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計畫&論文

利用WRF模式及光達觀測進行風電場 邊界層風場之模擬校驗研究

吳炫慶


摘要

        風力發電是一個十分乾淨的綠色能源,台灣目前也在正在推行風力發電,不過很少從氣象的角度來討論風場與發電效益之間的關係。從觀測上我們可以利用光達(Lidar)等儀器來測得風力發電機所在之風場環境條件,同時也可以根據IEC(2005)的規範去評估風機運轉性能,不過觀測所設置的點有限,對於風機與大氣的交互作用可藉由模式了解更多。
        本研究針對桃園沿海大潭發電廠附近的8支風力發電機,進行都卜勒光達的風場測量,觀測的時間為2015/12/17~2015/12/30。觀測的目標風機為Vestas V80,其高度為78公尺,葉片直徑為80公尺,Lidar設置的地點位於其西北方約160公尺。模擬的部分則是利用中尺度氣象模式(WRF)來進行模擬,使用大尺度渦流模型(LES)、MYNN邊界層參數化以及風電場參數化(Wind Farm Parameterization)方法來討論風機產生之尾流與大氣邊界層的交互作用,並以Lidar的資料作為風速場的驗證。模擬總共使用六層巢狀網格,在第五以及第六巢狀網格的初始與邊界條件使用one-way nested down製作,同時只在第六層巢狀網格100公尺解析度使用風電場參數化方法,總共植入8支風機。
        風電場參數化的概念為因風機拖曳力使得大氣動能的損失,轉為電能以及亂流動能。比較使用風電場參數化(WF)與未使用(Ctrl)的結果,尾流風速在風機後方風速約減少2.0 m/s,同時尾流會具有較大的亂流動能,亂流動能收支主要是來自於垂直傳送、風切作用以及消散速率。邊界層高度在尾流處則略有提高,因MYNN邊界層參數化使用hybrid方法,分別找出虛位溫以及亂流動能所訂之高度,作出權重後定義出邊界層高度,亂流動能在垂直方向上的增加使得高度略微提高。在風速模擬的部分,雖然不同的參數化方法模擬結果相關性高於0.8,但是LES有較大的正偏差,在風速分布亦可見到,整體來說,使用風電場參數化後,風速分布在大於10m/s是較為接近觀測的。在風能評估方面利用風電場參數化所估算出來的風機功率曲線較接近原廠,與觀測差別最大在於高風速區,除了風機老化所造成的差異,還有偏角差異的問題。
       

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 2017/10/31 08:00
溫度 氣壓
23.5℃ hPa
風向 風速 溼度
75.6° 2.7m/s 96.0%
能見度 總雲量 降雨量
15km 8/10 0mm

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