色雷斯海(Thracian Sea)海上风电场(OWF)开发中的环境等值线(Environmental Contour)与发电量评估(Energy-Yield Assessment)

《Journal of Marine Science and Engineering》：Environmental Contours and Energy-Yield Assessment for Offshore Wind Farm Development in the Thracian Sea

　　

过去十年间，海上风电场(Offshore Wind Farm, OWF)的部署量显著增长。尽管首批先行国家引领了早期部署，但海上风电产业正拓展至新区域；色雷斯海(Thracian Sea)因其优越的风浪气候条件，是OWF部署的潜力区域。OWF项目的成功实施依赖于对当地环境条件（尤其是风—浪复杂相互作用的量化）及稳健且具有代表性的功率性能评估的全面理解。本研究利用1993—2021年共29年的小时级环境数据（含风、浪参数），量化色雷斯海四个选定站位的联合概率分布，采用概率模型推导给定重现期下的相应环境等值线(Environmental Contour)，估算风—浪条件的联合概率分布，计算并给出50年和100年重现期的环境等值面供通用参考。此外，研究人员通过开源计算工具建立数值模型，评估由9台IEA 15 MW风机按正交网格布置的OWF的功率产出，模型考虑了影响OWF容量性能的尾流相互作用(Wake Interaction)、大气条件、机组控制策略及阵列布局效应。结果表明，色雷斯海不同区域OWF可实现年发电量(Annual Energy Production, AEP) 526 GWh、容量系数(Capacity Factor, CF) 44%。研究结果可为色雷斯海OWF开发提供实践指导，并有助于降低项目前期规划与后续工程研究的不确定性。

论文解读：色雷斯海海上风电场环境等值线与发电量评估研究

该研究发表于《Journal of Marine Science and Engineering》。近年来全球海上风电(Offshore Wind Farm, OWF)快速发展，欧盟及全球新增装机与单机容量持续攀升，希腊亦通过国家海上风电开发计划(National Offshore Wind Farm Development Plan, NDP-OWF)划定了包括色雷斯海(Thracian Sea)在内的有组织开发区(Offshore Wind Farm Organized Development Area, OWFODA)。色雷斯海水深较浅、风资源中等偏强且波候温和，适宜固定式和浮式基础，但既有文献多关注选址适宜性，缺乏基于长期实测或再分析数据的风—浪联合概率分布(Joint Probability Distribution)、环境等值线(Environmental Contour)及考虑尾流效应的风场级发电量(Energy-Yield Assessment)精细化评估。为此，研究人员利用29年（1993—2021）小时级metocean（气象—海洋）数据集，在色雷斯海两个试点区（Alexandroupoli的A1、A2与Samothrace的S3、S4站位）开展风—浪联合分布拟合与基于逆一次可靠度法(Inverse First Order Reliability Method, IFORM)/Rosenblatt变换的环境等值线构建，并借助FLORIS开源软件对9台IEA 15 MW风机3×3阵列进行尾流模拟与AEP及容量系数(Capacity Factor, CF)计算，以量化局部风况与机位间距对风场性能的影响，为前期设计和可行性评估提供依据。

主要关键技术方法： 研究人员选用Copernicus Marine Med-WAV波浪数据库（空间分辨率0.042°，小时级有效波高H_s、峰值周期T_p）与ERA5再分析风速数据（线性插值至波浪网格），提取色雷斯海OWFODA内四站位29年小时级记录。环境等值线采用条件建模法(Conditional Modeling Approach)：H_s边缘分布用Lognormal–Weibull混合(Lonowe)模型拟合，风速u以H_s为条件用二参数Weibull分布描述，T_p以H_s为条件用Lognormal分布描述，经Rosenblatt变换与IFORM推求50年及100年重现期三维环境等值面。发电量评估采用NREL开发的FLORIS v4.6.4（高斯尾流模型、SOSFS叠加、Crespo–Hernandez尾流附加湍流模型），输入分仓风玫瑰，对3×3正交阵列（机间距5D与10D，D＝240 m，轮毂高150 m）逐小时稳态仿真并Serial Refine偏航优化，积分得AEP与CF，并按装机总容量与占用海域面积计算容量密度(Capacity Density, CD)。

3. Results and Discussion

3.1. Environmental Contours for A1, A2, S3 and S4

研究人员基于拟合的联合分布与Rosenblatt变换绘制四站位50年及100年重现期三维环境等值面及不同轮毂高度风速u_w下H_s–T_p二维等值线，提取各站位等值线上最大H_s与最大u_w对应的metocean状态。结果表明A1与A2、S3与S4各自组内风—浪联合特征相似；所推导等值线为统计一致的极端工况组合，可用于IEC 61400?3/DNV标准下的极限载荷与疲劳损伤初步评估，但不替代单体极值分析，且较长重现期结果受拟合模型与数据长度影响存在不确定性。

3.2. Energy-Yield Assessment of OWFs in A1, A2, S3 and S4

研究人员对四站位分别匹配对应风况，仿真10D与5D机间距下3×3 IEA 15 MW风场尾流场与偏航优化功率。结果显示：10D间距总AEP为363 GWh（OWF₂，Alexandroupoli区）至526 GWh（OWF₃，Samothrace区），CF为31%–44%；单台年均发电Samothrace区约57.6 GWh、Alexandroupoli区约43.9 GWh。5D密排导致下游机位更多处于上游尾流中，AEP略降至350–512 GWh，CF为30%–43%，但容量密度CD由10D时的1.80–2.61 MW/km²升至5D时的6.96–10.16 MW/km²。表明风资源空间差异（Samothrace优于Alexandroupoli）是发电量主导因素，尾流损失次之，密排虽降效但可大幅提高单位海域装机容量。

4. Conclusions（结论部分翻译）

本研究整合多年代metocean数据与风—浪联合概率建模及基于尾流的OWF发电量模拟，对色雷斯海四代表性站位开展环境荷载条件评估与发电量评估。利用29年高分辨率风—浪参数推导了有效波高、峰值波周期及轮毂高度风速的联合与条件概率分布，通过Rosenblatt变换计算了50年及100年重现期三维环境等值线，为识别关键组合荷载工况提供通用设计信息。研究区波况适中、风况相对稳定，Samothrace区风资源高于Alexandroupoli区。9台IEA 15 MW风机3×3阵列仿真显示：10D机距下总AEP 363–526 GWh、CF 31%–44%；5D机距下总AEP 350–512 GWh、CF 30%–43%；对应CD分别为1.80–2.61 MW/km²与6.96–10.16 MW/km²。研究表明色雷斯海具良好OWF开发潜力，适宜固定式与浮式技术；所提框架可迁移至其他海域，但需依据当地数据重新校准分布参数。未来工作建议纳入风—浪非共线、瞬态大气稳定性及气—液—伺服—弹性耦合(aero-hydro-servo-elastic)建模，并将环境等值线框架与可利用率及可靠性模型结合以量化联合风—浪条件对全生命周期性能的影响。