Meteodyn WT 工作原理

【摘要】当前风电场前期选址的地形越来越复杂，对前期评估的准确性要求越来越高。

由于风资源评估的不确定性现象普遍存在，本文结合实际案例，根据前期测风塔选址、测风塔风速代表性、微观选址合理性、机组运维结果等因素，对风电场前期理论计算发电量与后期实际运行发电量之间的差值原因进行分析，既可以为本风电场提升发电量提供理论依据，也可以对其他项目的前期、后期评估提供一定的帮助。

【关键词】发电量误差原因分析准确性1综述分析背景发电量评估作为风资源分析中最重要的环节，其结果的准确性直接关系到项目的投资开发，而由于评估过程中的种种不确定性因素的存在，使得评估结果难以把握，本报告根据某风电场理论模拟与实际发电量，综合测风塔、SCADA数据、运维记录等资料对发电量差距的原因进行分析。

1.1分析方案（1）测风塔代表性分析：根据测风塔的位置代表性、风速代表性、测风塔周边环境变迁情况等角度对测风塔的综合代表性进行分析；（2）微观选址合理性评估：评价点位微观选址方案的合理性；（3）机组运行指标：对机组的运维结果进行分析，初步评价风场及机组的运行状况；（4）WT模拟设置影响：对WT模型的森林密度、粗糙度典型值进行调整，观察不同的模型设置对发电量的影响。

1.2项目综述该风电场位于属于复杂山地项目，安装25台机组，轮毂高度80m，总装机容量50MW。

风电场的地理位置如下图所示。

图1：风电场地形地貌图2理论模拟与实际发电量对比2.1Meteodyn WT模拟计算2.1.1 测风塔信息风电场内及附近共有2座测风塔，编号为：0001#、0002#，测风塔的基本信息如下表所示。

表1：测风塔基本信息测风塔有效数据完整率达到99%以上，满足GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》中对数据完整率大于90%的要求，风电场的地形及测风塔分布如下图所示。

图2：风电场的地形及测风塔分布2.1.2 测风塔参照年订正风电场的年平均风速具有年际变化特征，由于收集到的风电场运行数据为2020年数据，所以理论计算发电量前需要将测风塔数据订正到2020年水平。

METEO DYN WT软件5.0版本功能详细介绍说明在当前的风电场开发当中，地形变得越来越复杂，环境变得越来越复杂，越来越多的客户（投资者、开发商、制造商）求助于计算流体力学技术进行流场模拟及风资源评估。

Meteodyn WT是由法国政府环境与能源署ADEME支持开发的基于计算流体力学技术的风资源评估及微观选址软件工具，截止2014年12月底美迪WT在中国共有131个用户使用、共152套。

该软件功能及相关信息具体说明如下：一、测风塔位置选择优化风电场前期工作的第一步就是在已圈定场区范围内设立测风塔，搜集一年的风流数据。

复杂山地风电场开发中，测风塔的选址往往代表性不强，借主观经验，造成其测量数据质量不高、代表性差，从根本上影响最终风资源评估结果的准确性。

通过在WT软件中输入已确定区域的地形及粗糙度数据，并进行定向模拟计算，根据整个场区的定向模拟计算结果（湍流强度、入流角、风加速因数）选择风电场中最具代表性的位置来设立测风塔，避免以往只凭经验的缺点，使其测风塔结果更具有代表性。

地形图数据兼容格式：地形数据格式可以为dxf，map，xyz，shp等格式。

粗糙度数据兼容格式：粗糙度数据格式可以为map，tiff，xyz，chm等格式。

地形图卫星数据提供及自动整合功能：为客户提供卫星地形数据，可以针对勘测数据进行外围弥补，软件可以自动对两个甚至多个地形数据进行整合。

粗糙度卫星扫描数据功能：为客户提供扫描的地表粗糙度数据信息，用户可以根据这些卫星信息直接进行粗糙度的设定与分析，而无需手动绘制粗糙度文件。

目前WT提供三个粗糙度数据库ESA 2.3版本全球数据库，300m分辨率；NCLD全美数据库，30m分辨率；CLC全欧数据库，100m分辨率。

定向模拟计算跟踪显示及发散区域定位功能：在CFD模拟中，对用户所选的多个结果点实现残差和计算结果的实时监控；当出现计算发散现象时，对导致发散的区域进行定位，为改善结果收敛性提供关键信息。

收稿日期：2009-09-31；修回日期：2009-10-26作者简介：冯长青（1980—），女，内蒙古呼和浩特人，硕士研究生，从事风电设计工作。

E -mail:changqing_f@件都有它一定的适用性，而WAsP 对地形相对简单的地区比较适用，对较复杂地形，也有一定的局限性［3-4］。

本文采用新引进的法国Meteodyn 公司开发的适用于任何地形条件的风流自动测算软件—WT ，对复杂地形下风资源进行评估，并与WAsP 的计算1.2测风数据的检验根据国家标准《GB/T18709-2002风电场风能资源评估方法》的要求，对数据进行了完整性检验和合理性检验［5］，3个风电场内7个测风塔测风数据的完整率均在95%以上。

表1测风塔位置及配置Tab.1The masts position and equipment第43卷中国电力新能源表2WAsP 和WT 对年平均风速的计算结果Tab.2The calculation result of annual average wind speed with WAsP and WT2WAsP 和WT 的适用性风图谱分析及应用程序WAsP 是由丹麦R is Φ国家实验室开发出来的风资源分析处理软件，其主要功能是对某地的风资源进行评估，是目前国际上应用最广的风资源分析软件［6］。

该软件以特定的线性数学模型为基础，通过输入气象数据、地形数据、地表粗糙度和障碍物等数字化信息，可以估算风场范围内某一给定点的风资源状况。

但WAsP 本身采用线性模型计算方法，有其一定的局限性，它会随着被计算流体经地形的复杂而带来计算结果的不确定性。

所以WAsP 对地形相对简单、地势较平坦的地区较为适用，但对较复杂地形，由于受许多边界条件等的限制，不很适合采用试验。

Meteodyn WT 是由法国Meteodyn 公司开发的适用于任何地形条件的风流自动测算软件，MeteodynWT 使用计算流体力学方法（CFD ），此方法在风资源评估中的优点是能减少复杂地形条件下评估的不确定性，得到整个场区的风流情况。

WT操作手册Meteodyn WT是由法国政府环境与能源署ADEME支持开发的基于计算流体力学技术的风资源评估及微观选址软件工具。

一、综述WT软件的计算流程共分为六个部分，分别是：预处理、定向计算、定向计算结果、综合、后处理-质量检验、后处理-关键位置结果，流程图如下图所示1、预处理：对计算项目的定义、计算文件的准备、计算文件的检验，项目检验。

2、定向计算：根据项目定义的区域范围、加密计算范围，按照输入边界条件、大气稳定度，生成网格。

3、定向计算结果：对生成网格进行求解，生成定向风流参数（自由流场）。

4、综合：根据定向计算结果，代入实测风资源数据或者中尺度数据，进行风资源参数计算、风机发电量及尾流效应计算。

5、后处理-质量检验：根据综合结果，检验风资源参数计算结果，判断其计算准确性。

6、后处理-关键位置结果：根据综合结果，检验风机点位处的发电量、风况参数计算结果，判断其准确性。

二、定向计算1、计算文件准备（1）地图地形文件地形数据：格式可以为map，dxf，xyz，shp。

建议使用map格式。

对于未进行测绘的前期评估项目或全场海拔高差不超过10m的平原项目，建议直接使用WT自动的地形数据库；对于已进行测绘的项目，需要根据WT地图制作教程，对测绘地形图进行插补，制作符合计算要求的map文件。

粗糙度数据：格式可以为map，tiff，xyz，chm。

建议使用map格式。

对于未进行测绘的前期评估项目或全场海拔高差不超过10m的平原项目，建议直接使用WT自动的粗糙度数据库；对于已进行测绘的项目，需手绘粗糙度地图。

（2）风资源文件时间序列与湍流校正文件：格式可以为timsigma,tss。

建议使用timsigma格式，可以使用windographer直接输出。

该格式包含了时间、风速、湍流数据。

风流数据文件：格式可以为tab,akf,tim,tms。

建议使一个是包含了用tim格式，可以使用windographer直接输出。

[风场建设] Meteodyn WT与WindSim比较说明本文来自：风电论坛∗∗转载请注明出处机缘巧合，WindSim发现了一个包含了WindSim和Meteodyn WT对比的文档。

这种销售导向性的对比文档通常都是出于某些目的主观臆断性的文档。

由于文档的编写者对竞争对手缺乏了解，因而其提供的信息很多都是错误的，或者是过时的，包含了很多对竞争对手的贬低和对自己产品的夸大。

通常WindSim不屑于做任何的辩解，因为无论是在世界范围内市场的占有率还是技术的优越性方面，WindSim都处于领先。

但为了是用户对WindSim有更好地认识，我们不得不加以澄清。

1、三维地形建立：竞争对手对WindSim的指责称WindSim只能接受自己格式的地形文件，但实际上.map、.xyz、.dxf、.wrg和.shp都可以直接输入WindSim新版本中直接使用，并且在新的WindSim版本中也将提供Global Mapper软件。

竞争对手称WT免费为用户提供中国任一地区的分辨率为90米的地形数据，但实际上在全世界范围内，这种分辨率的地形数据都是免费获取的，用户可以直接去/免费下载，并且这种分辨率的地形文件在风资源计算和评估中，因其分辨率太差，通常是不予考虑使用的。

地形文件的挑战通常是如何获得高分辨率的数据，尤其是地形的粗糙度数据。

我们已经开发了一个“地形编辑器”，可以从Google Earth、 Bing或类似的服务输入生成高分辨率的地形数据。

因而竞争对手对WindSim的指责是不切实际的，其标榜的免费Global Mapper软件、免费地形数据等都只是一种宣传的策略。

2、多块地形数据文件的拟合功能：竞争对手称在WT软件中输入不同分辨率的地形并拟合是其独特的特点。

但实际上，在WindSim 中，不同分辨率的等高线数据可以无缝的整合。

此外，在建立3D CFD模型时，WindSim具有自动网格加密功能，该功能在加密区域要求高分辨率的地形数据，而其它区域则可采用分辨率较低的地形。

72 风能 Wind Energy针对平坦地形的WT大气稳定度快速选取方法探究文 | 丁滢，董海萍，滕录葆在风能资源评估领域中，大气稳定度是一个十分重要的气象学物理量，其不仅会影响风廓线，还会影响湍流、尾流等一系列流场要素，进而影响风电机组的发电量和载荷。

因此，该物理量越来越受到人们的关注。

目前常用的CFD 仿真软件都需要用户输入稳定度参数，准确的参数对获得良好的模拟结果至关重要，软件一般会给出设置稳定度的操作建议。

以风能资源评估最常用的一款CFD 软件Meteodyn WT 为例，其大气稳定度可以从0~9分为10个等级，从0（非常不稳定）至9（非常稳定），稳定度逐渐提高。

WT 帮助文档给出了一种利用实测数据校正稳定度的方法，即先校正粗糙度和森林模型，再校正稳定度。

具体的操作方法为：（1）假设实测数据在高风速状态下处于中性条件（事实上处于近中性条件），提取高风速段样本的切变值αm ，将αm 与中性热稳定条件下（稳定度为2）实测点处的切变模拟结果αc 进行比较，根据二者的相对关系校正粗糙度数值：如果αc >αm ，减小粗糙度数值或者降低森林密度；反之向相反方向进行调整；（2）采用不同的热稳定度设置，计算全风速段实测数据切变αm 和实测点模拟切变αc ，根据αm 与αc 的相对关系校正稳定度：如果αc >αm ，减小稳定度等级；反之向相反方向进行调整，直到选出αc 和αm 最为接近的热稳定度。

如果不同方向的热稳定度存在明显差别（如在沿海风电场），可以对每个扇区都进行热稳定度的校正。

但是上述校正稳定度的方法耗费时间较多，通常需要经过多次定向操作才能找到最合适的稳定度。

因此，在实际项目中，基于“粗糙度越高、稳定度越高，WT 模型输出的切变就越大”的规律，工程师通常根据实测数据的切变值初步判断热稳定度等级，然后再根据前文中的方法进行微调。

但采用这种方法仍然需要在每次微调中都进行定向操作，也会耗费较多时间。

WT系列电涡流位移传感器概述电涡流传感器就是能静态和动态地非接触，高线性度，高分辨力地测量被测金属导体距探头表面的距离。

它是一种非接触的线性化计量工具。

电涡流位移传感器，能准确测量被测体（必须是金属导体）与探头端面之间静态和动态的相对位移变化。

在对高速旋转机械和往复式运动机械状态分析，即振动研究、分析测量中，非接触的高精度振动、位移信号测量，能连续准确地采集到转子振动状态的多种参数。

如轴的径向振动、振幅以及轴向位置。

在所有的与机械状态有关的故障征兆中，机械振动测量是最具权威性的，这是由于它同时含有幅值，相位和频率的信息。

机械振动测量占有优势的另一个原因是：它能反应出机械所有大的损坏并易于测量。

从转子动力学，轴承学的理论上分析，大型旋转机械的运动状态，主要取决于其核心—转轴，而电涡流位移传感器，能直接非接触测量转轴的状态，对诸如转子的不平衡、不对中、轴承磨损、轴裂纹及发生摩擦等机械问题的早期判定，可提供关键的信息。

电涡流位移传感器以其长期工作可靠性好、测量范围宽、灵敏度高、分辨率高、响应速度快、抗干扰力强、不受油污等介质的影响，结构简单等优点。

因此在大型旋转机械状态在线监测与故障诊断中得到广泛应用。

电涡流传感器的工作原理及特性探头、(延伸电缆)、前置器以及被测体构成基本工作系统。

前置器中高频振荡电流通过延伸电缆流入探头线圈，在探头头部的线圈中产生交变的磁场。

如果在这一交变磁场的有效范围内没有金属材料靠近，则这一磁场能量会全部损失；当有被测金属体靠近这一磁场，则在此金属表面产生感应电流，电磁学上称之为电涡流。

与此同时该电涡流场也产生一个方向与头部线圈方向相反的交变磁场，由于其反作用，使头部线圈高频电流的幅度和相位得到改变（线圈的有效阻抗），这一变化与金属体磁导率、电导率、线圈的几何形状、几何尺寸、电流频率以及头部线圈到金属导体表面的距离等参数有关。

通常假定金属导体材质均匀且性能是线性和各项同性，则线圈和金属导体系统的物理性质可由金属导体的电导率б、磁导率ξ、尺寸因子τ、头部体线圈与金属导体表面的距离D、电流强度I和频率ω参数来描述。

0 引言风能作为清洁可再生能源，高效利用风能对我国的节能减排具有重要作用。

在“双碳”政策背景下，大力发展新能源产业具有重要的历史意义[1]。

风电在各种新能源中技术较为成熟，能源利用效率较高，因此风力发电飞速发展。

在风电场建设前期，风电场区风资源的准确评估影响项目建设可行性判断，在风资源评估中的较大误差可能直接颠覆项目建设。

因此，准确判断风电场风能资源对风电场开发建设具有重要的意义。

1 主要参数1.1 风速在空间特定点气体微团经过该点的移动速度，在工程建设中，主要分析的风速包括月平均风速、年平均风速、最大风速以及极大风速等。

1.2 风频指风向在某一方向发生的次数，为风速风频分布，在数据分析中常用柱状图表示。

1.3 风切变指数在近地大气边界层中，由于地面粗糙物引起的摩擦效应，表现在近地层中风速随着高度变化而变化的关系。

根据普朗特经验公式推导出的幂指数定律如公式（1）所示。

00V Z Z V x x ∗ =· （1）式中：V x 为 Z x 高度处风速；V 0为Z 0高度处的风速；α为风切变指数。

1.4 湍流强度湍流强度是表征流体在各方向的速度分量的变化的不规则性，在流体力学里流体湍流运动的研究中，湍流强度一般为1%~10%，如公式（2）所示。

()uu u u uu I zy x 222231′+′+′=′=（2）式中：|u |为测点处的时均速度。

1.5 极大风速极大风速为瞬时风速的最大值。

1.6 风能密度风能密度是在设定时间段内，垂直于风向的单位面积中风所具备的能量。

1.7 风向在实际工程中，将风向按照固定间隔为22.5°的方位统计风频，主要工具为风向玫瑰图。

2 Windographer 软件介绍2.1 软件介绍Windographer 是一款可视化软件，在风力资源分析过程中，可以自动识别测量高度、风速、标准偏差、垂直风速、风向、温度、压力和相对湿度等数据。

Windographer 可以读取的数据格式包括NRG Systems、SecondWind、Ammonit、Campbell、Scientifican 和 Wilmers 等数据。