鞠苏荣
摘 要：气象科技服务有力支撑了我国风力发电的发展，但目前也存在一些问题。本文主要基于主要的三类现有服务，分析目前存在的问题和需求，探讨新能源企业从事部分气象课题研究的必要性。
关键词：风能;气象;中尺度
1 气象科技服务在新能源投资中存在的问题
当前的气象服务主要是风能资源测量、风能资源评估、气象预报三大类。
1.1 风能资源测量
风电项目广泛分布于各类地形，复杂山地、丘陵起伏较大，平原分散式项目周边也可能存在高大建筑或植被。风的障碍物会显著降低風速并产生湍流，湍流区域可以扩展到障碍物高度的3倍。
风能资源测量方面，目前主要使用测风塔，存在建设周期长、随高度增加成本陡增、施工要求高、安全风险大的风险，尤其是海上测风塔。因此有些企业前期设立测风塔数量不足，或测量时间不足。
在测风方案的设计上，近年有行业标准约束平原和复杂地形的测风塔选址代表性范围，但具体项目还应具体分析，较为依赖工程师团队的经验。测风塔的选址需要避开阻挡物，避免测得风速偏低;需要避开较陡峭的尖峰，避免测得风速偏高;需要避开高台地迎风面的陡崖附近， 避免测得风速失真、风切变和湍流异常。光依靠工程师的经验，较难保证长期的工作质量，难以积累传授给其他人员，对技术进步、企业的长期发展不利。
1.2 风能资源评估
风资源评估主要包括场址年际风速评估、极限风速评估。
年际风速评估近年来使用NASA的MERRA2和欧洲气候中心的ERA5再分析中尺度数据较多，部分地区的精度不够，目前竞争性配置项目申报时间较短，大多数投资商在目标点或周边未掌握足够数据，更加希望使用高精度拟合数据。
五十年一遇极限风速评估，用于论证设备选型，复核中标风机设备的安全性，甚至为特殊项目定制化设计、运营管理策略。易受台风影响的沿海、海上风电项目的极限风速评估存在困难，不同单位间存在不一致的评估结论。
1.3 气象预报
在具体风电项目管理上，电力生产调度机构需要对未来数小时至3天的风电输出功率有所了解。短期风功率预测方法在实际应用中存在随预测时间尺度增大，预测精度出现明显下滑的现象，甚至出现趋势预测错误的情形。
风资源评估的结果是预测未来20年平均水平的发电情况，因此在风电项目建设前的发电量预测评估的不确定分析环节，除了对长期测站/中尺度的代表性分析外，还需要对未来气候变化引起的风速变化进行分析，但目前普遍是根据过往30年、20年、10年平均值的变化情况保守地猜测。
2 适合研究的前沿气象相关课题
2.1 高精度测风研究
在测风设备选址研究方面，利用大数据统计对大量已测风的案例的地形、测量结果进行匹配，利用流体力学进行微尺度模拟建模，量化分析测点选址代表性，形成算法和工具，不断丰富案例库，持续修正算法工具， 预计能建立起高效、精准的选址能力。
在仪器精度方面，因为风速的误差会在发电量表现中被数倍放大，使用高质量的风速计很有必要。当前测风主要方式是设立桁架式测风塔，安装风速计、风向标等机械测量设备。利用雷达等场测量装置，可便利地开展多点测量、定点移动观测，能在短时间内掌握风电投资项目厂址内多个代表点的风特征，减少风资源评估建模的水平外推误差。目前主流风力发电机的叶尖距离地面的最高距离能达到220m以上，一般固定式测风塔高度仅140～160m，高层的风切变、湍流、风速、风向仅靠低层测值推算， 其误差可能引起安全评估和投资价值评估的风险。场测量设备可探测地面200m以上高度，比起固定机械式测风有明显优势。场测量设备也存在购置成本高、管理难度大、复杂地形下测量值如何修正的问题。
新能源企业可投入研发成本，研究场测量设备的精度，开拓应用，建立起有效的管控模式;可开展高精度的测量设备研发，建设测风标定场项目，长期开展设备使用前后的比对、标定，能有效降低测量的风险，促进设备制造厂的健康竞争，能有效支持我国气象测量设备的高端制造。
如今风电项目已去除补贴，竞争性配置项目的电价甚至低于火电基准电价，不少项目处于投资经济性的底线，而单个项目的投资规模通常达到数亿至数百亿规模，风险影响巨大。通过研究实现高精度、高效率测风对企业有较大的价值。
2.2 中短期气候预测
近130年（1880～2012年）全球地表年平均温度升高了0.85℃，陆地增温比海洋快，高纬度地区增温比中低纬度地区大，冬半年增温比夏半年明显。气温变化也进一步影响了降水、气流的空间分布，可能带来气候灾害，改变已建成风电、光伏投资项目的资源条件。
年际或季度的气候变化显著影响到具有多种组合能源投资开发商的日常管理。以华润电力控股公司为例，气候变化可能会产生如下负面影响：
下季度电力需求减少、冷却水温度提高降低发电效率、易结冰区域冬季发电或输电中断、风电发电显著下降等。
气候预报研究具备可行性，因为气候系统中有一些部分的变化比大气要缓慢，可用模式对它们进行模拟。在模型中输入海洋温度、热带降水、海冰、土壤湿度、火山、太阳活动、气溶胶、积雪等，可以预报大气对海洋的响应。当前，国家气候中心及少量的科研单位在开展此前沿技术的研究。
短期风功率预报方面，我国多个单位开展了风电功率预测系统的研究。同时我国也与德国太阳能研究所（ISET）、丹麦Rise国家实验室等公司开展了国际合作。有文献提出一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测系统，该系统能够依据特定风电机组或风场的发电量的历史数据对输出数据进行修正[1]。在研究方向上，可研究适合不同预测场景的预测方法，结合物理预测与统计预测的优点，进一步完善预测理论;在应用上，可深入研究以风电场出力预测为基础，建立含风电系统的经济调度与决策模型，对风电场接入系统的安全、稳定、经济运行具有重大意义。
2.3 中尺度数据研究
实际项目发电后，若年度发电低于预期，量化评估其与预测的差异也需要先分析发电时段与代表年风速的差异，但一般情况下测风塔也已拆除，需要使用中尺度数据进行分析。中尺度数据的精度对结论影响较大。
在精度研究方面，可通过开展后评估研究，对不同源的中尺度进行量化评比。比例，根据利用某来源数据对60个风电项目的年度发电量进行订正，最大风年与最小风年差异平均为23%，还可进一步分析最大风年、最小风年与平均值的差异，1年与5年、10年甚至更长年份的平均差异。以这些结果建立模型，不断丰富案例和分析的颗粒度，在实际遇到问题时可快速量化评估单年度发电量正常与否的判断误差范围，对企业开发新项目、运营大批量风电场具有较高的价值。亦可通过WRF研究制作重点区域的定制化高精度图谱，对紧急项目虚拟特定位置的时间序列风数据;开展后处理方法研究，利用实测点修正图谱，输出修正后的任意点时间序列，满足紧急无测风、测风不足项目的初步评估，节省时间;还可将高精度风资源分布图谱用于资源普查，便于提前开展整县分散式风电、大基地项目、海上风电中远期规划。
综上所述，当前气象科技服务在新能源投资中存在一些问题，新能源投资企业存在较为明确的需求，开展高精度测风研究、中短期气候预测和中尺度数据研究，能有力支持新能源的高效率发展、高水平风险管理。
参考文献：
[1]叶林，赵永宁.基于空间相关性的风电功率预测研究综述[J].电力系统自动化，2014，38（14）：126-135.
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