BJ-RUC模式的低层风场预报产品质量检验——以甘肃省当金山风电场为例

利用2013年甘肃华电阿克塞当金山49.5 m W风电场风机监控数据采集系统的观测数据,对BJ-RUC模式的低层风场预报产品进行质量检验。结果表明:(1)总体上有效风速区在各季节预测效果较满发风速区好,且这2个风速区秋季预报效果最好,冬季预报效果最差;(2)年尺度上,观测值的Weibull分布众值偏右,形态相对接近正态分布,而预测值的Weibull分布众值偏左,形态相对偏离正态分布。月尺度上,除1月外,其余各月实况和预测的Weibull分布与全年的基本一致,且各月预测风速形状参数k值接近2,为中性风,说明BJ-RUC模式模拟强阵性风速有局限性;(3)模拟的主导风向与实测的风向有较大偏差,仅对接近满发风速区的风向模拟得较准确,表明BJ-RUC模式对风向模拟有待提高。     

利用10 m高度风速推算风机轮毂高度平均风功率密度

通过对华南地区27个测风塔为期1年的铁塔观测资料进行分析,发现平均风功率密度指数值均小于3倍的平均风速指数值,利用平均风速和形状参数随高度的变化的经验公式,推导出由10m风速资料推算风机可能的轮毂高度的平均风功率密度的新方法,应用该方法对现有铁塔资料进行交互拟合分析,其平均相对误差9.6%,可为无梯度测风观测站点由10m高度风速的频率分布推算风机可能的轮毂高度平均风功率密度提供参考。     

基于频谱补偿和数值模拟技术的江苏近海大气边界层百米高度处极端风速研究

在平均风速基本满足近海风力发电需求的前提下,近海大气边界层百米高度处极端风速的合理估算成为中国海上风电开发领域的研究热点。与低纬度海域台风极端风速的广泛研究不同,由于缺乏有效的技术手段,对于台风影响相对较少的中纬度海域,极端风速的科学认识明显不足。研究以江苏近海为例,通过频谱分析技术,定量刻画了数值模拟风速能谱在高频波段的能量衰减和截断特征;进而利用风速能谱曲线在频率域的积分及其在高频波段的补偿,实现无观测区域年最大风速的估算。与台风风场数值模拟技术相结合,综合考虑了中国中纬度海域受寒潮大风和热带气旋大风影响的复杂、特有气候特征,建立了一套可推广应用的近海大气边界层百米高度处极端风速估算的新方法。据此推算了江苏近海100 m高度处50年一遇的极端风速。结果表明:受寒潮大风影响,江苏北部海域的50年一遇风速超过40 m/s;少量北上的热带气旋则造成响水和如东附近海域40 m/s,甚至44 m/s以上的50年一遇风速;中部盐城附近海域的50年一遇风速则普遍低于35 m/s。研究成果不仅为该海域近海海洋工程的开发设计及安全运行提供重要的科学支撑,同时也有助于加深对中国极端气候事件的科学认识和大气边界层科学理论的发展。      

基于WRF模式和自适应偏最小二乘回归法的风能预报试验研究

利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。     

江苏沿海近地层强风风切变指数特征研究

利用江苏沿海5座测风塔长序列(连续42个月)、高时间分辨率(10 min一次)的梯度风、气温、气压等观测资料,分析不同地区、不同高度层的风切变指数变化规律,并筛选出对江苏产生较大影响的7次台风和17次寒潮天气过程,分析强风条件下的风切变指数变化特征。结果表明:(1)风切变指数随环境在0. 15～0. 26之间变化,风机有效风速段和15 m·s-1特征风速段的风切变指数分别平均为0. 20和0. 19,不同高度层之间风切变指数随高度增加而减少,随风速增大呈对数关系减少。(2)台风影响时垂直混合运动强烈,风切变指数变小,平均为0. 19。台风中心经过时的风切变指数和风速具有M型变化形态,最低为0. 05,加上风向剧变,易对风机叶片产生破坏。(3)寒潮影响时的风切变指数平均为0. 22,小于同期平均。风速倒置现象明显,在50～100 m之间风切变指数为负值的出现概率超过8%,50 m高度处容易出现近地层的最大风速层。     

城市下垫面对北京冬季气象要素影响的模拟研究

首先总结和分析了气象站观测的2012年1月北京地区主要天气过程和月平均物理量分布特征,然后利用中尺度天气预报模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),通过个例模拟平均和平均场模拟两种方法分别模拟了1月北京新、旧城市土地利用状况下月平均2 m温度、2 m比湿和10 m风速;将模拟结果与观测结果验证之后,对比分析了两种模拟方法反映城市发展对冬季月平均气象要素的影响特征。结果表明,两种模拟方法均具有较好的模拟效果,对城区月平均2 m温度、比湿的模拟命中率在70%以上,10 m风速超过60%,且二者对研究区月平均物理量的模拟在空间分布特征和日变化规律是一致的,平均场对2 m气温的模拟效果好于对湿度和风速的模拟;城市下垫面发展对北京地区冬季月平均气象条件影响显著,两种方法在模拟城市发展对月平均气象条件影响方面有较好的一致性,个例模拟平均方法能得到极端影响状况,平均场模拟方法局限性在于无法得到极端影响状况和降水模拟。     

城市下垫面对北京冬季气象要素影响的模拟研究北大核心CSCD

首先总结和分析了气象站观测的2012年1月北京地区主要天气过程和月平均物理量分布特征,然后利用中尺度天气预报模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),通过个例模拟平均和平均场模拟两种方法分别模拟了1月北京新、旧城市土地利用状况下月平均2 m温度、2 m比湿和10 m风速;将模拟结果与观测结果验证之后,对比分析了两种模拟方法反映城市发展对冬季月平均气象要素的影响特征。结果表明,两种模拟方法均具有较好的模拟效果,对城区月平均2 m温度、比湿的模拟命中率在70%以上,10 m风速超过60%,且二者对研究区月平均物理量的模拟在空间分布特征和日变化规律是一致的,平均场对2 m气温的模拟效果好于对湿度和风速的模拟;城市下垫面发展对北京地区冬季月平均气象条件影响显著,两种方法在模拟城市发展对月平均气象条件影响方面有较好的一致性,个例模拟平均方法能得到极端影响状况,平均场模拟方法局限性在于无法得到极端影响状况和降水模拟。     

长清国家气象站迁移前后风速差异分析

利用济南市长清区常年风资料、2001年1月-2010年1月旧站观测风资料、2009年7月和10月以及2010年新站观测风资料,分析了新、旧测站风速差异情况.结果显示:2009年7月、10月以及2010年1月新站观测风速明显大于旧站,且夜间风速差值大于白天,日最大和日极大风速差值分别为7.5 m/s和8.8 m/s;从各时次风速差值、日最大风速差值和极大风速差值的标准差可以看出,10月份的差值标准差最大,说明10月份新、旧测站观测的风速差异大.2010年新站月平均风速的变化和旧站常年月平均值变化趋势一致,都是春季及冬季风速大,但新站观测的月平均值明显大于旧站常年值;2010年新站最大平均风力≥6级和极大风力≥8级的日数均远远多于2001-2009年旧站任何一年.t检验显示,2010年新站月平均风速与常年旧站月平均风速差值具有显著性差异.     

如东沿海近地层风速及风能时空分布特征研究

利用如东东凌风塔2005年观测资料,研究了该区域近地层风速及风能时空分布特征。结果表明,如东沿海地区5月前后是大风值时段,12月前后为次大风值时段;日变化中,风速最大值出现在17时左右,且高层滞后低层约1小时;风速随高度按自然对数规律增大,10～25m高度随高度递增较明显,40～60m高度的风速主要集中在4～8m·s^-1;距地面10m高度年平均风功率密度约175W·m^-2,随高度呈现乘幂增加趋势,60m高度处达333W·m^-2,平均约270W·m^-2。     

新疆百里风区近地层垂直风切变指数特征

采用新疆百里风区十三间房100 m高度铁塔2009年5月—2011年1月逐时5层测风十分钟平均风速资料,计算各层平均风速,利用最小二乘曲线拟合幂函数计算塔层高度整层的风切变指数(α),用幂函数公式直接计算各层间α值。取启动风速段(风速3 m·s~(-1))和大风风速段(风速13 m·s~(-1))2个风速段分别进行计算;分析了一日内各时次和整年各月α值变化规律。研究发现:启动风速段和大风风速段α平均分别为0.084 5和0.036 4,α与风速成反比关系;一日内9:00(北京时间,以下均同)日出后α值缓慢减小,16:00—21:00维持较小值,22:00后α快速增大,直到次日08:00维持较大值;11月—翌年2月α较大,其他月份显著变小,α值与太阳高度角成反比关系。     

基于高塔观测的登陆台风边界层风切变指数拟合

利用深圳气象梯度观测塔观测数据, 以2017年以来进入深圳150 km范围的7个台风个例为研究对象, 基于幂指数律拟合讨论台风边界层风切变指数的变化规律。结果表明:幂指数能较好地拟合台风影响下350 m高度以下风廓线, 随着拟合高度范围增加, 风切变指数增大, 拟合精度基本维持;用深圳气象梯度观测塔等差层数据拟合台风风速效果好于全层次数据和等比层数据拟合;7个台风影响期间拟合风切变指数平均值为0.268, 明显高于以往研究(0.1~0.177), 主要原因是拟合的高度范围较以往研究明显增大, 此外还与强风样本较少以及下垫面更粗糙有关。利用幂函数拟合台风不同风速段最大风切变指数, 可在台风过程中预估不同高度极端大风风险。研究还表明:台风眼经过铁塔前后风切变指数明显升高, 在抗风设计以及台风防御过程中应充分考虑这一变化。     

新疆哈密复杂地形风场的数值模拟及特征分析

为了实现复杂地形下高分辨率风场的数值模拟及特征分析,采用中尺度气象模式WRF(Weather Research and Forecasting M odel)结合牛顿松弛逼近Nudging资料同化技术,实现哈密地区水平分辨率1 km的近地层风场数值模拟计算。基于模拟区域测风塔实测数据的对比检验发现,同化观测资料后风速风向的模拟结果均与实测更加接近,70 m高度风速模拟结果的绝对误差降低0. 25 m·s~(-1),同化后的模拟结果可以较好的修正风速较小时模拟值偏高和风速较大时模拟值偏小的问题,同时风廓线的模拟结果也与实测更加吻合。通过分析哈密复杂地形下水平分辨率1 km逐10 min风场输出结果发现:(1)哈密地区地形比较复杂,风速平面分布差异很大,4月份风速较大区域主要分布在山北地区和西部山南垭口附近,而7月份风速较大区域则位于西部的山坳南部和北部地区;(2)复杂地形下风速较小时风速为负切变,且平均风速越小负切变值越大,地形越复杂负切变值越大;风速较大即使是复杂地形下同样为正切变,但是正切变值比平坦地区的值要小,平坦地形下风速越大正切变值越大;(3)哈密地区复杂地形下,风速12～25 m·s~(-1)的风速占比在时间和空间上分布差异较大,风速较大的4月份,大部分地区占比达到20%以上,尤其是山北和西部垭口附近,占比甚至达到了50%以上,风速为12～25 m·s~(-1)的情况下80 m高度平均风速比60 m高0. 60～0. 80 m·s~(-1),比月平均风速的垂直变化值要大;(4)风速较大时,风向10 min变化不明显,风速较小时,风向变化值较大,且地形较平坦地区风向变化值较大,地形复杂地区变化值较小;(5)风向的垂直变化与风速大小关系比较明显,风速越小,其垂直变化越大,风向垂直变化的区域分布与地形复杂程度相关,地形越复杂风向的垂直变化值越大。     

登陆台风启德近地层强风特性观测研究

根据Airda3000Q型边界层风廓线雷达获取的台风启德(1213)强风观测数据,分析了强风条件下的近地层风廓线特征,发现以下观测事实:台风中心经过前后风速呈现尖耸的"M"形双峰变化,台风眼壁强风区风速最大,台风眼区经过前后100m高度极大10min平均风速分别为35.7、35.4m/s,眼区经过时出现最小风速为16.2m/s;而风廓线幂指数α则呈现比较平缓的"M"形双峰变化,风廓线幂指数α出现极大值的时间比风速出现极大值的时间分别提前约1h和延后3.5h,台风眼区经过时风廓线幂指数α接近最小,甚至出现负值;台风影响期间,风的垂直变化主要发生在200m以下的低空,风的垂直变化率有波动,最大值出现在台风眼壁强风区和台风中心过境后的外围大风区。     

江西山地风电场风速数值模拟方法研究

利用中尺度气象数值模式WRF和动力降尺度模式CALMET,对江西山地风电场不同高度层风速进行4个月逐时数值模拟,结合测风塔实测资料,对两种模式的模拟结果进行准确性、误差特征等方面研究,结果表明:1) WRF模式和CALMET模式均能较好地模拟出风速的日变化特征,在大风速时间段两个模式模拟误差变大,可能是由于出现台风、降雨伴随大风等天气时,WRF模式边界层方案对大风速时拖曳作用不充分造成,今后可考虑通过天气过程模拟的敏感性研究及历史数据对模拟结果进行订正。2)从各月模拟结果来看,WRF模式与CALMET模式各月模拟值与实测值间相关系数均大于0. 65,两个模式对70 m高度层模拟结果均优于对10 m高度层的模拟结果,并且CALMET模式均方根误差低于WRF模式的。3) CALMET模式在各风速段模拟效果均优于WRF模式的。两个模式在0~3 m·s-1低风速的模拟效果最优,在大风速段( 8 m·s~(-1))模拟结果平均绝对误差最大,今后应对大风模拟结果的订正开展进一步研究。     

延吉市边界层风场特征分析

利用风廓线雷达在延吉市开展了边界层风场的探测研究,根据2012年4个月逐日的边界层风场探测资料,分析了延吉市大气边界层风场的时空分布特征,得到了逐月的高空风廓线图。结果表明：1000m以下,水平风速和垂直风速随高度均呈现出增加的趋势,地面风速最小,750-1000m高度处存在明显的风切变层;2月和7月高空水平风速随高度的增加而增加,4月和10月高空水平风速变化呈单峰型的变化趋势;2月垂直风速随高度的增加逐渐增加,7月随高度的增加逐渐减少,4月和10月随高度呈双峰型的变化趋势;各月在1000～2000m高度垂直风速较小;各月水平风除个别高度外均以西风或偏西风为主导风向,垂直方向以下沉气流为主。     

建筑风环境气候可行性论证实例分析

利用流体力学技术进行气候可行性论证建筑风环境模拟标志着大型工程的气象保障服务正朝着越来越专业和精细化的方向发展。以江西某新建火电厂气候可行性论证为例,提出了一个采用就算流体力学(CFD)方法对项目场址风环境进行有效模拟的技术流程,在考虑建筑物分布时分别以当地50 a一遇的10 min平均最大风速、30 a一遇的10 min平均最大风速作为入流进行模拟,计算得出场址区域的极端风速最大值和最大风压、排气筒出口处的平均风速。以代表气象站30 a一遇的10 min平均风速作为入流条件场对场址的风环境状况进行了模拟,10 m高度处风速为1.4 m/s,210 m高度处为2.3 m/s,240 m高度处为2.4 m/s。这些本地化风参数对火电厂项目中高耸建筑抗风设计、大气污染影响预测具有重要的参考作用。结合实例对模拟方案中的主要技术要点进行了归纳总结,可为重大建设工程项目气候可行性论证中开展精细化风环境模拟提供科学有效的技术支持。     

西北太平洋历史台风风场重建模型参数试验

基于Yan Meng风场模型, 使用中国近海浮标观测资料, 对影响风场模拟的台风最大风速半径Rmax、压力分布常数B、粗糙度z0 3个参数进行估算试验, 结果表明: 台风中心最大风速Vmax和台风所处纬度的组合方案对估算Rmax更合理; 海面(浮标站)在z0=0.005 m, B=1.0时风速模拟效果较好。选取登陆闽北浙江、北上东海、西进南海、穿台湾岛进入台湾海峡的共19个台风过程进行模拟效果检验发现: 当中央气象台发布的Vmax < 40 m·s-1时, B=1.0, z0=0.005 m模拟的Vmax接近发布的Vmax, 非最强风速区的模拟风速与浮标站观测风速拟合较好, 发布的Vmax≥40 m·s-1时, B=1.4, z0=0.005 m模拟的Vmax接近发布的Vmax, 非最强风速区的模拟风速在B=1.0, z0=0.005 m时更合理。基于该风场模型和参数估算方案, 可重建西北太平洋历史台风风场。     

电网架空导线载流量计算气象参数组合特征及风险分析

根据架空导线载流量的计算需求,选择河北南部电网,利用94个气象站1974-2018年月平均最高气温、月极端最高气温和14:00的平均风速资料,结合箱线图方法,分析了各月平均值、中位数、四分位数、异常值截断点和异常值等变化特征,并确定了各月高温分析区间和小风速分析区间,将高温分析区间和小风速分析区间进行组合作为气象参数组...     

太原雾天能见度预报

利用中尺度数值预报模式MM5对山西省2009年发生的几场典型雾个例进行数值模拟。结果表明：模拟2 m温度比观测值偏低约2 ℃,相对湿度模拟结果比观测值偏大约15 %,10 m的模拟风速比观测的偏大0-2 m·s^-1。山西省雾的预报指标为20 m液态水含量大于等于0.13 g·kg^-1而小于0.60g·kg^-1、20-1500 m高度大气层存在逆温层、地面风速小于4 m·s^-1。利用太原测站日平均能见度、日平均相对湿度以及空气污染指数进行拟合建立太原能见度预报模型,并利用实测资料订正MM5、CAPPS模式预报误差,给出订正后的能见度预报方程并以两次实例对区域及太原雾天能见度预报表明该能见度预报模型有一定的适用性。     

数值模拟技术在风电场宏观选址上的应用

现有气象站分布稀疏,难以全面反映潜在大风区域。数值模拟技术通过提高分析区域的空间分辨率,弥补气象站点分布稀疏的缺陷。利用中尺度天气预报模式WRF对吉林省西部地区风能资源进行了数值模拟。结果表明：数值模拟结果反映了实际风速日变化和年变化规律,10 m、50 m、70 m高度模拟值与实际观测值相关系数分别达到0.889、0.862和0.865,均达0.001 的显著水平;模拟结果揭示了地面观测资料未反映出来的潜在大风区。经实际立测风塔观测证实,数值模拟技术可以用于风电场宏观选址。同时揭示了模拟的风速较实际风速大,且模拟风速空间分布差异小于观测的风速,说明现有数值模式模拟的精确度还存在着局限性,风电场微观选址仍依赖于立测风塔进行实地观测。