测风塔技术在风电领域中的应用

测风塔技术在风电领域中的应用

0测风塔技术应用必要性发展可支配能源是应对气候变化、优化能源结构、解决能源和环境问题的关键。它是调整国内能源战略、改变能源发展模式的重要组成部分。随着全球范围内石油、煤炭等化石能源紧缺状况的进一步加剧,许多国家都在大力提倡节能减排的低碳型经济发展模式。中国风能资源储量巨大,风力发电是一种清洁能源,开发风力发电是可持续发展能源的途径之一。近年来,中国在国家相关政策的持续支持和各方的不懈努力下,风电建设发展快速,装机容量年均增长率超过70%,截至2009年12月31日国内(不含台湾省)累计风电装机21581台,风电建设容量达到25.8GW。当前,国内风电机组的装机容量和上网电量所占比重不断增加,风电场的建设规模和数量也在逐年大幅攀升,测风塔技术及其应用在风能开发利用过程中的作用更显得尤为重要。测风塔架主要有桁架式拉线塔架和圆筒式塔架2种结构型式。目前,国内大多数采用桁架式拉线塔架结构型式;测风塔的安装地理位置可选择在拟建风电场的中央或风电场的外围2km~3km处。用于风能资源开发利用的测风塔架上搭载的设备主要是气象要素实时监测系统,包括多种气象要素测量传感器、数据采集模块、通信模块等。具备分层梯度测量和采集风电场微气象环境场内的风、温度、湿度、气压等气象信息。在风能资源的开发和利用过程中,测风塔处于十分重要的位置,主要表现在风电场前期的风资源评估、风场微观选址、风电场规划设计、风电场风况实时监测、超短期预测、数值预报模式、预报输出数据比对和数值模式参数校正等方面。本文对测风塔的测量技术及其在风电场各个运营阶段的应用进行分析,以期得到相关的应用成果。1测风塔的建设为了提高风能资源开发利用的经济效益,必须建立科学合理的风电场气象要素实时监测系统,实时采集和监测风电场的风速、风向等气象要素实况。在实际运行过程中,针对不同的使用需求和现场环境,测风塔的传感器配置和选址会有所变化。风电场前期开发过程中,测风塔主要用于风电场的风能资源评估和微观选址。测风塔的采集时间间隔可以是隔一段时间取数或实时传数,测风塔的高度一般为70m,根据需要可为100m或120m,测风塔的地址一般选在拟建风电场的中央。风电场投运后,测风塔主要用于风电场的气象信息实时监视和发电能力预测。此时应在风电场主迎风方向2km~3km处,建设测风塔气象要素实时监测系统,实时监测系统每隔5min将采集计算得到的数据发送至数据接收平台并入库。测风塔气象要素实时监测系统由数据采集模块、通信模块、气象传感器和太阳能电源模块构成。系统具备多信道的接入能力,根据现场的实际通信条件,可采用无线甚高频(VHF)、通用分组无线电业务(GPRS)等信道进行数据的远程传输,并且在无日照情况下具有持续工作30d的能力。系统结构如图1所示。测风塔所用的传感器主要包括测风速计、风向标、气压计、温湿度计、雨量筒等。在沿海地区,由于常受台风、盐雾等的影响,需采用超声波测风计,以提高测风塔使用寿命和利用效率。ACS300-MM型数据采集器按照GB/T18709—2002风电场风能资源测量方法、GB/T18710—2002风电场风能资源评估方法、风能资源评价技术规定、地面气象观测规范等技术要求,通过各气象传感器,对风电场环境下的气象要素,如风速、风向、温度、湿度、气压、降雨等进行实时数据的采集、统计和存储。具体气象监测要素及技术指标如表1所示。2风塔测量在风电工程初期的开发中的应用2.1风能密度等级国内风能资源储量丰富,主要集中在东北、西北、华北和东部沿海等地区,在内陆也有零星的风资源丰富区,如鄱阳湖畔、洞庭湖西岸等地区。风能密度(风功率密度)是衡量一个地方风能大小、评价一个地区风能潜力最方便最有价值的量。风能密度的大小主要取决于风速和空气密度。风能利用的风速范围主要集中在3m/s~25m/s。根据风能密度的大小,将风能密度划分为7个等级,如表2所示。在风能资源储量丰富的地区选址建立风电场,其前提是精确掌握当地的风资源情况。为有效评价该地区是否有利于建立风电场,以便达到最佳的经济效益,必须建立测风塔对该地进行为期1年以上的不间断观测,收集当地最近时段的第一手气象信息。对收集到的测风塔气象观测资料,依据GB/T18710—2002风电场风能资源评估方法和风能资源评价技术规定进行数据分析,判定建立风电场的可行性和经济性。2.2资源分布特征针对拟建风电场所处位置的地理地貌,建立若干个测风塔,以便全面反映和代表全场的风资源分布情况。根据观测得到的全场梯度气象数据,分析场区内不同地理位置的风速、风向分布特征,为风电机组基座的选点规划提供参考依据。同时,根据观测得到的气象数据,结合不同厂家不同型号的风机类型,确定最适合本地区的风机型号,达到风能利用的最优化。2.3风电场特性研究通过对测风塔不同高度的梯度气象测量数据,分析风电场区内不同高度上下层之间风的切变关系和稳定情况,研究风电场边界层的气象特征、理查森系数等湍流特性,研究高层风的动量下传特性,为分析风机的尾流影响提供参考,同时也为风电场的局部风力预测提供精细的流体力学模型。3风景塔在风电站运营中的应用3.1风电场风资源变化微功耗实时气象要素采集系统能够实时采集代表风电场区域内的气象观测数据,全面掌握风电场风资源的变化情况,尤其是遇到重大灾害天气,如严寒、台风等恶劣天气时,能够及时实施应急预案,减少经济损失。可以根据实时监测的风资源情况,分析风电场出力特性和异常的发电数据的原因。3.2超短期出力预测系统针对电力行业不同用户的业务需求,必须开展多种预测时间尺度的风电出力预测系统,超短期风电出力预测就是其中一个。超短期出力预测系统包括超短期风力预测模型和出力预测模型。超短期风力预测模型依靠测风塔的历史数据和实时数据。其中历史数据主要用于超短期风力预测模型的建模和率参,为超短期的率参提供数据积累;实时数据为超短期风力预测提供实时输入数据源,预测未来0~4h的风速,实时数据还能为预测模型提供实时校正。3.3nwp模式预测模型建立的前提在风电场出力预测系统中,风力预测是最为关键的一环,风力预测的准确程度直接关系到出力预测的准确率。目前针对短期出力预测主要依赖于数值天气预报(NWP)模式。NWP模式能够预测出给定坐标位置处不同高度的气象信息,通过对测风塔处不同高度预测和实测气象要素情况的对比,分析出预测的误差,评价NWP模式预测结果的准确率和可用性。根据累积的测风塔实测气象资料和对应时段的NWP模式预测数据,分析预测误差的规律,可以改进NWP模式的输入参数,不断提高预测准确率。从国内外的风电场出力预测研究现状来看,NWP是被广泛应用的风力预测技术,且均将数值预报结果作为可靠数据源,进行风电场的出力预测。影响出力预测精确度的直接原因有二:其一为风力预测的误差;其二为出力预测模型带来的误差。由于地理网格精度和降尺度技术应用等因素的影响,NWP值的准确度在进行风电场出力预测之前必须进行判定和修正,风电场区域的实时气象监测数据是进行比对的重要数据。4风景塔在风电站运营和管理中的应用4.1风电机组弃风严重,电网接收量过国内发电行业整体上以火电为主,存在结构性矛盾,特别是在风电集中的“三北”地区问题更加突出。由于火电机组调整速度慢、调整容量有限,因此,无法满足风电功率大幅波动情况下的电网调峰和调频需要,造成了弃风。火电机组中供热机组比例高,为保证供热温度,低谷期间机组无法减到最低技术出力,高峰时段也无法加到额定出力,机组调峰能力降低。特别是在冬季夜间低负荷、大风时段,风电出力快速增加,对其他非供热机组调峰压力较大,因此造成多数风电企业夜间弃风现象严重。风电场大都位置偏远,处于电网末端,电网接纳能力较弱,风电外送的能力受到制约。当风电满发时,电网调节能力有限,无法消纳大规模风电,为保障电网的安全稳定,特定时候需要适当弃风限电。因此,通过对风电场气象要素资料,尤其是风速进行测量和收集,能够对弃风限电的风电场发电损失进行有效评估,提高风电场的运营管理水平。4.2特征参数比对根据风电场的实际运行时段发电量,剔除其中限电、电网因素等特殊情况的时段电量,与实际风速情况下理论发电量进行比对,找出其中存在的偏差,可有效考核风电场风电机组的利用效率。4.3风电场资料积累对风电场进行长期有效的局地微尺度、高时空分辨率、不同高层、不间断的气象数据观测,能够积累风电场的长序列气象资料,该资料能够完善和丰富风电场的数据库,完善风电场的资料管理体系。多年风电场的气象累积资料,不仅能够对风电场的扩容扩建提供参考依