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第一部分、风电开发过程中遇到一些业务痛点;第二部分、为了应对这些痛点,所面临的技术挑战;第三部分、详细介绍GoldWRF虚拟测风塔技术;第四部分、GoldWRF的应用案例。2018年10月17日-19日,2018北京国际风能大会暨展览会(CWP 2018)上,金风科技风电设计研究院主任工程师(博士)敖娟女士在分散式风电开发技术论坛作“GOLDWRF虚拟测风塔技术在分散式风资源评估中的应用”的主旨演讲。北极星电力网对大会进行全程直播,如需了解更多会议直播,请联系微信号:13693626116。
以下为发言实录:
开始今天的议题之前先做一个小调查,在场的嘉宾,做投资开发相关的工作请举手示意一下,做风资源相关工作的,请举手示意一下。不是特别多啊,好的谢谢大家。因为我的报告偏专业一些,所以想先了解一下大家的技术背景。
那我就开始今天的议题,我的报告包含四个方面的内容,首先介绍一下我们现在风电开发过程中遇到的一些业务痛点,其次是为了应对这些痛点,我们所面临的技术挑战,第三部分就是详细介绍一下GoldWRF虚拟测风塔技术,第四部分是GoldWRF的应用案例。
先来看第一部分业务痛点,这里我列举了三个目前比较常见的业务痛点。第一个就是分散式开发过程中没有测风塔,却需要进行比较精准的风资源评估;第二个就是在一些复杂项目上测风塔代表性不足,却想要进行比较好的风机布局,想要最优的发电量;第三个就是在一些疑难项目,风速位于投资临界点,需要决策这个项目上还是不上。
下面我分别来说。针对无塔分散式项目,我们现在的做法是怎么样的呢?因为现在分散式项目通常没有塔,那只好选择项目周围其他的测风塔,放到软件里面进行计算;如果项目周围连测风塔都没有,就会选择下载我们能够获取到的中尺度数据代入进行计算。左边这张图给出的是一个后评估的项目,测风塔位于这个位置,两边的机组离测风塔的距离在三公里以上,红色圈里面,大家可能看不清楚这个值,这个值是软件计算的发电量与机组实际发电量的差异,当距离超过3公里的时候,软件的偏差在这个项目上超过30%。也就是说,如果我们在进行分散式开发时,选择距离比较远的测风塔代入计算时,软件仿真的偏差是我们需要特别关注的一个方面。右边这张图给出的是内蒙古的一个项目,市面上常用的中尺度数据的偏差,平均风速差了1.2m/s,这会导致发电量差到700h左右。
对于测风塔代表性不足的项目,这个项目有两座塔,蓝色区域里面代表性比较好,风机发电量都在1800h以上,红色区域由于测风塔的代表性不够,海拔低了100m,发电量却差了1000h左右。我们可以看到,测风塔代表性不足,会造成大片的低效机组,形成低效资产。
这是一个客户想做这个区域的开发,想基于中尺度的数据选择一些比较好的点位,但是其实这个中尺度数据跟测风塔的偏差就有0.7m/s,也就是说,如果用这个数据来做投资决策,是会直接导致投资失误的。
下面我给大家看一下,现在我们的风资源评估流程中面临哪些技术难题技术挑战。这是风资源工作的业务流程,从宏观选址到测风,到流场仿真,再到定制化选型,其实每一个过程里面都有很多的技术难题需要解决。那图中红色框出来的这些问题都是和中尺度技术相关的一些难题。但是我给大家看一下,现在中尺度技术应用困境又是什么。目前我们中国中尺度技术的开发,缺乏对中国的风电开发区域做物理模型的本地化,物理模型在风电开发区域的适应性并没有做非常深入的研究。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,但是观测数据缺乏,观测数据并不来自于风电场,观测数据没有进行很好的质量控制,都会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,在一些山区地形数据的偏差非常大,这些都会导致没有办法给出一个比较精确的模拟结果。最后一个就是中尺度数据的使用,很多使用中尺度数据的人不清楚这个数据的偏差,不注重不确定度的分析,或者即使知道数据不准确,也没有办法,只能硬着头皮用已有的中尺度数据。
那么我们市面上的中尺度数据实际精度又是个什么水平呢?我们选择内蒙古区域十座数据完整性比较好的测风塔进行验证,大家常用的中尺度数据,平均风速的偏差绝对值,10座塔里有7座高于0.5m/s,5座高于1m/s。也就说我们日常在使用的中尺度数据,其实数据偏差是比较大的,这是现状,那我们有什么解决办法没有?
下面我给大家介绍一下GoldWRF虚拟测风塔技术。GoldWRF的运算流程,简单来说就是,输入全球模式的数据作为驱动,结合当地的物理过程和地形条件,如果有观测资料进行资料同化和后处理,最后还可以进行模式集合,就能够得到你所要的区域或者所需点位的时间序列数据。那么我们GoldWRF在开发上做了哪些自主研发或者优化呢?
我们主要的优化包含五个步骤。第一步我们采用了更加精细的地形,左边这一列是WRF模式默认的最高分辨率,右边这一列是我们GoldWRF开发的一套更加精细的下垫面数据,可以看到这一套数据和默认的数据相比更加精细,包含了地形更多的变化细节。
第二步是对物理过程的优化,WRF模式最主要物理过程的排列组合有230多万种,从这么多种方案里面,选择最适合当地的物理过程,来模拟这个地方流场的变化,叫做模型的本地化。这一部分的研究,我们做了很长时间,除了默认方案外,我们还获得了若干优选的方案,来实现对风电开发区域物理模型的本地化。
第三步我们做了大量的资料同化试验,寻找能够更好利用风电场观测资料的方法。
第四步是后处理算法库的建立,我们选择多种人工智能的算法,结合金风已有的五千多座测风塔的观测数据来进行后处理,降低模型的偏差。
第五步是进行模式集合,从图上我们可以看到,集合的结果优于每一次单一试验的结果。
我们GoldWRF定制优化的五步分别是,采取更精细的地形,选择适合风电场当地的物理过程,结合风电场的观测资料进行同化,采用人工智能算法进行后处理,最后进行模式结合。
最后给大家看几个案例。第一个案例是分散式项目,我们验证了河南省五个区域虚拟测风塔的偏差,最低的是0.04m/s,最高是0.2m/s,河南区域的偏差还是比较小的。
那河南区域地形比较平坦,在复杂地形GoldWRF的效果怎么样呢?这是四川的一个复杂项目,这个项目客户是让做盲测,客户手里有这两座测风塔的数据,但没有给我们。当时大部分厂家用的就是常规的中尺度数据,当然也有用自己平台数据的。中尺度数据的偏差在北边这座塔是0.5m/s,南边的塔是1.5m/s,我们用GoldWRF得到的风速偏差分别是0.25m/s和0.4m/s。这是去年做的盲测项目,今年我们拿到了这个项目更多的实测数据,又做了一下对比。这五座测风塔,常规中尺度数据与测风塔的偏差在0.57~2.37m/s,而GoldWRF的偏差是在0.06~0.53m/s。
最后一个案例,是一个后评估项目,这个区域一共有100多台机组,是很多厂家的。东西两道山梁,水平距离差了1km左右,海拔高度只差了60m左右,发电量却差了900~1900个小时。为什么这个项目会出现这种情况,我们尝试用GoldWRF进行模拟,结果惊喜的发现,GoldWRF能够模拟出东西两道山梁上风速的差异,东西部风速差了1.2~2.5m/s。如果当时我们能够用到这个方法来做投资决策,就不会在这道山梁上布这么多台风机,也就避免了这么多低效资产的产生。
最后给大家看一下GoldWRF应用案例的统计,目前我们的虚拟测风塔技术已经在60余个项目上进行了应用,基于我们的统计,平坦地形的偏差能够控制在0.3m/s之内,复杂地形能够控制在0.6m/s之内。
这个网页是我们开发的一个中尺度计算平台,网址是goldwrf.goldwind.com.cn,这个平台将集成我们GoldWRF已有的开发模块和优化算法。这个平台目前还在开发过程中,如果大家感兴趣,之后也可以开放给大家使用。
最后想说一点感想和展望,风电领域有很多的数据,相信大家都听到过很多种,大家经常抱怨说数据不准,这个图谱不准,那个数据不好,但即使你知道了它不好,也不能做些什么,因为你只是在拿这个数据用而已。我们什么时候,能把adopt数据变成born数据,这个born包含了孕育还包含了成长,那可能是风电数据的一次进化。另外一个就是不确定度这个问题,做技术的人,经常说不确定度,什么都是有风险的,做投资的人,特别不喜欢听到不确定度这个词,你究竟有没有一个准。这个行业从不了解不确定度到了解,再到不确定度的分析,是在不断的进步。但是,除了分析不确定度之外,我们能不能做些什么来降低不确定度?我觉得这才是对技术来说更大的挑战。做到这些,才有可能实现风电技术从basic到advanced的进化。这是我的一点感想。谢谢大家!
(发言为能见APP整理,未经本人审核)
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