2020年10月14日-16日，2020北京國際風能大會暨展覽會（CWP 2020）在北京新國展隆重召開。作為全球風電行業年度最大的盛會之一，這場由百余名演講嘉賓和數千名國內外參會代表共同參與的風能盛會，再次登陸北京，本屆大會以“引領綠色復蘇，構筑更好未來”為主題，聚焦中國能源革命的未來。能見App全程直播本次大會。
在14日下午召開的風資源精細化評估分論壇上， 浙江運達風電股份有限公司朱金奎發表《風電場尾流效應的分析》主題演講。
以下為發言實錄：朱金奎：今天主要講一下風電場尾流效應的分析，最后做一個簡單的總結。咱們分析的風電場，實際重點關注的風電場位于這個風電場集群的正中心，這個風電場集群整體上有九個風電項目組成，整個風電場集群的開發是由東向西逐步進行的，風電場地形比較平坦，這個項目位于青海的，青海整體上項目地表都是沙地，主風向是西風以及西北偏西風，這個風電場這兩排機組前面一排七臺，后面一排是六臺，這兩排間距是1300米，這里用的機型主要是931.5兆瓦的，輪轂高度80M，主要針對2019年進行分析的，2019年整體上分析基礎運營情況，城市是2019年全場機組平均的功率曲線，然后這里的功率曲線，轉換成機艙自由恢復，這里整體算出來K值大概是103.5%，機組正常運行情況下，功率還是可以達到咱們保證功率曲線的，右邊這張突各個機組可利用率，我們是講的時間可利用率，整體上都很高，現在有一個問題，實際上這個項目有一個特點，在項目前期的時候，這里有一個測風塔，作為資源評估塔一直在運行。項目建成之后，這個測風塔在現場運行，我們看到有一個比較大的問題就是說，在項目前期設計的時候這個測風塔，80米的風速是6.64，2019年實際測出來只有5.46，風電場我們根據某商業的軟件算出來，測風塔輸進去，計算得到的各機組平均的尾流后風速，同樣就是在設計階段這個風場平均的風速有6.37這么高，在2019年的時候，我們是5.21，這個5.21，在機組前的自由風速。這中間接近1.2米的風速的差異是怎么回事，差異非常的顯著，我們結合整個風電場，整個項目集群的風電場開發的進度我們可以大致看一下，就是說整個我們S風電場它的東邊這些機組的話都是在設計階段之前已經建好了，但是在于西邊ABCD這四個風電場的話，基本都是在S風電場建成之后才逐漸修建的，然后其中我們B風電場基本跟S是同時的，在設計階段B風電場也還沒有并網運行，整體上這中間我們會對這一米多的風速的差異，我們會有一個猜想，這一米多的風跑哪兒去了，針對這個問題，我們展開了一些研究，這個研究主要的目的就說以單個風電場為研究目標，分析大規模風電場之間的尾流影響，無論是前期東邊已經存在的風電場，還是西邊隨著風電場建成之后再逐漸建成新的ABCD對風電場的影響，然后第二個分析一下風電場內部風電機組尾流怎么個恢復的，怎么個變化的，大致的過程，方法以風電場為對象，分析仿真的結果，實際運行結果的差異，第二個我們還用激光測光雷達，到現場實際的觀測，作為對我們仿真結果進行的一定程度上的驗證。
進入我們第二部分，一米多的風速的差異我們做風資源想第一點是有風速年際波動的，這個是肯定的，因為風資源年際波動在很多時候還不小，然后第二個我們想到的就是說，風場尾流影響，第三個數據處理或者你的計算誤差各種其他因素。為什么我們考慮的就這三個因素，下面我們逐一的進行分析。對于年際風速變化我們這里是根據參考數merra2，這里的相關系數在0.82以上，我們采用的是日平均風速的相關性。所以這兩個相關性相對來說比較高，我們實際上是可以基于merra2的分析數據，風速年際之間的變化差異，我們這里列出了這個圖，我們可以看到在2019年這個廠區，2019年明顯是一個小風年，2015年2016年是大風年，基于這兩個差異的比例，我們按照相對的變化比例，我們計算就說在設計階段，測風塔六米六四，全場機位六米三二，訂正之后，2019年測風塔自由風速6.2米，按照這個6.2米的風速，計算全場機位的平均風速5.89米，這是我們風資源最直接想到的東西就是年際波動。
第二塊周邊風對風電場尾流的影響，尾流分析的工具我們采用我們運達自主開發的windeyfoam的平臺，機遇RANS的致動盤尾流模型，進行尾流仿真計算。這個平臺你還可以在這里進行定植很多參數都是開放的。這個平臺也可以進行大范圍的精細化的計算，計算效率也是比較高的，還可以有非常好的截面，可以進行比較好的展示，一切基于我們運達自己高性能的計算平臺，在這上面進行的。
具體有這么一個模型之后我們實際上怎么來分析這個東西，到底尾流影響有多大，實際上我們這里對于測風塔的風速，對于風電場所有風電場采取的方法是相似的略有差異，這里是測風塔，不同風向條件下，我分析，我是做兩遍計算，第一遍是不放機組進去，算機位點處的風速是多少，第二遍是把風電機組放進去之后，把這個模型尾流模型放進去之后，計算這個測風塔處風速是多少，兩者之間的差異，是機組對這個測風塔風速的影響，在測風塔風速分析的時候，就不需要講周邊風電場，所有的機組都會對它有影響，我們進行適當的為了加快計算速度，節省計算資源我們找了對測風塔影響最顯著的機組，把它放進去，比如說在零度的時候，只放了S風電場，更遠的ABCD風電場，為了節省資源沒必要放進去，這個是330度的，這330度這邊離的更遠寫得沒放進去，放到這里，也是只放S風電場，這是對于測風塔的。
對這個測風塔受到的尾流影響進行了分析，進行了12個扇區的分析，對比之后我們發現，當廠區吹南風的時候，測風塔不會受到尾流的影響，西北風之類的的時候，測風塔受到尾流的影響比例還相對比較高，最高的時候能達到16%的樣子，由各個扇區風速衰減比例，結合風圖，綜合之后就得到上圖計算的測風塔衰減比例，2019年自由風速5.61m/s。對于風電場而言，是略有不同風電場，我們分析周邊風電場對這個的影響，這個計算相當于更麻煩一點，第一步只放這個S風電場的機組進去，計算說所有的S風電場所有機位的平均風速是多少。第二個步驟就是說計算在有周邊風電場，放特定風電場，為了節省計算資源，加快計算速度，在特定風向情況下，把周邊的風電場，特定風電場放進去，放進去之后在這種情況下，仍然算S風電場所有機位的平均風速是多少，然后兩者一對比，就得到說在這個風向條件下，風速的衰減比例是多少？這里給出了兩個示例，第一個90度，把風電場放進去，東風的情況下，再把東邊放進去這兩個的差異，風的衰減比例還挺大的，接近有15.7%，這些機組是小機組，尾流會小一點，對于西風來講的話，這里的因為西風這些機組實際上都是121的機組，這些機組的尾流更顯著一些，尾流的效率更強一些，接近20%了。
基于這種方法我們同樣的，我們按照30度一個上區，不同的入流風向條件下，測風塔風速衰減比例是多少，得到不同風速的衰減比例，再結合廠區的圖風速衰減是多少。2019年S風電場80米平均風速是5.28米，5.89米降到5.28米。我們對風速變化做一個總結，對于測風塔而言，它設計階段6.64米，降到6.2米，風機尾流因素風速繼續從6.2米，降到5.21米。尾流計算誤差都是有可能總體上已經比較接近了，對于全廠平均風速也是一個類似的效果。
這是我們模擬計算的結果，實際上我們現場還進行現場的驗證，這個是我們在今年的6月份到今年7月份，我們現場實際去拜訪了4臺激光測風雷達，第一臺放在咱們S風電場上風向兩三百米的地方，距離B風電場下方向一千米的地方，第二臺雷達放在S風電場下風向1200米的地方，點三放在一千米的地方，還有一個點四放在D風電場下風向4500米的地方，再結合現場實際的測風塔測風塔一直都在，結合測風塔位于D方向的下方向大概2200米的地方。
我們進行初步的分析，風速看到一個很有意思的現象，就是說對于點一同時測出來的風速，點三5.66多一點，點四已經5.81米了。當時感覺這個效應還挺顯著的，我們有一個初步的分析認為說，這個B是121的機組，我點一距離121相當于八九地的樣子，風速是最低的，對于點2落講，點2距離S風電場一千兩百米，整體上會導致我點一的風速測出來比點的還要更低，點三實際上類似的尾流也在逐漸慢慢恢復的過程，測風塔更顯著了，對于D風電場121的機組，下方面16、17D的樣子，我們認為點四基本上來說在結合這段時間實測，我們認為點四基本上沒有太受到尾流的影響，實測出來5.81米，點一是很顯著的，風速衰減，我們把它按照點一的風速相對于點四的風速的衰減比例11%點幾，仿真得出來的12%的樣子，現場實測的驗證與我們之前的仿真結果還是比較接近的。
風電場尾流效應實實在在存在的東西，這個是你沒法消除它的，對于我們考慮這個尾流問題的時候，我們設計應該注意哪些事情，我們的初步的想法，就是說第一點可能就是采用大功率的機組，減少機組數量，拉大機組之間，機組的尾流有足夠的空間來進行恢復，比如我們這里有個項目，采用50臺兩兆瓦的機組，這個是用工程尾流算出來，這個尾流6%，如果我是采用28臺3.6降低到2.1%，整體上我們認為說你這個如果機組數量減少了，整體上這個尾流效應會減少一些，當然可能實際發電量會略微降低一點。
第二個采用自動盤尾流模型，或者大規模風場專用尾流，更適合實際尾流的大小，我們給了一個對比，這個對比就是說，這里給出一個縱坐標全場風速差異，橫坐標各種尾流模型，相當于我們這里是用park尾流模型，不放周邊風電場，如果我放了周邊風電場之后我看平均風速多少，兩者之間的差異，如果用park尾流模型，風速差異0.16，如果是用大規模尾流模型結合park大概是0.43的樣子，計算速度能比較快一點，結果相對比較靠譜一點，如果你時間足夠你也可以用自動盤尾流進行計算。
第三點咱們進行廠區規劃的時候，最好還是給尾流一定的緩沖區域，我們這里看到瓜州風電場的規劃，三到四公里，這個規劃還是比較科學的。
總統的一個總結，就是說我們這個改進的自動盤尾流模型對大規模風電場尾流模型但需要較多的高性能計算資源。
?。ǜ鶕儆浾?，未經本人審核）
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