2018年10月17日-19日，2018北京国际风能大会暨展览会（CWP 2018）在北京新国展隆重召开。本次大会由中国可再生能源学会风能专业委员会、中国循环经济协会可再生能源专业委员会、全球风能理事会、中国农业机械工业协会风力机械分会、国家可再生能源中心和中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）六大权威机构联合主办。
湖北省电力勘测设计院有限公司专总吴莎在“复杂地形下的微观选址技术论坛”中发表主旨演讲。演讲主题为《使用大涡模拟方法进行复杂地形风资源评估的研究与验证》。
他在演讲中表示，我们现在在竞价上网大的背景下都在提风资源精细化评估，然后我们也在提风电场的后评估，那么对于这种复杂地形的风资源评估，用大涡模拟结果比传统的RANS模拟结果应该是更接近于实际的运行情况，当然也不是说传统的这种平均的模型不适用，因为我们现在用的更多，或者大部分的项目还是会用这种平均模型来进行这样一个模拟计算。但是对于这种极端复杂情况下的话，可能会存在一些失效的情况，那在这种情况下的话，可能就是会有一些更多的选择。
以下为发言实录：
吴莎：谢谢主持人，各位专家，各位同仁大家上午好。今天非常荣幸能够有机会在这里跟大家进行使用大涡模拟方法进行复杂自行风资源评估的研究与验证，我们风电应该说几乎每个风电人都会遇到在做涡流选址的时候，会有个别点位，这个资源评估没有把握，或者是我们也应该有很多人遇到过已建成的风机投产运行之后，可能有那么几台风机运行之后没有达到我们的预期标准，或者发电量很低的情况。这种或多或少就会存在复杂地形风资源评估这样一个场景，我们现在在竞价上网大的背景下都在提风资源精细化评估，然后我们也在提风电场的后评估，那么对于这种复杂地形的风资源评估，我们有没有更好的方法或者更好的手段，那我就结合我们现在做的一些研究来跟大家进行一个分享，这个是我们湖北院和法国美迪有限公司研究课题中的内容。
我演讲分四个部分，第一个研究背景，简单介绍一下这个项目风资源评估中面临的一些实际问题，第二个方面是研究准备工作，介绍一下大涡模拟的原理以及在模型建立过程中的一些东西。然后是结果的讨论，我们会来介绍一下我们这个大涡模拟方法在我们这个项目分析里面一个适用性，最后给出一些结论，跟大家进行一些讨论。
研究背景，首先我们快速的来了解一下这个项目的基本情况，左边这张图是我们用无人机航拍的，现场的影像图。这个是一个位于湖北的复杂山地的风电项目，整个是一条长度超过二十公里的隆起的山脊，这个山脊是一个悬崖地形，然后风机就布置在山脊顶部，海拔高度的话距离地面超过五百米，然后下面是比较平坦的地形，山脊顶部的话是差不多有两公里的一个平坦的区域，但是上面分布了有一些小的山包，右边这张图小圆圈就是风机的排布，因为这个项目区域确实非常大，超过了二十多公里，所以我们就选取了其中的一个四公里的区域做我们这次研究对象，这个区域里面现在是有八台风机，然后里面这个红点就是现场有一座测控塔，整个地形特征包括风机运行的表现特征对于场区一百多台风机有比较好的代表性，所以我们选择了这样一个作为我们的研究对象，研究区域的地形特征，左边这张图是各个风机点位的地形横截面图，大家看到一个悬崖地形上面山峰起伏比较多，地形还是相对很复杂的。
说完了这个地形特征，我们回到这个资源评估上面来，资源评估的话，我们是目前采用了流动平均，模拟方法对资源结果进行一个评估，评估的结果是左边那张图显示的，在这个主导方向，研究主导方向前排的模拟效果，资源效果比较好，风资源条件比较好，在后排的话资源条件比较差，但是实际的结果是什么样的呢？就是右边这个图里面，实际的情况是后排的资源条件实际运行数据要远远高于前排的条件，那就是说我们可能用了现在常用的好几种模型进行模拟，对于资源的评估都出现了不匹配性。大家也可以想一想，这种出现分析不匹配性会导致哪些影响，我觉得有两个方面。第一个就是我们塔如果是在前排，我们对于前排的资源比较了解，那我们可能就是通过这样一个模拟分析，对后排的资源就存在一个误判决，后排的资源比较差，但是实现它比较好。可能我们就错过了后排资源比较好的点位，这是一方面。
那另一方面反过来想如果我测风塔在后面，测到后边的资源推到前边的资源，可能对前边的资源优比较严重的高估，我把风机建在前边，一运行就可能形成地下资产，发不出来电，这个影响就是比较大的，所以就是面对这样的情况，选择这种分析误差，我们就是想有没有更好的方法消除这种误差，所以我们就是在这次研究的时候尝试把大涡模拟方法用到了特殊复杂地形里面研究来，跟传统的RANS模型相比的话，大涡模拟从原理上可能有两个特殊的点，第一个就是特殊的流体运动处理的尺寸，就是体现了损失的流程的特性，第二个方面就是在原理上，我们对这个湍流的处理更加准确和精确，会有更多的计算量在这个上面。
下面我们更加详细一点介绍使用大涡模拟的一些模型创建过程，跟其他的这个CFD模型模拟类似，大涡模拟也是基础一于代际性的模型进行测算，我们在这个地方也是进行先导模拟，为主要模拟提供了一个识别的入流条件，先导模拟化就是说在我这个主模拟的上方向，可能我们会进行一个区域，进行一个循环区域的模拟计算，给我们后面的这个主要模拟提供一个识别的物流条件，因为像RANS还有其他的平均模型，这个入流条件可能是一个固定的值，或者是一个稳态的值，对于这个先导模型区域的话，我们会根据这个主模拟上方向的区域实际的粗糙度情况来进行一个建模，两者结合的话在先导模拟右边风速的边界面上进行风速的采样，然后作为这个主要模拟的输入边界条件。
然后我们也收集整理了现场的测风塔的数据作为一个输入，这个我们统计分析了测风塔的研究方向作为一个参考的方向，以参考方向作为一个基准的话，我们来确定我们主模拟，就是大涡模拟入口的方向，这里就是在东南和东南偏南这样一个主方向上，同时我们也准备了现场风机运行的SCADA数据，对于这个实际运行数据的话，我们也需要做一些预处理，总体来讲是有这么几个原则，第一个就是对这个SCADA数据处理的话，采取了相应主方向样本上的数据，为了保证样本的有效性，样本持续时间比较长。注意这次研究是条件下的一个研究，所以我们选取样本的时候是采用了一个强风样本，而且是要求风速的变化敏感性不要很大，在计算的时候，我们这个计算时间也需要足够长，以便完成一些特征。
那在这样一个条件下，我们来看一看最后的模拟结果和我们这个预期是什么样的结果，那这里是一个平均风速的模拟结果的图谱，靠左边这个是刚才看到的使用的方法进行模拟得到的结果，它使用的是比前排风速比较好，但是跟这个有比较大的差别，那右边这张图的话，我们用大涡模拟得到了这样一个资源分布的分布图，可以看到用大涡模拟的话，在这个项目上把后排的资源特征能够体现出来了，整个厂区的资源分布趋势跟实际运行的结果是比较一致的，那从绝对值上来看，对这个误差的削减是一个什么样的效果？刚才这个前面也出现过这张图，传统使用RANS的方法，可能在后排模拟结果跟实际运行的话，可能大于50%这样一个偏差，实际我们后面用大涡模拟进行计算之后，偏差的话已经进行了有一个很好的显著的改善，应该说这个模拟效果应该是比预期还是比较接近的。
那下面看一下流场的损失特性，因为说这个大涡模拟的话一个特征就是能够体现一些流场的损失特性，我们这里就选取了两个代表点来进行这样一个展示，第一个就是位于我们这个中间偏后排这个点位，这个T6点位可以看到它的地形是处于两个相对高一点的山包中间的低矮一点的一个山包上，整个地形也是比较特殊，那从这个上面看的话，就是在T6号点这个地方，是出现了气流分流的现象，而且出现的气流、风流，就是资源的这个减速的效应，而且还会断断续续的出现副切面的现象，另外选取了靠前排的T2号这样一个风机，这个是展示是垂直方向的风速，可以看到由于前边悬崖影响，以及前边地形坡度比较大，那在这个T2号这个地方的话，前边就是垂直风量很大，入流角比较大，而且T2号出现的比较大，对于风机安全稳定影响，还有发电量输出是不利的。
通过这样一个研究的话，就是简单的小结一下，第一个就是通过这样一个研究，我们可以有哪些了解，第一个总体来说，对于这种极端复杂地形的话，用大涡模拟结果比传统的RANS模拟结果来讲的话，应该是更接近于实际的运行情况，当然这里要说明一点，也不是说传统的这种平均的模型不适用，因为我们现在用的更多，或者大部分的项目还是会用这种平均模型来进行这样一个模拟计算。但是对于这种极端复杂情况下的话，可能会存在一些失效的情况，那在这种情况下的话，可能就是会有一些更多的选择。
第二个就是对流场使用特性的话，特别是对于一些气流的特征，包括这个气流分离，扰流这些有更深刻的理解，我们这样一个研究目前是基于，刚才提到是基于中性稳定性下做的，未来还是有很多可以做的工作，第一个方面就是在这个入流条件，刚才我们有一个先导模拟给后面的主模拟提供一个动态的入流条件，那未来的话我们可以跟中尺度的这种模式进行一个相结合，采用这种模式的结果作为大涡模拟的输入，这样的话可能会得到更加准确的结果。第二个的话还可以在其他的大气中通过，在一个情况下进行一个研究，总体来说的话，基于大涡模拟和CFD模拟相结合，并且参考这个现场运行的实测数据，对极端复杂情况下的评估，应该是提供了一个新的途径。
我的整理汇报就是这些，谢谢大家。
