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摘要：风能资源具有清洁、可再生的优势，随着世界能源逐渐短缺，化石燃料导致的污染严重化，风能受到越来越多的重视，许多国家已积极致力于这一清洁能源的开发。多年以前，大多数的风力发电场只是以小范围零星布局的形式存在，随着科学技术的进步，风力发电场面积增大，装机数量增多。
关键词：大规模风电场建成;风能资源影响。
为了预测风电场的产能输出，使用准确的方法评估风电场的风能资源是十分必要的。大多数风电场风能资源评估使用的是不存在风电场时轮毂高度处的风能资源情况，但是风电场的建成，即风电机组的引入会影响近地面层的风况，因此会造成资源评估的较大差异，在进行风能资源评估时必须考虑风电场的影响。
一、概述
风能资源是自然资源中的一种，属于可再生资源的范畴。考虑到风能资源是在一定的时期和技术水平条件下可以被利用，因而最直接的办法是采用可以转换成电能的数量来进行风能资源的评价，而这与风能转换装置，即风电机组的性能有关。风电机组是风能利用的核心装置，不同的风电机组具有不同的能量转换性能，其性能一般通过风电机组的功率特性来反映，也就是风速与风电机组输出功率的对应关系。风电机组的风能利用效率是指在标准空气密度下，风电机组输出功率与单位时间内流经风电机组扫风面积的空气所具有的动能之比。尽管风电机组的生产厂家、型号各异，但实际上风电机组的风能利用效率曲线非常相似，数值范围也基本相同，尤其是在风能较集中、利用效率较高的峰值区域。
二、大规模风电场建成后对风能资源的影响
1、非均匀下垫面影响。通常非均匀下垫面主要是指地表非均匀，包括地表动力和热力非均匀作用。动力非均匀作用是由地表粗糙度改变所引起的，如光滑地表到粗糙地表。在中性大气条件下，气流从一种粗糙度表面（风电场建场前）跃变到另一种粗糙度表面（风电场建成）的过程中，新下垫面的强制作用将调整原有的风速廓线和摩擦速度，随着气流向下游的移动，它的强制作用逐渐向上扩散，因而在新表面上空形成一个厚度逐渐加大的新边界层，最后形成适应新下垫面的边界层。在这一过程的初始和中期阶段形成的新边界层为内边界层，适用于风电场内部适应新下垫面的边界层。
2、风切变测量高度差的影响。由于风在垂直方向上存在切变，必须考虑测风塔与参考气象站测风数据的采集高度差。气象站测风高度一般为地面高度10m左右;测风塔一般有多个测风高度，而目前风电机组轮毂高度一般为70m及以上。若简单地使用参考气象站测风高度的风速和风电机组轮毂高度处风速建立关联，会造成二者风速的相关系数较小且预测误差较大。针对这个问题，通过测风塔各高度的短期风速分布拟合得到各高度间风速切变指数，或通过各高度平均风速拟合得到风速分布随海拔高度的变化规律，推算得到风电机组轮毂高度的长期风速。在建立关联模型时，根据所使用的短期数据形式可以将关联模型分为散点拟合模型和概率分布模型，概率分布模型又可分为联合概率密度分布模型与分布函数关系模型两类，每类模型又因建立关联模型时扇区分组方法、参数拟合或计算的方法、模型定义、数据长度等的差异而不同。为了实现对风速模型更精细化的拟合，可以对数据进行分组分段。分段折线法就是将各扇区中参考气象站和测风塔的同期测风数据按照风速大小分组计算，建立分段折线关联模型。按照测风塔和参考气象站风向将短期测风数据进行分组，剔除包含数据数量极少的扇区中的数据，但是在进行扇区数据剔除时，易忽略所含数据数量小但数值大的扇区，所以在进行数据剔除时，可以将每个风向扇区中测风塔风速对应的风功率数据作为权重，将风功率之和及风速之和均最小的扇区数据剔除，保留数量少但是风功率总和较大的元素。
3、風电场建场前轮毂高度处平均风速的影响。若在某一区域将建成一个大规模风电场，该区域建场之前，假设风电机组对气流的影响在风电场内水平分布均匀，风电机组叶片对气流的作用力集中在轮毂高度处，忽略风电机组塔筒对气流的影响，风电场内部平均垂直风廓线在轮毂高度上下分别为不同的对数分布。使用特定的地表粗糙度、风电机组相关参数以及风速韦伯分布，在实际情况中，这三个条件会有所不同，结果也会发生相应的变化。风电场建成后，轮毂高度处风速比建场之前的相应风速小，存在风速损失，且随着增大，风速损失变小，原因是风电机组的推力系数随风速的增加而减小。
4、参考风功率密度的影响。风能资源的大小和优劣最终表现在通过风电机组所发出的电量上。以风电机组为风电转换装置，风电项目的经济收益由单位千瓦装机投资与单位千瓦装机发电收益来决定。为了保证风电项目的投资收益，必须提高风电场的容量系数。结合风电项目经济效益，从容量系数出发，给出基于参考风功率密度的风能资源等级划分，计算有效时间段气流垂直通过单位面积的发电量。考虑到风能资源评估都以代表年为基础，参考风功率密度实际上就是在一定的离地高度，气流通过风电机组单位扫风面积的发电量。计算发电量时，可先将风速序列处理成各等级风速，再根据风电场区域内代表性的风速分布，算出参考风功率密度。由于参考风功率密度结合了诸多因素，因而可以作为风电场宏观选址风能资源评价的一个综合性指标参数，但它并没有考虑风向的稳定性等对风电机组出力的影响。随着选用风电机组叶轮直径的增大，误差也有增大的趋势，这是因为参考风功率密度值随着高度不同而不同，当风电机组叶轮直径变大时，用一个高度的值去代表风电机组不同叶轮直径范围内不同高度的值，其引入的误差也会随之增大。
三、发展方向
在智能电网的发展要求下，风能资源评估结果的准确性和最大限度地缩短评估周期，已经成为最基本的要求。研究应从目前已有的风电场出发，结合不同场地条件下的风电场实际运行数据，用大数据与云计算技术，为风能资源提供更有参考价值的平台。深层次挖掘再分析数据、中尺度数据、周边风电场、气象站、机组SCADA数据和理论模型之间的相互关系。提升风能资源精度的同时优化预测模型的评估精度，构筑风电场全生命周期的评估体系，建立前、中、后期的一体化评估，从而使评估参数多元化，进一步提升评估预测结果的精度。结合气象要素和实际运行，研究并构筑各点位动态，避免理想功率造成的评估误差对风电机组生产、运维工作的影响。当前风电场总装机容量和单机容量不断增大，应深入研究尾流叠加模型和湍流扰动模型，考虑其对发电量评估和预测的影响，进一步提高风能资源评估的精度。
随着大规模风电场接入电力系统，精确可靠的风能资源评估，可以有效地降低风电并网所带来的风险。现有的风能资源评估还存在一定的局限性，特别是对风能资源的间歇性和不确定性的预测难度极大。我国的风力发电行业发展比较好，电力企业的智能电网已经形成。在风力发电的运行中，确实存在一些问题需要我们解决，在不断的创新和改革中，希望能达到更高的水平，促进我国的经济和社会的发展。
参考文献：
[1] 中国能源中长期发展战略研究项目组. 中国能源中长期发展战略研究（综合卷） [M ]. 北京： 科学出版社， 2017.
[2]中国工程院. 中国可再生能源发展战略研究（风能卷） [M ] .北京： 中国电力出版社， 2018.
[3] 中国气象局风能太阳能资源评估中心. 中国风能资源评估[M ] . 北京： 气象出版社， 2018.
关键词：大规模风电场建成;风能资源影响。
为了预测风电场的产能输出，使用准确的方法评估风电场的风能资源是十分必要的。大多数风电场风能资源评估使用的是不存在风电场时轮毂高度处的风能资源情况，但是风电场的建成，即风电机组的引入会影响近地面层的风况，因此会造成资源评估的较大差异，在进行风能资源评估时必须考虑风电场的影响。
一、概述
风能资源是自然资源中的一种，属于可再生资源的范畴。考虑到风能资源是在一定的时期和技术水平条件下可以被利用，因而最直接的办法是采用可以转换成电能的数量来进行风能资源的评价，而这与风能转换装置，即风电机组的性能有关。风电机组是风能利用的核心装置，不同的风电机组具有不同的能量转换性能，其性能一般通过风电机组的功率特性来反映，也就是风速与风电机组输出功率的对应关系。风电机组的风能利用效率是指在标准空气密度下，风电机组输出功率与单位时间内流经风电机组扫风面积的空气所具有的动能之比。尽管风电机组的生产厂家、型号各异，但实际上风电机组的风能利用效率曲线非常相似，数值范围也基本相同，尤其是在风能较集中、利用效率较高的峰值区域。
二、大规模风电场建成后对风能资源的影响
1、非均匀下垫面影响。通常非均匀下垫面主要是指地表非均匀，包括地表动力和热力非均匀作用。动力非均匀作用是由地表粗糙度改变所引起的，如光滑地表到粗糙地表。在中性大气条件下，气流从一种粗糙度表面（风电场建场前）跃变到另一种粗糙度表面（风电场建成）的过程中，新下垫面的强制作用将调整原有的风速廓线和摩擦速度，随着气流向下游的移动，它的强制作用逐渐向上扩散，因而在新表面上空形成一个厚度逐渐加大的新边界层，最后形成适应新下垫面的边界层。在这一过程的初始和中期阶段形成的新边界层为内边界层，适用于风电场内部适应新下垫面的边界层。
2、风切变测量高度差的影响。由于风在垂直方向上存在切变，必须考虑测风塔与参考气象站测风数据的采集高度差。气象站测风高度一般为地面高度10m左右;测风塔一般有多个测风高度，而目前风电机组轮毂高度一般为70m及以上。若简单地使用参考气象站测风高度的风速和风电机组轮毂高度处风速建立关联，会造成二者风速的相关系数较小且预测误差较大。针对这个问题，通过测风塔各高度的短期风速分布拟合得到各高度间风速切变指数，或通过各高度平均风速拟合得到风速分布随海拔高度的变化规律，推算得到风电机组轮毂高度的长期风速。在建立关联模型时，根据所使用的短期数据形式可以将关联模型分为散点拟合模型和概率分布模型，概率分布模型又可分为联合概率密度分布模型与分布函数关系模型两类，每类模型又因建立关联模型时扇区分组方法、参数拟合或计算的方法、模型定义、数据长度等的差异而不同。为了实现对风速模型更精细化的拟合，可以对数据进行分组分段。分段折线法就是将各扇区中参考气象站和测风塔的同期测风数据按照风速大小分组计算，建立分段折线关联模型。按照测风塔和参考气象站风向将短期测风数据进行分组，剔除包含数据数量极少的扇区中的数据，但是在进行扇区数据剔除时，易忽略所含数据数量小但数值大的扇区，所以在进行数据剔除时，可以将每个风向扇区中测风塔风速对应的风功率数据作为权重，将风功率之和及风速之和均最小的扇区数据剔除，保留数量少但是风功率总和较大的元素。
3、風电场建场前轮毂高度处平均风速的影响。若在某一区域将建成一个大规模风电场，该区域建场之前，假设风电机组对气流的影响在风电场内水平分布均匀，风电机组叶片对气流的作用力集中在轮毂高度处，忽略风电机组塔筒对气流的影响，风电场内部平均垂直风廓线在轮毂高度上下分别为不同的对数分布。使用特定的地表粗糙度、风电机组相关参数以及风速韦伯分布，在实际情况中，这三个条件会有所不同，结果也会发生相应的变化。风电场建成后，轮毂高度处风速比建场之前的相应风速小，存在风速损失，且随着增大，风速损失变小，原因是风电机组的推力系数随风速的增加而减小。
4、参考风功率密度的影响。风能资源的大小和优劣最终表现在通过风电机组所发出的电量上。以风电机组为风电转换装置，风电项目的经济收益由单位千瓦装机投资与单位千瓦装机发电收益来决定。为了保证风电项目的投资收益，必须提高风电场的容量系数。结合风电项目经济效益，从容量系数出发，给出基于参考风功率密度的风能资源等级划分，计算有效时间段气流垂直通过单位面积的发电量。考虑到风能资源评估都以代表年为基础，参考风功率密度实际上就是在一定的离地高度，气流通过风电机组单位扫风面积的发电量。计算发电量时，可先将风速序列处理成各等级风速，再根据风电场区域内代表性的风速分布，算出参考风功率密度。由于参考风功率密度结合了诸多因素，因而可以作为风电场宏观选址风能资源评价的一个综合性指标参数，但它并没有考虑风向的稳定性等对风电机组出力的影响。随着选用风电机组叶轮直径的增大，误差也有增大的趋势，这是因为参考风功率密度值随着高度不同而不同，当风电机组叶轮直径变大时，用一个高度的值去代表风电机组不同叶轮直径范围内不同高度的值，其引入的误差也会随之增大。
三、发展方向
在智能电网的发展要求下，风能资源评估结果的准确性和最大限度地缩短评估周期，已经成为最基本的要求。研究应从目前已有的风电场出发，结合不同场地条件下的风电场实际运行数据，用大数据与云计算技术，为风能资源提供更有参考价值的平台。深层次挖掘再分析数据、中尺度数据、周边风电场、气象站、机组SCADA数据和理论模型之间的相互关系。提升风能资源精度的同时优化预测模型的评估精度，构筑风电场全生命周期的评估体系，建立前、中、后期的一体化评估，从而使评估参数多元化，进一步提升评估预测结果的精度。结合气象要素和实际运行，研究并构筑各点位动态，避免理想功率造成的评估误差对风电机组生产、运维工作的影响。当前风电场总装机容量和单机容量不断增大，应深入研究尾流叠加模型和湍流扰动模型，考虑其对发电量评估和预测的影响，进一步提高风能资源评估的精度。
随着大规模风电场接入电力系统，精确可靠的风能资源评估，可以有效地降低风电并网所带来的风险。现有的风能资源评估还存在一定的局限性，特别是对风能资源的间歇性和不确定性的预测难度极大。我国的风力发电行业发展比较好，电力企业的智能电网已经形成。在风力发电的运行中，确实存在一些问题需要我们解决，在不断的创新和改革中，希望能达到更高的水平，促进我国的经济和社会的发展。
参考文献：
[1] 中国能源中长期发展战略研究项目组. 中国能源中长期发展战略研究（综合卷） [M ]. 北京： 科学出版社， 2017.
[2]中国工程院. 中国可再生能源发展战略研究（风能卷） [M ] .北京： 中国电力出版社， 2018.
[3] 中国气象局风能太阳能资源评估中心. 中国风能资源评估[M ] . 北京： 气象出版社， 2018.