重慶市主要風區風能資源分析

王 勇 陳志軍 何澤能

（1.華電國際電力股份有限公司奉節發電廠，重慶奉節 404611；2.重慶市氣象科學研究所，重慶 401147）

1 引言

隨著我國社會經濟發展，能源需求快速增長，在此背景下，我國風電發電量占比逐年上升，中國風能協會（CWEA）統計，2021 年全年風電發電量同比增長40.5%， 占全部發電量的比例達8.04%，成為僅次于火電和水電的第三大電力來源。 風電具有豐富、清潔、安全的特點，加快風電發展，對于增加清潔能源供應、保護環境、實現可持續發展具有重要意義。

關于風能資源空間分布及開發潛力分析，國內一直以來都在開展研究[1-3]。 朱瑞兆等[4-5]根據有效風能密度和年3—20 m/s 風速的累積小時數，對我國風能資源進行了初步的區劃。張紅衛等[6]采用統計和流體力學風能計算方法，結合ArcGIS 分析了河南省的風能及分布。孫艷偉等[7]以福建省年平均風速的空間分布數據為基礎， 結合研究區的DEM 和土地利用等地理限制因素，評估了距地面50 m、80 m 和100 m 高度上的風能開發的技術潛力及發電經濟成本。楊明祥等[8]基于再分析資料對雅礱江全流域風能資源進行了初步評估。吳瓊等[9]采用數值模擬GIS 空間分析法以及實測與野外勘察調研兩種方法， 規劃了江西省山地風能資源的具體分布并定量估算了其儲量。

在重慶的一些高山區域存在著較為豐富的風能資源，高陽華等[10]基于氣象站數據，結合GIS 技術，模擬了重慶市風速的空間分布，為復雜地形風能資源的評估和風電場規劃提供了依據。 但由于前期缺少足夠的山地測風數據， 相關結果已經不能滿足風能資源開發的需要， 有必要采用新的數據和方法對重慶的風能資源進行細化研究， 為科學合理開發風能資源提供數據支撐。

2 資料與方法

2.1 資料

本文采用了ERA5 和Global Wind Atlas（GWA） 風圖譜再分析資料， 研究時段選取為2008—2022 年。 ERA5 是歐洲中期天氣預報中心第五代大氣再分析數據集，空間分辨率為30 km，時間分辨率為1 h，可作為常年代評估的依據[11-12]；GWA 是丹麥技術大學（DTU）在ERA5 數據集的基礎上， 通過降尺度及微尺度建模得到的250 m的格點數據。

本文采用的測風數據來自重慶市的40 座測風塔（圖1），常年代序列訂正后，時段為2008—2022 年。為便于分析，參考山脈走向和氣候特征，本文將重慶風能資源較好的區域分為大巴山巫山風區、東南部風區、齊躍山武陵山風區3 個部分， 其中大巴山巫山風區包含重慶東北部的城口、巫山、巫溪的全部，以及開縣、云陽、奉節的北部，測風塔10 座，海拔高度1 400—2 550 m，塔高為70 m、80 m、120 m； 東南部風區包含彭水、黔江、酉陽、秀山，測風塔4 個，海拔高度1 510—1 780 m，塔高為70 m、120 m；齊躍山武陵山風區從大巴山巫山東南至南川、萬盛、綦江，測風塔26座，塔高為70 m、80 m、100 m、120 m。

圖1 測風塔空間分布

2.2 方法

按照《中華人民共和國氣象行業標準》(QX/T 74—2007)，《風電場氣象觀測及資料審核、訂正技術規范》，對測風數據進行合理性檢驗。

測風塔所處位置的海拔較高， 冬季存在不同程度的凍結，需要對測風數據進行插補訂正，具體方法為：在滿足統計樣本數量的前提下，與不同高度層或者與相鄰測風塔同時段觀測資料進行相關性分析、計算、檢驗，并在此基礎上進行插補訂正，當不存在同期觀測時， 采用同期的中尺度數據進行插補訂正。

針對測風塔觀測時間較短的情況， 本文采用ERA5 再分析數據對測風塔實測數據進行長序列訂正[11]，得到2008—2022 年多年平均風速。

3 風能參數計算

3.1 地表粗糙度與風切變

近地層風速的垂直分布主要取決于地表粗糙度和低層大氣的層結狀態，在中性大氣層結下，對數和冪指數方程都可以較好地描述風速的垂直廓線，規范推薦使用冪指數公式。 其表達式為：

式中，V2為高度Z2處的風速 （m/s）；V1為高度Z1處的風速（m/s）；α 為風切變指數，其值的大小表明了風速垂直切變的強度。

由圖2 可見，總體上各風區風切變均為正值，說明風速總體上隨著高度的增加而增加。其中，各風區的測風塔垂直風廓線基本都符合冪指數分布，擬合結果與實測值較為接近，擬合曲線與實測曲線分布趨勢一致。 各區域風速隨高度變化存在明顯的區域差異， 齊躍山武陵山風區風切變指數為0.2433，垂直方向增加2.4 m/s，風速垂直方向變化最大； 東南部風區次之， 風切變指數為0.0976，垂直方向增加1.2 m/s；大巴山巫山風區風切變指數為0.0478，垂直方向增加0.6 m/s，風速垂直變化最小。風速隨高度變化呈現階段性特征，50 m 以上風速隨高度增加而增加的速率變緩。

圖2 大巴山巫山風區（a）、齊躍山武陵山風區（b）、東南部風區（c）、重慶市（d）風速隨高度變化

3.2 湍流強度分析

湍流強度表示瞬時風速偏離平均風速的程度，是評價氣流穩定程度的指標。湍流強度與地理位置、地形、地表粗糙度和天氣系統類型等因素有關，其計算公式為：

式中，V 為10 min 平均風速（m/s）；σv為10 min 瞬時風速相對平均風速的標準差。

根據IEC61400-1 的要求， 輪轂高度處風速15m/s 時湍流強度是湍流強度特征值，是風機設計重要參數。 受地形影響，70 m 以下風速15 m/s 時湍流強度隨高度增加而減少，70 m 以上湍流強度隨高度增加變化不大； 齊躍山武陵山風區湍流強度隨高程變化減少幅度最大， 大巴山巫山風區隨高度變化減少幅度最小。 各風區100 m 高度均屬于中等偏小湍流強度，齊躍山武陵山風區最小，為0.071；大巴山巫山風區最大，為0.091。

3.3 主導風向

重慶位于四川盆地東南部，處于東亞季風區，風向與本地的地理氣候特征有著密切的關系。 由重慶市主要風區風玫瑰圖可以看出（圖3），大巴山巫山風區氣候特征與湖北東部氣候相近， 風向以SSW 與S 為主；齊躍山武陵山風區位于四川盆地內部，主導風向以SSE 為主；東南部風區處于盆地邊緣，主導風向為ESE。風向的差異一定程度上反映了重慶市氣候的內部差異。

圖3 重慶市主要風區（a：大巴山巫山風區；b：齊躍山武陵山風區；c：東南部風區）風玫瑰圖

3.4 風速和風能密度

就重慶市主要風區風能資源來看， 齊躍山武陵山風區風能資源最為豐富，風速在5.7～7.0 m/s，風功率密度200～350 W/m2， 風能資源等級2 級，1—3 級風出現頻率較高；大巴山巫山風區次之，風速5.5～6.2 m/s，風功率密度150～260 W/m2，風能資源等級1—2 級；東南部風區，風速5.0～5.5 m/s，風功率密度小于200 W/m2，風能等級1 級。 總體上重慶市主要風區風速、風功率密度年內變化大，季節性明顯，白天風速偏小，夜晚風速偏大。

4 風能資源空間分布

由于重慶市地形復雜， 風能資源空間分布在受到大氣候背景影響的同時， 也具有很強的局地性特征。為更好地了解重慶市風能資源總體狀況，本文利用測風資料對再分析數據GWA 風圖譜進行了訂正。

為驗證GWA 數據的可用性， 提取了測風塔對應點的GWA 數據，40 個測風塔實測數據與GWA 的再分析數據總體相對誤差達到12.04%。東南部風區最大，為35.13%；齊躍山武陵山風區最小，為10.14%。 GWA 再分析數據與實測值存在較大差異，不能直接應用于風能資源狀況分析?？紤]到GWA 再分析數據存在區域性誤差， 本文采用了分區域的線性訂正方法，結合實測數據，先計算出各測風塔所處位置的風速訂正系數，將MOS模型的一元線性回歸方程簡化成正比例方程，采用最小二乘法， 對GWA 再分析矢量數據風速進行訂正。 訂正后與實測數據總體誤差為6.02%，大巴山巫山風區、齊躍山武陵山風區、東南部風區分別為6.7%、3.9%、1.5%， 誤差明顯減少。 圖4 為GWA 重慶市100 m 高度訂正前后的風圖譜，可以看出，訂正后重慶市的紅色區域明顯減少，與實測風速更為接近。

圖4 重慶市100 m 高度GWA 風圖譜（a：訂正前；b：訂正后）

5 結語

（1）大巴山巫山風區，主導風向為SSW，年平均風速5.5～6.2 m/s， 風功率密度150～260 W/m2，風能等級為1—2 級；100 m 高度平均湍流強度為0.092，屬于中等偏小湍流強度；風速隨高度增加呈現增大的趨勢，但變化幅度不大，平均風切變指數為0.0478。

（2）齊躍山武陵山風區，主導風向為SSE，年平均風速5.5～7.0 m/s，風功率密度200～350 W/m2，風能等級為2 級；100 m 高度平均湍流強度為0.071，屬于較小湍流強度；風速隨高度增加呈現增大的趨勢，風切變指數為0.2433，是風速垂直方向變化最大的風區。

（3）東南部風區，主導風向為ESE，年平均風速5.0～5.5 m/s，風功率密度小于200 W/m2，風能等級為1 級；100 m 高度平均湍流強度為0.076，屬于較小湍流強度； 風速隨高度增加呈現增大的趨勢，風切變指數為0.0976。

（4）受到局部地形影響，重慶市風能資源空間分布較為復雜， 現有的GWA 風速矢量與實測值誤差較大，不能直接使用，結合測風數據進行分區域訂正后，精度明顯提高，對于風能資源分析具有更好的參考價值。

（5）重慶市主要風區山區湍流強度中等偏小、風向分布較為集中， 有利于風資源開發及風機排列布局。 但中、低風速時段較長，加上山區冬季覆冰較為嚴重，建議選用抗冰、低速風機?？傮w上，風速隨高度增加而增加，50 m 以上， 風速隨高度增加而增加的速率變緩， 建議風電場建設中選擇合適的輪轂高度以降低成本。

（6）由于重慶市地形復雜，風能資源空間分布具有局地性特征， 再分析數據與實測值可能存在較大差異， 建議使用再分析數據時應當參考實際測風數據。