基于参考风电机组的风电场宏观选址资源评价方法

以风电场宏观选址中风能资源评价方法为研究对象,首先考察了不同风电机组的能量转换性能,根据风电机组能量转换性能相似的特点,提出参考风电机组的概念。接着,以发电量为衡量标准,提出将参考风电功率密度作为风电场宏观选址中风能资源评价的指标参数,并给出了该参数的计算方法;通过对实际风电场理论发电量的估算,验证了该指标的可行性。最后,结合风电场容量系数与参考风电功率密度的关系,给出了风电场风能资源的等级划分标准。该文提出的风能资源评价指标和标准,为风电场宏观选址时进行风能资源评价提供了一种具有可操作性、相对简单的实现方法。     

风电场的风力资源分析以及场址选择

基于风电场场址选址过程,从宏观选址到微观选址等方面对投建在江苏东海县的风电场场址选择的问题进行研究。以该地实际测量数据为基础,采用柱状图以及气象玫瑰图对该风电场场址风能资源进行综合评价,以确定该风电场场址、风力发电机的选择以及风力发电机组的布置。采用风资源分析软件进行专业评估,证实场址选择的有效性。     

基于中尺度大气模型嵌套CFD技术的高分辨率复杂地形风能资源评估方法研究

正过去对大范围风能资源普查基本上是基于对风能资源资料的收集、当地居民走访,凭借一定的原则和经验,进行风电场的宏观选址;经过至少一年的立塔测风后,确定前期选定的场址是否具有开发价值。传统风能资源普查方法具有较强的主观性,存在时间和资金浪费的风险。随着风电开发热点由三北风能资源丰富的大风电基地转向地形复杂和风能资源相对匮乏的地区,风电场开发难度和盈利风险增大,迫切需要提高大范围风能资源评估的精度和速度。     

风能资源评估方法的分析及应用

阐述了风电场选址中的风能资源的评估程序,介绍和分析了风能资源评估技术方法和特点,基于工程实测数据,用国际通用的风资源评估软件WASP8．3分析和评估了相关风能要素。     

中尺度风资源数值模拟试验分析

应用中尺度数值模式模拟地区的风资源状况是一种比较先进的方法。该模拟成果对大范围区域风能资源的宏观评估和风电场宏观选址具有很好的参考价值。着重介绍了WRF(Weather Research and Forecast)数值模式模拟方法,并采用该模拟方法对近海风电场的风资源进行了模拟。     

基于WAsP的风电场风能资源评估的应用及分析

介绍了风电场选址中风能资源评估的主要参数,介绍和分析了常用的风能资源评估软件的功能和特点,基于工程实测数据用风资源评估软件WASP8．3分析和评估了相关风能要素。     

基于ArcGIS与多因子模型的风力发电场选址评估

基于地理信息系统，研究并提出一种基于ArcGIS与多因子模型的风力发电场选址评估方法，以实现对不同地区风能资源空间分布情况、开发适宜性和理论发电量的有效评估，进而为风电场的选址提供理论依据。首先，基于不同地区的风资源气象数据，通过引入地形、道路等地理限制因素，提出一种多因子模型，以实现对不同地区风能资源开发适宜性评估。然后，基于10 m高度处的风速分布，通过风速外推得到80 m高度处的风速分布，进而用于评估80 m高度处的风能理论发电量。最后，综合上述开发适宜性和理论发电量评估结果，可较为准确地给出计及风速、风功率密度、地形、道路等多因子模型的风电场选址建议。结果发现：风电场选址主要集中在西北部、东北部以及内蒙古等地。     

风能资源评估系统搭建方法研究

复杂地形和低风速风电场风能资源评估过程中,在缺少实测数据的情况下寻找风能资源丰富的开发区域,对提高风电场的盈利能力具有重要的现实意义。本文针对风电场开发前期有效数据匮乏的情况,在传统风能资源评估系统的基础上,引入大气模式进行大范围计算获得中尺度计算结果,同时引入陆地卫星遥感资料处理技术,获得大范围高精度的地表粗糙度信息,结合计算流体动力学技术对中尺度数据进行降尺度,建立大气模式和计算流体动力学技术双核心的风能资源评估系统。本文所建立的先进风能资源评估系统可以满足复杂地形和低风速风电场风能资源评估的工程需要,从而拓宽了风能资源评估的途径。     

风电项目可研阶段发电量估算准确性的影响因素分析及对策

正根据中国风能协会的统计,截至2013年年底,我国风电累计装机容量突破9000万千瓦。2013年,全国风电上网电量1371亿千瓦时,风电在电力系统中的比重稳步上升,风电的经济和社会效益更加显著。但是,经过几年的开发,我国开发难度较小、风能资源丰富、接入条件好的区域已经开发建设完成,未来的风电场开发区域多处在风能资源次丰富区或地形复杂、建设难度较大的地区。风电场建设初期,需要论证分析风电场建设的可行性。风电场发电量作为分析风电场建设可行性最重要的内容之一,是风能规划制订、风电场选址、电网建设规划、风能资源开发和管理的重要基础,也是整个风电场建设、运行的重要环节,在一定程度上反映了风电场建设项目的     

复杂地形条件下风电场风能资源评估研究-以西南某风电场为例

对于复杂地形条件下的风电场风能资源评估,不能只局限于对测风塔及气象站资料的评估。本文通过讲述复杂地形条件下风能资源评估基本流程,利用已有的测风塔资料和先进的流体力学软件,对风电场进行风能资源分布研究,为进一步合理开发风电场风能资源提供了有利的技术支持。     

复杂地形风能资源评估研究初探

在实施可持续能源战略中，风能等可再生能源开发利用是重要的战略选择。风能资源评估是其开发利用的关键环节，如何利用有限的观测资料进行资源评估和分析就成为迫切需要解决的问题。本文正是基于此目的，就复杂地形下风能资源评估进行初步研究，通过对北京大学准静力模式进行改进，并进行数值模拟试验，探讨数值模拟在风能资源评估中的应用。模拟试验结果表明，改进后的模式很好地模拟出复杂地形条件下的流场特征，对复杂地形条件下的风能资源评估具有很好的指导意义。     

Implications of seasonal and diurnal variations of wind velocity for power output estimation of a turbine: a case study of Grenada

This case study highlights the importance of taking into consideration diurnal variations of wind velocity for wind energy resources assessment. Previous studies of wind energy distribution that are based on the two-parameter Weibull density function have so far neglected to consider time of day fluctuations in wind speed, instead concentrating primarily on seasonal deviations. However, this has serious implications where such a wind energy model is the underpinning of calculations for the potential power production from a wind turbine and in particular where the timing of the energy output is essential to meet electricity loads. In the case of Grenada the energy output from a wind turbine during the day is approximately two times the output at night thereby fluctuating enormously around the seasonal mean distribution. When this is not taken into account the economic and technological viability of a wind turbine project may be overestimated or not even be identified. This work shows how a wind energy resources assessment based on the Weibull distribution model can be done and how the power output of a horizontal axis turbine is calculated. An analysis of the recorded wind data confirms the application of the Weibull density function as a suitable tool for modelling wind regimes. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

小尺度风特性建模与分析

根据工程需求,研究了一种直观、简便的小时间尺度风运动模型及其计算方法;根据风脉动为矢量的事实基础,分析了一种反映风特性关系的"湍流圆",并通过对实测风数据的统计分析,给出了包括风速和风向两个参变量的湍流和湍流强度计算。采用实测数据的验证表明,这种建模方法能够较好地反映小尺度气流的变化。与经典湍流强度等特征量的计算方法相比,风特征量的数值分析方法具有足够的工程精度,且实时性更强,可以用于确定风电机组动、静态设计过程的基本设计参数,同时也可以为风电机组运行过程提供控制基础参数,对确定捕获风能与偏航角的关系具有重要意义。     

Can synoptic drivers explain rotor-area wind conditions and predict energy output?

Synoptic-scale weather patterns are an important driver of wind speed at turbine hub height, but wind energy generation is also affected by the wind profile across the rotor. In this research, we use a 6-year record of hourly profile measurements at the Eolos Wind Research Station in Minnesota, USA, to investigate whether synoptic weather patterns can provide information about rotor-area characteristics in addition to hub-height wind speed. We use sea level pressure data from the MERRA-2 reanalysis to classify synoptic patterns at the Eolos site into 15 synoptic types and use the Eolos wind profile data to create mean hourly and mean monthly values of wind speed and turbulence intensity at hub height (80 m), and wind speed shear, wind direction shear, and the potential temperature gradient across the rotor (30–129 m), for each synoptic type. Using a simple linear regression model, we find that, at monthly time scales, wind speed, turbulence intensity, and wind speed shear across the rotor are the most important variables for predicting monthly wind energy output from the Eolos turbine. Regression models using the original Eolos data and the derived synoptic types capture about 64% and 55% of the variance in monthly energy output, respectively. When fewer than the full 6 years of observations are used to fit the regression model, however, predictions using the synoptic types slightly outperform predictions using the Eolos observations. These results suggest that seasonal energy projections may be enhanced by incorporating wind profile measurements with synoptic-scale drivers.     

基于风电概率预测的风电场调频容量估计方法

考虑风电的不确定性,提出一种基于风电功率概率预测区间和储能设备的风电场调频容量估计新方法。首先基于风电场弃风数据,利用粒子群算法得到风电场储能系统容量配置;然后建立Copula分位数回归模型求得日前风电功率预测区间;最后结合日前风电限值和不同置信概率下的风功率预测曲线产生最优调频容量估计。风电场实际数据的仿真证实所提方法的有效性,可为风电场调频能力研究提供有益的探索。     

Estimation of target station data using satellite data and deep learning algorithms

In this study, an innovative model has been developed for wind speed estimation through the Deep Learning method using hourly wind speed data from the measurement stations of the General Directorate of Meteorology in Van and Hakkari provinces in Turkey in conjunction with simultaneous satellite images from Eumetsat. Obtained satellite images were used during the introduction of the model, while wind speed data were used at the output stage. As a result of the findings, it was found that 85% accuracy performance could be achieved to provide sufficient insight for systems that are widely established worldwide. The model, developed as a result of the study, eliminates the need to install wind measuring stations for any region on earth within the satellite field in terms of determining wind potential. Since the field of view of the Meteosat 7 satellite covers the whole of Eastern Europe, it was determined that it could predict a high rate of up to 6 hours later by the method used in image analysis. The systems to be controlled with this method will be able to examine the weather events instantly at each point in the satellite field of view and make more accurate decisions. Also, companies will be able to perform a more detailed and rapid field scan compared to existing limited methods, and reduce initial investment costs and operating costs in terms of renewable energy resources investments.     

永磁同步风电机组发电机定子温度建模方法

针对山地风电场大型永磁同步风电机组发电机定子温度的变化特点及传热过程进行分析,提出一种基于风电机组SCADA数据的发电机定子温度建模方法。首先,分析风电机组在实际运行过程中定子温度的变化情况;然后,根据永磁同步发电机内部的传热过程,对发电机定子温度建模;最后,采用风电机组正常运行时的SCADA数据求解模型参数。实例分析表明,风电机组状态正常时,定子温度估计的平均误差绝对值为0.59 ℃,模型精度较高;风电机组状态异常时,模型温度估计的平均误差绝对值为5.17 ℃,精度显著降低。     

老爷庙风电场风能资源评价

本文利用老爷庙风电场2001年4月～2002年4月逐时平均风向、风速资料，对老爷庙风电场的风能资源各参数进行了计算和分析，并与附近星子气象站累年或同期资料进行比较，对老爷庙风电场风能资源进行评价。     

含电池储能系统的电热联合系统风电接纳能力评估

为促进风电消纳,减少“弃风”,将电池储能系统（BESS）接入电热联合系统。为考虑风功率的不确定性,基于风功率预测误差的概率特性建立风功率场景概率模型。然后,建立包含BESS的电热联合系统风电接纳能力评估模型。模型具有系统运行成本最低和“弃风”电量最小2个不同维度优化目标,且目标优化之间可能存在冲突。为求解该模型,基于改进主要目标法将其转换为多个单目标优化问题,并采用GAMS中DICOPT求解器给出风电接纳能力评估模型的帕累托解集。基于帕累托解集,从接纳电量和接纳成本两方面对BESS接入后的电热联合系统风电接纳能力进行深入分析。最后进行仿真分析,验证了该文所提模型及求解算法的有效性。     

动态风工况下复杂地形风电场流场多尺度仿真

首先在秒级风速数据的基础上构建动态风速函数模拟真实风速工况,同时基于高程数据构建某真实复杂地形的三维结构图。基于格子玻尔兹曼方法并结合自适应格子排布,对复杂地形风电场非定常流场进行数值计算,得到该风电场的风资源分布。之后在典型位置布置2台2 MW风力发电机,考虑真实风力机叶片的动态旋转计算风力机及真实复杂地形在动态风工况下的流场。研究实际复杂地形和动态风速下风电场的风速分布及尾流结构演变规律。结果表明：该方法可实现对复杂地形在动态来流风速作用下的风资源分布预测,并考虑风力机小尺度尾流结构实现对真实风电场流场的多尺度仿真。