我国分布式风电资源丰富，加之分散式风电更接近受电端的特性，随着风电度电成本不断下降，分散式风电在政策利好的刺激下，预计将成为“十四五”期间风电发展的重要方向。
不过随之而来的是，分散式风资源分散，风况条件复杂，缺乏测风数据的有利支撑。测风数据的缺乏，很大程度上为项目的开发带来了收益风险。针对这个特性，运达股份基于行业先进的“WRF数值模式+CFD+雷达补测+MCP优化算法”的风资源评估技术，开发了兼具风速精准度和发电量精准度的精细化风资源评估平台，能够为各种地形下的分散式风电项目提供精细化的风资源整体解决方案。
经充分验证，该技术方案能够有效解决分散式风电测风时间短、风资源评估难度大的关键问题。
图1 中尺度WRF模拟平台
图2 精细化风电场流动仿真与风资源分析平台
图3 覆盖全国的风资源数据库
虚拟测风技术
运达对行业典型的虚拟测风技术进行了充分调研和深入研究，最终建立了基于“WRF数值模式+ CFD+雷达补测+MCP优化算法”的虚拟测风技术。
在虚拟测风技术中，MCP算法至关重要。基于大量真实样本的研究，运达发现，行业常用的MCP算法无法兼顾平均风速和能量密度。与测风塔实测相比，往往出现平均风速误差较小但能量密度失真或者能量密度贴近实际但平均风速又出现较大误差的情况，导致发电量不确定性增加。针对这种现象，运达改进了现有的MCP算法，综合考虑平均风速和能量密度，使风速分布模型更接近实际测风结果，实现了发电量的精确计算。
由于单纯的WRF模式或CFD算法对山地风电场评估效果均不太理想，运达开发了WRF+ CFD的中微尺度耦合算法，能够为山地分散式风电项目提供更精细化的评估结果。
运达采用500个真实测风塔数据对虚拟测风技术进行了验证，结果表明：（1）相对于行业常用的两种典型MCP算法，基于MCP优化算法的虚拟测风技术实现了平均风速误差和平均功率密度误差的同时降低，更加贴近测风塔实测值。（2）在3个月短期测风情况下，年平均风速和年平均功率密度的误差比传统方法可分别降低12.1%和45.9%。
此外，基于1000个测风数据样本，运达研究了虚拟测风技术在不同省份、不同地形、不同测风季节情况下的表现，给出了在不同条件下虚拟测风技术存在的风速误差、湍流强度误差、发电量误差以及相对应的置信区间，为分散式风资源评估提供可靠的技术支撑，全面把控项目投资风险。
图4平均风速误差与平均功率密度误差
风电项目验证
运达采用6个风电项目（1个平坦地形，5个复杂山地）对分散式风资源评估方案进行了全流程的验证，验证结果见图5。在3-4个月短期测风情况下，运达分散式风资源评估方案的平均风速误差为1.8%，平均发电量误差为2.88%。此外，与基于传统MCP算法的分散式风资源评估技术相比，运达方法评估结果中的年平均风速和年发电量的平均绝对误差最高可分别降低44.8%和57.1%。
图5、6个项目全场平均风速误差与全场平均等效满发小时误差
基于上述研究，运达可为客户提供定制化分散式风资源评估解决方案，使本来至少需要一年的分散式项目风资源评估周期缩短至3-5个月，年平均风速误差和年发电量误差大幅降低，为客户大大节省前期投入，全面把控项目投资风险。
