基于WRF的中国西南某复杂山区风资源评估

摘要

随着社会经济的发展，人类对于能源的需求日益增加，传统能源的广泛使用将会引发能源危机以及带来环境污染等系列问题，风能作为一种清洁可再生能源而受到越来越多的关注。风资源评估是风电开发的前提和基础，开展风资源评估主要有基于气象站观测资料，基于测风塔观测资料以及使用数值模拟软件三种方式，数值模拟较另外两种方式更加方便快捷，可操作性强以及节约人力物力成本而使用更广。我国超过2/3的土地为山地类型，山区风场复杂，对山区风场的准确模拟是风资源评估的重点和难点。中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式考虑气象物理过程，模拟结果更加全面合理，本文使用WRF模式对中国西南某复杂山区风场进行高分辨率数值模拟，主要工作及结论如下：　　(1)首先，分别对3km，1km和333m网格分辨率WRF模型进行参数化对比模拟试验，以此研究WRF的边界层，积云对流，陆面过程，微物理参数化方案以及不同网格分辨率模型对复杂地形高分辨率风场模拟的影响。结果表明，边界层，积云对流，陆面过程及微物理参数方案对WRF风场模拟效果的影响较大，不同分辨率模型以1km网格分辨率模型模拟综合效果最好。由于模拟与实测风速存在偏差，因此本文考虑风速不确信性因素，使用MCP(Measure-correlate-predict)方法对模拟的风速大小和风速标准差进行订正；本文还考虑测风塔与WRF模型网格的海拔高差因素，提取对应模拟风速与实测风速对比，结果表明对比效果明显提升，但是位于山顶测风塔位置的模拟风速仍然偏低，山顶风速存在被低估的情况。　　(2)其次，WRF对复杂地形风场的模拟存在对山顶风速低估，对山谷风速高估的情况，针对此问题，本文将考虑了次网格地形阻力的topo方案应用到WRF不同分辨率模型中，以此研究其对复杂山区模拟风场的修正效果，以及对不同分辨率模型的适用情况。结果表明，Jimenez（topo1）方案对3km和1km分辨率模型的低层风场有较好的修正作用，而对333m分辨率模型没有明显的修正效果；Mass（topo2）方案对三种分辨率模型的风场均没有表现出明显的修正效果。同时，本文将Beljaars等人提出的地形湍流阻力方案引入到WRF模型当中，进而对各层风场进行修正模拟，结果表明，Beljaars方案修正效果明显，可以对各个垂直层次的风场起到修正作用，提高了相关系数，均方根误差等对比参数，给复杂地形风场的模拟研究提供了一种新思路。　　(3)最后，本文对no Beljaars和Beljaars方案模拟风场进行威布尔概率密度参数拟合，并计算风功率密度分布情况，结果表明该地区山脊等高风速位置风能资源丰富，具有较好的风电开发潜力。

目录

1 绪 论

1.1.1 风电发展现状

1.1.2 复杂地形的风资源评估

1.2.1 风场数值模拟软件的发展

1.2.2 基于 WRF的复杂地形风场模拟研究

1.3 本文研究内容及技术路线

1.4 本章小结

2 WRF 模式和观测数据介绍

2.1 WRF 模式简介

2.1.1 WRF模式的适用领域和特点

2.1.2 WRF软件的计算过程

2.1.3 水平和垂直网格的设定

2.2 输入数据介绍

2.2.1 参数化方案介绍

2.2.2 边界层参数化方案

2.2.3 微物理参数化方案

2.2.4 积云对流参数化方案

2.3 模拟区域及实测数据介绍

2.4 对比统计量介绍

2.5 本章小结

3 参数化模拟试验

3.1.1 试验设置

3.1.2 试验结果

3.2 四层嵌套参数化试验

3.2.1 试验设置

3.2.2 试验结果

3.3 五层嵌套参数化试验

3.3.1 试验设置

3.3.2 试验结果

3.4 不同分辨率模型模拟结果对比

3.5 模拟误差原因分析

3.6 基于 MCP 方法的风速修正

3.7 考虑海拔高差进行风速对比

3.8 本章小结

4 次网格地形方案和湍流方案对复杂地形风场的模拟

4.1 次网格地形方案介绍

4.1.1 Jimenez方案

4.1.2 Mass方案

4.2 次网格地形方案模拟结果

4.2.1 三层嵌套模拟结果

4.2.2 四层嵌套模拟结果

4.2.3 五层嵌套模拟效果

4.2.4 不同嵌套层次模拟效果对比

4.2.5 次网格方案对风向的模拟

4.3 Beljaars 方案介绍

4.4.1 对比参数计算

4.4.2 基于海拔高差的对比方法

4.4.3 Beljaars方案对风向的模拟

4.4.4 风场对比

4.5 本章小结

5 基于WRF 的风资源评估

5.1 风能资源评估方法介绍

5.2 威布尔参数拟合估计

5.2.1 -10m高度威布尔分布拟合估计

5.2.2 其他各个高度威布尔拟合估计

5.3 风功率密度计算

5.4 本章小结

6 结论及展望

6.1 本文主要结论

6.2 本文创新点

6.3 存在问题与展望

参考文献

附录

致谢