复杂山地风电厂总图布局中风机选址与地形适应性优化研究

引言

风能作为重要的可再生能源，在能源转型中发挥着关键作用。然而，高原复杂地形条件下的风能开发利用面临风能利用率低、机组高效安全运行难、运维难度大等多重挑战。特别是在复杂山地环境中，传统风能资源模型精度不足，测风数据易受仪器故障或极端天气影响而残缺不全，导致发电量评估偏差较大。研究复杂山地风电厂风机选址与地形适应性优化技术，对提升风能利用效率、保障风电场安全经济运行具有重要意义。

1 复杂山地风机选址的核心约束与耦合机制

1.1 地形-风资源耦合约束

复杂山地地形通过“动力效应”与“热力效应”改变风场分布，形成非线性耦合关系：动力效应：山脊线形成“狭管效应”，风速较平地提升 20%-30% ，但两侧 50m范围内湍流强度骤增（ 1=0.22-0.28 ）；峡谷地形存在“风向切变”，谷口与谷底风向偏差可达 30^∘–45^∘ ，导致风机尾流干扰面积扩大 50% ；热力效应：昼夜温差引发山谷风环流，白天谷风（风速 3-5m/s ）与夜间山风（风速 2⋅4m/s ）交替，使风机有效发电时长波动 15%-20% ；高海拔山地（ > 1500m ）因气温低（年均温 ∠10^∘C ），冬季覆冰厚度可达 10-20mm ，风机停机率超 25% 。

1.2 地形-工程耦合约束

山地地形对工程建设的约束体现在“空间-成本-安全”三维度：空间约束：山脊、台地等可用场地狭窄（宽度 <50m ），风机间距需满足叶片直径5-8 倍的安全要求，导致单位面积装机容量仅为平原风电厂的 60%-70% ；成本约束：坡度每增加 10^∘ ，风机基础开挖量增加 40%60% ，场内道路建设成本提升 35%-50% ，如坡度 30^∘ 区域单台风机基础成本达 80-100 万元（平原地区仅 40-50 万元）；安全约束：风化岩层分布区地基承载力差异大（ 150-250kPa ），若基础选型不当，易出现不均匀沉降（ >50mm ），引发风机倾覆风险。

1.3 地形-生态耦合约束

复杂山地多为生态脆弱区，地形与生态的耦合关系形成刚性约束：植被覆盖约束：山地坡度 >25^∘ 区域植被覆盖率达 60% 以上，风机选址若占用林地，需缴纳植被恢复费，且生态修复周期超 3 年；水土保持约束：陡坡区域（坡度 >30^∘ ）土壤侵蚀模数达 ，基础开挖若未采取防护措施，水土流失量较平地增加 3-5 倍；生物多样性约束：高海拔山地（ >2000m ）为珍稀物种栖息地，风机布置需保持≥ 000m 生态缓冲距离，进一步压缩可用空间。

2 复杂山地风机选址与地形适应性优化策略

2.1 风资源评估与机群优化选址技术

针对高原山区"一山一气候"的特点，传统风能资源模型精度不够的问题，国家电投集团云南国际电力投资有限公司联合多家研究机构，发明了高原复杂地形风资源精准评估及机群优化选址技术。该技术推动了高原风电场装机容量提升 20% 以上，完成了国内外 70 余座风电场的优化选址。同时，研究团队攻克了适用于高原环境的大容量风电机组高效安全控制技术，通过优化机组设计和创新控制策略，使发电量提升 1.5%-3% ，平均无故障时间提升 6%8.5% ，显著提升了机组可靠性和精准性。在具体技术方法上，南京航空航天大学研究团队采用工程模型模拟复杂风场的流动分布特征，并将结果与商用软件Fluent的模拟结果进行对比分析，确保工程模型的计算精度。

2.2 适应复杂地形的风机布局优化方法

针对复杂地形风电场机组布局优化问题，山东电力工程咨询院有限公司提出了一种风电场非均匀布局微观选址优化方法。该方法根据敏感区范围以及待布局位置确定风电场的场址边界，以平行四边形为最小单元的栅格形状排布，以风电场全场发电量最大为优化目标，对多个参数进行迭代优化取值，得到优化后的风电机组规则排布方案。该方法采用八个自由度的优化参数，使优化算法具有优秀的适应能力，提高了优化精度，适用于平坦地形和海上的风电场微观选址优化。对于典型复杂地形（如悬崖地形和高低山头地形）下的单台风力机最佳布机点选择问题，研究建议首先对无风力机工况进行数值模拟，根据得到的流场结果初步选取不同迎风工况下的若干布机方案，然后采用改进致动盘模型和拓展k-ε湍流模型相结合的方法，对各布机方案进行风力机与地形耦合流场的数值计算。通过分析比较不同迎风工况和各布机方案下风轮前端的轴向入流平均风速、湍流强度、垂直风速分量以及发电功率预测，可以为复杂地形风电场微观选址提供理论支持。

2.3 多源数据融合的风场建模

构建“ 测风塔 + 无人机 + 卫星遥感”数据采集网络：地面观测：按5km×5km 网格布设测风塔，连续观测 1-2 年，获取风速、风向、湍流强度等参数，数据采样频率 ≥10Hz ；空中探测：采用无人机搭载激光雷达，对山脊、峡谷等关键区域进行三维风场扫描，分辨率达 10m×10m ，识别局部风速异常区（如涡流、切变区）；遥感反演：利用Sentinel-1 卫星数据反演地表粗糙度，结合ERA5 再分析数据，修正复杂地形风资源分布模型。

3 复杂山地风电场智能运维技术

项目的一个重要突破是发明了基于数智化技术的高原风电场智能运维及效能提升技术，构建了以云南国际昆明生产运营中心为核心的"智慧大脑"——高原风电场高效能量管理平台和智能运维系统。该中心依托高精度的数字孪生模型，实现对崇山峻岭之间数百台风机的全域、全息、实时监测，目前已接入 44 座新能源场站，总装机容量超 3880 兆瓦。中心部署了国内领先的风电场大数据预警系统，建立覆盖变桨系统、传动链、叶片等核心部件的超 100 个智能诊断模型。预警系统能通过安装在机舱的麦克风"听声辨病"，精准捕捉叶片旋转时的异常声波，定位潜在裂纹隐患；高精度振动传感器实时监测传动链状态，捕捉人眼难以察觉的震动异常。2023 年，预警系统成功预警 726 起故障，准确率达 92.8% ，挽回经济损失超 2000 万元；2024 年预警准确率提升至 94.3% 。智能运维系统的应用实现了单机运维成本降低 20% 以上，年发电量提升至少 3% 。结合无人机自动巡检、轨道机器人智能巡检等技术，传统依赖人力的运维模式被彻底颠覆，多个风电场稳步迈向“少人值守”乃至“无人值守”的新阶段。

结语

复杂山地风电厂风机选址与地形适应性优化是一个涉及多学科、多技术的复杂系统工程。通过风资源精准评估、机群优化选址、适应复杂地形的布局优化方法以及智能运维技术的综合应用，能够有效提升风电场发电效率，降低运维成本，保障风电场安全稳定运行。通过持续技术创新和产业升级，复杂山地风能资源将得到更加高效、安全的利用，为全球能源转型和可持续发展作出更大贡献。

参考文献

[1]田琳琳，赵宁，武从海，等.复杂地形风电场的机组布局优化[J].南京航空航天大学学报，2013,45(4): 503-509.

[2]李庆，等.复杂山地风电场风机选址的风资源评估方法[J]可再生能源，2022,40(05):68-74.

[3]赵军，等.山地风电场总图布局与地形适应性优化研究[J]，电力勘测设计，2021(12):1-5.