唐新安
（金风科技股份有限公司 乌鲁木齐 830026）
摘要：风能（wind energy）是因空气流做功而提供给人类的一种可利用的能量，属于可再生能源。风能资源评估的合理性和准确性对能源利用率和经济效益都有着重要意义。本文首先对风能资源评估相关技术进行了阐述，并对基于气象站历史观测资料进行评估、基于气象塔观测资料评估以及风能资源评估数值模拟技术优缺点进行比对，着重分析了我国风能资源的数值模拟技术，证明数进行值模拟技术与风能资源测量相结合是风能资源评估的有效技术手段，为我国风能资源评估同行相关工作提供参考和借鉴。
关键词：风能；资源评估；相关技术；数值模拟
风能指的是地球表面大量空气流动所产生的动能。由于地面各处受太阳辐照后气温变化不同和空气中水蒸气的含量不同，因而引起各地气压的差异，在水平方向高压空气向低压地区流动，即形成风[1]。
风能资源取决于风能的密度和可利用的风能年累积小时数。如果以A表示流动空气的密度，V表示空气的速度，则每平方米面积上流过的空气动能就为12AV3，简称为风能密度，风能密度是单位迎风面积可获得的风的功率，与风速的三次方和空气密度成正比关系（W/m2）。风能密度是估算风能储量的一个重要参数[2]。风能计算时所用的空气密度与气压、温度、高度等因素有关。一般计算时，在海拔高度过500 m以下，采用常温标准大气压下时的空气密度，可取为1.225 kg/m3。在海拔高度高过500 m时，必须考虑空气密度的变化。风能计算式中的空气速度是随高度和时间变化的。在估算风能储量时，一般计算离地10 m高度层的风能储量。因而风能储量并非指整个大气层或近地层内的风能储量[3]。
由于风速随时变化，所以应先测定一个地区一年内（或多年）各种风速的吹风时间数，计算出该地区的年平均风能密度；再根据该地区的面积、风能转换装置的风轮扫掠面积和技术要求算出该地区可装设的风能转换装置的总台数和总的风轮扫掠面积；最后乘以该地区的平均风能密度就可算出该地区的风能储量。
我国按此法得出的陆上理论风能储量为32.26亿kW。实际陆上可开发利用的风能储量为2.53亿kW，海上可开发利用的风能储量为7.5亿kW左右，两者总和超过10亿kW，约为我国水能可开发总量4.02亿kW的2.5倍。据估算，全球可开发利用的风能储量达200亿kW，比全球可开发利用的水能总量大10倍[4]。
风能储量巨大且是一种清洁的，取之不尽用之不竭的可持续利用的再生能源，因而在当前化石能源面临枯竭和生态环境严重污染的情况下，已成为全球能源开发利用的一大热点。
1风能资源评估相关技术概论
现有的风能资源评估的技术手段有3种：基于气象站历史观测资料的评估、基于气象塔观测资料的评估以及基于数字模拟的风能资源评估。
1.1基于气象站历史观测资料的评估
20世纪80年代、20世纪90年代以及2003年，我国气象研究所分别开展了三次风能历史资源整合，即采用基于气象站历史观测资料的评估技术对我国风能资源进行评估，进而计算平均风速、Weibull参数等风能参数，最后给出10 m高度上风能资源分布图谱，图1为第二次风能历史资源整合绘制结果[5]。
基于气象站历史观测资料的风能评估技术虽然有一定的准确性，但是仍存在着一些不可抗的问题，主要表现在：
1.气象站检查风能高度限制
我国气象站观测站的测风高度只有10 m，而风机的轮毂高度大多数都在50和70 m，近地层风速随高度的变化取决于局地地形和地表条件以及大气稳定度，因此从10 m高度的风能资源很难准确推断风机轮毂高度的风能资源；
2.气象站分布广度和密度限制
我国地域辽阔，这就导致了气象站分布的广度和密度受到了限制，据相关资料记录，我国的气象站分布间距为50~200 km，东部地区气象站分布密度较大，西部地区分布稀少，西部的统计分析结果的误差就会很大，即使是50 km分辨率的统计计算结果也只能宏观地反映中国风能资源的分布趋势，不能较准确定量地确定一个区域可开发风能资源的覆盖范围和风能储量；
3.气象站分布位置的合理性
由于我国城市化快速发展的影响，城镇地区的风速相对较小，对风能资源评估结果有一定影响。
针对上述三个问题，基于气象站历史观测资料的评估还不能满足中国制定风电发展规划对风能资源评估的需求。
1.2基于气象塔观测资料的评估
基于气象塔观测资料的评估由于测风资料的时段不统一，因此对风能资源评估结果的准确度会有一定的影响。此外，由于设立测风塔观测的人力和物力耗费很大，仅仅依靠气象塔的观测资料进行区域风能资源评估是不可行的。由于观测对人力、物力的消耗，不可能在大范围内建立密集的观测网，也不可能像气象站一样进行常年观测，所以基于气象塔观测资料的评估的适用准确性不高。
1.3基于数字模拟的风能资源评估
将数值模拟技术应用于风能资源评估是一个行之有效的方法。从基础理论上讲，建立在对边界层大气动力和热力运动数学物理描述基础上的数值模拟技术要优于仅仅依赖气象站观测数据的空间插值方法；从实际应用上来看，数值模拟方法可以得到较高分辨率的风能资源空间分布，可以更精确地确定可开发风能资源的面积和风机轮毂高度的可开发风能储量，更好地为风电开发的中长期规划和风电场建设提供科学依据。
2中国基于数值模拟的风能资源评估
近年来中国的很多科研机构开始了风能资源数值模拟的研究，并取得了丰硕的成果。
表1为江苏省气象局选取江苏省沿海11个气象站，统计1971~2000年各气象站10 m高度上年平均风速，并与风能资源的数值模拟结果进行比较。与江苏省55个气象站观测资料的对比表明，模拟年平均风速与实测年平均风速的平均相对误差为12.6%，相关系数为0.66，说明数值模式对江苏省风能资源分布整体趋势的模拟是可信的。
综上所述，风能资源评估的数值模拟方法可以较准确的获得计算区域内风能资源的分布趋势，但模拟的风速在数值上会有系统性偏差，因此需要有测风塔观测数据和气象站观测数据进行订正，才能获得较准确的区域风能资源分布。因此，有效的风能资源评估手段是数值模拟与测风塔观测和气象站观测相结合。此外，数值模拟方法可以模拟出近海风能资源的分布，弥补海上观测资料的不足，为开发近海风能资源提供科学依据。同样，对于气象站点稀少的西部地区，通过数值模拟方法可以找到过去用气象站资料没有发现的风能资源。
3结束语
风能是一种资源极为丰富的可持续再生的清洁自然能源，无论从经济原则和技术可靠程度考虑都是矿石能源的首选替代能源。风能资源评估的合理性和准确性对能源的利用率和经济效益都有着重要的意义。今后，随着人类科技的创新发展，风能一定会更广泛高效可靠地为人们应用并为人类造福千秋万代。
参考文献：
[1]薛桁，朱瑞兆，杨振斌，等.中国风能资源贮量估算[J].太阳能学报，2001，22（2）：167-170.
[2]江苏省风能资源重新估算与分布研究[J].气象科学，2007，27（4）：407-412.
[3]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）：708-717.
[4]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）：145-150.
[5]我国风能资源[J].太阳能学报，1981，2（2）：117-124.
基金项目：5兆瓦级陆地风电机组关键技术研究及产业化（项目编号：201230115）
论文作者:唐新安
论文发表刊物:《电力设备》2015年4期供稿
论文发表时间:2015/12/4
标签：风能论文; 气象站论文; 资源论文; 数值论文; 储量论文; 密度论文; 风速论文; 《电力设备》2015年4期供稿论文;