2019年8—10月長江口近岸海上風電場風浪預報

鄧心怡，黎北梅，王曉春，陳智強，陳旻豪，劉城，袁飛

（1.南京海維斯海洋信息服務有限公司，江蘇南京 210000；2.南京信息工程大學，江蘇南京 210044；3.上海海洋中心氣象臺，上海 200000；4.重慶海裝公司，重慶 404100）

1 引言

海上風電具有風機發(fā)電量高、單機裝機容量大和不占用土地資源等優(yōu)勢[1]，近年來在國內得到了極大發(fā)展。2018年，全球海上風電裝機量新增4.50 GW，其中國內新增裝機量1.66 GW，較2017年增長42.7%，累計裝機4.45 GW[2]。在“21世紀海上絲綢之路”計劃中，憑借豐富的風能資源及其他因素的綜合考量，沿海上絲綢之路關鍵節(jié)點的風能利用也提上了議程[3-4]。我國東部沿海屬于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，海岸線長，整體用電需求量大，可開發(fā)利用的風電資源儲備空間巨大[5]。在東部沿海地區(qū)，特別是江蘇沿海及長江口地區(qū)近年來建設了許多風電場，截至2019年，江蘇并網(wǎng)容量423萬kW，占總裝機72.7%，居全國首位[6]。

海上風電業(yè)的發(fā)展，對海洋預報及天氣預報也提出了新的要求。例如，海上風電機組的故障率較高，需經(jīng)常維修，根據(jù)風電行業(yè)規(guī)范，海上風電機組每年須進行1～4次常規(guī)巡檢，然而由于海上風電機組處于復雜莫測的海上環(huán)境或投入使用前缺乏跟蹤記錄，實際檢修次數(shù)會更多[7]。海上風電運維成本約占海上風電場發(fā)電成本的20%～35%[8]。根據(jù)我國海上風電運維船數(shù)據(jù)，每臺海上風電機組在一年期間最少會出現(xiàn)40次故障，且需要保持每30臺機組使用一艘運維船進行維護[9]。目前，大多數(shù)普通鋼制運維船的航行波高為0.5～1.5 m，出現(xiàn)臺風等特殊海況時則需根據(jù)波高使用更高指標的海上風電運維船舶，不同性能指標運維船的使用成本有所差別，根據(jù)海上風電場的波高預報選擇安全性合適的運維船可以降低運維成本[10]。為降低海上風電機組運維成本，提高運維施工的安全系數(shù)，減少不必要的出海檢修，需要利用海洋和天氣狀況信息輔助運維決策，因而擁有準確的海洋和天氣預報十分重要。海上運維時機一般依據(jù)天氣來決定，其中風與浪是最重要的天氣要素[11]。

以重慶海裝為例，海上風電運維分為計劃性維護和非計劃性維護，其中，后者對天氣預報的精準度要求相對較高。計劃性維護是風機每年都必須進行的常規(guī)維護，通常會根據(jù)風場所屬區(qū)域以往年份的天氣情況進行數(shù)據(jù)分析，選擇“枯風”季節(jié)進行，以減少發(fā)電量的損失。計劃性維護會參考很長一段時間的天氣預報，選擇風速較低的時段，風浪小，發(fā)電量損失低。例如，如果有連續(xù)5 d小風天氣，可安排2臺機組的年度維護工作；如果有連續(xù)7 d小風天氣，則可安排3臺機組的年度維護工作。如果在原計劃工作過程中，天氣情況和預報情況產生偏差，例如風速增大到7 m/s（有些公司采用10 m/s），則可中斷維護工作，機組恢復運行?？偠灾?，計劃性維護對天氣預報的精準度要求不高，海上風電場維護人員會參考長時間段的天氣預報來做出海維護計劃，對發(fā)電量的影響不大，對現(xiàn)場人員的安全風險較小。非計劃性維護指的是臨時性或突發(fā)性的維護工作，例如故障檢修。當有非計劃維護工作時，維護人員則需要較多地依靠天氣預報來制定工作計劃，以保障維護人員在安全的風浪環(huán)境下出海進行作業(yè)，同時保證在風浪環(huán)境惡化之前安全撤離。

現(xiàn)在，公益性的風浪預報研究已有很多。王亞男等[12]分析了幾種誤差訂正方法，并對渤海區(qū)域10 m風速預報進行了誤差訂正，取得了良好成果；韓雪等[13]基于水動力模型在南黃海海域建立了重點岸段的風暴潮數(shù)值預報模型,臺風風暴潮的后報平均相對誤差為14%,溫帶風暴潮24 h預報平均相對誤差為12.9%。但風電場從建設到運維對風浪信息的需求與公益性預報有很多不同。在風電場規(guī)劃及選址階段，需要對大面積海域的風侯特征進行分析，鄭崇偉等[14]利用1979—2014年的歐洲中期天氣預報中心（European Center for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的資料分析了海上絲綢之路涉及海域的風候特征，為其建設提供科學依據(jù)和輔助決策。在確定選址并建設風電機組之后，重要的是風電場的運營，其中在風電場運維階段，需要針對運維需求提供不同時效和精度的風浪預報以提高運維安全系數(shù)并降低成本。2019年8—10月，海維斯公司為重慶海裝公司提供了長江口風電場附近的風浪預報，以探索風浪預報在風電場運維中的有效應用途徑。這段時間內，風電場附近風速及有效波高的預報對重慶海裝公司制定運維施工計劃提供了依據(jù)，提高了運維的安全系數(shù)，同時也降低了運維成本。

本文利用2019年8—10月風浪預報產品及臺站觀測資料，針對海上風電場的運維需求對風速及波浪的預報技巧進行了評估。為提高風速的預報精度，我們使用遞減平均法對風速預報進行了訂正。這段時間內，臺風“米娜”經(jīng)過這一海域，我們也分析了臺風過境前后的預報精度。

2 資料與方法

2.1 預報產品及觀測資料

本文使用2019年8—10月的風場及有效波高預報產品。風場預報來自于美國國家環(huán)境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）的全球預報系統(tǒng)（Global Forecast System，GFS，網(wǎng)址：https://www.emc.ncep.noaa）。該預報系統(tǒng)基于有限體積網(wǎng)格（Finite Volume Dynamical Core，F(xiàn)V3），網(wǎng)格分辨率13 km，垂直方向64層。GFS預報產品插值到全球1/4°網(wǎng)格上提供給用戶使用。有效波高來自NCEP的波浪集合預報系統(tǒng)（Global Ensemble Ocean Wave Forecast System），系統(tǒng)分辨率為0.5°，風場來自NCEP的全球集合預報系統(tǒng)。日常業(yè)務預報使用20個集合樣本，使用第三代海浪模式Wave Watch III（WW3）[15]。

驗證預報產品的3個站點分別為上海長禁五號（121.7°E，31.42°N）、長江口燈船（122.53°E，31.1°N）和東海浮標（124.5°E，31°N）。站點的實測數(shù)據(jù)每10 min測一次，風為10 min平均風速和10 min平均風向。為和6 h一次的預報風場匹配，我們將實測風場數(shù)據(jù)做6 h平均后和預報產品進行比較。由于上海長禁五號為小浮標，海拔為3 m，所以在中性層結假定下將實測風調整到10 m高度[16]。調整使用的公式為：

式中，V10為10 m處的風，V為高度z處的風，粗糙度z0采用式（2）計算：

式中，a為0.032；k為0.40；重力常數(shù)g為9.81 m/s2；c1為0.165。全球預報產品在水平方向上插值到觀測站點位置，并和觀測數(shù)據(jù)進行比較，插值使用最鄰近觀測站點的4個經(jīng)緯度網(wǎng)格，插值權重與網(wǎng)格點和觀測站點之間的距離成反比。全球波浪預報在個別情況下不能產生某個格點的預報，此時可忽略缺測網(wǎng)格點，而用其余的網(wǎng)格點進行插值計算，若4個格點全為缺測值，則這一時刻不產生預報。2019年9月28日—10月4日，臺風“米娜”經(jīng)過長江沿海（見圖1），本文特別分析了臺風“米娜”過境前后風及浪的預報精度。

圖1 2019年9月28日—10月4日臺風“米娜”路徑

2.2 資料處理

在海上風電維修時，有時需要高空作業(yè)與吊裝，考慮到施工人員在作業(yè)時的施工難度和安全問題，在風速大于6 m/s時停止作業(yè)（有些公司采用8 m/s或10 m/s）。據(jù)此標準，我們將風速分為0～6 m/s和6 m/s以上來對預報產品進行評價。通過將預報時間和觀測時間相匹配，我們把預報分為0～24 h和24～48 h分別進行分析和討論。

在出海維修時，還需要考慮到海浪的狀況。根據(jù)《中國海洋災害公報》的數(shù)據(jù)分析，在所有海洋災害里造成最多人員傷亡的就是海浪災害。近岸海域，當海浪的有效波高達到2.5 m以上時，威力比較大且會造成災害[17]；出現(xiàn)3 m以上大浪會對小型漁船和游艇產生威脅，有效波高達到4～6 m的巨浪會對近海航行的船舶產生威脅。有效波高越大，威脅越大，會造成更多的海洋災害，由海浪引起的災害是各類海洋活動需要面對的自然災害，也是各種涉海工程設計、實施和運營維護工作需要考慮的因素[18]。根據(jù)有效波高可將海浪分為10個波級：0級（H=0 m）為無浪情況下的海面狀態(tài)，有效波高為0 m，1級有效波高為0～0.1 m，2級有效波高為0.1～0.5 m，3級有效波高為0.5～1.25 m，4級有效波高為1.25～2.5 m，5級有效波高為2.5～4.0 m，6級有效波高為4.0～6.0 m，7級有效波高為6.0～9.0 m，8級有效波高為9.0～14 m，9級為有效波高14 m以上的海浪狀況[19]。由于長江口海上風電機組位于近海區(qū)域，考慮該區(qū)域的情況，本文依據(jù)以上海浪波級來討論3個站點在2019年8—10月的波級分布情況。同時，將長江口近海的預報和實測數(shù)據(jù)進行對比，統(tǒng)計上海長禁五號、長江口燈船和東海浮標站點0～24 h預報和24～48 h預報與實測數(shù)據(jù)的誤差，以此來分析海浪的預報精度。

3 結果

3.1 風速預報

在對數(shù)據(jù)進行匹配后，我們得到了預報時間段內的預報和實測數(shù)據(jù)，通過對這兩組數(shù)據(jù)的對比來評價風的預報技巧。將預報地區(qū)的風速按照蒲氏風級進行分級（見圖2），我們可以看出，8—10月長禁五號和長江口燈船站點風速主要分布在3級（3.4～5.4 m/s），東海浮標主要在4級（5.5～7.9 m/s）。長禁五號、長江口燈船和東海浮標風速在6 m/s以下的占比分別為81.64%、76.04%和46.5%，由于預報區(qū)域風速在6 m/s以下的情況較多，因此在預報區(qū)域可以出海進行風電維修的時機可以達到50%以上。對預報和實測數(shù)據(jù)求平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）、均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和偏差（Bias）（見表1和圖3），總體來說MAE在3.5～4.5 m/s之間，RMSE一般在4.5～6 m/s之間，Bias在1.5～3 m/s之間。將預報和實測數(shù)據(jù)以6 m/s分界，RMSE一般在3～5.5 m/s之間，甚至可以達到6 m/s以上，若預報和實測同時小于6 m/s或大于6 m/s則視為預報正確。在預報區(qū)域，24 h的預報準確率達到46.3%，24～48 h預報準確率達43.6%（見表2），這一預報精度對于制定出海維修方案還有一定差距，因此下面將使用遞減平均法對原始預報結果進行校正以提高預報精度。

圖2 2019年8—10月3個浮標站點實測數(shù)據(jù)風級分布概率圖

表1 2019年8—10月3個浮標站點風速預報與實測數(shù)據(jù)誤差

圖3 2019年8—10月3個浮標站點預報和實測風速的RMSE

表2 0～48 h預報時效以6 m/s分界的各種情況出現(xiàn)次數(shù)（括號內為訂正后數(shù)據(jù)）

3.2 使用遞減平均法訂正風速預報

王亞男等[12]提出使用“遞減平均法”對預報場進行誤差訂正，取得了較好的訂正效果，說明“遞減平均法”的使用效果良好。本文使用此方法對風場進行訂正。遞減平均法的誤差累計公式為：

式中，w為權重；B(t)為累加后的誤差，B(t-1)為上一個時次（6 h前）的誤差；f(t)為預報數(shù)據(jù)；a(t)為實測數(shù)據(jù)。最終得到訂正預報fc=f(t)-B(t)。

隨著權重w變化，“遞減評價法”對誤差的訂正效果也不同。定義誤差訂正量來比較不同w對訂正結果的影響，誤差訂正量為訂正前與訂正后的RMSE之差與訂正前RMSE的比值。以24 h預報為例，圖4為不同權重系數(shù)時各站點的誤差訂正量，表3為取最佳的權重系數(shù)時，24 h預報校正前后的RMSE與訂正量。同時，重新統(tǒng)計0～24 h的預報準確率發(fā)現(xiàn)，訂正后的預報準確率由46.8%提高為57.0%，24～48 h預報準確率由43.6%提高為54.2%，預報結果有了明顯改善。

圖4 不同權重系數(shù)時3個浮標站點風速的誤差訂正量

表3 各站點24 h風速預報最佳訂正量

以上分析表明，使用全球風速預報產品進行區(qū)域預報，在長江口海域誤差較大，難以滿足海上風電場的運維需求，對于海上風電維修施工決策可能只有一定的指導性。與全球預報產品相比，區(qū)域預報系統(tǒng)可以提供預報技巧更高的風速預報。王亞男等[12]利用區(qū)域海洋和大氣模式（Regional Ocean and Atmosphere Model，ROAD）對渤海區(qū)域10 m風速預報進行誤差訂正，訂正后12～72 h預報的均方根誤差在2.4～3.3 m/s之間。分辨率6 km海氣浪區(qū)域耦合模式的預報試驗也表明，在無臺風的情況下，10 m風場預報的RMSE為1～2 m/s。因此，建立一個海上風電區(qū)的區(qū)域性海洋和天氣預報系統(tǒng)很有必要，對于海上風電維修意義重大。

3.3 有效波高預報

中國東海區(qū)的月平均波高在1.0～2.5 m之間，最大波高在5.0～12.5 m之間，10月—翌年2月波高較大[20]。夏末秋初時，該海區(qū)受到太平洋副熱帶高壓控制，盛行東南季風，波高的總體平均值不大，但是隨著副高的東退和西進，也會存在明顯的變化過程[21]。中國近海是遭受臺風災害最嚴重的海區(qū)，臺風經(jīng)常引起波高4 m以上的災害性海浪，對近岸活動、海上作業(yè)、海上工程和船舶航行等具有極強的破壞性。海浪預報對海上各種生產活動和規(guī)避災害性海浪非常重要。

長江口是我國最大的入?？?，具有三級分汊、四口入海的特征[22]。該海域的地形和海岸線分布導致海浪狀況多變。圖5為2019年8月1日—10月31日期間長江口海域的長禁五號、長江口燈船和東海浮標3個站點實際觀測數(shù)據(jù)的波級分布結果。從圖中可以看出3個站點的有效波高基本分布在2～4級，即波高分布范圍為0.1～2.5 m。長禁五號的有效波高極大部分為2級浪高，概率高達70%以上，小部分出現(xiàn)0級浪高，概率在25%左右，偶有3級浪高出現(xiàn)。長江口燈船主要為3級浪高，概率為60%左右，部分為2級浪高，概率為30%左右，很小一部分為4級浪高，概率為10%左右。東海浮標站的有效波高主要分布在3～4級，概率分別都高達40%以上，而且有6～7級的海浪，即4.0～9.0 m高的海浪。6～7級海浪是極具破壞性的，如不依據(jù)預報提前防范，極容易發(fā)生海浪災害，威脅海上及近海的生產活動，造成難以估計的生命財產損失。

圖5 2019年8—10月3個站點有效波高波級分布

全球海浪預報產品在長江口近海具有較高的預報技巧。以長禁五號浮標站為例，2019年8月12日—10月31日期間該站有效波高0～24 h和24～48 h的預報和觀測比對結果顯示（見圖5），預報結果與實測結果吻合程度較好，很好地預報了有效波高的變化趨勢。0～24 h預報與實測的均方根誤差為0.25 m，相關系數(shù)（R）為0.82（見圖6a）。24～48 h預報與實測的均方根誤差為0.24 m，誤差結果與0～24 h接近，相關系數(shù)為0.81（見圖6b），相關系數(shù)比0～24 h低。預報與觀測隨時間變化趨勢大體一致，擬合程度較高，預報效果較好。

圖6 2019年8—10月長江口燈船浮標有效波高預報與實測對比

統(tǒng)計分析2019年8—10月長禁五號、長江口燈船和東海浮標3個站點預報與觀測數(shù)據(jù)的MAE、RMSE和Bias（見表4和圖7），可以看到海浪預報質量較好，0～24 h和24～48 h的MAE和RMSE都在0.36 m以下，偏差較小。長禁五號的RMSE最大，在0.35～0.40 m之間，其次為東海浮標，在0.30～0.35 m之間，長江口燈船的RMSE最小，在0.25 m左右。

圖7 2019年8—10月3個浮標站點波浪預報與實測數(shù)據(jù)的RMSE

表4 2019年8—10月3個站點波浪預報與實測數(shù)據(jù)的誤差

3.4 臺風情況下的預報精度

2019年10月初第18號臺風“米娜”在長江口預報區(qū)域過境。為分析臺風極端天氣下全球風浪預報產品在這一區(qū)域的精度，我們將篩取此時間段的數(shù)據(jù)，評價臺風極端天氣下風浪的預報效果。圖8和圖9分別為2019年10月2日臺風過境前后東海浮標站風速及波浪預報與實測值的對比?？梢宰⒁獾剑谂_風極端天氣下，全球預報產品對風速極大值出現(xiàn)時間的預報結果有6 h左右的誤差，臺風過后，風速預報與觀測很接近。波浪預報結果與實測結果吻合程度高，有效波高的變化趨勢與觀測相比在時間上也高度一致。整體預報結果的時間變化較實測滯后幾小時。在臺風和站點距離最近的時間點前后，預報和實測波高都達到峰值，在有效波高到達峰值前，預報值比實測值偏小，到達峰值后，實測值比預報值偏小，峰值附近大小差別最明顯。但兩者的RMSE不大，為0.37 m，相關系數(shù)達0.97，可見即使在臺風天氣情況下，海浪預報的精度也非常高。

圖8 2019年10月2日第18號臺風“米娜”過境前后東海浮標站風速預報與實測值對比

圖9 2019年10月2日第18號臺風“米娜”過境前后東海浮標站波浪預報與實測值對比

4 總結

2019年8—10月長江口海域風浪的預報技巧分析表明，由于風變化較大且預報產品為全球性預報，所以對區(qū)域的預報結果并不理想，但是使用遞減平均法對預報進行校正后，相對誤差校正量可以達到13.52%，校正結果較好。波浪預報精度高，效果好，波形變化趨勢一致，擬合度高，RMSE在0.40 m以下。在臺風極端天氣下，風速預報結果反映了大尺度形勢，但最大風速的出現(xiàn)時間滯后。波浪預報與實測數(shù)據(jù)的RMSE為0.37 m，相關系數(shù)高達0.97，有效波高時間變化與觀測高度一致，與無臺風情況下差別不大。在沒有區(qū)域海洋和天氣預報產品的情況下，全球預報產品可以為海上風電場的運維決策提供一定的參考依據(jù)。更高精度的預報將依賴于高分辨率的全球產品或區(qū)域預報系統(tǒng)。本研究針對長江口海上風電場運維的實際需求分析了兩個月內的風浪預報，得到的結果還需要更多的驗證工作，如何將公益性的預報產品進行深度加工以滿足特定行業(yè)的需求也仍有大量工作要做。