黑龙江省东部地区风能资源数值模拟误差分析

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  摘要 利用MM5+CALMET模型对黑龙江省东部地区2009年6月~2010年5月进行风能资源数值模拟,并与3座测风塔实测风速进行误差对比分析。结果表明,在10 m处,各测风塔年平均风速模拟值小于实测值,10 m以上,年平均风速模拟值大于实测值;模拟风速频率在2~5 m/s小于实测风速频率,在6~10 m/s大于实测风速频率,>10 m/s与实测风速频率基本相当;模型对风向的模拟效果不如对风速的模拟效果,虽然70 m高度模拟主导风向与实测风主导风向基本一致,但模拟值与实测值相差较大;模型对风能频率的模拟效果优于对风速频率与风向频率的模拟。
  关键词 MM5;Calmet;风能资源;数值模拟;误差分析;黑龙江省东部地区
  中图分类号 S213 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2014)13-03996-04
  Abstract MM5/Calmet model system was used to simulate wind energy in eastern region of Heilongjiang Province during June 2009 to May 2010, and the simulated results were analyzed with the determination data from 3 anemometer towers. The results showed that: the simulated value of annual average wind speed was smaller than observed value on 10m, and was higher than observed value above 10m; the simulated frequencies of wind speed was lower than observed value between 2-5 m/s, and was higher than observed value between 6-10 m/s, and was as similar as observed value above 10m/s; The performance of simulating wind direction frequency was not as better as those of simulating wind speed frequency, the model could simulate observed dominant wind direction although the simulated value was obviously smaller than observed value; the simulation capacity on wind energy density was better than capacity on wind frequency.
  Key words MM5; Calmet; Wind energy; Numerical simulation; Error analysis; Eastern region of Heilongjiang Province
  我国风电总装机从2005年起连续5年以100%的速度增长,到2010年底,累计装机容量达4 487.1万kW,超越了美国,跃居世界第1位。风电的快速发展对风能资源评估提出了更高的要求,为了解决风能资源评估观测资料在空间分布密度和观测时间长度方面的限制,中、小尺度数值模式在风能资源评估中的应用技术得到快速发展。近年来我国的很多科研机构开始了风能资源数值模拟研究[1-4]。如龚强等在辽宁省风能资源普查中应用MM5模式模拟了辽宁省的风能资源状况[5]。2005年中国气象局风能太阳能资源评估中心引进了加拿大气象局风能资源数值模拟系统,在此基础上经过本地化的改进后,建立了中国气象局风能资源数值模式系统[6]。
  为了满足风电产业大规模开发的需要,必须要精细化模拟评估区域性的风能资源,大多数中尺度模式很难达到精细化模拟的需求。即使中尺度模型能够实现精细化模拟,但对于区域性模拟需耗费大量机时,不能满足目前风能资源评估工作的需求。因此,需要通过动力降尺度的方法来实现风能资源精细化数值模拟,并达到可用的精度。
  中尺度气象模式MM5被广泛应用于中尺度及区域尺度的大气环流,适用于对空气质量、水文情况和风能资源进行数值模拟研究[7-8]。CALMET模块是一个风场诊断模式,目前主要应用于大气污染扩散的研究及应用[9]。
  黑龙江省东部低山丘陵地区风能资源丰富,适宜建设大型风电场。笔者运用中尺度气象模式MM5结合微尺度模式CALMET对黑龙江省东部地区2009年6月~2010年5月的风能资源进行模拟研究,对MM5/Calmet模式模拟结果与黑龙江省东部3座70 m高测风塔资料进行了详细对比分析,评估该模式对该地区的风能资源模拟能力。
  1 资料与方法
  1.1 MM5/CALMET数值模式系统及模拟方案介绍
  中尺度气象模式MM5是美国宾夕法尼亚大学和美国国家大气研究中心联合开发的,是一个完全可压非静力的中尺度天气数值模型,适合于有限区域的中度数值预报模式。该模式自20世纪70年代问世以来,经过全球各国大气物理科学家的共同努力,目前已发展成为全球最成熟的中尺度天气数值预报系统之一。
  CALMET是污染气象模式CALPUFF的气象模块,包括诊断风场模块和微气象模块。诊断风场模块对初始猜测风场(MM4或MM5网格风场、常规监测的地面与高空气象数据)进行地形动力学、坡面流、地形阻塞效应调整,产生第一步风场,导入观测数据后,并通过插值、平滑处理、垂直速度计算、辐散最小化等产生最终风场;微气象模块根据参数化方法,利用地表热通量、边界层高度、摩擦速度、对流速度、莫宁一奥布霍夫长度等参数描述边界层结构。   MM5模式采用两层嵌套,两层区域的网格分辨率分别为27 km×27 km和9 km×9 km,垂直方向共分为30层,模拟计算时间为2009年6月1日~2010年5月31日,逐日进行模拟计算;再将MM5模式9 km×9 km水平分辨率的模拟结果作为CALMET模式的初始场,进行降尺度诊断计算,得到1 km×1 km水平分辨率逐时风资源分布结果;最后将网格点上的模拟结果通过双线性内插的方法插到测风塔上。
  1.2 资料选取
  采用全球环流模式背景场资料NCEP/FNL客观分析场融合中国气象局常规探空和地面观测资料(MICAPS资料)作为中尺度模式初始场(边界条件)。MM5模式地形地表资料采用30 s水平分辨率的USGS资料。
  CALMET模式地形资料采用SRTM3资料(3 s分辨率,约90 m),Landuse数据采用30 s水平分辨率的USGS资料。
  同时,选取黑龙江省东部地区3座测风塔的实际测风资料。3座测风塔共有4层风速观测,分别为10、30、50、70 m,2层风向观测,分别为10、70 m。3座测风塔均位于东部低山丘陵地区,具体信息如表1所示,因为目前风电场的主流风机轮毂高度为70 m,所以,在此主要针对70 m高度的资料进行分析。
  2 结果与分析
  2.1 风速模拟误差分析
  2.1.1 年平均风速分析。
  分析2009年6月1日~2010年5月31日逐时模拟风速与测风塔观测风速(表1)可见,10 m高度2#测风塔实测风速等于模拟风速,1、3#测风塔实测风速均大于模拟风速,因为风功率密度较小,风功率相对误差较大;10 m以上,各测风塔均是模拟风速大于实测风速,且风速相对误差随高度增加有增大趋势,风速模拟垂直变化较大;70 m高度,2#测风塔风速相对误差最大,为14.0%,1#测风塔风速相对误差最小,为6.2%;70 m风功率相对误差较风速相对误差大,2#测风塔最大,为23.7%,1#测风塔最小,为9.8%。3座测风塔中2#测风塔模拟风速和风功率相对误差较大,1#、3#测风塔误差较小。3座测风塔在70 m高度上风速相对误差平均为10.0%,风功率相对误差平均为16.8%。
  3 结论
  利用MM5+CALMET模型对黑龙江省东部地区2009年6月~2010年5月的风能资源进行数值模拟误差分析,结果表明,模拟年平均风速除10 m外,均大于实测风速,且风速相对误差随高度增加有增大趋势,风速模拟垂直变化较大,70 m高度上风速相对误差平均为10%,风功率相对误差平均为16.8%;风速频率模拟中,模型对风速>10 m/s区间具有较强的模拟能力;风能频率模拟优于风速频率模拟,与实测风能频率分布基本一致;对风向频率的模拟,模型能较好地模拟出主导风向的分布,但主导风向的数值明显小于实测主导风向的数值,模拟风能频率与实测值的分布风向比较一致。该模型对黑龙江省东部地区70 m高度(目前主流风机的轮毂高度)的风速、风向具有较强的模拟能力,尤其是对风电场最重要的>10 m/s风速区间、主导风向模拟能力更强。该模型可以模拟出黑龙江省东部地区风能资源的基本特征,可以利用其进行风能资源评估等工作。
  参考文献
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  [4] 杨振斌,薛桁,袁春红,等.用于风电场选址的风能资源评估软件[J].气象科技,2001,29(3):54-57.
  [5] 龚强,袁国恩,张云秋,等.MM5模式在风能资源普查中的应用试验[J].资源科学,2006,28(1):145-149.
  [6] 李泽椿,朱蓉,何晓凤,等.风能资源评估技术方法研究[J].气象学报,2007,65(5):708-707.
  [7] 周荣卫,何晓凤,朱蓉.MM5/CALMET模式系统在风能资源评估中的应用[J].自然资源学报,2010,25(12):2101-2113.
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