基于WRF模式的元江羊岔街風(fēng)電場功率短期預(yù)報實(shí)驗(yàn)*

丁 圣,段 瑋,賴國兵,李 剛

(1.云南省元江縣氣象局,云南 元江 653300;2.云南省氣象科學(xué)研究所,云南 昆明 650032;3.中國廣核新能源控股有限公司,云南 玉溪 653100)

1 引言

目前，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)已成為世界上發(fā)展最快的新能源發(fā)電技術(shù)之一，雖然我國的風(fēng)力發(fā)電技術(shù)起步較晚，但發(fā)展迅猛，目前總裝機(jī)容量和累計發(fā)電量都位于世界第一，風(fēng)力發(fā)電量占世界風(fēng)力發(fā)電量的一半以上。

風(fēng)力發(fā)電廠的選址和運(yùn)行和氣象密切相關(guān)，由于風(fēng)力呈現(xiàn)波動性和間歇性的特征，風(fēng)力發(fā)電不穩(wěn)定，對電網(wǎng)穩(wěn)定安全運(yùn)行影響大，進(jìn)行風(fēng)功率的預(yù)報工作，提高預(yù)報準(zhǔn)確率，提高風(fēng)電上網(wǎng)率，可以提高風(fēng)電場運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性和整個電網(wǎng)的安全性，增加效益[1-3]。

云南目前建成的風(fēng)電場均為高原山地風(fēng)電場，風(fēng)電場內(nèi)地形、風(fēng)機(jī)、風(fēng)速、高差分布復(fù)雜，異于我國其他地區(qū)的大規(guī)模平原風(fēng)電場，現(xiàn)有預(yù)報技術(shù)對高原山地風(fēng)場的預(yù)報精度達(dá)不到要求。由于風(fēng)的局地性強(qiáng)，預(yù)報難度大，要開展風(fēng)電場功率預(yù)報，必須針對具體的風(fēng)電場，在數(shù)值天氣預(yù)報的基礎(chǔ)上，進(jìn)行專門的統(tǒng)計分析，建立相應(yīng)的統(tǒng)計預(yù)報模型，從而預(yù)報風(fēng)電功率，必須考慮地形訂正、參數(shù)優(yōu)化等技術(shù)的實(shí)施來提高高原山地風(fēng)電場的預(yù)報準(zhǔn)確率。以元江羊岔街風(fēng)電場為例，風(fēng)場面積跨度大(涉及羊岔街和咪哩2個鄉(xiāng)鎮(zhèn))，風(fēng)機(jī)間落差大，下墊面地形地貌復(fù)雜，風(fēng)機(jī)分布復(fù)雜，環(huán)境風(fēng)場復(fù)雜，風(fēng)速預(yù)報難度大，同時針對高原山地的系統(tǒng)觀測不足，理論研究較少，本文研究符合云南高原山地電場發(fā)展規(guī)?；⒕W(wǎng)發(fā)電的迫切需求。

風(fēng)電場風(fēng)功率預(yù)測是指對風(fēng)電場的風(fēng)力發(fā)電機(jī)輸出的發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測，目前運(yùn)用的技術(shù)主要是根據(jù)風(fēng)電場氣象信息有關(guān)數(shù)據(jù)，利用物理模擬計算和科學(xué)統(tǒng)計方法，對風(fēng)電場的風(fēng)力風(fēng)速進(jìn)行預(yù)報，再根據(jù)風(fēng)機(jī)狀態(tài)信息預(yù)測出發(fā)電功率。本文嘗試使用WRF模式進(jìn)行短期風(fēng)功率預(yù)報。

2 資料來源

2.1 羊岔街風(fēng)電場介紹

此次研究以元江縣羊岔街風(fēng)電場為目標(biāo)風(fēng)電場。項(xiàng)目資料主要收集了風(fēng)塔和2座風(fēng)機(jī)2017年1月份的風(fēng)速和風(fēng)功率數(shù)據(jù)。圖1給出了風(fēng)電場、風(fēng)機(jī)及風(fēng)塔的位置示意圖，由圖可見：風(fēng)電場坐落于元江與墨江之間的哀牢山脈中段，距離元江縣城東面21.8 km，風(fēng)電場海拔2 220 m，是典型的高原山地風(fēng)電場。風(fēng)電場風(fēng)機(jī)沿山脊分布,山脊植被多以灌木叢組成，地理環(huán)境、區(qū)域下墊面和地形都很復(fù)雜。羊岔街風(fēng)電場采用歌美颯生產(chǎn)的機(jī)型為G97-2000型風(fēng)機(jī)，額定功率2 000 kW，風(fēng)機(jī)類型為高原常溫型、葉槳，三葉片，具備變速、變槳功能。風(fēng)機(jī)切入風(fēng)速3 m/s，切出風(fēng)速25 m/s。風(fēng)塔高度80 m，風(fēng)機(jī)輪轂高度78 m，葉槳直徑97 m。

圖1 風(fēng)電場、風(fēng)機(jī)及風(fēng)塔位置示意Fig.1 Position of wind farm, fan and tower

2.2 資料來源

由于傳統(tǒng)氣象站的風(fēng)塔僅10 m高度，風(fēng)電場風(fēng)塔和風(fēng)機(jī)高度均高于氣象站風(fēng)塔高度，相應(yīng)風(fēng)速測量資料也和傳統(tǒng)氣象站測量數(shù)據(jù)有很大差異，風(fēng)電場都會自建風(fēng)塔測量收集數(shù)據(jù)，每臺風(fēng)機(jī)也自帶風(fēng)速測量裝置，根據(jù)風(fēng)電場發(fā)電規(guī)范要求，風(fēng)電場還會對每臺風(fēng)機(jī)的風(fēng)功率實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣收集。本文研究內(nèi)容得到了羊岔街風(fēng)電場和云南省氣象科學(xué)研究所的支持，相關(guān)風(fēng)塔和風(fēng)機(jī)的風(fēng)速和風(fēng)功率數(shù)據(jù)均來自于羊岔街風(fēng)電場。NCEP-GFS資料來源于美國環(huán)境預(yù)報中心網(wǎng)站。WRF模式的建立和運(yùn)行得到了云南省氣象科學(xué)研究的支持。

項(xiàng)目收集了風(fēng)電場測風(fēng)塔風(fēng)速資料與用于驅(qū)動數(shù)值模式預(yù)報試驗(yàn)的NCEP-GFS資料如下：2017年1月逐15 min的羊岔街風(fēng)電場測風(fēng)塔資料，包括氣象風(fēng)速、測風(fēng)塔風(fēng)速、風(fēng)機(jī)風(fēng)速；2017年1月逐15 min的羊岔街風(fēng)電場s1136、s1137號風(fēng)機(jī)資料，包括有功功率 、平均風(fēng)速；2017年1月逐6 h NCEP-GFS預(yù)報資料。

3 技術(shù)方法

本文使用常規(guī)氣象數(shù)值預(yù)報模式預(yù)報風(fēng)電場風(fēng)速，通過地形訂正方案對資料同化得出每臺風(fēng)機(jī)的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果，僅根據(jù)風(fēng)機(jī)風(fēng)功率曲線得出風(fēng)功率預(yù)報結(jié)果，最后根據(jù)《風(fēng)電功率預(yù)測功能規(guī)范》的檢驗(yàn)評估方法，對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行分析評估得出結(jié)論。

具體方法是采用中尺度氣象模式WRF、3dvar邊界層地形訂正方法對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行資料同化，結(jié)合風(fēng)機(jī)功率歷史數(shù)據(jù)輸出針對風(fēng)機(jī)未來24 h內(nèi)逐15 min的風(fēng)功率預(yù)報結(jié)果，運(yùn)用歷史預(yù)報結(jié)果來修正和優(yōu)化風(fēng)功率的預(yù)報結(jié)果[4-6]，圖2給出了技術(shù)路線圖。

圖2 技術(shù)路線Fig.2 Technical route

項(xiàng)目選用了WRF的實(shí)時天氣數(shù)值預(yù)報功能，定型版本為WRF3.8 (2016年4月發(fā)布)，WPS版本。項(xiàng)目采用的是ARW WRF高級研究動力解決方案，質(zhì)量地形追隨坐標(biāo)，Lambert-conformal地圖投影，GFS(NCEP 的Global Forecast System)資料作為預(yù)報基礎(chǔ)資料。

圖3 WRF模式的模擬區(qū)域分布Fig.3 The simulation area distribution of the WRF mode

項(xiàng)目模式預(yù)報采用3重嵌套，確定的模擬區(qū)域如圖4所示。3層嵌套的具體參數(shù)，見表1。在3重嵌套中，Domain1和Domain2為9 km分辨率和3 km分辨率，與目前云南省業(yè)務(wù)WRF模式分辨率一致,因此在Domain1和Domain2選用的各項(xiàng)物理量與業(yè)務(wù)保持一致。Domain3分辨率為1 km，除了近地面層方案外，其他物理過程方案參數(shù)與現(xiàn)行云南省數(shù)值天氣預(yù)報業(yè)務(wù)保持一致，如表1所示。由于風(fēng)機(jī)處于大起底層的近地面層(地面以上30～100 m)，彼此最近距離僅幾百米，項(xiàng)目組技術(shù)人員采用統(tǒng)計降尺度方法[7]，基于風(fēng)塔的觀測值，在WRF提供的1 km分辨率的風(fēng)速、風(fēng)向等氣象要素預(yù)報基礎(chǔ)上，經(jīng)過邊界層地形訂正、地面資料同化后將預(yù)報資料細(xì)化到具體風(fēng)機(jī)位置上。

表1 WRF模式3重嵌套各項(xiàng)參數(shù)情況Tab.1 Three nested parameters of WRF mode

4 結(jié)果檢驗(yàn)

4.1 檢驗(yàn)評估方法

本文根據(jù)《風(fēng)電功率預(yù)測功能規(guī)范》采用相關(guān)性系數(shù)、平均絕對誤差、均方根誤差三個指標(biāo)來對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)評估分析[8-10]。

相關(guān)系數(shù)可以確定兩個時間序列之間的關(guān)系，就風(fēng)電功率預(yù)報而言，可以確定風(fēng)電功率的預(yù)報趨勢效果。相關(guān)系數(shù)的計算公式為：

(1)

平均絕對誤差用來分析要素(風(fēng)速或風(fēng)功率)預(yù)報值與記錄值的偏離程度，注意風(fēng)功率的平均絕對誤差還要除以開機(jī)總?cè)萘?，平均絕對誤差計算公式為：

(2)

均方根誤差也稱標(biāo)準(zhǔn)誤差，是用來衡量觀測值與真值之間的偏差，均方根誤差按規(guī)范要求短期預(yù)測月均方根誤差要在20%以下，超短期預(yù)測第4 h預(yù)測值月均根誤差要在15%以下(限電時段不參與統(tǒng)計)。

(3)

4.2 預(yù)報結(jié)果檢驗(yàn)

根據(jù)前文的技術(shù)路線，按三步走的思路，首先直接預(yù)報風(fēng)速結(jié)果，然后使用地形修正后預(yù)報風(fēng)速，最后資料同化后輸出風(fēng)速預(yù)報結(jié)果，利用風(fēng)速結(jié)果和風(fēng)功率曲線圖和風(fēng)機(jī)歷史數(shù)據(jù)生成風(fēng)功率預(yù)報。

3次風(fēng)速預(yù)報結(jié)果都會出現(xiàn)一些與實(shí)際風(fēng)速差異過大的離群值，我們事后主觀加上一個離群值修正后訂正，思路是如果模式風(fēng)速大于其前后4個時刻預(yù)報值的3倍方差，認(rèn)為是離群值，則用前4個時次觀測值平均值代替預(yù)報值。3次預(yù)報及修正離群值后的預(yù)報對比結(jié)果如圖4所示。

如表2所示對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，修正離群值后預(yù)報系數(shù)提高，平均絕對誤差減小，復(fù)雜地形同化后相關(guān)系數(shù)減小且平均絕對誤差增大，說明本實(shí)驗(yàn)選擇的3dvar復(fù)雜地形同化方案不適于羊岔街地區(qū)，但是為何出現(xiàn)離群值以及地形同化后效果還不如未地形同化后的預(yù)報結(jié)果，其原因較為復(fù)雜，有待進(jìn)一步的分析總結(jié)。

圖4 三步預(yù)報風(fēng)速及修正離群值后預(yù)報對比(單位 m/s)Fig.4 Three-steps forecast of wind speed and forecast comparison after correction of outliers (Unit:m/s)

直接預(yù)報風(fēng)速對比直接預(yù)報風(fēng)速對比(修正離散值)地形修正后風(fēng)速對比地形修正后風(fēng)速對比(修正離散值)復(fù)雜地形同化后風(fēng)速對比復(fù)雜地形同化后風(fēng)速對比(修正離散值)相關(guān)系數(shù) 0.560.8250.6870.8330.5580.823平均絕對誤差1.441.291.341.241.451.29平均相對誤差0.1890.1720.1780.1670.2190.202

利用地形同化后的風(fēng)速結(jié)果和風(fēng)功率曲線圖及風(fēng)機(jī)歷史數(shù)據(jù)生成1136號風(fēng)機(jī)和1137號風(fēng)機(jī)的風(fēng)功率預(yù)報對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 1136號風(fēng)機(jī)和1137號風(fēng)機(jī)風(fēng)功率預(yù)報結(jié)果對比(單位kW)Fig.5 Comparison of wind power forecast results between No. 1136 and No. 1137 fans(Unit:kW)

兩臺目標(biāo)風(fēng)機(jī)的風(fēng)功率預(yù)報結(jié)果的相關(guān)系數(shù)、平均絕對誤差和均方差誤差檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示?？梢钥闯鲂拚x群值后兩個風(fēng)機(jī)的風(fēng)功率預(yù)報結(jié)果都達(dá)到了20%的預(yù)報性能要求。未修正離群值前1136號風(fēng)機(jī)的均方差誤差達(dá)到0.23，不合要求，1137號風(fēng)機(jī)達(dá)到0.17可以符合預(yù)報性能要求。對于超短期4h預(yù)測的月均均方差誤差，兩臺目標(biāo)風(fēng)機(jī)都達(dá)到了很好的預(yù)報要求。

表3 三步預(yù)報風(fēng)速及修正離群值后月數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)和平均絕對誤差結(jié)果Tab.3 The three-steps to predict the correlation coefficient and mean absolute error of monthly data and corrected outliers

5 結(jié)論

①僅使用邊界層地形訂正方法使用WRF模式輸出風(fēng)速預(yù)報結(jié)果的風(fēng)功率預(yù)報嘗試，對于超短期4 h風(fēng)功率預(yù)報是足夠的，簡單判斷查找并訂正離散值的修正結(jié)果也滿足短期預(yù)測月均方根誤差要求。

②3dvar地形修正方案結(jié)果對本風(fēng)電場實(shí)驗(yàn)的風(fēng)速同化效果不明顯，不建議業(yè)務(wù)中使用。

③云南冬季1月份，相對天氣過程簡單，預(yù)報難度小，是否適用云南雨季天氣復(fù)雜的時段還有待進(jìn)一步收集資料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

④其他文獻(xiàn)[11-15]指出使用時間序列模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)、基于小波分析、基于卡爾曼濾波等數(shù)學(xué)工具，可以進(jìn)一步提高預(yù)報準(zhǔn)確率，但是為滿足預(yù)報時效性也會加大硬件成本，下一步有條件情況下可以進(jìn)一步開展實(shí)驗(yàn)。