的各年平均风速；
[0026] 图4为实施例中第一重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据；
[0027] 图5为实施例中第一重嵌套的30m分辨率地表粗糙度数据；
[0028] 图6为实施例中第一重嵌套模拟得到的虚拟测风塔Ml的的各年平均风速；
[0029] 图7为实施例中第二重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据；
[0030] 图8为实施例中第二重嵌套的30m分辨率地表粗糙度数据；
[0031] 图9为实施例中第二重嵌套模拟得到的风电场风速分布图。
【具体实施方式】
[0032] 本发明的工作过程如下：
[0033] 步骤一，建立虚拟测风塔。在风电场内选择在场址中心附近、地形条件和地貌类型 与场址50%以上地区相似的一处点位，作为虚拟测风塔的位置，大地坐标[X0, Y0]，塔高为 70-100m〇
[0034] 步骤二，获取第一重嵌套的MERRA再分析气象数据。MERRA(The Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications)再分析气象数据是美国国家 航空航天局（NASA)戈达德地球观测系统（GEOS)的资料同化系统（DAS)的产品之一。该数 据覆盖了全球的陆地区域以及离岸50km以内的近海区域，水平方向上网格划分为2/3经 度父1/2炜度（约701〇11\501〇11)，垂直方向上分为72层，从地面向上延伸至0.011^&。数据 的记录起止时间为1979年至今，囊括每小时的风速、风向、气温、气压等气象参数。。选取步 骤一建立的虚拟测风塔位置所在的网格的四角格点位置（大地坐标分别为[XI，Yl]、[X2， Y2]、[X3, Y3]、[X4, Y4]，与虚拟测风塔的水平距离分别为Sl、S2、S3、S4的MERRA数据，获 取地面50-100m之间高度的最近20年以上的风速风向序列，一共得到4组数据：[Ul、Dl]、 [U2、D2]、[U3、D3]、[U4、D4]，其中U为风速、D为风向。由于该数据为20年以上的长期数 据，故不需进行代表年订正。
[0035] 步骤三，获取第一重嵌套的ASTER⑶EM海拔高程数据。ASTER⑶EM(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model)海拔高程数据是美国国家航空航天局（NASA)与日本经济产业省（METI)共同制作 的全球数字海拔高程产品。ASTER GD