摘要：在世界能源紧缺的当下，风力发电得以迅猛发展。在风电行业规模化发展的当下，了解风能资源是重要的工作内容，其对风场项目的开发起到了关键性的作用。本文对风电场选址中的风能资源的评估程序进行了阐述，并对风能资源评估方法及其问题进行了分析，并价绍了数值模拟评估分析的特点，进而运用风资源评估软件对风能相要要素进行了分析。
关键词：风能;风电场;资源评估;数值模拟
0 引言
在能源危机日益加剧的情况下，人们对可再生能源利用的关注度越来越高。风能属于可再生资源的一种，且其应用时不会产生污染。在发电成本逐步降低的当下，风能行业的竞争日益激烈。风力发电场建设中选址是重要的工作内容，对风能资源评估是选址工作开始的首要步骤，会对风力发电场的经济效益产生直接影响。
1 风能资源评估程序
风能资源评估主要可分为三个步骤，一是区域的初选，结合气象站的风能资源情况，以当前掌握的风能资源分布图为依据，从选择区域范围内进行优质风能资源区域的选择，再根据当地的地形及树木分布情况进行风电场开发范围的确定。二是风能资源的评估，在此阶段，要对气象站的气象资源进行编汇，分析所掌握的所有测风资料，依据《风电场风能资源评估方法》进行风电场测风数据的修证与完善。同时，还要对风能的相关参数进行计算，基于风能资源评估软件进行风能资源分布图的绘制，对风电场预装的风电机组轮毂高度等相关参数进行确定，并在风电机组功率曲线的基础上对风机的发电力进行相关的测算，通过评估风电场风能资源进而对风电场的开发价值进行分析与判断。三是微观选址，目前，中国国内主要采用风电场设计软件WASP作为风况建模的主要工具，WT也是常用的建模技术之一。
2 风能资源评估技术方法相关分析
2.1 评估方法分析
目前主要使用的风能资源评估技术主要有三种，一是以气象站原始观测资料为依据进行评估，二是以气象塔所观测的资料进行评估，三是采用数值模拟的方式进行风能资源评估。
2.2 风能资源评估中存在的问题
2.2.1 以气象站观测资料为依据进行评估的问题
1)气象站只可观测到10m左右高度的风能资源情况，无法对风机轮毂高度的风能资源进行判断。
2)目前国内所建的气象站分布间距存在问题，对于区域的风能资源覆盖面积的测定并不准确，也无法进行准确的风能储量判断。
3)大部分气象站建于城镇附近，因此难以得出准确的风能资源评估结果。
2.2.2 根据气象塔观测资料进行评估的问题
1)采用此方法进行风能资源观测，所得出的测风资料缺乏观测时段的统一性，所得出的风能资源评估结果并不准确。
2)在观测过程中需消耗大量的人力及物力资源，无法进行大规模观测网的建立，也无法持续进行多年的观测。
2.3 数值模拟评估技术的特点
与气象站观测数据方法相比，数值模拟技术具有较高的优势，其不仅可以对边界层大气动力进行描述，还可对地热力运动数学物理进行描述。
实践应用中，采用数值模拟进行风能资源空间分布的观测，可以准确判断出风能资源的面积，也可对风机轮毂高度进行精准判断，进而可以明确可开风的风能储量大小。
3 数值模拟评估技术应用分析
3.1 测风塔的安装
根据所了解的场址区域的风能资料情况，结合气象站的风资源进行初选风电场场址测风塔高度的判定，并对其进行安装。要对多个风速仪及风向标安装位置、高度及数量的确定，此外，还要对温度计及气压计的安装位置进行测定。
3.2 分析测风数据
3.2.1 测风数据的验证
对风电场观测所得的历史数据进行分析，了解数据是否合理与完整，并对缺失的数据及错误数据找出后进行处理，进而得出一年内持续的测风数据信息。完整性验证时要对各种高度的测风数据与实际所需数据的数量是否一致进行检查。在合理性检验时要对高度湍流强度值进行判断，确保现场风速、气压以及湍流强度都在合理范围内。此外，还要进行相关性以及趋势性检验。
3.2.2 数据处理
1)缺测数据与不合理数据处理。
如果部分观测点的数据存在缺失，应对缺测数据进行补充处理。如存在不合理数据，对于所有高于相关性及趋势检验标准的数据，都应使用其他高度的风速与梯度K值的乘积所得出的数据作为替换。以现场观测得到的不同高度的切变值进行风切变指数的确定。
具体替换公式是：V30m=1.1130×V10m;V30m=1.1997×Vl0m;V60m=1.2439×Vl0m;V70m=1.2601×Vl0m，其中V为各高度处的风速。
2)风数据完整率的计算
测风数据完整率=(应测数目-缺测数目-无效数据数目)/6测数目。
3)数据验证结果
采集时间范围为90%-95%范围内的数据即可判定为完整率较高。
3.2.3 修正测风数据
在进行风电场风能资源分析和发电量估算时，应对测风塔测风年的测风资料进行适当的订正，将验证后的风场数据订正为一套反映风场长期平均水平的代表性数据，即风场测风高度上代表年的逐小时风速风向数据。如将某风电场的测风塔70m高度处的测风年测风资料与气象站同步实测的风速、风向数据进行16个风向扇区的相关分析，相关函数采用线性方程：
y=kx+b
式中：y一风电场风速;一气象站风速;k、6一系数，根据实验数据回归得来。气象站与风电场测风塔70m高度的测风数据在大部分主导风向扇区(WNW—NNW、SE—SSE)的相关系数达0.8以上，说明风电场测风塔各高度的测风资料与气象站各风向扇区的风速相关性较好。
3.3 关键风能要素的计算
3.3.1 平均风速与风功率密度的计算
根据补充后的完整数据进行分析项目各高度月平均风速。
3.3.2 风切变指数的计算
风速随高度变化在近地层中有显著的变化，变化原因是动力因素和热力因素，假设大气层皆为中性时，乱流将完全依靠动力原因来发展，这时风速随高度变化服从普朗特经验公式，经推导后可以得出幂定律公式,根据风电场测风塔各高度的测风资料，求解可得风切变指数
3.3.3 风速与风功率密度年变化
根据测风塔各高度测风资料统计，得出风速、风功率密度年变化曲线。
3.3.4 风能资源评价结果分析
在风能资源评价时，可使用专业风能评估设计软件Wasp8.3/WT6.3进行分析。要对风电场的地形图及现场情况进行调查与分析，并得到关键确定标准。如地形及地表粗糙度为关键值，地表上有部分植被、村庄或树木，可以风数据以及测风点坐标数据为基础，并结合矢量化地图与粗糙度玫瑰图进行风电场风谱的计算，进而得出风电场风资源的评估结果。
4 结语：
在风能资源评估时，可在风资源评估软件的基础上，以测风塔连续一年的测风数据为依据，并结合气象站的历史测风数据，对风电场的关键风能要素进行分析，这种评估方式在风电场的风能资源评估方面的实用性较强。在应用时要对风资源评估软件的特性进行分析，并对评估区域的局域性条件进行了解，进而得出准确的评估结果。——论文作者：赵祥舟
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