２０２０年第１２期２０２０Ｎｕｍｂｅｒ１２
水电与新能源
ＨＹＤＲＯＰＯＷＥＲＡＮＤＮＥＷＥＮＥＲＧＹ第３４卷Ｖｏｌ.３４
ＤＯＩ:１０.１３６２２/ｊ.ｃｎｋｉ.ｃｎ４２－１８００/ｔｖ.１６７１－３３５４.２０２０.１２.００１
收稿日期:２０２０－０９－１７
作者简介：李㊀峻ꎬ男ꎬ教授级高工ꎬ主要从事电力系统及自动化㊁可再生能源相关方面的工作ꎮ
基于Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型的海上风电场重现期最大风速计算
李㊀峻ꎬ余㊀政ꎬ李晓明ꎬ胡㊀帆ꎬ徐㊀林ꎬ张㊀杰
(中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司ꎬ湖北武汉㊀４３００７１)
摘要：东南沿海地区海上风电场受热带气旋影响严重ꎮ通过搭建工程台风风场Ｇｅｏｒｇｉｏｕ模型ꎬ采用中国气象局上海台
风所(ＣＭＡ－ＳＴＩ)台风最佳数据集驱动模型ꎬ模拟我国东南沿海地区近海㊁深远海海上风电场不同重现期极值风速ꎬ为海上风电场风机选型㊁风荷载计算提供了依据ꎮ
关键词:Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型ꎻ海上风电场ꎻ台风影响特性ꎻ最大风速
中图分类号:ＴＭ６１４㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７１－３３５４(２０２０)１２－０００１－０７
ＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＥｘｔｒｅｍｅＷｉｎｄＳｐｅｅｄｓ
ｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＲｅｔｕｒｎＰｅｒｉｏｄｓｂａｓｅｄｏｎＧｅｏｒｇｉｏｕＴｙｐｈｏｏｎＭｏｄｅｌ
ＬＩＪｕｎꎬＹＵＺｈｅｎｇꎬＬＩＸｉａｏｍｉｎｇꎬＨＵＦａｎꎬＸＵＬｉｎꎬＺＨＡＮＧＪｉｅ
(ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈｅｒｎＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＣｈｉｎａＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｎｓｕｌｔｉｎｇＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎꎬＷｕｈａｎ４３００７１ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｏｆｆｓｈｏｒｅｗｉｎｄｆａｒｍｓｉｎｓｏｕｔｈｅａｓｔｃｏａｓｔａｌａ
ｒｅａｓａｒｅｓｅｖｅｒｅｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｔｒｏｐｉｃａｌｃｙｃｌｏｎｅｓ.ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒꎬａｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｔｙｐｈｏｏｎｗｉｎｄｆｉｅｌｄｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎＧｅｏｒｇｉｏｕｍｏｄｅｌ.ＴｈｅｎꎬｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔｙｐｈｏｏｎｄａｔａｓｅｔｆｒｏｍＳｈａｎｇｈａｉＴｙｐｈｏｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ(ＣＭＡ－ＳＴＩ)ｉｓｕｓｅｄｔｏｄｒｉｖｅｔｈｅｍｏｄｅｌ.Ｔｈｅｅｘ￣ｔｒｅｍｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｔｕｒｎｐｅｒｉｏｄｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｆｏｒｏｆｆｓｈｏｒｅａｎｄｆａｒ－ｒｅａｃｈｉｎｇｗｉｎｄｆａｒｍｓｉｎｓｏｕｔｈｅａｓｔｃｏａｓｔａｌａｒｅａｓꎬｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｕｓｅｆｕｌｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｗｉｎｄｌｏａｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｆａｒｍｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｇｅｏｒｇｉｏｕｔｙｐｈｏｏｎｍｏｄｅｌꎻｏｆｆｓｈｏｒｅｗｉｎｄｆａｒｍꎻｉｎｆｌｕｅｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｙｐｈｏｏｎꎻｍａｘｉｍｕｍｗｉｎｄｓｐｅｅｄ
㊀㊀东南沿海地区风能资源丰富ꎬ资源品质较好ꎬ风电就近消纳能力较强ꎬ是我国海上风电发展的主要战场之一ꎬ东南沿海地区同样是我国热带气旋影响最为频繁的区域ꎬ登陆东南沿海地区的热带气旋占登陆我国热带气旋总数的７０％以上ꎮ热带气旋对东南沿海地区海上风电场建设有严重影响ꎬ主要表现在
风电场风机排布㊁风机选型㊁控制策略等方面ꎮ极值风速是热带气旋影响我国海上风电场的最主要因素ꎬ张秀芝等[１]分析表明ꎬ近６０年ꎬ影响我国近海海上风电场的热带气旋最大风速等级达到ＩＥＣⅡ类的占１２％ꎬＩＥＣⅠ类的占８％ꎬ超ＩＥＣＩ类的占１.２％ꎮ绝大部分海上风电场尚未有台风过境时测风资料ꎬ如何在观测资料缺乏情况下ꎬ准确评估热带气旋影响下的风电场极值风速ꎬ对于风电场风机选型㊁风机排布十分重要ꎮ
陆艳艳等[２]总结了海上风电场５０年一遇最大风速计算方法ꎬ认为５倍风速法㊁风压法㊁５ｄ最大风速法计算海上风电场５０年一遇最大风速ꎬ可无需测风塔实测数据ꎬ但数值精确度不高ꎻＧｕｍｂｅｌ方法需要测风数据时长超过７年ꎬ否则其计算结果存在较大不确定性ꎬ实际工程中测风时长很难满足要求ꎻ大风过程相关法利用气象站的最大风速资料ꎬ与测风塔建立相关求解风场的极值风速比较适用于海上风电场的５０年一遇最大风速计算ꎮ随着海上风电场向深远海规划ꎬ离岸较远ꎬ风电场与沿海气象站受不同天气系统影响ꎬ风场测风资料与沿海气象站大风区间相关性不足ꎬ采用大风过程相关法计算风电场５０年一遇最大风速适用性较差ꎮ
台风风场模拟一直是风工程和气象学领域内研究
１
水电与新能源２０２０年第１２期
热点之一ꎬ通过数值模拟手段ꎬ建立台风中心和台风影响范围内海上风电场两者之间的关系ꎬ准确评估热带气旋对于海上风电场的影响ꎬ从而弥补观测数据的缺失ꎮ工业界较为适用的台风模型有Ｂａｔｔｓ模型㊁ＣＥ模型㊁Ｖｉｃｋｅｒｙ模型㊁Ｇｅｏｒｇｉｏｕ模型ꎮＢａｔｔｓ模型[３]形式简单易于求解ꎬ但其求解完全基于经验公式ꎬ效果较差且无法模拟风向ꎬＶｉｃｋｅｒｙ[４]模型采用傅里叶级数对运动方程数值解进行拟合求解ꎬＣＥ[５]模型则直接求解全非线性的动量方程ꎬ两个模型都需要借助数值差分方法求解ꎬ耗时较长ꎮＧｅｏｒｇｉｏｕ模型[６]是以梯度方程和
Ｈｏｌｌａｎｄ气压场为基础ꎬ利用到Ｓｈａｐｉｒｏ风场模型的半理论半经验台风风场模型ꎬ在保证模拟效果的同时更具计算效率ꎬ适用于工业界进行台风风场模拟ꎮ本文通过搭建工程台风风场Ｇｅｏｒｇｉｏｕ模型ꎬ采用中国气象局上海台风所(ＣＭＡ－ＳＴＩ)台风最佳数据集驱动模型ꎬ模拟我国东南沿海地区近海㊁深远海海上风电场不同重现期极值风速ꎬ为近海㊁深远海海上风电场风机选型㊁风荷载计算提供参考依据ꎮ
１㊀Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风风场模型
１.１㊀台风关键参数
台风的发生与移动路径具有很强的随机性ꎬ成熟台风的风场结构可由特征物理参数来描述ꎮ通过关键参数把握台风发生㊁移动路径等过程是描述台风的重要手段ꎬ台风的关键参数包括台风的发生及台风风
场的物理参数ꎬ即台风年发生率λ㊁台风移动方向θ㊁台风路径与模拟点间的最小距离Ｄｍｉｎ㊁台风移动速度Ｖｔ㊁最大风速半径Ｒｍａｘ㊁台风中心压差ΔＰꎬ台风的关键参数可根据模拟圆法从台风历史记录数据中提取ꎮ台风年发生率λ是模拟点的台风年发生率ꎬ通过对模拟圆中各个年份的台风发生次数进行统计得到ꎮ台风中心气压差ΔＰ是台风中心气压ＰＯ与台风外围未受到扰动的环境气压ＰＥ的差值ꎬ台风外围气压ＰＥ在西北太平洋一般取为１０１０.０ｈＰａꎮ台风移动速度Ｖｔ是台风中心的移动速度ꎬ根据台风数据中前后两次时间间隔台风中心位置的坐标计算得到ꎮ最小距离Ｄｍｉｎ是模拟点与台风移动路径之间的最小距离ꎬ其值根据台风中心与模拟点的经纬度计算ꎬ台风中心的移动方向线在模拟点的左侧时取正值ꎬ在右侧时取负值ꎮ移动方向角θ可由台风数据中前后两次台风中心位置的坐标计算得到ꎮ计算时以正北方向为零度ꎬ取顺时针方向为正值ꎬ逆时针方向为负值ꎮ
１.２㊀Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型原理
Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风风场模型为基于梯度风场的台风风场模型ꎮ梯度风速Ｖｇ(ｒꎬａ)和风向ψｇ(ｒꎬａ)模型的控制方程为如(１)㊁(２)式ꎬƏＰ(ｒ)Əｒ可由(３)式推导:
Ｖｇ２(ｒꎬａ)＝ｒρƏＰ(ｒ)Əｒ＋Ｖｇ(ｒꎬａ)(ＶＴｓｉｎα－ｆｒ)(１)
ψｇ(ｒꎬａ)＝α＋θ＋９０ʎ(２)Ｐ(ｒ)－ＰＯ
ＰＥ－ＰＯ＝ｅｘｐ[－(
Ｒｍａｘ
ｒ)Ｂ](３)式中:ｒ为控制点距离台风中心的距离ꎻθ为台风移动方向ꎻα为控制点偏离台风移动方向的角度ꎻＶＴ为台风移动速度ꎻｆ为科氏力参数ꎻＰ(ｒ)为气压ꎻρ为空气密度ꎻＰＯ为台风中心气压ꎻＰＥ为环境气压ꎻＲｍａｘ为最大风速半径ꎻＢ为Ｈｏｌｌａｎｄ参数ꎮ
１.３㊀模拟圆半径
为提取影响台风的样本ꎬ按照一定方式选择台风数据ꎬ常用方法是以控制点为中心绘制一定距离的模拟圆[７]ꎬ对一个控制点ꎬ根据影响半径Ｒꎬ记录通过模拟圆范围内的所有台风路径数据ꎬ作为影响台风样本ꎬ由台风模型提取台风关键参数进行模拟ꎮ模拟圆半径的选取既要考虑到保证模拟进行所需的足够数据样本ꎬ又要保持台风数据由于地理特性引起的台风关键参数差异ꎮ根据研究表明西北太平洋台风的６级风力的影响半径约３００ｋｍ[８]ꎬ因此ꎬ本文综合考虑选取台风影响半径Ｒ为３００ｋｍꎮ
２㊀Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型模拟验证
２.１㊀加密控制点选取
本文选取东南沿海地区为研究对象ꎮ根据广东省㊁福建省海上风电场规划分布ꎬ本文选取２４个加密控制点进行台风影响分析ꎬ主要包括闽粤地区近海㊁深远海海上风电场㊁以及沿海气象观测站点ꎮ其中沿
海气象观测站点１１个ꎬ规划㊁核准或已建的海上风电场区域点位１３个ꎮ各控制点经纬度见表１ꎬ各控制点地理位置图见图１ꎮ
２.２㊀热带气旋资料
本文收集热带气旋资料来自中国气象局上海台风研究所ꎬ中国气象局热带气旋资料中心(ｈｔｔｐ://ｔｃｄａｔａ.ｔｙｐｈｏｏｎ.ｏｒｇ.ｃｎ)ꎬ现行版本的ＣＭＡ热带气旋最佳路径
２
李㊀峻ꎬ等：基于Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型的海上风电场重现期最大风速计算２０２０年１２月
表１㊀各加密控制点经纬度坐标表
编号经度纬度备注
Ａ１１２０.４４３０２６.６４２７宁德霞浦海上风电场Ｂ１１２０.１５２１２５.８８２９长乐海上风电场
Ｃ１１１９.５３４３２５.２３８６南日岛海上风电场Ｄ１１１８.０２９３２３.６０４０漳州六鳌海上风电场Ｅ１１１７.２９２７２３.３９６９南澳海上风电场
Ｅ２１１７.６３１４２３.０１０８粤东近海深水场址６Ｅ３１１８.０６３１２２.５２１６粤东近海深水场址６Ｆ１１１６.２３０２２２.６５９６甲子海上风电场
Ｆ２１１６.３２９０２２.２９１２粤东近海深水场址２Ｇ１１１３.７２９１２２.１２４６珠海桂山海上风电场Ｈ１１１２.２１９７２１.４７５５阳江帆石一海上风电场Ｈ２１１２.２３１６２１.０５１０阳江帆石二海上风电场Ｉ１１１０.５５１４２０.５４０８外罗海上风电场
５９７５４１１０.１８３３２０.３３３３徐闻(４５年资料)
５９６６３１１１.９６６７２１.８３３２阳江(４５年资料)
５９４８８１１３.５８３３２２.２８３３珠海(３６年资料)
５９３１７１１６.３０００２３.０３３３惠来(４５年资料)
５９３１８１１６.５８３３２３.２６６７潮阳(３６年资料)
５９３２４１１７.０３３３２３.４３３３南澳(４５年资料)
５９３２１１１７.５０００２３.７８３３东山(４５年资料)
上海台风什么时候来
５８９４１１１９.５０００２５.９６６７长乐(３０年资料)
５８９４４１１９.７８３３２５.５１６７平潭(４５年资料)
５８９３８１１８.９８３３２５.２３３３秀屿(２４年资料)
５８８４３１２０.０１６７２６.８８３３霞浦(３７年资料)
数据集提供的１９４９年以来西北太平洋(含南海ꎬ赤道以北ꎬ东经１８０ʎ以西)海域热带气旋每６ｈ的位置和强度ꎮ２０１７年起ꎬ对于登陆我国的台风ꎬ在其登陆前２４ｈ时段内ꎬ最佳路径时间频次加密为逐３ｈ一次ꎮ２０１８年起ꎬ对于登陆我国的台风ꎬ在其登陆前２４ｈ及在我国陆地活动期间ꎬ最佳路径时间频次加密为逐３ｈ一次ꎮ为保证数据质量ꎬ本文采用台风数据为同化卫星观测数据后的时段ꎬ即１９７０－２０１８年ꎬ共４９年
ꎮ
图１㊀各控制点地理位置图
２.３㊀Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型模拟验证
由于东南沿海地区受北方冷空气影响较小ꎬ各加
密控制点年最大风速主要受到每年热带气旋的影响ꎬ
因此可以假设各加密控制点年最大风速仅来自热带气
旋天气系统ꎮ利用Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型模拟热带气旋过
境时各控制点的最大风速ꎬ选取最大的风速作为该点
的年最大风速ꎮ通过１１个沿海气象站控制点实测的
近５０年年最大风速资料ꎬ与Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型模拟的
年最大风速进行对比验证ꎬ见图２ꎬ由图可知ꎬ与观测
资料对比ꎬ模型模拟各站点受热带气旋影响下的年最
大风速均方根误差在３.９~７.３ｍ/ｓꎬ平均绝对误差在２.９~６.３ｍ/ｓꎬ模型能够把握大部分站点年最大风速年际变化情况ꎮ
利用极值Ⅰ型分布拟合求解各气象站点观测和模
拟的５０年一遇重现期风速ꎬ见表２ꎮ由表可知ꎬ大部
分站点模型计算的５０年一遇重现期最大风速与观测
差距较小ꎬ相对误差在４.６％以内ꎬ绝对误差在１.８ｍ/ｓ以内ꎬ模型模拟结果较好ꎮ东山站模拟绝对误差较大为４.５ｍ/ｓꎬ主要由于东山站局地地形较为复杂ꎬ多为山地ꎬＧｅｏｒｇｉｏｕ台风风场是一种半经验半理论的风场模型ꎬ无法考虑复杂地形特点ꎬ因此模拟的风速和观测的风速差异较大ꎮ综合上述ꎬ利用Ｇｅｏｒｇｉｏｕ工程台风模型模拟各沿海气象站控制点受热带气旋影响下的年最大风速ꎬ求解５０年一遇最大风速ꎬ与观测数据误差在合理范围内ꎮ考虑海上风电场主要位于近海㊁深远海海域ꎬ地形平坦ꎬ利用Ｇｅｏｒｇｉｏｕ模型计算海上风电场受热带气旋影响下的重现期最大风速较为可靠ꎮ
３
水电与新能源２０２０年第１２期
图２ 气象站控制点模拟与观测的年最大风速时间序列图
４
李㊀峻ꎬ等：基于Ｇｅｏｒｇｉｏｕ台风模型的海上风电场重现期最大风速计算２０２０年１２月
表２㊀气象站控制点１０ｍ高度５０年一遇
重现期最大风速模拟与观测结果表
编号控制点
模拟
/(ｍ ｓ－１)
观测
/(ｍ ｓ－１)
相对误差
/
％
绝对误差
/(ｍ ｓ－１)
５９７５４徐闻３２.９３３.０－０.３－０.１５９６６３阳江３３.２３３.５－０.８－０.３５９４８８珠海３３.８３２.９２.９０.９５９３１７惠来３１.８３０.４４.６１.４５９３１８潮阳２８.４２７.７２.５０.７５９３２４南澳２９.４２８.７２.４０.７５９３２１东山３４.０３８.５－１１.８－４.５５８９４１长乐３０.０２８.６４.６１.４５８９４４平潭３１.７３１.４０.９０.３５８９３８秀屿２７.６２５.８７.２１.８５８８４３霞浦３０.５２９.５３.５１.０３㊀东南沿海近海㊁深远海海上风电场重现期计算
３.１㊀东南沿海近海㊁深远海海上风电场热带气旋影响特征
㊀㊀根据图３ꎬ我国东南沿海地区各海上风电场控制点平均每年受到３~４个热带气旋影响ꎬ其中台湾海峡至粤东地区ꎬＤ１－Ｅ３(漳州六鳌海上风电场至粤东近海深水场址６)海上风电场控制点每年热带气旋影响频数呈递增的趋势ꎬ阳江至湛江粤西地区ꎬＨ１－Ｉ１(阳江帆石一海上风电场至外罗海上风电场)海上风电场控制点每年热带气旋影响频数呈递减的趋势ꎬ说明影响粤东区域海上风电场的西北路径热带气旋越来越频繁ꎬ影响粤西区域海上风电场的西行路径热带气旋频次越来越少ꎮ
表３为各海上风电场控制点受热带气旋影响等级分布情况ꎬ根据«热带气旋等级»(ＧＢ/Ｔ１９２０１－２００６)规定ꎬ各海上风电场自１９７０－２０１８年主要受到热带风暴㊁强热带风暴影响为主ꎬ两者占比超过８０％ꎮ从总的受热带气旋影响频次来看ꎬ粤西地区海上风电场要高于粤东地区㊁福建地区ꎮ
本文将热带气旋影响持续时间定义为进入模拟圆范围内热带气旋维持时间的总和ꎬ热带气旋数据记录时距为６ｈꎬ统计同一热带气旋影响的累计点数即可得到该热带气旋影响的持续时间ꎮ图４给出了近５０年间各海上风电场控制点受热带气旋影响持续时间分布ꎬ由图可知ꎬ海上风电场受热带气旋影响持续时间分布较广ꎬ影响时间持续在２４ｈ左右的热带气旋占比最多ꎮ
表３㊀各海上风电场控制点的影响热带气旋等级表
等级/个Ａ１Ｂ１Ｃ１Ｄ１Ｅ１Ｅ２Ｅ３Ｆ１Ｆ２Ｇ１Ｈ１Ｈ２Ｉ１热带低压８７１０３５４９８９７６５９热带风暴５２６２４５７０６６６４７４６６８２７９７８７８６７强热带风暴５４４６６８５４５７５９６２６４５９６９６９８３９２台风１１２１２０１２１１１６１３１４１６１５２４２３１９强台风１１００１１１１３１１２１超强台风０００００００００００００合计１２６１３７１４３１３９１４０１４４１５９１５３１６９１７１１７８１９１１８８
３.２㊀东南沿海近海㊁深远海海上风电场重现期计算本文提取１３个海上风电场控制点１９７０－２
０１８年期间３００ｋｍ影响半径内的热带气旋记录ꎬ计算每个热带气旋对应的台风关键参数ꎮＧｅｏｒｇｉｏｕ台风风场模型利用台风关键参数模拟相应台风风场ꎬ计算每个热带气旋过境时ꎬ相应控制点的１００ｍ高度处最大风速ꎮ海上风电场控制点从每年受影响的所有热带气旋的最大风速序列中挑选出最大的风速作为该控制点的年最大风速ꎬ进而得到每个海上风电场控制点１９７０－２０１８年的最大风速时间序列ꎮ
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