Characteristics of Near Surface Turbulence Intensity before and after Wind Farm Construction

  • Xin XIA ,
  • Ye YU ,
  • Longxiang DONG ,
  • Keren CHEN ,
  • Guo ZHAO ,
  • Tong ZHANG ,
  • Xingyue MA
Expand
  • 1. Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Aird Regions,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,Gansu,China
    2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
    3. Pingliang Land Surface Process and Severe Weather Research Station,Pingliang 744015,Gansu,China
    4. Gansu Land Surface Process and Severe Weather Observation and Research Station,Pingliang 744015,Gansu,China
    5. Longyuan (Beijing) Wind Power Engineering Design Consulting Co. ,Ltd. ,Beijing 100034,China
    6. Key Laboratory of West China's Environmental System (Ministry of Education),College of Earth and Environmental Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000,Gansu,China

Received date: 2020-10-14

  Revised date: 2021-01-14

  Online published: 2022-09-13

Cite this article

Xin XIA , Ye YU , Longxiang DONG , Keren CHEN , Guo ZHAO , Tong ZHANG , Xingyue MA . Characteristics of Near Surface Turbulence Intensity before and after Wind Farm Construction[J]. Plateau Meteorology, 2022 , 41(4) : 1062 -1073 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00005

1 引言

风能是一种清洁、 可再生能源。全球风能储量大且分布广泛, 随着人类对能源需求的日益增加, 可再生能源在能源结构中的占比逐年增加(周建平, 2020)。截至2019年底全球风电总装机容量达650 GW, 中国总装机量230 GW, 中国风电规模位居全球首位(Global Wind Energy Council, 2020), 占全球风电累计装机容量的30%以上, 风电场已成为覆盖地球表面的一种特殊下垫面。大部分风机轮毂高度在大气边界层内100 m左右, 主要利用30~200 m的风能资源(Petersen and Madsen, 2013)。风机叶片的转动增加了大气边界层内气流的扰动, 引起气象要素时空分布的改变, 风电场对大气边界层的影响是研究其气候效应的重要内容之一(张双益等, 2017a刘磊等, 2012赵宗慈等, 2011蒋俊霞等, 2019)。
国内外学者在研究风电场对大气边界层的影响时, 由于所关注的时空尺度不同, 使用的研究手段也不相同(Barthelmie et al, 2014Pryor et al, 2018蒋俊霞等, 2019)。借助风洞试验、 地表观测、 边界层塔、 测风塔、 激光测风雷达、 全球尺度数值模拟、 区域尺度数值模拟、 中小尺度数值模拟、 卫星遥感等(Zhang et al, 2013徐荣会, 2014Armstrong et al, 2016Rajewski et al, 2016Smith et al, 2013Banta et al, 2013胡菊, 2012Keith et al, 2004李思, 2020张嘉荣, 2020Fitch, 2015Harris et al, 2014), 研究人员已得到风电场运行对近地面风速、 温度、 湿度、 湍流、 降水等诸多要素影响的研究结果(Pryor et al, 2018)。而有关风切变指数、 湍流强度、 地表粗糙度等的研究更是增进了人们对风电场建设前后以及风电场内外边界层结构差异的认识, 为完善风电场影响下的边界层湍流参数化方案提供了借鉴。
湍流强度可以定量描述湍流脉动发展的强弱(胡隐樵等, 2012), 既是研究大气边界层湍流运动特征的重要参量,也是风电场对大气边界层作用研究中的一个重要物理量。湍流强度在风力发电研究中常被用来评估风电机组的安全性(蒋红武等, 2020)及对风电场发电量的影响(张雪芝等, 2018)。湍流强度也是评估风机涡轮应力和叶片寿命的关键因素, 是影响风电机组各零部件载荷的主要因素之一。由等效载荷曲线结合长期风速频率分布计算得到的风电场长期累积疲劳载荷与风机安全性及风电场收益直接相关(张双益等, 2017b)。湍流强度对风功率曲线的测量结果有一定的影响, 实验室仿真试验在不考虑湍流对风速的影响时会高估风功率10%~20%(Rozenn et al, 2010), 结合湍流强度, 分析动态功率曲线将进一步提升对发电量估算的准确性。
以往研究多利用激光测风雷达、 测风塔获取的风资料研究湍流强度。无论是否有风电场影响, 湍流强度均呈明显的日变化特征, 具体的日变化规律与地理位置、 地形、 地表粗糙度、 大气边界层的演变等因素有关(李鸿秀等, 2014)。湍流强度在风机轮毂高度处呈现午后达到最大, 夜晚最小的变化特征(Rehman and Al-Abbadi, 2008Smith et al, 2013)。崔冬林等(2017)通过分析运行风电场内的湍流强度发现, 风电场运行使场内湍流发生变化, 其中沿海风电场内湍流强度在8~12 m·s-1风速区间明显增加; 较为平坦的戈壁风电场内湍流强度在11~14 m·s-1风速区间明显增大; 复杂地形下风电场内湍流强度则在5~12 m·s-1风速段明显增大。Smith et al(2013)在风电场内外气象要素差异个例实验研究中发现, 夜间风电场内部较来流方向风速会减小1~4 m·s-1, 风切变指数会由正变负, 湍流强度明显增加约0.1; 白天风电场内外变化不明显。
上述研究表明, 在风电场内由于风机的扰动, 湍流发生明显变化, 主要体现在夜间, 并且不同的风速段湍流变化存在差异, 且不同地理位置与下垫面类型下影响程度也存在差异。本文将利用位于我国张北风电基地的测风塔观测资料, 分析该地区风电场建成前后近地面湍流强度的变化及特点, 为评估风电场影响下当地风电机组疲劳载荷、 年发电量及风电场内部边界层参数化方案改进提供参考。

2 数据来源与方法介绍

2.1 数据来源

所用数据来自位于河北省尚义县麒麟山风电场(41°05.284′N, 113°55.858′E, 海拔1488 m)内的一座70 m测风塔(图1)。该测风塔建于2005年10月, 共有5层风、 1层温度观测, 其中在70 m、 60 m、 50 m、 30 m和10 m有风速观测; 70 m和10 m有风向观测; 10 m或8 m有温度观测。所用数据为该测风塔2006 -2019年70 m和50 m的风速资料, 其中在测风塔周围分别于2010年、 2011年和2016年完成三期风电场建设项目。该测风塔数据涵盖了风电场建设前和风电场投入运营期, 适用于研究风电场建设前后边界层湍流强度的变化。
图1 风电场地形(单位: m)以及风机位置

Fig.1 Wind farm topography (unit: m) and wind turbine locations

2.2 数据处理

除缺测数据外利用以下方法对原始数据进行质量控制:
(1) 按照《风电场气象观测资料审核、 插补与订正技术规范》(中国国家标准化管理委员会, 2019)及《风电场风能资源评估方法》(中国国家标准化管理委员会, 2002)中给出的数据合理性审核、 一致性审核方法对数据进行合理性和一致性检查。
(2) 为研究风电场对湍流强度的影响, 仅保留有效风速区间(3~25 m·s-1)内的数据。
经过上述质量控制后, 对每年每个月的有效数据量进行统计, 发现70 m和50 m两层5月的有效数据较多, 且数据连续性明显好于其他月份(表1), 因此利用2006 -2019年各年5月的数据进行后续分析。文中将07:00(北京时, 下同) -18:00划分为白天时段, 19:00至次日06:00划分为夜间时段。
表1 每年5月有效数据占比

Table 1 Proportion of valid data in May of each year

年份 2006* 2007* 2008* 2009* 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
70 m 0.97 0.96 0.95 0.96 0.86 0.92 0.92 0.92 0.93 ** 0.97 0.92 ** 0.90
50 m 0.96 0.96 0.95 0.95 0.86 0.91 0.91 ** 0.91 0.91 0.95 0.91 0.87 0.88

*标注的年份是风电场建设前; **表示有效数据占比低于0.10

2.3 湍流强度计算

本文根据莫宁-奥布霍夫相似性理论来确定湍流强度(TI), 其无维形式常常定义为(Stull, 1988):
T I = σ u ( z ) ¯
由上式可知湍流强度是风速标准差和平均风速的比值, 而在风电场研究中使用测风塔数据求TI时通常利用以10 min为基准计算的水平风速标准差 σ和10 min平均风速 u ¯的比值(Yahaya et al, 2004Rehman et al, 2008Wharton et al, 2012Smith et al, 2013), 其中 σ的计算根据《风电场风能资源评估方法》(中国国家标准化管理委员会, 2002):
σ = 1 600 i = 1 600 u i - u ( z ) ¯ 2
式中: u i是10 min内每一秒的风速数据; u ( z ) ¯为10 min的平均风速。本文利用式(1)计算湍流强度, 利用测风塔长期观测数据研究风电场建设前后湍流强度的变化特点。

3 结果分析与讨论

3.1 湍流强度频率分布

3.1.1 总体情况

本文所研究的目标风电场是位于我国河北省尚义县的麒麟山陆上风电场。该风电场所在区域不同季节风速、 风向具有差异。春季(2 -5月)风速大且风向以西北风为主; 夏季(6 -9月)以偏南风为主, 且风速较小。测风塔建成以来(2010 -2019年)每年5月50 m和70 m平均风速的变化范围在7.5~9 m·s-1; 大风以西北风为主。2006 -2009年是风电场建设前, 视为无风电场影响的情况; 2010 -2019年视为存在风电场扰动的情况。2010年前该风电场70 m多年环境湍流强度中位数在0.08~0.09, 且变化较小, 根据《风电场风能资源评估方法》(GB/T 18710 -2002)中将湍流强度值在0.1或以下视为湍流相对较小, 本文将湍流强度低于0.08视为低湍流情况, 并以0.04为区间间隔统计湍流强度频率分布情况。
由70 m湍流强度在各区间的分布情况(图2)可见, 无风电场影响的2006 -2009年当地湍流强度主要分布在0.04~0.08, 其次是0.08~0.12, 分别占总数的28%~32%和24%~28%; 2010年以后湍流强度有所增强, 有30%~37%集中在0.08~0.12, 有21%~27%分布在0.12~0.16。50 m湍流强度在各区间的分布情况(图3)显示, 在无风电场影响的2006 -2009年, 湍流强度大多分布在0.04~0.08和0.08~0.12两个区间, 均占总数的30%左右; 2010年后, 28%~36%集中在0.08~0.12, 20%~30%分布在0.12~0.16, 不同年份之间存在差异。总体上, 2010年以后, 70 m和50 m的湍流强度分布在小于0.04区间的分别减少了5%~15%和1%~8%; 分布在0.04~0.08区间的分别减少了10%~16%和11%~20%; 而分布在0.08~0.12的分别增加了2%~9%和0~9%; 分布在0.12~0.16的分别增加了6%~14%和3%~15%。观察同期50 m和70 m湍流强度在不同区间的分布发现, 70 m低湍流强度发生频率高于50 m, 50 m高湍流发生频率高于70 m。
图2 70 m湍流强度在不同区间占总数的百分比

区间起点为0, 区间间隔为0.04, 共分10个区间, 横坐标给出的是区间的中间值, 黑色竖线为湍流强度值0.08, *号上角标的年份为风电场建设前

Fig.2 Percentage of 70 m-turbulence intensity in different intervals in the total.The starting point is 0, interval is 0.04, divided into 10 intervals, the black vertical line is the turbulence intensity value of 0.08, and the year with superscript * is before the construction of the wind farm

图3 50 m湍流强度在不同区间占总数的百分比

区间起点为0, 区间间隔为0.04, 共分10个区间, 横坐标给出的是区间的中间值, 黑色竖线为湍流强度值0.08, *号上角标的年份为风电场建设前

Fig.3 Percentage of 50 m-turbulence intensity in different intervals in the total.The starting point is 0, interval is 0.04, divided into 10 intervals, the black vertical line is the turbulence intensity value of 0.08, and the year with superscript * is before the construction of the wind farm

3.1.2 昼、 夜差异

为了方便昼夜对比, 图2图3分别给出了白天和夜间湍流强度在各区间占总数据量的百分比, 图4则给出了白天(夜间)70 m湍流强度在各区间占白天(夜间)总数据量的百分比。从图2可以看出, 2006 -2009年白天(图2灰色部分)70 m湍流强度主要分布在0.08~0.12和0.12~0.16区间, 分别占白天数据总量的32%~37%和21%~35%; 分布在0.04~0.08和0.16~0.2的分别占白天数据总量的9%~15%和11%~14%[图4(a)]。2010年以后, 白天70 m湍流强度也主要分布在0.08~0.12和0.12~0.16, 分别占白天数据总量的21%~35%和25%~34%, 分布在0.16~0.2的数据量增加到14%~19%, 而分布在0.04~0.08的数据量不到10%, 几乎没有小于0.04的情况[图4(a)], 与2006 -2009年相比湍流强度明显增大。
图4 白天(a)和夜间(b)不同区间湍流强度数据量分别占白天和夜间总数据量的百分比(单位: %)

Fig.4 Percentage of turbulence intensity occurring at different intervals in daytime (a) and nighttime (b) totals.Unit: %

2006 -2009年白天50 m湍流强度分布(图3灰色部分)与70 m相似。2010 -2014年白天50 m湍流强度在0.08~0.12和0.12~0.16区间的数据量较多, 约占白天总量的30%, 其次是分布在0.16~0.2的数据量, 占15%左右, 小于0.08的数据量与2006 -2009年相比明显减小; 2016 -2019年白天50 m湍流强度分布在0.12~0.16的数据量最多, 约占35%, 小于0.08的数据量与2006 -2009年相比明显减小。从上述分析可见, 风电场建成后白天低湍流强度情况明显减小, 分布在0.16~0.2的湍流强度增多, 特别是三期建设完成后。
2006 -2009年, 夜间70 m(图2黑色部分)湍流强度大多分布在小于0.08的低湍流强度区, 占夜间总数据量的75%左右, 分布在0.08~0.12的占夜间总数据量的15%~19%, 而分布在大于0.12区间的数据量不足夜间总数据量的10%[图4(b)]; 在风电场建成后的2010年以后, 夜间湍流强度主要集中在0.08~0.12, 占夜间总量的32%~44%, 而分布在该区间左右两个区间的数据分别占夜间数据总量的25%~30%和15%~21%, 小于0.04的情况, 除2010年外, 占比均不到5%, 与2006 -2009年相比明显减小。夜间50 m(图3黑色部分)湍流强度分布与70 m相似。
综上所述, 风电场的存在使70 m和50 m的湍流强度增强, 湍流强度在<0.04的频率明显减小(除2010年); 湍流强度在0.04~0.08的频率减小, 尤其是夜间; 湍流强度在0.08~0.12的频率在白天减小、 夜晚增加; 湍流强度>0.12的频率昼夜均增加。总体上, 风电场建成投产后, 70 m和50 m的湍流强度小于0.08的频率分别减小了19%~27%和13%~26%; 湍流强度在0.08~0.16的频率分别增加了10%~24%和3%~18%。

3.2 湍流强度随风速的变化

许多学者对风电场内外风速进行了研究, 发现经过风机的扰动后轮毂高度或地面风速均有明显减小。研究风电场建设前后风速的变化需考虑气候背景的影响, 难以直接分离出风电场对风速的影响。故本节通过分析湍流强度随风速的变化来探究风电场建成后, 不同风速区间湍流强度的变化特征。
为了比较不同风速区间风电场建设前后湍流强度的差异, 分别给出白天和夜间风电场建设前(图56中黑色箱型)后(图56中浅灰色箱型)不同风速区间的湍流强度分布, 制成箱线图(图56), 图56中每个箱型的虚线上下两端分别为最大值和最小值; 箱型上下两边分别为上四分位数和下四分位数; 箱型中的圆点为样本平均值; 箱中的短横线表示样本中位数。通过双样本T检验, 在99%置信水平下, 70 m湍流强度在风电场建设前后存在显著差异的风速区间为4~15 m·s-1(夜间)和4~14 m·s-1(白天)(图5中无填充的箱型表示通过显著性检验的风速区间); 50 m湍流强度在风电场建设前后存在显著差异的风速区间为3~15 m·s-1 (夜间)和3~12 m·s-1 (白天)(图6中通过显著性检验的风速区间), 与崔冬林等(2017)在不同地区得到的结果一致, 但该研究未区分昼夜。
图5 风电场建设前后夜间各风速段湍流强度

灰色填充表示湍流强度在风电场建设前后的差异未通过显著性水平为0.01的差异显著性检验

Fig.5 Box-Whiskers plots of nighttime turbulent intensity in different wind speed ranges before and after the wind farm construction.The shaded bins do not pass the significance test at level 0.01

图6 风电场建设前后白天各风速段湍流强度

阴影表示湍流强度在风电场建设前后的差异未通过显著性水平为0.01的差异显著性检验

Fig.6 Box-Whiskers plot of daytime turbulence intensity in different wind speed ranges before and after wind farm construction.The shaded bins do not pass the significance test at level 0.01

从湍流强度随风速变化的箱线图(图5图6)可以看出, 随着风速的增加湍流强度的波动范围变小且平均湍流强度(图中圆点所示)有逐渐减小的趋势。总体上, 白天当风速达到额定风速(11 m·s-1)及以上时, 70 m和50 m湍流强度在各区间内的波动较小, 随风速的变化也较小(图6); 夜间, 当风速达到额定风速及以上时, 湍流强度在各区间的波动比白天大, 平均湍流强度随风速增加而增大(图5)。若只考虑夜间, 风电场建成前发生在100 m左右高度、 大于10 m·s-1的风可看作夜间低空急流(Stull, 1988)。在地面风速较低时, 易出现由风切变产生的湍流, 使湍流强度在风速大于11 m·s-1后出现增强, 这也解释了夜间风速大于11 m·s-1时会出现不同于白天的湍流强度随风速增加而增大的现象。如果将图5(a)和(b)中风电场建设前风速大于11 m·s-1后湍流强度随风速增加而增大的现象视为由风切变产生的湍流引起, 则夜间当风速大于11 m·s-1时, 湍流强度是风电场内风机扰动产生的湍流与夜间由风切变产生的湍流叠加而成, 随着风切变产生的湍流相对贡献的增加, 由风电场扰动造成的风电场建设前后湍流强度的差异变得不显著。
夜间, 70 m湍流强度在风电场建成后明显增加。与风电场建成前(2006 -2009年)相比, 各风速段湍流强度均有所增加, 其中在4~15 m·s-1风速区间湍流强度增加显著, 特别是6~10 m·s-1风速区间, 湍流强度增加约一倍(从0.06增加到0.10), 平均增加程度最大可达116%, 增加值约为0.04; 50 m湍流强度也是在该风速段增加最多, 平均增加程度最大为87%, 增加值约为0.03, 70 m湍流强度增加程度大于50 m。
白天大气边界层内的湍流大多由热力对流引起, 混合层顶也存在有利于湍流产生的风切变, 二者将大气边界层混合均匀。当存在风电场时, 由于风机转动对气流产生扰动, 大气边界层内湍流包含了由对流、 剪切、 风机扰动等产生的湍流。从图6给出的白天70 m和50 m湍流强度随风速的变化可以发现, 总体上白天湍流强度随风速的增加而减小, 当风速达到14 m·s-1及以上时湍流强度波动较小并维持在0.11左右。湍流强度在风电场建成后有所增加, 两层增加程度较为接近, 且在5~7 m·s-1风速区间增加程度较大, 最多增加39%, 增加值约为0.10。
总体上, 风电场建成运行后70 m湍流强度存在明显增加的风速区间分别为4~15 m·s-1(夜间)和4~14 m·s-1(白天); 50 m湍流强度存在明显增加的风速区间分别为3~15 m·s-1(夜间)和3~12 m·s-1(白天); 夜间湍流强度增加程度比白天大, 70 m湍流强度增加程度比50 m大。

3.3 湍流强度日变化

由上节分析可知, 风电场对湍流强度的影响主要在夜间, 并且在某些风速区间影响显著。本节选取风电场建成后湍流强度显著增加的风速区间的数据, 分析风电场建设前后湍流强度的日变化。
图7可以看出, 湍流强度具有明显的日变化特征(刘辉志等, 2006李鸿秀等, 2014), 在13:00左右达到最大值, 夜间湍流强度较低; 清晨日出阶段(07:00、 08:00)和傍晚日落阶段(19:00)湍流强度数据分布较为集中、 波动较小, 而午间湍流强度波动较大。风电场建设前, 最大湍流强度平均值为0.17(70 m)和0.19(50 m); 而夜间两层的湍流强度最小值均在0.06左右; 各时刻50 m的湍流强度平均值均大于70 m。风电场建成后, 70 m和50 m湍流强度均有不同程度的增加, 湍流强度最大值仍出现在13:00左右, 为0.19(70 m)和0.21(50 m); 夜间最小值增加至0.09(70 m)和0.10(50 m)。
图7 5月湍流强度日变化

阴影区域表示夜间时段

Fig.7 Box-Whiskers plot of diurnal variation of turbulence intensity in May.The shaded area indicates nighttime periods

由于风电场的存在, 70 m和50 m的湍流强度均有所增加。对比风电场建成后两层的湍流强度差异, 发现两层的湍流强度差异在夜间缩小, 几乎相同, 而白天两层湍流强度差异仍在0.02左右。通过对比风电场建设前后各时刻湍流强度的增加程度(表2)发现, 白天70 m和50 m增加程度均在20%~45%, 增加0.01~0.03, 但是各时刻50 m增加程度均稍大于70 m; 夜间70 m和50 m增加程度分别在80%和60%以上, 70 m高度20:00至次日05:00增加程度均超过100%, 最大增幅出现在22:00, 增加程度为121%; 50 m高度最大增幅时刻出现在00:00, 为93%。由上述分析可知, 白天50 m湍流强度增加程度大于70 m, 而夜间70 m湍流强度增加更明显。风电场使湍流强度日变化幅度减小。
表2 风电场建设前后各时刻湍流强度的增加程度

Table 2 Difference of turbulence intensity before and after wind farm construction

北京时 70 m 50 m
T I ¯ σ T I T I   ¯ T I ¯ σ T I T I   ¯
00:00 0.04 0.06 117% 0.04 0.07 93%
01:00 0.04 0.07 114% 0.03 0.06 88%
02:00 0.04 0.06 114% 0.03 0.07 86%
03:00 0.04 0.06 114% 0.04 0.06 90%
04:00 0.04 0.06 108% 0.03 0.06 81%
05:00 0.04 0.05 110% 0.03 0.06 83%
06:00 0.03 0.05 90% 0.03 0.06 67%
07:00 0.02 0.05 44% 0.03 0.05 39%
08:00 0.02 0.05 30% 0.03 0.06 34%
09:00 0.02 0.06 30% 0.03 0.08 36%
10:00 0.02 0.07 30% 0.03 0.09 35%
11:00 0.02 0.09 32% 0.03 0.11 36%
12:00 0.02 0.10 26% 0.03 0.12 35%
13:00 0.02 0.10 31% 0.03 0.12 38%
14:00 0.01 0.10 25% 0.02 0.13 33%
15:00 0.01 0.11 23% 0.01 0.13 30%
16:00 0.02 0.09 33% 0.02 0.11 36%
17:00 0.02 0.08 32% 0.02 0.09 34%
18:00 0.02 0.07 40% 0.02 0.08 34%
19:00 0.03 0.08 80% 0.03 0.08 60%
20:00 0.04 0.07 104% 0.03 0.07 74%
21:00 0.04 0.07 113% 0.04 0.06 87%
22:00 0.04 0.07 121% 0.03 0.07 92%
23:00 0.04 0.07 110% 0.03 0.07 88%

T I ¯ = 1 n i = 1 n T I i - T I i σ T I的标准差; n为个数

4 结论

以河北尚义麒麟山风电场为研究对象, 利用该风电场70 m测风塔观测的70 m和50 m风资料, 分析了风电场建设前后近地面湍流强度的变化, 得到以下结论:
(1) 风电场运行使湍流强度向高值区偏移。与风电场建设前相比, 风电场建成后70 m和50 m湍流强度均有所增强, 分布在小于0.08的低湍流强度区间的频率分别减小19%~27%和13%~26%, 在0.08~0.16的频率分别增加10%~24%和3%~18%。总体上, 70 m湍流强度增加程度大于50 m, 夜间湍流强度增加程度大于白天, 风电场建设运行后, 50 m和70 m湍流强度差异减小, 白天和夜间湍流强度差异减小。
(2) 湍流强度随着风速增加有逐渐减小的趋势, 但当风速达到11 m·s-1及以上时, 白天湍流强度随风速的变化较小, 而夜间湍流强度随风速的增加而增大。风电场建成后70 m湍流强度显著增加的风速区间为4~15 m·s-1(夜间)和4~14 m·s-1(白天); 50 m湍流强度显著增加的风速区间为3~15 m·s-1(夜间)和3~12 m·s-1(白天)。
(3) 风电场建设前, 同时次70 m湍流强度总是小于50 m, 风电场建成后, 70 m与50 m湍流强度在夜间几乎相同, 两层的湍流强度差异在夜间缩小。风电场运行使湍流强度在昼夜均有增加, 白天各时刻50 m湍流强度增加程度均稍大于70 m, 夜间70 m湍流强度增加程度大于50 m, 最高可增加121%, 增加值在0.04左右。
风电场建成后, 湍流的产生在白天依旧是热力作用占主导, 在夜间, 当风速低于15 m·s-1时, 湍流强度受风机扰动影响明显, 这些结果可为该地区风电场运行的气候环境效应评估和风能预报提供科学依据。本研究也存在一些不足, 如未考虑研究期间下垫面变化的影响, 如植被变化对湍流的可能影响; 文中假设风速大于风机启动风速后风机即处于运行状态, 未考虑风机实际运行状态和发电量对研究结果的影响; 另外, 本文虽然讨论了不同产生机制的湍流, 如对流、 风切变、 风机扰动等, 对风电场建设前后湍流差异的可能影响, 但并未对其进行定量分析, 上述这些问题都需要今后结合更详细的风电场运行资料以及数值模式进行更深入的研究。

References

null
Armstrong A Burton R R Lee S E, et al, 2016.Ground-level climate at a peatland wind farm in Scotland is affected by wind turbine operation[J].Environmental Research Letters11(4): 044024.DOI: 10.1088/1748-9326/11/4/044024 .
null
Banta R M Pichugina Y L Kelley N D, et al, 2013.Wind energy meteorology: insight into wind properties in the turbine-rotor layer of the atmosphere from high-resolution Doppler Lidar[J].Bulletin of the American Meteorological Society94(6): 883-902.DOI: 10.1175/BAMS-D-11-00057.1.issn.1520-0477 .
null
Barthelmie R J Crippa P Wang H, et al, 2014.3D wind and turbulence characteristics of the atmospheric boundary layer[J].Bulletin of the American Meteorological Society95(5): 743-756.DOI: 10.1175/BAMS-D-12-00111.1 .
null
Fitch A C2015.Climate impacts of large-scale wind farms as parameterized in a Global Climate Model[J].Journal of Climate28(15): 6160-6180.DOI: 10.1175/JCLI-D-14-00245.1 .
null
Global Wind Energy Council, 2020.Global wind energy development report 2019[R].Brussels, Belgium: Global Wind Energy Council.
null
Harris R A Zhou L Xia G2014.Satellite observations of wind farm impacts on nocturnal land surface temperature in Iowa[J].Remote Sensing6(12): 12234-12246.DOI: 10.3390/rs61212234 .
null
Keith D W Decarolis J F Denkenberger D C, et al, 2004.The influence of large-scale wind power on global climate[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America101(46): 16115-16120.DOI: 10.1073/pnas.0406930101 .
null
Petersen E L Madsen P H2013.Meteorology and wind power[M].1st Edition.New York: Springer, 1249-1270.
null
Pryor S C Barthelmie R J Shepherd T J2018.The influence of real-world wind turbine deployments on local to mesoscale climate[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres123(11): 5804-5826.DOI: 10.1029/2017jd028114.issn.2169-897X .
null
Rajewski D A Takle E S Prueger J H, et al, 2016.Toward understanding the physical link between turbines and microclimate impacts from in situ measurements in a large wind farm[J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres121(22): 13392-13414.
null
Rehman S Al-Abbadi N M2008.Wind shear coefficient, turbulence intensity and wind power potential assessment for Dhulom, Saudi Arabia[J].Renewable Energy33(12): 2653-2660.DOI: 10. 1016/j.renene.2008.02.012.issn.09601481 .
null
Rozenn W Michael C S Torben L J, et al, 2010.Simulation of shear and turbulence impact on wind turbine power performance[R].Denmark Technical University Wind Report, 55.
null
Smith C M Barthelmie R J Pryor S C2013.In situ observations of the influence of a large onshore wind farm on near-surface temperature, turbulence intensity and wind speed profiles[J].Environmental Research Letters8(3): 034006.DOI: 10.1088/1748-9326/8/3/034006 issn.1748-9326 .
null
Stull R B1988.An intruduction to boundary layer meteorology[M].Atmospheric Sciences Library.
null
Wharton S Lundquist J K2012.Assessing atmospheric stability and its impacts on rotor-disk wind characteristics at an onshore wind farm[J].Wind Energy15(4): 525-546.DOI: 10.1002/we. 483.issn.1095-4244 .
null
Yahaya S Frangi J P2004.Cup anemometer response to the wind turbulence-measurement of the horizontal wind variance[J].Annales Geophysicae22(10): 3363-3374.DOI: 10.5194/angeo-22-3363-2004.issn.1432-0576 .
null
Zhang W Markfort C D Porte-Agel F2013.Experimental study of the impact of large-scale wind farms on land-atmosphere exchanges[J].Environmental Research Letters8(1): 015002.DOI: 10.1088/1748-9326/8/1/015002 .
null
崔冬林, 刘晓亚, 胡威, 等, 2017.运行风电场内局地湍流变化分析方法及其影响探讨[J].太阳能学报38(9): 2589-2596.
null
胡菊, 2012.大型风电场建设对区域气候影响的数值模拟研究[D].兰州: 兰州大学.
null
胡隐樵, 陈晋北, 吕世华, 2012.从湍流经典理论到大气湍流非平衡态热力学理论[J].高原气象31(1): 1-27.
null
蒋红武, 巫发明, 王磊, 等, 2020.风电场湍流强度对机组结构疲劳安全性的研究[J].应用能源技术32(2): 49-54.DOI: 10. 3969/j.issn.1009-3230 .
null
蒋俊霞, 高晓清, 杨丽薇, 等, 2019.风电场对气候环境的影响研究进展[J].地球科学进展34(10): 1038-1049.DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166 .
null
李鸿秀, 朱瑞兆, 王蕊, 等, 2014.不同地形风电场湍流强度日变化和年变化分析[J].太阳能学报35(11): 2327-2333.DOI: 10.3969/j.issn.0254-0096.2014.11.039 .
null
李思, 章晓冬, 尕藏程林, 等, 2020.大型风力发电场对华北地区大气影响的数值模拟研究[J].高原气象39(2): 437-444.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00112 .
null
刘辉志, 涂钢, 董文杰, 等, 2006.半干旱地区地气界面水汽和二氧化碳通量的日变化及季节变化[J].大气科学30(1): 108-118. DOI: 10.3878/j.issn.1006-9895.2006.01.09 .
null
刘磊, 高晓清, 陈伯龙, 等, 2012.大规模风电场建成后对风能资源影响的研究[J].高原气象31(4): 1139-1144.
null
徐荣会, 2014.干旱区风电场对局地微气象环境的影响研究[D].呼和浩特: 内蒙古农业大学.
null
张嘉荣, 程雪玲, 2020.基于CFD降尺度的复杂地形风场数值模拟研究[J].高原气象39(1): 172-184.DOI: 10.7522/j.issn. 1000-0534.2019.00005 .
null
张双益, 胡非, 2017a.大气边界层与风力发电的相互作用研究综述[J].高原气象36(4): 1127-1137.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00095 .
null
张双益, 胡非, 王益群, 等, 2017b.大型海上风电场湍流强度及风电机组适应性评估 [J].风能87(5): 92-96.
null
张雪芝, 王维庆, 王海云, 2018.湍流强度对风电场发电量的影响[J].可再生能源36(5): 757-761.
null
赵宗慈, 罗勇, 江滢, 2011.风电场对气候变化影响研究进展[J].气候变化研究进展7(6): 400-406.DOI: 10.3969/j.issn. 1673-1719.2011.06.003 .
null
中国国家标准化管理委员会, 2002. GB/T 18710-2002 风电场风能资源评估方法 [S].北京: 中国标准出版社.
null
中国国家标准化管理委员会, 2019. GB/T 37523-2019 风电场气象观测资料审核、 插补与订正技术规范 [S].北京: 中国标准出版社.
null
周建平, 2020.中国可再生能源发展增量几何[J].能源13(1): 53-57.
Outlines

/