面向空中風力發電系統的高空風場觀測

蔡彥楓 ，李曉宇

（1.中國能源建設集團廣東省電力設計研究院有限公司,廣東 廣州 510663；2.廣東科諾勘測工程有限公司,廣東 廣州 510663；3.中國電力工程顧問集團有限公司,北京 100120）

0 引言

近年來，國際上出現了1 種新型風力發電形式——空中風力發電系統（Airborne Wind Energy System,AWES）[1]。AWES 系統采用系留型飛行器，飛行或懸浮于空中捕獲風能并轉化為電能，突破了現有風力發電機組的塔架高度限制，可以開發300 m 高度以上乃至整個大氣邊界層的風能資源[2-3]，并且具有占地面積小、噪聲污染小、風能儲量大等特點，從而引起了廣泛關注。目前，全球已有超過50 家研發公司與數十個研究機構從事相關研究工作[4-6]，形成了系留風箏式、系留滑翔機式、系留浮空器式等3 種技術路線，并衍生出多型樣機[7-9]；另外國內外均出現了空中風力發電站示范項目。

對于空中風力發電站工程而言，無論采用何種形式的AWES 系統，在前期規劃和可行性研究階段均需要對項目所在地的高空風資源進行觀測與評估；在后期調試與投運階段則需要對運行高度范圍內的高空風場進行連續監測，以確保系留型飛行器的安全。因此，開展面向AWES 系統的測風設備選型研究十分必要?，F有的高空風場觀測手段主要有：測風雷達（無線電探空，利用探空氣球作為示蹤物）、系留汽艇搭載螺旋槳式測風儀、測風激光雷達、風廓線雷達等，而具備不間斷連續觀測能力的主要設備為最后兩種遙測設備。其中，測風激光雷達已應用于國內外的高空風資源觀測和評估中[10-11]，研究結果顯示其數據獲取率隨著高度升高而降低，雨、霧、云等天氣條件會限制激光的探測距離與能力。風廓線雷達在國內外氣象領域廣泛應用，在監測中小尺度天氣系統中發揮了重要作用，研究結果顯示其數據獲取率基本不受天氣條件影響，測風精度則會隨著降水強度不同而發生變化[12-14]。

目前，國內尚未出現針對AWES 系統運行高度范圍的測風設備選型研究成果，因此，本文以中國能源建設集團參與建設運營的國內某空中風力發電站示范工程為研究對象，針對該項目中AWES 系統獲批的運行高度范圍（3 km 以下），開展測風激光雷達與風廓線雷達的對比觀測試驗，分析不同測風設備的數據獲取率、垂直廓線特征和時間變化特征，并對今后空中風力發電站工程全生命周期內的測風設備選型提出建議。

1 測風設備與觀測設置

1.1 測風設備

測風激光雷達的生產廠家為青島鐳測創芯公司，采用脈沖相干多普勒激光雷達體制（Coherent Doppler Lidar,CDL），具體型號為Wind3D 6000，激光波長1.55 μm，最大探測距離6 km。風廓線雷達來自廣州睿海海洋公司，采用相控陣天線與固態全相參體制，具體型號為RH-A 3000，工作頻率L 波段，最大探測高度5 km。兩種測風設備的詳細技術參數如表1所示。

表1 測風設備技術參數對比表Tab.1 Comparison of technical information about wind lidar and wind profiler radar

1.2 觀測設置

如圖1 所示，兩種測風設備并排布置在項目現場的空地處，四周空曠無遮擋。對比觀測時段為2022 年6 月27 日0 時～7 月27 日0 時，測風設備均由互聯網授時，不間斷連續觀測。兩種測風設備均采用五波束掃描方式，分別沿東、南、西、北以及垂直等5 個方向依次發射傾斜的探測波束并接收回波，根據返回信號的多普勒頻移形成徑向速度結果。其中，測風激光雷達的波束傾斜角（與垂直方向的夾角）為21.27°，得到0.17～6.00 km 高度范圍內共102 個垂直分層的徑向速度，垂直分辨率約55 m。風廓線雷達的波束傾斜角為15°，得到0.1～4.9 km 高度范圍內共54 個垂直分層的徑向速度，垂直分辨率為50 m（低、中模式）和100 m（高模式）。

圖1 觀測地點及對比驗證資料示意圖Fig.1 Schematic diagram of observation location and validation data

2 數據處理方法與驗證資料

2.1 數據處理方法

兩種測風設備均在其信號處理軟件中內置了DBS 風場反演方法[15]，將各個垂直分層的五波束徑向速度反演為相同高度上的水平風速V、風向D 和垂直速度W，并形成時間序列V(t)、D(t)、W(t)輸出；其中，測風激光雷達輸出逐次掃描的反演結果，風廓線雷達輸出每5 min 平均的反演結果。本文進一步采用算術平均法，將V(t)和D(t)處理為10 min 平均結果和1 h 平均結果，分別用于測風設備之間對比，以及測風設備與再分析資料之間對比。風向在進行算術平均時考慮“過零”修正[16]。

在進行兩種測風設備的全高度層風速廓線形態對比，以及相同高度層的時間變化特征對比時，水平風速均進行無量綱化處理，得到無量綱風速廓線V'(z)和無量綱風速時間序列V'(t)。

V'(z)定義為：

式中：

V(z)——測風設備在任意垂直層z 上的水平風速（m/s）；

V1500——距離大氣邊界層頂特征高度（1 500 m）最近的垂直層上水平風速（m/s）。

V'(t)定義為：

式中：

V(t) ——某一高度層上任意平均時段t 內的水平風速（m/s）；

Vmean——相同高度層全時段平均的水平風速（m/s）。

2.2 對比統計參數

對兩種測風設備在相同高度層的無量綱風速時間序列V'(t)與風向時間序列D(t)進行統計，得到中位數、極差、標準差、峰值個數、相關系數等一系列統計參數，開展時間變化特征對比分析。其中，峰值個數的定義如下：把時間序列看作一維數組，每個時次的觀測結果看作數組中的一個樣本，峰值個數看作一維數組中的局部最大值個數，即數值大于其左、右相鄰樣本的樣本個數。相關系數則包括兩種測風設備之間的相關系數，以及兩種測風設備分別與2.3節所述的同期ERA5 再分析資料之間的相關系數。

2.3 驗證資料

如圖1 所示，距離觀測地點最近的高空氣象站站號為58457，收集觀測期間內該站的無線電探空資料對兩種測風設備的全高度層風速廓線和風向廓線形態進行驗證。驗證資料具體包括每日08 時與20時的風速和風向記錄，高度層為地面層、1 000 hPa、925 hPa、850 hPa 和700 hPa；本文所用高空氣象站資料均來自中國氣象數據網（http://data.cma.cn）的公開資料。

為了彌補高空氣象站定時觀測資料的不足，利用能夠提供逐時全氣象要素結果的中尺度再分析資料，對兩種測風設備的風速和風向時間變化特征進行驗證。本文所利用的再分析資料來自歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的ERA5 再分析數據集，該數據集經過實測資料的廣泛驗證，能夠提供全球范圍內逐小時、空中不同氣壓層的風、溫、壓、濕結果，空間分辨率0.25°×0.25°，在國外被用作區域高空風資源分析研究的基礎資料[17-20]。本文選擇觀測期間內ERA5 再分析資料距離觀測地點最近格點（118.75°E，30.25°N），1 000 hPa、975 hPa、950 hPa、925 hPa、900 hPa、875 hPa、850 hPa、825 hPa、800 hPa、775 hPa、750 hPa 和700 hPa 共12 個氣壓層的風速、風向序列。另外，為了分析測風設備探測距離隨天氣狀況的變化情況，同步收集觀測期間內中央氣象臺（http://www.nmc.cn）每日發布的地面天氣圖、850 hPa 高空天氣圖。

3 結果與討論

3.1 數據獲取率

數據獲取率定義為剔除缺測數據后的有效數據與全部觀測數據之比。根據雷達測風原理，測風激光雷達或風廓線雷達在獲取徑向速度結果時，還同步記錄回波的信噪比。兩種測風設備均有預設的信噪比閾值，當測量的信噪比低于閾值時，徑向速度結果被認為無效，則輸出文件中記為缺測。實際測量中，回波強度可能隨著探測距離與天氣情況的差異出現下降，導致信噪比低于閾值，則數據獲取率通常小于1。根據本次觀測試驗的測風設備各自預設的信噪比閾值，全時段數據獲取率對比如圖2 所示。

圖2 平均數據獲取率對比Fig.2 Comparison of average data acquisition rates in the whole observation period

由圖2 可知，當從地面升至1 500 m 高度時，藍線所示的測風激光雷達數據獲取率從0.98 逐步遞減至0.9；與參考文獻[6] 的同類型雷達（最大探測距離4 km）相比，本文所用測風激光雷達在大氣邊界層范圍內的數據獲取率有一定幅度提升?？赡茉蛟谟诩す夤庠垂β矢?，隨著激光脈沖能量的提升，返回信號抗衰減性能更優，最大探測距離提升至6 km；并且隨著信號檢測技術的改進，相同探測距離內可以取得更高的數據獲取率。而在大氣邊界層之上，數據獲取率迅速下降，到達3 000 m 高度時，數據獲取率已不足0.4，其成因與云和氣溶膠的形成、分布有關。一方面，隨著高度上升，氣溫下降，水汽飽和凝結，具備成云條件，灰線所示的平均云量（ERA5 再分析資料）開始增多；隨著探測距離增大，測風激光雷達回波途經云層時，能量衰減劇增，信噪比下降明顯。另一方面，測風激光雷達主要依賴空氣中氣溶膠粒子對激光波束的后向散射形成返回回波，因此，探測能力通常與氣溶膠濃度呈現反相關關系；由于氣溶膠粒子集中在大氣邊界層，在大氣邊界層頂之上的自由大氣，氣溶膠濃度急劇降低，則測風激光雷達向更高高度的探測能力受到天然限制。值得注意的是，紅線所示的風廓線雷達數據獲取率在全高度層均維持在0.98 以上，其背后的物理機制在于風廓線雷達采用的電磁波對云或降水具有一定的穿透能力，既能在晴空條件下獲取大氣湍流散射回波，又能在多云或降水天氣下獲取云和降水粒子的散射回波，從而維持高信噪比和穩定的數據獲取率。

進一步，選擇7 月4 日至7 月7 日的一次天氣過程進行兩種測風設備的數據獲取率差異分析。首先分析該時段內的天氣形勢，如圖3（a）所示，2203號熱帶氣旋“暹芭”登陸后其殘余勢力繼續深入湖南、湖北境內，而2204 號熱帶氣旋“艾莉”即將登陸和影響日本；因此藍線所示的海平面氣壓場出現兩個低壓中心，一個結構松散，影響我國華中和華東大部分地區并逐漸緩慢北抬，對應“暹芭”的殘余環流；另一個結構緊密，即將橫穿日本本島，覆蓋范圍較小，對應“艾莉”的臺風中心。如圖3（b）所示，接近1 500 m高度的850 hPa 等壓面上，“暹芭”殘余環流外圍出現了紫色所示的6 級以上西南大風，不斷引導海上暖濕氣流北上。

圖3 2022 年7 月4 日～7 日一次天氣過程的天氣形勢Fig.3 Synoptic charts for weather process from July 4 to July 7 of 2022

該時段內兩種測風設備的觀測結果如圖4 所示，測風激光雷達在此期間因天氣影響出現了多個時段的數據空缺：7 月4 日～5 日，觀測地點受“暹芭”殘余環流的低壓系統外圍影響，出現短時雷雨，降雨結束后出現輕霧，因此造成測風激光雷達出現全高度范圍內的缺測；7 月6 日～7 日，隨著低壓中心北抬，高空的西南大風區覆蓋觀測地點，天氣轉為多云，則1 km 之上的高空出現缺測。而風廓線雷達則完整地記錄了隨著地面低壓中心和高空西南大風區的移動，高空風動量下傳，使得邊界層內風速先增大后減小，地面到3 km 高度的風向由南風偏轉為西南風的風場轉變全過程?？偟膩砜?，風廓線雷達對各類天氣條件的適應性更好。

圖4 2022 年7 月4 日～7 日數據獲取情況對比Fig.4 Data acquisition comparison between wind lidar and wind profiler radar from July 4 to July 7 of 2022

3.2 垂直廓線特征

對兩種測風設備在全觀測時段內平均的風速、風向垂直廓線進行對比，如圖5 所示。由圖可知，就無量綱風速廓線而言，兩種測風設備在全高度層均呈現基本一致的統計結果，大氣邊界層內風速隨高度上升而增大；大氣邊界層上風速隨高度上升先增大后減小，出現類似低空急流的形態。上述廓線形態被再分析資料所再現，另外高空氣象站同期的風速廓線統計結果在大氣邊界層內與兩種測風設備基本重合，驗證了雷達反演風速的有效性。在2 000 m高度以上，高空氣象站與兩種測風設備的V'(z)形態出現偏離；1 000 m 高度以下，再分析資料的V'(z)形態也逐漸出現偏離，可能原因在于本次收集的高空氣象站資料在大氣邊界層上只有700 hPa 一層，對1 500～3 000 m 高度范圍內的風速廓線形態描述不夠精細；加之本次觀測地點位于皖南山區，0.25°×0.25°的再分析資料對區域內小尺度地形的刻畫不夠準確，導致再分析資料中的低層風速偏小。

圖5 垂直廓線特征對比Fig.5 Vertical profile comparison between wind lidar and wind profiler radar

另外，就風向隨高度的變化而言，將兩種測風設備的風向結果按照每10°扇區進行出現頻率統計，取頻率最高的風速扇區進行比較。如圖5 所示，隨高度升高，兩種測風設備均出現主導風向輕微偏轉的現象：1 000 m 以下的低空主要為220°偏西南風，1 000～1 500 m 逐漸右偏，大氣邊界層之上基本穩定240°～250°偏西風，高空風向比低空風向大致右偏了20°；上述特征與高空氣象站、再分析資料吻合，從而驗證了雷達反演風向的有效性。另外，500～2 500 m高度范圍內的相同高度上，兩種測風設備之間，以及測風設備與高空氣象站、再分析資料之間的風向偏差普遍小于20°，與已有研究成果基本一致。

3.3 時間變化特征

以1 500 m 高度為例，對兩種測風設備的風速、風向時間變化特征進行對比，如圖6 所示。由圖可知，兩種測風設備呈現基本一致的逐日、多日波動特征和整體變化趨勢，并且與再分析資料相吻合。觀測期間因天氣系統生消、移動引起的風速、風向突變時段在不同設備的觀測結果以及再分析資料中均能相互印證。值得注意的是，在某些時段內，風廓線雷達反演結果出現持續振蕩的形態，可能與大氣湍流活動以及本文所用風廓線雷達的信號處理算法有關。其他高度層的對比結果相似。

圖6 時間變化特征對比Fig.6 Temporal variation comparison between wind lidar and wind profiler radar

進一步，對測風激光雷達和風廓線雷達結果取1 h平均后，與再分析資料結果一同統計一維時間序列的相關統計參數，取500 m、1 000 m、1 500 m、2 000 m、2 500 m 和3 000 m 作為特征高度，統計結果如表2和表3 所示。就風速而言，以中位數、極差、標準差、相關系數對比，在1 000～2 500 m 高度之間，測風激光雷達的統計特征與再分析資料更接近，中位數、極差、標準差之間的一致性更高，并且與再分析資料之間的相關性更好。風廓線雷達的差距主要表現為極差和標準差等兩個指標整體偏大，這源于圖6 所示的持續振蕩現象，同時也造成時間序列中的峰值個數偏多，反映出本次風廓線雷達反演風速結果中可能包含了更高頻的信號或者噪聲，使用前需要進行濾波，觀測穩定性不及測風激光雷達。但兩種測風設備之間相關系數維持在0.84 以上，具有較高的同步性。在其他高度上，兩種測風設備之間的偏差有所增大，相關系數下降，原因在于500 m 低空時風廓線雷達觀測受到近地面較旺盛湍流的影響，回波信號中包含更多干擾，導致反演結果可能偏離真實值。而3 000 m 高空時測風激光雷達觀測獲取率降低，用于對比的樣本數顯著減少，導致統計指標可能出現偏差。就風向而言，同樣表現為測風激光雷達的統計特征與再分析資料更接近，但兩種測風設備之間，以及與再分析資料之間的相關系數不及風速。

表2 風速統計指標對比Tab.2 Comparison of statistical indicators of wind speed

表3 風向統計指標對比Tab.3 Comparison of statistical indicators of wind direction

3.4 討論

綜上所述，測風激光雷達與風廓線雷達各有優勢與不足。測風激光雷達測風精度較高，在晴空時段可以獲得3 km 高度范圍內的完整觀測結果；但微米波長的激光能量容易受到大氣中的云滴、雨滴衰減，因此，對天氣變化較為敏感，數據獲取率隨著觀測高度的升高出現下降趨勢。風廓線雷達的分米波長穿透性更強，對各類天氣條件的適應性更好，最大探測高度持續穩定在3 km 甚至更高，但風廓線雷達在低空觀測時包含更多干擾，測風精度不及測風激光雷達。因此，在空中風力發電站工程的前期規劃和可行性研究階段，可以根據工程地點的氣候狀況，在干旱、半干旱地區以測風激光雷達為主要測風設備開展周年的高空風資源調查，充分發揮測風激光雷達晴空觀測優勢，獲取現場較為精確的測風資料；在濕潤、多雨地區則以風廓線雷達為主，在觀測之前用測風激光雷達對風廓線雷達進行標定，控制風廓線雷達的測風精度。在后期調試和投運階段，可以以風廓線雷達為主，或者風廓線雷達與測風激光雷達聯合觀測，確保AWES 系統在空中運行期間實時獲得全高度范圍內的風速、風向廓線，以更好地支持空地協同控制與惡劣天氣下的緊急回收。

另一方面，AWES 技術對測風設備的測風精度和數據獲取率均有較高要求，紅外線或微波等單一電磁波段的測風設備難以兼顧全部的測風需求。在下一步的研究中可以選擇兼顧測風準確性與雨霧穿透性的毫米波開發新型測風雷達；也可以考慮研制多電磁波段的新型觀測設備，在同一設備中整合不同波段的優勢，避免不同設備之間的系統性偏差及額外的采購、運維成本。

4 結論

近年來，高空風力發電技術已經成為國內外工程實踐以及科學研究的熱點。2023 年，國家重點研發計劃項目“大型傘梯式陸基高空風力發電關鍵技術及裝備”立項，將推動我國千米級高空風能發電原創技術策源地建設和產業發展。本文以某高空風能發電示范工程為研究對象，針對該項目中AWES 系統獲批的運行高度范圍（3 km 以下），開展測風激光雷達與風廓線雷達的對比觀測試驗，分析不同設備的數據獲取率、垂直廓線特征和時間變化特征，取得如下結論：

1）大氣邊界層內，測風激光雷達全時段內的平均數據獲取率隨高度升高逐步遞減至0.9，在大氣邊界層之上，數據獲取率迅速下降，到達3 000 m 高度時已不足0.4；風廓線雷達在全高度層的平均數據獲取率均維持在0.98 以上，具有更好的觀測適應性。

2）測風激光雷達和風廓線雷達在全觀測時段內平均的風速、風向垂直廓線具有一致性，均表現為大氣邊界層內風速隨高度上升而增大，大氣邊界層上風速隨高度上升先增大后減小，出現低空急流形態；1 000 m 以下的低空主要為220°偏西南風，1 000～1 500 m 逐漸右偏，大氣邊界層之上基本穩定240°～250°偏西風，高空風向比低空風向大致右偏了20°；上述廓線形態被再分析資料和高空氣象站同期探空資料所驗證。

3）測風激光雷達和風廓線雷達的反演結果呈現基本一致的逐日、多日波動特征和整體變化趨勢，在1 000～2 500 m 高度之間，測風激光雷達的統計特征與再分析資料更接近，中位數、極差、標準差之間的一致性更高，并且與再分析資料之間的相關性更好；風廓線雷達的極差和標準差等兩個指標整體偏大；500 m 低空時風廓線雷達觀測受到近地面較旺盛湍流的影響，回波信號中包含更多干擾，導致反演結果可能偏離真實值，測風精度不及測風激光雷達。

4）在高空風能電站工程的不同階段，應根據項目所在地的氣候狀況與具體的觀測需求，合理選擇測風設備，科學設置測風方式。

項目簡介：

項目名稱大型傘梯式陸基高空風力發電關鍵技術及裝備（2023YFB4203400）

承擔單位中國電力工程顧問集團有限公司、西北工業大學、重慶交通大學、清華大學、華北電力大學、中國能源建設集團有限公司、中國科學院工程熱物理研究所、上海中路(集團)有限公司、中國電力工程顧問集團西北電力設計院有限公司

項目概述大力開發和利用以風能為代表的新能源電力，是我國確保國家能源安全和實現雙碳目標的必然選擇。21 世紀以來，風力發電在我國得到了跨越式發展，有力支撐了我國能源結構的轉型發展。目前，我國陸上風電、海上風電裝機均居全球首位，預計到2030 年，風電在我國電源裝機中的占比將超過21%。相較于海陸風能，高空風能具有功率密度大、風向風能平穩等優勢，近年來已得到了國內外研究機構和企業的廣泛關注，大規模開發利用潛力較大。根據風能捕獲與機電能量轉化方式的不同，高空風電分為陸基和空基兩種方式?？紤]到裝備重量等因素約束，陸基高空風力發電在大型化量產上具有一定優勢。目前，國內外已完成的空基高空風電最大功率為600 kW，而我團隊前期研發的傘梯式陸基高空風電機組，已在安徽績溪實現了單機2.4 MW 的工程示范。瞄準機組未來的大型化、規?；l展，傘梯式高空風電在實際運行過程仍暴露出風能高效捕獲難、空地能量高效轉換難、長時穩定控制難等諸多難題。亟需探明傘梯式陸基高空風力發電關鍵技術中的核心原理，提出具有先進性的系統設計方案。瞄準高空風資源的開發利用，突破高效風能捕獲、高效能量傳輸、長時穩定協調控制等一系列技術難題，建立大型傘梯式陸基高空風力發電理論體系，提出全自主知識產權的大功率、高效、高可靠高空風力發電一體化解決方案，研制10 MW 樣機并實現應用驗證，形成高空風力發電行業標準，填補國內高空風力發電技術空白，推動我國高空風力發電產業化發展。

主要創新點本項目擬解決兩項關鍵科學問題：（1）傘梯復雜流固耦合動力學機制與高效風能捕獲機理；（2）高空風力發電系統的能量傳遞、耗散、轉化機理及協同調控機制。擬攻克五項關鍵技術：（1）考慮高空風環境與柔性傘流-固耦合效應的高精度數值模擬方法及氣動布局優化技術；（2）多變向載荷隨向順應及重載分匯流高效高可靠傳輸技術；（3）強非恒定環境下發電組件全過程動態耦合仿真和全系統協同設計技術；（4）適應長時穩定高效運行的傘梯系統多目標優化控制技術；（5）大型傘梯式陸基高空風力發電裝備一體化集成技術。