概述
风能具有一定的动能，风力发电的过程就是将风能转化为电能的过程。通过风力机把风能转化为机械能，然后再由风力机拖动发电机将机械能转化为电能。根据世界气象组织(WMO)和中国气象局气象科学研究院估算，全球风能蕴藏量约为2．74x109MW，其中，可开发利用的风能为2xl07MW，是全世界可利用水能的20倍。
风力发电机组是将风能转化为电能的机械，其最主要的部件是风轮。常见风力发电机的风轮为水平轴三叶片，分为定转速与变转速、定桨距与变桨距等几种类型。在理论上，最好的风轮只能将约60％的风能转换为机械能，现代风电机组风轮的效率可以达到40％。在风电机组输出达到额定功率之前，其功率与风速的立方成正比，可见风电的效率与当地的风速关系极大。
从风力发电的技术状况以及实际运行情况来看，随着大型机组的技术日趋成熟，产品的商品化进程进一步深入以及风力发电成本的降低，它已经具备了和其它发电手段相竞争的能力。目前，兆瓦级以上大、中型风力发电机组已在世界上40多个国家的陆地和近海并网运行。
技术原理
选址通常分为预选和定点两个步骤。预选时首先从10万平方公里的广大面积上进行分析，筛选出1万平方公里较适合的中尺度区域，在进行考察选出100平方公里的小尺度区域，如果该区域具备一定的可用面积，且经验上估测是可以利用的，就开始收集气象资料，并设几个观测风速点；定点是在风速观测的基础上，进行风能潜力的估计，做出可行性评价，最终确定风力发电机额最佳布局。关于选址的记住标准有六个方面。
（1）风能资源丰富区：
反应风能资源丰富与否的主要指标有年平均风速，有效风能功率密度、有效风能利用小时数、容量系数等，这些要素愈大，则风能愈丰富。根据我国的实际情况，将风能丰富区指标定为年平均风速在6米/秒以上，年平均有效风能功率密度大于300瓦/平方米，3-25米/秒风速小时数在5000小时以上。
（2）容量系数较大地区
风力发电机容量系数是指一个地点风力发电机实际能够得到的平均输出功率与风力发电机额定功率之比。容量系数越大，风力发电机的实际输出功率越大。风场选在容量系数大于30%的地区有较明显的经济效益。
（3）风向稳定区：
表示风向稳定的方法，可以利用风玫瑰图，其主导风向频率在30%以上，可以认为是稳定的。
（4）风速年变化较小区：
我国属季风气候，冬季风大，夏季风小，但在我国北部和沿海由于天气和海陆关系，风速年变化较小。
（5）气象灾害较少区：
在沿海地区，避开台风经常登陆的地点和雷暴易发生的地区。
（6）湍流较小：
湍流强度受大气稳定和地面粗糙的影响。所以在建风电场时，避开上风方向地形起伏和障碍物较大的区域。
风电场的微观选址可以采用商业软件WFDFs完成。该软件能够根据风电场的风资源分析，建立出用于设计风电场微观选址的仿真模型，同时进行风电场出力状况分析、经济性评价以及与规划相关的课题研究。且WFDFs可以方便、高效地调整风电场大小、风力发电类型、轮毂高度、风力发电布局，以确定风电场微观选址的最优方案。另外，该软件还可以提供所设计风场的立体效果图以及预防风场噪声与阴影闪烁的情况。
风电场选址还直接关系到风力发电机的设计或风力发电机型的选择。一般要在充分了解和评价特定场地的风特性后，再选择或设计相匹配的风力发电机。
国内发展和应用现状
中国幅员辽阔，海岸线长，风能资源丰富，风电发展潜力巨大，风能理论蕴藏量为32．26亿kW，居世界第1位；可供开发利用的风能储量约为10亿kW，居世界第3位，仅次于俄罗斯和美国。我国风能资源最丰富的地区主要集中在新疆、甘肃北部、内蒙古、东南沿海地区以及海上风能丰富区。中国陆地10 m高度层可利用的风能为2．53亿kW。海上可利用的风能是陆地上的3倍，50 m高度层可利用的风能是10 in高度层的2倍。
近年来我国风电机组装机容量增长状况见图2。
由图2可以看出，我国的风电装机容量从1995年起稳步递增，特别是到了2005年开始成倍增长，发展态势迅猛．截至2007年底．我国已建和在建的风电场约为158个．2008年我国新增风电装机容量为6 240 MW，总装机容量达到了12 400 MW，位居世界第4位．预计到2010年我国风电总装机容量将达到30 000 MW，届时在全国电力能源结构中的比例将占到2％。跃居世界第2位．
国外发展和应用现状
风力发电在新能源和可再生能源行业中增长速度最快，据相关数据统计。在过去10年中全球风电产业年平均增长率达到了惊人的28％，而美国、意大利和德国的年增长率更是高达50％以上．截至2008年底．全球累计风电装机容量已达到1．2亿kW．
与其它地区相比。欧洲的风能发电发展最快，其中德国十分重视风电发展，目前是世界上风电技术最先进的国家．截至2006年底。德国风电总装机容量达到了20622MW，占世界风电总装机容量的1／3以上。德国风力发电量约占德国全年总发电量的6％，居世界第1位．据保守估计，到2010年德国风电装机容量将达到23000MW。届时可以提供德国8％～10％的电力需求．到2010年，15个欧盟成员国计划使可再生能源生产的电力满足全部电力需求的22％，比1997年提高14个百分点．10个欧盟新成员国则计划将可再生能源生产的电力的百分比由2000年的5．6％提高到2010年的11％．近年来世界风电机组装机容量增长状况见图1。
印度虽然对风能的开发利用起步较晚，但自1993年以来，政府在鼓励风电投资、补贴、免税等方面出台了一系列激励政策，风电发展速度惊人，截至2008年9月，印度全国风电总装机容量已达9000MW。居世界第5位．
供应商信息
如丹麦的Vestas公司
美国的GE能源集团
西班牙的Gamesa公司
印度的Suzlon公司
德国的Nordex公司
金凤科技
东方电气
华创风能
沈阳工业大学风能技术研究所和沈阳华创风能有限公司 3 MW双馈风力发电机组
经典案例
风电厂风能资源分析与评价
1风电场所处地区气象站资料
1.1气象要素
本文基于场地位于内蒙古自治区某风电场二期49.5 MW工程项目，根据当地的气象站提供的资料，对该工程所在的地区的风能资源进行分析与评价。
该工程采集到的气象站资料包括：
(1)1959年至测风年各年逐月平均风速；
(2)2006年9月1日至2007年8月31日逐时平均风速风向；
(3)其他常规气象要素。
1.2平均风速
该气象站近30年(1976年至测风年)的年平均风速相对较稳定，在5.0-5.8 m/s之间，只有2000年各月平均风速明显偏高，年平均风速达6.2 m/s。可见，2000年属于大风年。
1.3风向频率
由该气象站1977--2006年共30年实测资料统计，得到该地区多年和测风年的各风向频。根据该统计结果，气象站近30年的主导风向集中于SE~W方向。测风年主导风向与其基本一致。
1.4风电场测风情况
1#测风塔各高度实测风速相关系数见表1，由表1可见，测风塔各高度间风速具有良好的相关性。
为了有效评估风电场的风能资源，应对原始的测风数据进行验证，检验其连续性、完整性和合理性，检验出不合理的数据和缺测数据，根据GB/T18710-2002(风电场风能资源评估方法》对其进行处理，经统计计算，1#测风塔的有效数据完整率为97.4％，满足GB/T 18710-2002《风电场风能资源评估方法》中有效数据完整率应在90％以上的要求。
2风能基本要素分析
2.1 50年一遇最大平均风速
利用气象站多年最大风速资料，采用Gumbel型进行频率计算，再由气象站与风场的相关关系，结合风场的实际风况，得到风电场10 m高度50年一遇、10min最大风速为27.9m/s。
对测风塔70m高度、风速大于或等于20m/s的风速进行统计并计算其与10 m的风切变指数值，根据计算，风速≥320 m/s的70 m/10 m最大风切变指数为0.11。再由该风切变指数关系，结合风场的实际风况，得到风场通常轮毂高度的50年一遇最大风速(空气密度为1.225 kg/m3)。
2.2空气密度
根据风电场测风塔2006年9月1日-2007年8月31日测风数据，得出年平均气压为84.08kPa，年平均气温为8.6℃，平均空气密度ρ采用下式计算
ρ=p/(R×T)，
式中：ρ为年平均气压；T为年平均热力学温度；R为气体常数，R =287J/kg；计算得到风场地区平均空气密度为1.04ks/m5。
2.3风切变指数
在近地面层中，假设大气层结为中性，乱流将完全依靠动力原因来发展，这时风速随高度变化服从普朗特经验公式；风速随高度增加将有显著变化，但由于地表面粗糙度不同，风速随高度的变化也不同，在此使用幂次律的风廓线公式可求得风切变指数
式中：vn，vi分别为高度在zn，zi处的风速；α为风切变指数，其取值与地表面粗糙度有关。
根据风电场测风塔各高度的测风资料，求解可得出α值。
2.4湍流强度
湍流强度是脉动风速的均方差与平均风速的比值，即
式中：IT为湍流强度；σ为10 min风速标准偏差，m/s； 为10min平均风速，m/s。
根据风电场测风塔各高度的测风资料统计可得出风电场各高度的湍流强度值。
3资料分析与整理
3.1测风塔与气象站的相关分析
该项目将。1#测风塔70m、10m高度处的测风年数据与气象站同步实测的风速、风向数据进行16个风向扇区的相关分析，相关函数采用线性方程Y=kx+b，其中：Y代表风电场风速；x代表气象站风速。经分析气象站与风电场测风塔70 m、10 m高度的测风数据在绝大多数风向扇区上有很好的相关性。
3.2测风塔数据的长期性修正
根据GB/T 18710-2002((风电场风能资源评估方法》，应对风电场测风年数据进行订正。根据风电场附近的气象站长期的观测数据，将验证后的风电场测风数据订正为一套能够反映风电场长期平均风况的代表性数据。
3.3风速和风功率密度
风电场70m高度测风年内各月平均风速及风功率密度变幅较大。每年的4月与6-9月风速及风功率密度相对较小，平均风速变幅为6.5-7.5m/s，风功率密度变幅为241.4-384.7 W/m2；其他各月平均风速变幅为7.7-10.6m/s，风功率密度变幅为390.6-935.5 w/m2；全年平均风速为8.0m/s，平均风功率密度为486.68 W/m2。
风电场50m高度测风年内各月平均风速及风功率密度变幅较大，接近于70 m高度的变化。其中，每年的4月与6-9月风速及风功率密度相对较小，平均风速变幅为6.2～7.3 m/s，风功率密度变幅为205.6-341.8 W/m2；其他各月平均风速变幅为7.5～10.1 m/s，风功率密度变幅为347.8～814.6W/m2；全年平均风速为7.7 m/s，平均风功率密度为427.2W/m2。
风电场30 m高度测风年内各月平均风速及风功率密度变幅较大，但比70 m高度和50 m高度已缓和。每年的4月与6-9月风速及风功率密度相对较小，平均风速变幅为6.1～7.0m/s，风功率密度变幅为185.6-303.1 W/m2；其他各月平均风速变幅为7.1-9.6 m/s，风功率密度变幅为291.8-699.8 W/m2；全年平均风速为7.4 m/s，平均风功率密度为362.4W/m2。
风电场10 m高度测风年内各月平均风速及风功率密度变幅较大，每年的4月与6-9月风速及风功率密度相对较小，平均风速变幅为5.1-5.9 m/s，风功率密度变幅为108.8～180.2 W/m2；其他各月平均风速变幅为6.0-8.1 m/s，风功率密度变幅为178.6～458.2W/m2；全年平均风速为6.2m/s，平均风功率密度为224.1 W/m2。
3.4风速频率和风能频率分布
经分析作者认为，风电场70 m高度测风年风速的众值都出现在3-12 m/s区间，约占全部风速分布的79％；风能的众值都出现在8-16m/s区间，约占全部风能的75％。
50m高度测风年风速的众值都出现在3-11m/s区间，约占全部风速分布的77％；风能的众值都出现在7-15m/s区间，约占全部风能的75％。
30m高度测风年风速的众值都出现在3～11m/s区间，约占全部风速分布的8l％；风能的众值都出现在7～16 m/s风速区间，约占全部风能的82％。
10m高度风速的众值都出现3-9m/s区间，约占全部风速分布的79％；风能的众值都出现在5～14 m/s风速区间，约占全部风能的80％。
通常采用Weibull分布作为风速的经验分布，Weibull分布曲线的形状参数A和尺度参数K估算结果见表2。
3.5风向及风能方向频率
风电场70 m高度测风年的全年风向、风能频率分布见表3。经分析，风电场风能主要集中于135°~270°(SE-W)之间，占总风能的87％。
风电场10 m高度测风年的全年风向、风能频率分布见表4。经分析，风电场风能主要集中于125°~247.5°(SE-WSW)之间，占总风能的86％。
由以上分析可知，风电场70m高度风向主要集中在202.5°-270°(SSW-W)之间，10m高度风向主要集中在135°-225° (SE-SW)之间，气象站近30年的主导风向集中于SE-W方向。风电场与气象站风向存在一定偏差。
对位于该期风电场东面的#6631测风塔的风向频率统计结果进行比较，#6631测风塔距离该期风电场约13 km，地理位置为N41°31.745＇，E106°54.549＇，塔高80m，测风时段2007年1月1日至2007年12月31 El。
2个测风塔的70m和10 m高度风向频率统计结果见表5和表6。可见，虽然这2个测风塔的资料不在同一时段，但可以看出2个塔的主导风向基本一致，存在偏差是由于所选测风时段不同和地形差异所致。#1测风塔的风向基本能代表该期风场的风向。
综上所述，该风电场70 m高度年平均风速为8.0m/s，年平均风功率密度为486.6 W/m2，风功率密度等级属于4级，该风电场空气密度为1.04kg/m3，70 m高度对应15 m/s风速段平均湍流强度小于0.06，主导风向为202.5°~270.0°(SSW～W)，风电场70 m高度50年一遇最大风速订正到标准空气密度下为33.9 m/s。其年有效风速小时数达7898 h(3～25 m/s)，风能资源丰富，具备较高的开发价值，适宜建设大型风电场。
参考文献
[1] 沈宏,耿超,刘楠,李伟丽,邱军亮. 国内外风电产业现状及其发展前景[J]. 河南科技学院学报(自然科学版)，2010，38（1）：97-101.
[2] 郝庆福，刘延泉，王坤. 风电厂风能资源分析与评价[J]. 华电技术，2010，32（8）：77-79.
