基于Wasp和MeteodynWT应用评估滨海平原风电场

摘 要：本位通过介绍Wasp和Meteodyn WT两款CFD软件的原理，以滨海平原风电场为例，运用该两款软件仿真风电场风能资源分布情况。结果表明： Wasp和Meteodyn WT软件均能较好的仿真该风电场风能资源情况，从风速、尾流效应以及发电量单因素来看，两款软件仿真出的结果趋势基本一致，但各风力发电机组的结果具有一定的差异性。两款软件各有优缺点和适应性，合理评估风能资源，直接影响风电场长久的经济效益。因此在具体风能资源评估过程中，需要合理选择适用于本风电场的CFD软件。

关键词：风能资源 Wasp MeteodynWT

0 引言

随着全球经济的快速发展，人类正以前所未有的速度消耗着地球上极为有限的化石能源资源。然而，有限的非再生能源储量，以及其所带来的环境方面问题，直接影响到世界经济的可持续发展和人类的生存环境。风能资源作为可再生能源中最清洁、最具有商业发展及最可能规模化开发利用能源之一。在我国，乃至全球调整能源结构，构建可持续经济发展里程中发挥着重要作用。

风能资源受地形因素、地理环境以及时间空间的影响，具有不确定性和变化性。开发利用风电场，需要准确评估该风电场风能资源、结合风力发电机组特性，预测风电场发电量。因为风能资源直接影响发电量，从而影响风电场经济效益和发展。因此准确评估风电场风能资源直观重要[1]。本文分别采用丹麦Risoe国家实验室开发用于风电场资源分析软件Wasp和法国Meteodyn WT 新兴CFD软件评估一滩涂风电场风能资源，分析其共同性及差异性。

1 CFD软件简介

风图谱分析软件Wasp是由丹麦 RisΦ国家实验室开发出来的风资源分析处理软件[2]，目前在国内外广泛应用风资源评估软件，主要应用于风电场风能资源评估。Wasp软件采用线性数学模型，仿真风电场各风力发电机组风能资源情况。Wasp软件应用具有一定的局限性，随着地形复杂而造成仿真结果不确定性。因此Wasp软件常应用于地形平坦、地表简单的区域风电场模拟。

法国 Meteodyn 公司開发MeteodynWT新兴CFD软件[3]，能够很好模拟流体状态。该款软件基于计算流体力学方法，仿真不同地形下风流运动情况，能够较好的减少因地形变化而造成评估结果的不确定性。

两款软件输入边界条件一致，通过输入风电场地形数据、气象数据、地表粗糙度等风电场信息。不同点为Meteodyn WT需要定义测风点、兴趣绘图区域，加密兴趣区域网格，结合区域气象数据定向模型，仿真风电场风资源分布。Wasp软件操作简单，只需划分网格即可计算。因此两款软件既有相同点，也有差异性，各有各的优缺点和适

用性。

2 案例分析

2.1 场址及测风介绍

D风电场地处滨海平原，地势辽阔平坦，滩地广布。位于我国 “沿海”风带上，是我国风能资源丰富的地区之一，适合风能资源开发利用。D风电场场址面积约11km2左右，地势辽阔平坦，海拔高程在2.5m～4m之间。

风电场分二期开发，其中一期已场投产运行。一期风电场场址内测风塔由于年久失修，并且受一期风机影响，测风数据失真，不采用该测风塔。本次评估二期风电场风能资源采用二期风电场场内测风塔，测风塔信息见下表

为保证风能资源分析的可靠性和合理性，按照《风电场风能资源评估方法》（GB/T 18710-2002）的要求，对测风数据进行合理性验证。通过验证，整编成一套具有代表性且为期一年的测风数据[4]，作为模型气象数据边界。

2.2 模型建立及结果分析

（1）模型建立

根据地形资料、利用Google Earth绘制风电场粗糙度[5]、测风塔实测气象数据。分别在Wasp和WT软件中构建D风电场发电量仿真模型。Wasp软件具有建模简单、方便等优势；WT软件需要绘制研究兴趣范围，采用分块结构进行网格划分，并且根据兴趣区域进行笛卡尔网格加密[6]，随着网格加密点的数量增加，模型定向时间而增长。

（2） 结果与分析

分析Wasp和WT软件仿真一期风电场发电量情况，从风速、尾流效应及发电量单因素探析两款软件仿真结果。

①与一期风电场发电量比较

根据一期运行数据，一期风电场2014～2017年多年平均发电量为10700.56万Kwh，根据CFD软件模拟，WT和Wasp模拟一期发电量与实际误差为1.44%及0.82%，误差较小，表明用WT或者Wasp均能较好的模拟本风电场，以及测风塔具有一定的代表性。

②不同高度年平均风速比较

采用测风塔80m高度推求其他高度风速，与测风塔实测风速比较，分析软件计算结果的误差情况。根据下表可知，WT随着高度减小，误差增大；Wasp模拟出的各高度风速普遍比实测值大。

③风力发电机组风速推求合理性分析

由图可知两款软件模拟二期风电场各机位点的风速情况，实测80m风速为6.72m/s，风力发电机组轮毂高度为80m，WT软件模拟出各机位点风速为6.63 m/s～6.72 m/s，而Wasp软件模拟出各机位点风速为6.75 m/s～6.85 m/s，可以看出WT软件模拟出的风速比实测风速小且接近，Wasp软件模拟出的风速偏大。

④尾流效应模拟情况分析

由图可知，两个软件模拟出各风机尾流趋势基本一致，但Wasp模拟出各风机尾流大于WT的结果。这是因为两款软件采用不同尾流模型处理方式，WT软件采用Park模型[7]，而Wasp采用线性模型。Park模型能够根据地形参数、风机功率曲线仿真各风力发电机组尾流影响。

⑤发电量模拟结果比较

由图表可知，两款软件模拟二期风电场发电量结果趋势基本一致，但Wasp软件模拟二期风电场发电量略高于WT软件，折算年等效利用小时数为一致。

3 结论

本文通过介绍Wasp和WT软件的原理，结合案例分析两款软件在滨海平原地区风电场的应用。滨海平原地区地形简单，地势平坦，具有较好的风资源等优势。输入相同的气象数据、地形数据和地表粗糙度作为模型边界，首先通过模拟一期风电场发电量情况，与实际发电量比较，结果表明两款软件能都较好的仿真一期风电场发电量，误差较小，表明应用两款软件应用于评估该风电场风能资源具有较好的作用。其次通过分析测风塔不同高度风速推求情况、风力发电机组风速分布情况、尾流效应情况可知，两款软件模拟出的结果趋势基本一致，但风速而言，Wasp软件仿真出的风速分布高于WT软件。对于尾流效应，WT采用Park模型仿真风力发电机组尾流，考虑地形波动造成的影响，计算结果小于Wasp仿真的尾流效应。最后表明，两款软件模拟风电场发电量结果趋势基本一致，但Wasp软件模拟二期风电场发电量略高于WT软件。

两款软件各有优缺点和适应性，合理评估风能资源，直接影响風电场长久的经济效益。因此在具体风能资源评估过程中，需要合理选择适用于本风电场的CFD软件。

参考文献：

[1] AtsushiYamaguchi，TakeshiIshihara，YozoFujion.AnAssessmentofOffshoreWindEnergyPotentialUsingMesoscaleModelandGIS.2004EuropeanWindEnergyConference&Exhibition，22-25Novemher，London，UK，2004.

[2] 连捷.WASP软件在风电场风能计算中的应用[J].电力勘测.1998，4：46-48.

[3] 李树民，朱国林，黄勇等.CFD技术与风能利用[A].中国气象学会.2008年全国风与大气环境学术会议论文集[C].北京：中国气象学会，2008：239-245.

[4] 高虎，刘薇，王艳等.中国风资源测量和评估实务[M].北京：化学工业出版社，2009.

[5] 林浩，张超，罗伯良.GIS在风能资源评价中的应用[J].

[6] 姚兴佳，宋俊.风力发电机组原理与应用[M].北京：机械工业出版社，2009.

[7] 朱蓉.风能资源评估最新技术及进展[A].2008年电网与清洁能源技术论坛论文集[C].西安：西安出版社，2008，60-66.

作者简介：许强；性别：男；出生年月：1991年08月；籍贯：江西省景德镇市；民族：汉；学历学位：硕士；毕业学校：河海大学；专业：水利工程；职称：助理工程师；从事工作：现从事水利、新能源规划设计及经济评价工作；联系方式：18321283501；邮箱：xu_qiang@sidri.com。

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