風(fēng)能資源綜合評估模型模擬精度檢驗(yàn)

梁心雄 吳兆雄 羅勝平 黃浩輝

（1.廣東省氣象信息中心，廣東 廣州 510080;2.華南理工大學(xué)，廣東 廣州 510640;3.廣東省氣候中心，廣東 廣州 510080）

能源是社會發(fā)展的基石，但是隨著石油、煤等傳統(tǒng)能源的短缺問題日益突出，社會越來越關(guān)注海洋可再生能源。海洋風(fēng)能蘊(yùn)量巨大，據(jù)估算到達(dá)地球的太陽能中雖僅有約2%轉(zhuǎn)化為風(fēng)能，但其來源豐富，取之不盡，用之不竭。中國沿海及其附近島嶼風(fēng)能密度大，年平均風(fēng)速高，為了緩解能源緊缺、節(jié)能減排和應(yīng)對氣候變化的影響，國家把可再生能源風(fēng)能電站的研建和試點(diǎn)示范工作放在了重要位置上，加大了對海洋風(fēng)能的研究和示范的投入，那么對海洋風(fēng)能資源評估顯得尤其迫切。本文通過檢驗(yàn)風(fēng)能資源模擬數(shù)值評估系統(tǒng)MM5的模數(shù)與實(shí)際觀測值的異同，考察風(fēng)能資源的模型分析對海洋風(fēng)能開發(fā)利用的潛力。

1 中尺度模式對風(fēng)能資源的評估

MM5中尺度模式是美國賓州大學(xué)（Penn－State University）和美國國家大氣研究中心（NCAR）共同研制的中尺度非靜力氣象模式。MM5主模式是整個模擬系統(tǒng)的核心部份，模式控制方程為大氣非靜力平衡原始方程，垂直方向上采用地形追隨坐標(biāo)（σ坐標(biāo)），考慮了較真實(shí)的地形和下墊面分類資料。

MM5模式非靜力系統(tǒng)首先定義以下參考狀態(tài)和擾動場方程如下:

上式P0（z）、T0（z）、ρ0（z）中分別為大氣氣壓、溫度和密度的參考狀態(tài)。垂直坐標(biāo)完全由參考狀態(tài)定義:

式中Ps和Pt分別是參考狀態(tài)地面氣壓和模式頂氣壓，是不隨時間變化的。這樣，大氣中任一點(diǎn)的氣壓則可表達(dá)為下述形式:

式中P·（x，y）=Ps（x，y）－Pt是參考狀態(tài)地面氣壓和模式頂部氣壓差，也不隨時間變化，而將P'作為預(yù)報變量。

2 模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)

本文建立了一個適用于區(qū)域性風(fēng)能資源評估的數(shù)值模式系統(tǒng)，該系統(tǒng)由中尺度氣象模式MM5和風(fēng)能資源參數(shù)計(jì)算模塊組成。運(yùn)用該模式系統(tǒng)分別對我國東南沿海風(fēng)能豐富區(qū)的風(fēng)能資源進(jìn)行1 km×1 km高分辨率的逐時模擬，并通過與模擬范圍內(nèi)測風(fēng)塔觀測資料的對比檢驗(yàn)該模式系統(tǒng)對我國沿海風(fēng)能資源評估能力。MM5模式采用兩重嵌套對沿海地區(qū)進(jìn)行數(shù)值模擬計(jì)算，兩重區(qū)域的網(wǎng)格分辨率分別為27 km×27 km和9 km×9 km，垂直方向在近地層加密共分為30層，其中200 m以下有9層;模擬計(jì)算時間為2010年1月1日至12月31日，逐日進(jìn)行模擬。將MM5模式9 km×9 km水平分辨率的模擬結(jié)果作為模式的初始場，進(jìn)行降尺度診斷計(jì)算，得到沿海地區(qū)1 km×1 km水平分辨率的風(fēng)能資源分布情況。為了檢驗(yàn)MM5模式在風(fēng)能資源領(lǐng)域的應(yīng)用能力，下面對逐時觀測資料與數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行對比。

2.1 風(fēng)速和風(fēng)向?qū)Ρ?/h3>

表1給出2010年模擬結(jié)果與觀測結(jié)果對比結(jié)果，對比可以看出:中尺度氣象模式MM5模式系統(tǒng)可以很好的模擬出沿海地區(qū)風(fēng)速和風(fēng)向的變化規(guī)律，風(fēng)速和風(fēng)向的模擬結(jié)果與實(shí)測資料基本吻合，不僅量值接近，變化趨勢也較為一致。但是在個別風(fēng)向變化比較頻繁的時刻，模擬結(jié)果與實(shí)測結(jié)果存在一定偏差，其余大多數(shù)時刻的模擬風(fēng)向與實(shí)測較為一致。MM5模式系統(tǒng)在我國沿海的模擬結(jié)果基本能達(dá)到風(fēng)能資源評估的要求，除了10m高度以外其余各高度層的平均相對誤差均低于10%。

2.2 耦合模式

圖1是依據(jù)華南沿海19001和19002兩座海洋測風(fēng)塔2010年1月1日至12月31日的觀測資料，繪制該時段內(nèi)19001測風(fēng)塔100m高度和19002測風(fēng)塔75m高度風(fēng)向玫瑰、風(fēng)能玫瑰模擬結(jié)果與觀測結(jié)果的對比圖。選取測風(fēng)塔MM5耦合模式1 km×1 km的模擬結(jié)果與數(shù)值模擬結(jié)果進(jìn)行對比。

表1 7個測風(fēng)塔100m高度的風(fēng)速和風(fēng)向

與實(shí)測資料進(jìn)行對比?？梢?，位于廣東大德山1沿海地區(qū)的19001測風(fēng)塔70 m高度實(shí)測資料顯示主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)镹，次主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)镾E，而模擬結(jié)果模擬出SE為主導(dǎo)風(fēng)向，而風(fēng)功率密度方向均沒有模擬出其主導(dǎo)方向和次主導(dǎo)方向。19001測風(fēng)塔位于海岸線轉(zhuǎn)折地區(qū)，由于海陸相交其近地層風(fēng)主要受到兩種不同下墊面熱力差異的影響，其盛行風(fēng)一般為海陸風(fēng)，海陸風(fēng)方向較為復(fù)雜，數(shù)值模式?jīng)]有能夠很好模擬出這種復(fù)雜海岸線地區(qū)近地層風(fēng)場。19002測風(fēng)塔位于廣東大德山2沿海地區(qū)，該地區(qū)海岸線走向相對比較簡單，近似于南北走向。由圖1以看出，19002測風(fēng)塔70 m高度觀測到主導(dǎo)風(fēng)向和主導(dǎo)風(fēng)功率密度方向?yàn)镹E，在這種海岸線走向相對簡單地區(qū)，MM5耦合模式能夠很好模擬出該地區(qū)的主導(dǎo)風(fēng)向和主導(dǎo)風(fēng)能，且其余風(fēng)向的模擬結(jié)果與觀測結(jié)果也較為吻合。該地區(qū)近地層氣流主要受到地形的影響，耦合模式能夠較好地抓住地形的作用，模擬出該地區(qū)不同風(fēng)向上風(fēng)向頻率和風(fēng)能頻率。

2.3 風(fēng)速和風(fēng)功率密度頻率對比

圖2是測風(fēng)塔風(fēng)速和風(fēng)功率密度頻率對比，采用廣東省沿海地區(qū)19001和19002測風(fēng)塔MM5模式系統(tǒng)1 km×1 km的模擬結(jié)果與實(shí)測結(jié)果進(jìn)行對比。通過對比發(fā)現(xiàn)位于復(fù)雜海岸線地區(qū)的19001測風(fēng)塔觀測到較多的小于0.5 m/s的風(fēng)，而數(shù)值模式卻沒有能夠模擬出這種現(xiàn)象;其余風(fēng)速段的模擬結(jié)果與觀測較為接近，風(fēng)功率密度頻率的模擬結(jié)果也基本能夠反映觀測結(jié)果的分布情形;而數(shù)值模式低估了19002測風(fēng)塔5－6 m/s風(fēng)速段頻率，高估了8－9 m/s風(fēng)速段的風(fēng)速頻率，但是風(fēng)速和風(fēng)功率密度頻率分布的基本形態(tài)與觀測較為一致，MM5模式系統(tǒng)的模擬結(jié)果能夠反映該地區(qū)的風(fēng)速和風(fēng)功率密度頻率分布形態(tài)。

3 結(jié)論

本文通過2010年1月1日至12月31日采集華南沿海地區(qū)7座測風(fēng)塔的100 m高度風(fēng)速與風(fēng)向模擬信息與2座測風(fēng)栽塔70 m高度風(fēng)向、頻率及風(fēng)速、風(fēng)功率密度頻率的數(shù)據(jù)，通過對比風(fēng)能資源數(shù)值模擬評估系統(tǒng)MM5模式模擬數(shù)值與實(shí)測數(shù)值，證明MM5模式可以很好地模擬出我國華南沿海風(fēng)能資源分布情形，不僅月平均風(fēng)速結(jié)果較為一致，而且風(fēng)速和風(fēng)向逐時模擬結(jié)果也與觀測值比較吻合，可以較好地模擬出沿海風(fēng)速風(fēng)向變化規(guī)律，該模式對近地層風(fēng)速受地形影響的模擬效果要優(yōu)于受海陸風(fēng)影響的模擬效果，同時海岸線簡單地區(qū)的模擬結(jié)果與實(shí)測資料的對比結(jié)果要好于復(fù)雜海岸線地區(qū)的對比結(jié)果。沿海地區(qū)MM5模式可以很好的用來對我國華南沿海地區(qū)的風(fēng)能資源量值及分布情形進(jìn)行精細(xì)化評估，在風(fēng)速量值的模擬以及風(fēng)向的計(jì)算上較為可靠，能較準(zhǔn)確的計(jì)算風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域關(guān)心的風(fēng)能資源參數(shù)。致謝:感謝國家氣象局氣候中心和大氣探測中心提供風(fēng)能觀測數(shù)據(jù)資料，以及華南理工大學(xué)余教授對本篇文章的有力支持。