随着全球清洁能源需求的不断增长，风能作为一种可再生的清洁能源，逐渐成为世界各国重要发展的能源之一[1]．目前，风能开发主要分为陆上风电与海上风电．陆上风电场受地形、环境等因素的影响较大，而沿海地区风资源丰富稳定，选址相对灵活，大力开发海上风资源成为行业发展的共同选择[2]．我国发展海上风电拥有天然优势，海岸线长达1.8万公里，可利用海域面积300多万平方公里，海上风能资源丰富[3]．根据中国气象局风能资源的调查成果，我国5~50 m水深线以内海域、海平面以上70 m高度范围内，风电可装机容量约5×108 kW，且靠近东南部电力负荷中心，拥有极大发展空间．经过多年稳步发展，无论在可开发资源量上，还是在技术及政策层面，我国海上风电已具备大规模开发条件[4]．近海风资源开发成为能源危机、双碳战略目标的重要实现路径之一．我国东南沿海位于太平洋西岸，常年面临着极端天气的侵扰．一些学者针对低空急流[5]、下击暴流[6]、大尺度湍流结构[7]等极端天气对风力机的影响进行了研究．台风作为东南沿海最典型的极端天气状况，往往会带来强风、强雨和巨浪，这对于台风路径周围的风能资源及风电场的发电量均会产生一定影响[8-9]．台风带来的风力和风向变化会对海上风电机组产生影响，可能导致风电机组停机或降低发电效率，台风环境对风电场运行的影响研究已经受到越来越多的关注．目前研究主要集中在台风风场模拟方面，一些学者[10-11]采用风工程模型的方法对台风风场进行模拟和分析，研究台风对风电场的影响及其分布规律，但这种方法仅限于模拟某一特定时刻、特定条件台风工况，真实台风随时间不断发生变化，且离台风越近，风速越大，风向也在随时发生变化，因而其可靠度有限．中尺度数值模式是基于气象数据同化开展数值模拟的重要工具之一[12]，可实现实时模拟，并可与观测值相结合提供可靠的模拟结果，实现对局地风资源的灵活评估研究．利用中尺度数值模式(如WRF模式)可实时模拟台风环境下的风场，包括风速、风向、风功率密度等参数．通过研究台风周围风资源的分布规律，可以确定适宜建设风电场的区域和风机布局，提高风电场的利用效率和经济效益，为台风灾害的应对提供技术支持．通过研究台风对风电场发电量的影响机制，可以制定相应的台风应对措施和风电场运营管理策略，减轻台风对风电场的影响，提高风电场的安全性和可靠性．本课题组以2018年第8号台风“玛利亚”为极端天气研究对象，建立风电场参数化模型，开展中尺度天气模式与风电场参数化模型耦合的数值模拟研究，分别考虑有风与无风电场参数化模型的研究方案，结合观测结果，通过定量分析模式的误差评估模式的可靠性，分析台风登陆前后局地风资源分布特征，为台风过境时风电场安全运行与策略控制提供帮助．1 研究对象2018年7月11日上午9时10分，第8号超强台风“玛利亚”登陆福建省近海某风电场所处的岛屿附近区域．这是该风电场投运以来所遭遇的最强台风，沿海最大风力达到17级(58.8 m/s)．图1为“玛莉亚”台风移动路径[7]及其与近海风电场的位置关系．台风过境对局部地区造成重大危害，但能提升台风周围区域的风速和风功率密度，同时风电场的尾流也会对周围流场产生影响进而影响台风的整体结构特征．为了分析台风这种极端天气与风电场的交互作用，结合外场观测数据和中尺度数值方法进行研究．10.13245/j.hust.240742.F001图1台风“玛莉亚”的移动路径试验风电场的布局、观测站位置等信息如图2(a)所示．观测数据样本为2018年7月10日0时到7月11日11时，时间分辨率为5 min．在风电场周围分布有4个测风塔，为了便于标记，分别标记为1#~4#，测风高度为10 m，观测数据主要包括瞬时风速、平均风速、最大风速和风向等．10.13245/j.hust.240742.F002图2风电场外场实验设置风电场共设有24台XE82-2000风力发电机组，风力机轮毂中心高度为80 m，风轮直径为82.6 m，额定功率为2 MW，额定风速为12 m/s，切入和切出风速为3.5和25 m/s，功率与推力系数曲线如图2(b)所示，图中：P为功率；v为风速．中尺度计算中，风力机功率系数(CP)和风力机的推力系数(CT)值根据实际动态入流风速进行实时变化，风力机的切出风速为25 m/s，当来流风速超过25 m/s时，风电机组处于停机状态．4个观测站分别位于半岛(1#)、风电场内部(2#)、陆地(3#)和海岛(4#)上．极端台风来临时，4#观测站停止工作，因而后续只采用1#~3#观测站上的数据进行分析．2 研究方法2.1　数值方法为了模拟“玛莉亚”台风过境对局地风资源的影响，采用中尺度天气预报模式(WRF4.2.2)，四维变分同化处理的NCEP-FNL数据作为模式的初始边界条件，以MODIS遥感土地覆盖分级的土地类别作为地面模型．静态地形数据的平均水平分辨率为1 km的高精度地形数据库modis_30s+30s，模式采用Lambert投影方式，并选用水平3层嵌套方案，各层网格数为150×150，196×196及286×286，最内层计算域尺寸为85.8 km．根据风力机尺寸，为保证每个风力机独占1个网格，将模式的3层网格的水平分辨率确定为7.5，1.5，0.3 km．根据文献[13-15]，在垂向进行非均匀加密，风轮旋转区分布10层网格，网格间距为8 m，垂向总分层为81层，近地面非均匀加密30层，每10 min输出一次计算结果，模式预热时间为24 h，总计算时间为5 d，最外层模式时间步长为15 s，总共计算2.88×104步．为减小模式对时间积分步长的敏感性和增大竖直方向上风廓线精度，微物理过程方案采用WSM6[16]，长波辐射方案采用RRTM方案[17]，短波辐射方案采用Goddard shortwave方案[18]，行星边界层方案采用MYNN-2.5方案．MYNN-2.5能够准确描述风力机运行对大气边界层的作用，保证风电场参数化方案的可实施性[19-20]．近地面层方案采用Revised MM5 Monin-Obukhov，Janjic Eta和MYNN方案，陆面模式采用Thermal Diffusion和Unified Noah Land-surface Model方案，积云对流方案采用Kain-Fritsch和Grell-Freitas Ensemble方案[21]．2.2　风电场参数化方案在风电场参数化方面，采用Fitch等[22]提出的基于中尺度天气模式的风电场参数化模型．假设风力机从环境中提取一部分动能转化为电能，其余部分转化为湍动能(turbulent kinetic energy，TKE)，其中风力机获取的总能量用QT表征，转化为电能的部分则用QP表征．假设机械和电气损失忽略不计，风力机叶片的所有非生产性阻力都会产生湍流动能，并转换成TKE的能量．根据致动盘理论[23]，得出风力机对大气运动的作用力为Fdrag=QTV2ρVA/2，式中：V为水平速度矢量(假设力矩在转子区域上均匀)；ρ为空气密度；A=πR2为横截面转子区域(R为风力机叶片的半径)．假定风力机的方向与风向垂直，风力机叶片的阻力不会影响垂直速度分量W．在中尺度-风电场的耦合模型中，假定同一网格内的多台风力机产生的尾流效应互不影响[19]，但实际情况相反，为保证每个风力机独占1个网格，将内层网格水平分辨率提高至0.3 km，约为风轮直径的4倍．水平风的垂直剖面通常是不均匀的，那么计算一台风力机从大气中导致的动能(kinetic energy，EK)损失率为      ∂EK∂t=-12∫0DQTV4ρdπD22=-π4∫0DQTV4ρdD,在网格点(i，j，k)内动能的变化率等于格点内因为风力机损失的动能∂Vijk∂t=-12NijCTV3ijkAijkzk+1-zk，风力机提取的功率转化为有用电能，∂Pijk∂t=-12NijCPV4ijkAijkzk+1-zk，风力机提取的功率(未转换为电力)转换为TKE∂Kijk∂t=-12NijCTKEVijk4Aijkzk+1-zk，式中：zk为模拟高度中第k层的高度；Aijk为风力机叶片旋转区域与网格(i，j，k)在第k层到第k+1层之间重合的面积；|V|ijk为网格内风速；Nij为网格(i，j)中布置的全部风力机的总功率；Edrag为风力机导致的大气动能损失；风力机功率系数CP为风力机从大气中获取转换成风能的能量与大气总能量的比值，大小也与风速大小密切相关；Pijk为网格转换成功的电能；Kijk为风力机从大气能量中转换成功的湍流动能；CTKE为风力机从大气能量中转换成功的湍流动能与大气总能量的比值．CT，CP和CTKE的关系为CTKE=CT-CP．2.3　模式评估指标通过计算模拟结果与观测值的平均偏差、均方根误差一致度来评价中尺度模式的可靠性．平均偏差(eMB)表征模拟结果的总体偏差，表达式为eMB=1n∑i=1n(Si-Oi)，式中：Si和Oi分别为第i个模拟和观测样本的统计样本；n为统计样本的总数．均方根误差(eRMS)表征模型的精确度，eRMS=1n∑i=1nSi-Oi1/2．一致度(B)表征了模拟值对观测值的精确程度，B=1-∑i=1n(Si-Oi)∑i=1n(Si-Savg+Oi-Oavg)，式中Savg和Oavg分别为模拟和观测样本的平均值．3 结果分析与讨论选取2018年第八号台风“玛莉亚”来临前到过境后的时间段位研究对象，即2018年7月9日8:00至7月11日10:00，玛莉亚登陆时间为2018年7月11日8:00左右．数值方案分别采用中尺度-风电场(WRF-WFP)与中尺度-无风电场(WRF-NWFP)两种方式进行计算．结合观测结果，开展台风过境时风资源评估与风电场尾流分析．3.1　风速时序分析风速时序图如图3所示．观测站均在海中小岛，海拔均在海平面附近．在台风过境前，其他观测站的观测结果与模拟结果基本符合．10.13245/j.hust.240742.F003图3风速时序图1#测点下垫面粗糙度较小，因而整个观测时段内风速较高．3#测点位于半岛上，下垫面粗糙度较大，受复杂地表强迫作用，整个时段内风速较小．随着时间向后推移，有风电场与无风电场差值在台风来临时刻出现较大值，风电场尾流受台风影响较为显著．综合观测与模拟结果可知：7月10日12时附近，距台风中心到来约20 h，地面10 m高度处风速逐渐增大；随着台风到来，风速不断增大；台风过境时，10 m高度处最大风速可达40 m/s，此时风力机处于停机状态．表1所示为模拟结果与观测风速的误差，其中：eMB和eRMS是有量纲，分别体现预测值的偏向性和精确性；B是无量纲量，体现预测值与真实值的相关性．受台风影响，后半部分模拟结果可靠性降低，在此去除台风来临时的模拟结果．由表1可知：模拟结果与观测结果平均误差在1 m/s以内，均方根误差在2.7 m/s以内，一致度为0.54~0.78．造成模式误差的主要原因是普通模拟与台风环境模拟所需要的模式方案不同．对比发现：有风电场模式误差均小于无风电场模式，这是因为有风电场更接近真实情况，同时有风电场模拟的一致度略优于无风电场，模拟一致度提高了近3%．10.13245/j.hust.240742.T001表1模拟结果与观测风速的误差测点eMB/(m∙s-1)eRMS/(m∙s-1)BNWFPWFPNWFPWFPNWFPWFP1#0.890.742.192.200.760.782#0.990.822.602.310.550.743#0.410.341.591.630.550.543.2　风功率密度分析在7月10日12:00(台风来临前20 h)，观测站均未受到台风影响，之后随着台风逐渐靠近，风速发生了明显的变化，由此以该时间节点为分界，分析台风登陆前对风资源的影响．图4为3个观测站处的风功率密度．由图4可知：在台风影响区以前，风功率密度几乎没有发生变化；在7月10日12:00以后，该地区10 m高度处风能密度增强，结合图3风速时序发现：从台风开始影响(7月10日12时)到风速过大(7月10日24时)大约持续了12 h，这一阶段风功率密度持续增强，且风速始终维持在20 m/s以下．10.13245/j.hust.240742.F004图43个观测站处的风功率密度这种由于台风接近而带来的风速和风功率密度增加虽然有利于风电场发电效益，但当实际台风登陆时演变路径不同，对当地风速、湍流强度等物理量的影响也不同，故还须结合微尺度分析方法开展进一步研究，以确保台风来临时风电场的运行稳定性．3.3　风场分析图5~7为有无风电场不同高度处速度差场．图5中风电场并未直接受台风影响，在不同高度处速度亏损相对不明显，在轮毂高度(h=Hhub=80 m)附近最大速度亏损为-3 m/s，风电场在垂直方向的影响范围在240 m高度以上逐渐减小．10.13245/j.hust.240742.F005图5台风来临前37 h有无风电场的速度差场(色标单位：m/s)10.13245/j.hust.240742.F006图6台风来临前19 h有无风电场的速度差场(色标单位：m/s)10.13245/j.hust.240742.F007图7台风来临时有无风电场的速度差场(色标单位：m/s)图6中风电场速度亏损逐渐明显，速度亏损最大值超过10 m/s，并且受台风影响，在h=160 m高度以上，风电场尾流发生偏移．图7中在0~280 m范围内风电场尾流均受到台风的强烈影响，尾流因台风而呈现出显著的与高度相关的弯曲演变特征．在地面附近，受地表强迫作用，尾流的弯曲现象不明显．在40~120 m高度上(50%~150%轮毂高度)受台风影响较显著，尾流偏转角约为33°，随着高度升高尾流偏转逐渐减小，在280 m高度上(3.5倍轮毂高度)尾流偏转仅有21°左右．台风与风电场尾流的交互作用使得速度场沿高度呈现尾流偏转特征，这会对下游风力机的出力产生影响．图8为台风来临时有无风电场的湍动能差值云图．从图8可以看出：在40~280 m高度范围内，风电场的存在使得附近湍动能水平增加5 m2/s2以上，小于台风对附近流场湍动能的影响．风电场尾流会通过增加附近区域湍动能水平的方式对台风三维结构产生作用．在水平方向上，尾流对湍动能的影响可持续到下游约4~8倍风场直径的范围内，下游较远处湍动能的变化受下垫面、风电场尾流和台风的耦合调制作用，其中极端天气和陆地复杂地形的强迫作用对局地流场的影响更为强烈，使得湍动能云图呈现典型的大尺度旋涡绕流结构；在垂向高度上，风电场尾流会引起40~280 m高度范围内(50%~350%轮毂高度)湍动能水平增加，距离风力机轮毂高度越近，湍动能增加效应越明显．10.13245/j.hust.240742.F008图8台风来临时有无风电场的湍动能差值云图(色标单位：m2/s2)4 结论a．未受台风影响时(登陆前20 h以外)，风电场在风力机轮毂高度(h=80 m)附近速度亏损最大，为3 m/s；在垂直方向上尾流的影响范围在3倍轮毂高度以下.b．台风来临前20 h以内，50%轮毂高度以上高度范围内，风电场尾流受台风强迫作用呈现显著的尾流偏转效应；在50%~150%轮毂高度上尾流偏转角最大，约为33°；在1.5倍轮毂高度以上时台风影响逐渐减小，3.5倍轮毂高度上尾流偏转小至21°左右.c．风电场尾流会增加其附近区域的湍动能，进而对台风产生影响．在水平方向上，风电场尾流的影响区域持续到下游4~8倍风场直径处；在垂向范围内，风电场尾流主要影响50%~350%轮毂高度范围内的湍动能分布.