好风场是设计出来的

　　笔者作为风资源工程师已十余年，经历数百个风电场风资源评估与方案设计，近年越来越感觉到：一个好的风场是设计出来的，一个风资源工程师实际上应该定位为风场设计师。

　　风资源工程师之前主要的工作是风电场宏观选址、微观选址，后来又陆续开展后评估的一些工作，聚焦于风场的测风数据分析、风场选址与机型选择、产能评估等。随着大批量的风场投产运行，很多风场运行数据可以供研究上述前期工作的准确性。从目前大量运行风场案例分析来看，完全没有问题的风场极少，更多的风电场总有一些机组属于低效资产或者亚健康状态运行。虽有不少风资源条件非常好的风场产能表现很好，但是细细分析下来仍然掩盖不了层层问题。

　　总结这几年处理风场运行中疑难杂症的经验，除了我们经常呼吁的要重视风场宏观选址、重视测风塔的安装和维护、重视数据分析和软件仿真的准确性外，要设计好一个风电场，还必须摒弃“凑合着排排风机，差不多做做产能预估，只要能过投资核算，就最后给出一个不能经过历史考验的结果”的想法，一定要全方位的结合风况、安全、道路、线路、施工、经评等因素去考虑一个风电场机组的机位点排布与数量+单机和全场容量+轮毂高度的最优组配。

　　要设计好风电场，软件工具固然要精通，但是不能依赖软件工具，风场设计师的价值也不能只是使用软件工具。那么，一个风场设计师如何能够做到设计一个好的风电场呢？

　　1.通过风电场案例分析和研究，总结过往经验指导现有项目的设计。

　　一方面，要通过运行风场案例分析检验风资源微观选址实际效果。风资源工作主要以解决风资源评估和产能预测以及安全校核问题为目的，一旦机组投产发电，风资源团队对于评估结论的准确性、机组运行是否达到预期等都应做后续追踪，通过实际结果反馈前期设计工作的质量，以积累经验。

　　另一方面，要通过 “大数据”研究，促进风资源技术适应中国风电发展，提高复杂气候、地理条件的项目风电场设计水平。我国的风能资源条件复杂，存在着台风、冰冻、高湿、低温等各种高影响气候因素，也存在着潮间带、高海拔、丘陵林区、复杂山地等各类复杂地理条件。欧美国家是风资源技术的起源地，但较少存在上述特殊的气候和地理条件。当前的技术、工具、理念均属于“舶来品”，应通过研究工作弥补相关技术缺陷。通过大量的机组数据研究，以及从风场建设到投产中的实际投资和产出，提出适应中国风资源条件的风电场定制化设计方案。

　　需要强调的是，风电场定制化设计方案很多人都在提，究竟什么是定制化呢？是不同单机容量机组混排，还是不同叶轮直径抑或轮毂高度？个人认为不尽然，风场设计师们下一步要做的就是在大数据研究的基础上，提出基于目标风电场的机组载荷、环境适应性、零部件配置的定制化；风场建设和运维，风机——由风和气象到机位、机组、风场的定制化。

　　2.通过严格的过程与结果控制，保证设计工作的高效高质。

　　风电场的设计基本可分为风能资源评估、风电场设计和机组适应性评估等。这些工作在实施过程中均需要满足工作流程要求，建立完善的规范和制度，来保证过程控制的严格执行。这几年我们陆续完善了相当多的规范和要求，比如：《风资源资料需求清单》、《风场宏观选址规范》、《风电场现场踏勘调查表》、《风机选型操作流程》、《风资源微观选址（复核）工作标准》、《风场设计标准作业规范》。

　　同时，结合气象行业的经验，我们也开展了项目设计会商机制，这个制度的好处既是群策群力、集思广益，也有助于发现问题，让很多风险消弭在前期阶段。

　　3.始终要尊重和理解风资源的不确定性。

　　笔者这几年组织大量的人力物力编制了各类风资源计算软件工具，通过这些工具对各类型数据的进行精细化分析和分解，实现风资源特性的多维度呈现、立体交叉比较，尽可能的减少风场设计成果不确定性，为风电场全场与单机发电量计算打下坚实基础。然而，风资源跟气象预报一样，现阶段无法做到100%精准预报，这就是风资源的不确定性，在工程上这是允许存在的，实际上也是可以用工程的思路去解决。风资源不确定性的另一个描述，是“损失的发电量去哪了？”这可能马上会扯到一个既敏感又绕不过的行业话题——在国外的说法是Uncertainty，在国内叫做折减。越来越多的案例与数据表明，在风资源设计师严格控制好流程的前提下，考虑未来生命周期各类影响机组综合折减系数应不高于25%。

　　4.提高人员能力素质与设备的配置水平。

　　古人云“工欲善其事必先利其器”，培养一批能成大器的人才不容易，操作高精尖的设备仪器并能产出高水平成果不容易，人和物变成风资源工作利器何其难也！这是目前整个行业的薄弱点、痛点和难点。风电场设计师的培养应避免拔苗助长，而是要厚积薄发、不疾不徐，培养一批素质过硬、能力全面、具有前瞻眼光、有担当的风场设计师专业人员其实是任重道远的。

　　（作者供职于国内某著名风电整机制造企业，文章有删减）