测风声雷达技术在风速测量中的研究与应用

2021-10-10 03:55高阳刘宝良许傲然谷彩连冷雪敏
电子设计工程 2021年19期
关键词:风塔测风塔风声

高阳,刘宝良,许傲然,谷彩连,冷雪敏

(沈阳工程学院电力学院,辽宁沈阳 110136)

作为可再生能源大规模利用的典范,近年来风电产业的迅速发展致使风电并网容量逐年增加。然而,受风能间歇性、不确定性等因素的限制以及大电网消纳可再生能源能力的限制,风力发电系统输出的功率波动性较大。大规模风电并网会对电力系统的电能质量、安全稳定运行产生冲击,影响电力系统的安全可靠运行[1]。为减少风电大规模并网过程中对大电网产生的冲击,需要对风能做出精确预报并制定合理的风电调度曲线[2]。对风能的准确预报不仅可以提高风电预测模型的精度与气象决策服务,而且还可以制定合理的风电调度曲线并提高大电网对风电的消纳能力。而风电功率的预测精度则主要依据风电场风速的测量精度,风速测量装置的测量精度越高,风电功率预测的结果越精确[3-4]。

当前,在测风领域中常采用测风塔以及雷达设备进行风能测量。测风塔广泛应用于地区风能资源的评估、风机选址以及风电功率预测中,但是测风塔在应用中还存在极端天气易倾倒、使用及高空运维极其不便及成本昂贵等缺陷[5-6]。而雷达测风作为一种风能测量的技术,可以分为风廓线雷达测风、激光测风雷达测风和声雷达测风3种形式。与风廓线雷达和激光测风雷达相比,测风声雷达能够对10~200 m 范围内的风速、风向、垂直气流进行高精度探测,建设成本低、使用寿命长、运行维护方便且极端环境下具有高适应性[7-8]。因此,测风声雷达可以作为一种有效的风电场测风技术,可以实现风能的测量与采集。

1 风电场测风原理及对比分析

风电场风速测量主要采用基于三维超声波测风仪技术的测风塔测风技术以及基于雷达测风技术,而雷达技术测风可以分为风廓线雷达测风、激光测风雷达测风和声雷达测风3 种形式,文中采用测风声雷达技术进行风电场的测风。

1.1 测风塔测风原理

在测风塔不同的高度安装三维超声波测风仪,测量每个高度的风速、每个超声波测风仪有3 对超声波传感器,每对传感器间的角度为120°,每对传感器的距离为D,与垂直向的角度为θ[9]。基于三维超声波测风仪技术的测风塔测风原理图如图1 所示。

图1 测风塔测风原理图

如图1 所示,当每个传感器Ti(i=1,…,6)均发射一次超声波时,与之对应的传感器将会接收到一次超声波,受顺风和逆风情况的影响,超声波的传输将会产生传播时间差,而基于时间差的大小可以计算与风速相关的u、v、w分量,表达式如下所示:

根据式(1)和式(2)可以计算得到测风塔测量的风速和风向,其函数表达式如式(3)所示:

1.2 测风声雷达测风原理

声雷达是一种利用人耳可听的声波来测量大气气流流动的雷达设备(即风速、风向测量设备)。声雷达天线是由多个收发可逆的压电换能器组成相控阵,收发共用。声雷达工作时,向低空大气层发射一个多频编码的短脉冲声信号,该脉冲信号具有声音的基本特征,在大气中定向传播;当该发射信号遇到大气中的湍流时便发生各项散射,其中的后向散射回波与发射方向相差180°。声雷达天线接收后向散射回波,对该方向的回波信号进行处理,得到径向的多普勒频移,再转换成径向风速[10-11]。声雷达测量原理如图2所示。

图2 声雷达测量原理

声雷达测量三维风速至少需要3 个不在同一平面的径向风速进行合成。测风声雷达采用五波束法,即一个垂直波束、4 个倾斜波束,倾斜角度一般在15~30°之间,且位于两个相互垂直的平面内,测风声雷达测风原理如图3 所示。

图3 测风声雷达测风原理

五波束测风几何关系如图3 所示,u、v、w分别代表风速矢量在东、北、天顶方向上的分量,θ为波束俯仰角,φ为方位角。用Vrx表示波束方向的风速,根据多普勒频移和5 个波束的探测几何关系可得方程组如式(4)所示:

式(4)可以表示为N=BRV,方程的最小二乘解为:

风速分量u和v合成水平风速Vh,方向角为ψ。则水平风速的函数表达式为:

水平风速Vh即为所需的测风声雷达测风数据,fd1、fd2、fd3、fd4、fd5分别表示5 个波束对应的多普勒频移。

1.3 不同测风技术分析

采用测风塔测风技术进行风电场风速的测量时主要存在的问题如下:

1)测风塔测风存在安全隐患。测风塔测风装置在极端情况下容易发生倒塔现象,并引发人身、财产和经济损失;覆冰、冻雨等情况下测风塔测风设备不能正常运行;测风塔登高作业时经常发生人员伤亡等严重安全事故;测风塔测风高端进口设备存在数据和气象信息泄露的安全隐患。

能源互联网不是能源系统的简单互联,也不仅仅是能源系统的信息化,能源互联网是在智能电网的基础上,利用互联网思维与技术改造传统能源行业,实现横向多源互补、纵向“源-网-荷-储”协调、能源与信息高度融合的新型能源体系。目的是大幅度提升能源系统效率、促进商业模式创新、支撑绿色发展理念,如智慧城市、生态园区、绿色乡村、智能家居等[34]。

2)运维困难。当前的测风塔装置运维困难,需要专业人员进行定期登高维护。由于运维的难度大、成本高,大部分测风塔在建设完毕运行一段时间后,基本上处于缺乏维护的状态。测风塔发生故障时,基本上需要一次现场故障排查和一次实际维修,导致维修、维护成本高,周期长。

3)综合实施成本高。选址问题:综合考虑监测能力、测风塔的高度和安全距离,增加测风塔选址的困难。征地问题:环保、土地保护、农民自我保护意识的提升,导致征地困难。固定式安装:一旦选择并建设,就无法移动和搬迁,如果选址出现偏差或需要动态实现风电场多处测风等情况,将会面临束手无策的局面。

4)可靠性问题。测风塔运维困难导致长时间运行后设备缺乏运行维护,测风塔传感器持续出现偏差且得不到及时校准和校正,实时数据传输不可靠,通信故障普遍发生。测风塔选址、建设时往往不能按照最合理的情况进行,导致运行期监测风能数据的科学性、合理性和可靠性不足。

5)精细化测风问题。测风塔安装在固定高度(典型高度100 m),通常导致高层数据缺失。测风塔通常只能监测固定几个层级高度,不能动态实时精确监测多层面数据。在低风速和微观地形复杂地区甚至无法部署;在需要多点精确测风的环境下,测风塔无法移动。

6)适应性问题。在风电发展南迁的背景下,测风塔需要的征地和安全距离,在中东部地区农田、山林、人口居住区及复杂地形等地方问题凸显。低风速等复杂微观地形要求能够精确测风,因此难以适应雨雾多发、裹冰与冰冻等情况[12-13]。

综上所述,在优质风能资源已经开发殆尽,待开发地区风能资源薄弱、低速、超低风速是普遍情况,风机塔筒高度越来越高、竞价上网和平价上网被推进,提质增效将是行业发展的本质诉求,在此发展趋势下,传统的测风塔测风技术已经难以满足精细化测风需求。而基于新一代信息技术的测风声雷达精细化风能感知与探测技术可以应用于风电产业的多种场景。具体场景表现在:

1)功率预测精准度提升。基于测风声雷达技术通过对场站进行本地精细化测风来提升准确性;结合多层风速测量以及数据可靠性的提升,从而将其作为风电场功率预测系统模型和算法的输入参数,间接提升风电场功率预测系统的准确性。

2)风资源评估和监测。基于测风声雷达技术可以实现风资源评估、场站选址和微观选址,确定风机轮毂在不同高度的位置及高空的风速和风向。

3)发电能力评测和校正。基于测风声雷达技术能够快速部署和精细化、可移动式测量,从而校验风电机组发电能力,快速建立场站动态发电能力参考机制,探测和确认性能低下的发电机组,评估整改后发电能力的提升情况。

4)风电场适应性评价。基于测风声雷达技术能够精确测量风切变、湍流、阵风、涡轮位置处的气流倾角,因此,选择最合适的风机来提升效益。

5)长时段风能监测。结合虚拟测风技术和风资源数据库,并应用精细化测风声雷达测风技术形成风资源宏观和微观数据库,为风电行业提供咨询和校验服务[14-16]。

2 不同测风技术试验对比分析

为验证测风声雷达在风电场风速测量过程中的有效性,测试地点选择国内某兵器实验中心气象仪器计量站,该地点为平坦地形且无较大植被和障碍物。以100 m 高的测风塔作为对比的参考风塔,测风塔坐标所处位置为N45°44′39.55″,E122°40′39.55″。在进行试验对比的过程中,声雷达和参考测风塔之间不能相互影响,根据相关标准要求测风塔和声雷达之间的距离不小于26 m,在对比中,将声雷达位置设置在距离测风塔80 m的西南方,安装坐标为N45°44′40.71″,E122°40′36.22″。而该试验的对比则是通过声雷达与安装了校准过的测风设备进行的,将测风塔在不同高度的风速测试数据进行对比。在完成对比后,根据不同高度的声雷达和测风塔风速与高度的相关性进行统计分析。

2.1 测试周期内的风速时序对比分析

不同高度测试周期内风速时序图如图4~8所示。

图4 10 m处测试周期内的风速时序图

图5 20 m处测试周期内的风速时序图

图6 34 m处测试周期内的风速时序图

分析如图4~8 可知,与经过校准的不同高度的测风塔风速测试数据相比,声雷达测风精度满足风功率预测的要求,风速相关系数接近1。

图7 55 m处测试周期内的风速时序图

图8 100 m处测试周期内的风速时序图

2.2 测试周期内的风速相关性统计结果分析

在不同高度的声雷达测风数据和测风塔测风数据相关性统计分析过程中,采用最小二乘法进行拟合:假设声雷达测量的数据为x,测风塔测量的数据为y,采用最小二乘法进行拟合的函数表达式为:

式中,k、b分别表示一元线性方程的比例系数和常数,n为风速测试数据的个数,xˉ、yˉ分别表示声雷达测量数据的平均值和风塔测量数据的平均值,xi、yi分别表示第i个声雷达测量的风速数据和风塔测量的风速数据,f(xi)表示关于xi的最小二乘法一元线性方程,r2表示误差。

按照最小二乘法拟合进行声雷达和测风塔风速与高度的相关性统计分析,得到的分析结果如图9~13所示。

图9 10 m处不同测风技术风速相关性统计图

图10 20 m处不同测风技术风速相关性统计图

图11 34 m处不同测风技术风速相关性统计图

分析如图9~13可知,不同测风技术在不同高度的风速拟合函数关系表达式及误差分析如表1所示。

图12 55 m处不同测风技术风速相关性统计图

图13 100 m处不同测风技术风速相关性统计图

表1 不同高度风速拟合函数关系表达式及误差分析

分析表1 中不同高度的风速拟合函数关系表达式及误差分析结果可知,测风声雷达能够实现风电场风速的精细化测量。

3 结论

文中以测风声雷达技术为研究对象,介绍了风电场测风声雷达、测风塔的风速测量原理及声雷达和测风塔在工程应用中的优缺点;为验证测风声雷达技术在风电场风速测量中的有效性,在国内某兵器实验中心气象仪器计量站安装了校准过的测风设备,将测风塔在不同高度的风速测试数据与对应高度的声雷达测量数据进行对比,并分析声雷达、测风塔在不同高度的风速拟合函数关系表达式及误差,验证了声雷达技术能够实现风电场风速的精细化测量。

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