身份证号码：5111241991****1018
摘要：本文主要针对传统中尺度数据在复杂山地风电项目规划选址及资源评估中存在的问题，介绍了虚拟测风塔技术在风能资源评估中的应用，同时举例说明了虚拟测风塔数据相较于传统中尺度数据的确准性，望可以为风电项目有关人员提供一定的参考和帮助。
关键词：风电场；风资源评估；中尺度；虚拟测风塔
随着国内风电的进一步开发，资源禀赋逐步下降，开发建设难度增大，项目投资收益的不确定性越来越高，在此基础上，虚拟测风塔技术应运而生。在前期开发阶段，采用虚拟测风塔技术一方面可以帮助开发方快速获得拟开发区域大致风速情况，另一方面可以辅助设计人员，根据虚拟测风塔数据对实测风速进行插补修正、长年代数据分析与订正。在某些区域，甚至可以直接作为实际测风资料进行风能资源评估，大大缩短风电场开发建设周期。
1、虚拟测风塔技术
在以往风电项目开发阶段，常使用国外中尺度数据产品进行初步资源判别，但是需要了解的是，国外中尺度数据并没有针对中国区域进行物理模型的本地化处理，对开发区域的适用性也没有做相应的深入化研究。同时，中尺度数据的模拟结果，需要使用大量精确的观测数据来进行校正，由于本地高精度观测数据的缺失，故而影响中尺度数据的准确性。另外，现有中尺度模型的底层数据比较粗糙，在一些山地区域中尺度数据偏差非常大，这些都会给风电项目前期开发造成困扰。
虚拟测风塔技术采用的是WRF数值模式，依托于强大的超算平台和云平台，致力于解决风电场前期开发过程中无测风塔、测风塔数据完整率不足、代表性较差的问题，同时根据已有测风塔实测数据采用人工智能算法，进行模型优化，降低模型偏差，其中国内比较典型的是金风科技的GoldWRF与远景能源的虚拟测风塔产品。
2、风电场规划选址中的应用
在前期风电场规划选址中，借助于虚拟测风塔产品可以快速查询拟开发区域风能资源情况，根据资源禀赋，开发方可以大致判定拟开发项目可行性，其准确度远高于同类中尺度产品。比如陕西某风电项目，场址内有1座测风塔，该测风塔测风时段刚满1年，将其作为试验位置，使用同时段中尺度数据、虚拟测风塔数据、实测数据，分别评估场址区域风能资源情况，场址区域如下图一。
.png)
图一 陕西某风电项目
根据测风点经纬度坐标，分别下载对应中尺度数据MERRA2、ERAI、NNRP、虚拟测风塔数据，整理得到上述数据与实测数据同期平均风速对比情况见表一。
表一 中尺度、虚拟测风塔、实测数据对比表
|
数据类型
|
高度
|
平均风速（m/s）
|
|
MERRA2
|
80m
|
5.00
|
|
ERAI
|
80m
|
5.15
|
|
NNRP
|
80m
|
5.04
|
|
虚拟测风塔
|
80m
|
5.50
|
|
实测风速
|
80m
|
5.46
|
根据表一数据可以看出，采用传统国外中尺度数据进行风电场前期规划选址时，中尺度数据表明该拟选场址风资源条件较差，可开发性较低；当使用虚拟测风塔数据进行风能资源分析时，数据显示该拟选场址风能资源较好，具备可开发性；根据开发方实测风资源情况进行分析，该项目完全具备可开发性，且经济效益较好。从上述对比结果可以看出，虚拟测风塔技术在风电场规划选址阶段具有较好的参考性，其准确度远高于同类中尺度数据。
3、风资源评估中的应用
3.1、实测数据插补修正
近年来，风电行业发展迅猛，拟规划场址地形愈加复杂，在项目开发前期进行测风时，难免发生因恶劣气候、仪器故障等原因导致大量风速风向异常的情况，尤其是我国南方地区冬、春季节时有冰冻现象发生，导致风速、风向传感器冻结[1]。在以往的项目经历中，经常遇到仅有一座测风塔的情况，由于数据缺失非常严重，给风电场风资源评估带来了很大的不确定性。由于复杂地形中尺度数据与实测数据相关性较差，无法采用中尺度数据进行插补修正，但是虚拟测风塔数据，让这种情况变成了可能。图二为某山地风电场测风塔实测数据分别与虚拟测风塔数据、中尺度MERRA2数据相关性对比图，从图中可以看出实测数据与虚拟测风数据相关性显著优于实测数据与中尺度数据相关性。
.png)
图二 实测数据与虚拟测风塔数据、中尺度MERRA2数据相关性对比
3.2、代表年分析与订正
在风电场开发过程中，测风塔观测时间一般较短，仅仅为1～2年，无法客观反映风电场长期平均水平，因而需要根据风电场风能资源方法（GB/T 18710-2002）中的代表年订正方法对测风数据进行代表年订正[2]。由于大部分山地风电场地形地貌、海拔高度与临近气象站差异较大，导致测风塔与代表气象站相关性较差，或者因为某些原因，无法获得气象数据，故而无法使用气象观测数据对测风塔数据进行代表年分析与订正。在实际工程中，常使用中尺度数据进行代表年分析与订正，但需要注意的是，由于国外中尺度数据本身的局限性，在某些复杂山地风电场存在中尺度数据与测风塔数据月变化趋势不一致的情况，在这种情况下进行代表年订正，显然增加了风电场风资源评估误差，增大了投资风险。随着虚拟测风塔技术的出现，在某种程度上解决了因中尺度数据与实测数据相关性较差而无法进行代表年分析与订正的缺陷。
图三为某一复杂风电场实测风数据与虚拟测风塔数据、中尺度MERRA2数据月变化趋势，从图中可以看出，虚拟测风塔数据与实测数据月变化趋势基本相同，中尺度数据与实测数据在某些月份呈现出相反的变化趋势。
.png)
图三 某风电场实测数据与虚拟测风、中尺度数据月变化趋势图
3.3、风场长期风资源预测
陆上风电项目设计运行周期大多在20年，而项目开发阶段测风周期通常只有1～2年，即使将短期测风数据进行了长年代分析与订正，也仅能得到代表风电场20年风能资源的平均水平，无法表征其预期发电量的波动情况，在某种程度上给投资预期增加了不确定性。在评估风电场的发电量是否足够稳定时，年平均风速变化和风速分布非常重要，即使是相同的年平均风速，由于其风频分布的不同，其年发电情况也存在较为显著的差异。针对风电场投产后可能存在的发电量波动区间，我们可以通过虚拟测风塔数据进行长年代风速预测及发电量预测，同时结合运行经验，针对性制定生产运维计划，减少发电量损失，降低投资风险，提高项目抗风险能力。同时随着虚拟测风塔技术的进步，越来越多的目光，集中在根据虚拟测风塔数据进行短期风功率预测上面，相信随着人工智能算法的进一步优化，风电场短期风功率预测[3]准确度将随着虚拟测风塔技术的进步而逐步提高。
4、结束语
随着风电项目的进一步开发，资源禀赋逐渐下降、建设难度逐渐增加，采用虚拟测风塔技术，在开发阶段可以帮助开发方进行高效而准确的选址，降低投资风险；在设计阶段可以帮助设计人员进行缺测数据的插补修正、代表年分析与订正，减少因数据缺失及长年代不确定性带来的评估风险；在后期运行阶段，可以帮助运行方合理安排生产计划，提高预期收益。
参考文献：
[1]王红光，赵海军，段晓辉，复杂地形风电场微观选址实践探讨[J].南方能源建设，2019，6（2）：60-63.
[2]沈雪峰，王修内，田启明，林佳，郑文军 测风塔代表年订正方法讨论 [J].电力勘测设计，2016.
[3]韩毅，赵勇，童博，等.复杂地形风场的风资源评估方法与展望[J].热力发电，2020（11）.
上接第328页
.png)
.png)
图3 图4
.png)
图5
4总结
基于视频分析技术的电力安全围栏技术方案的有益效果
1、在需要长距离移动时，可以通过转动球轮上方的调节螺柱，在螺纹传动下，实现对球轮的高度进行调节，进而可以通过将球轮向下调节，将此安全围栏支撑起来，可以方便此安全围栏的移动，极其实用；
2、通过在护栏框两侧设置压力传感器，可以实时的检测两个压力传感器的压力变化，当有人员翻越护栏时，可以根据两侧的压力变化判断翻越人员是否翻越过护栏框，便于实现对翻越人员的翻越定位进行精准的识别，提高报警的准确度。
参考文献：
[1]谢权斌.电力安全围网的革新：半自动拉伸式安全围网[J].中国设备工程，2019（04）：225-226.
[2]张怀军，曹付民，彭梓元，周国鹏.智能型电力施工安全围栏的设计与应用[J].湖北科技学院学报，2018，38（03）：7-11.