高分辨率中尺度数值模式在风电场风速预报中的应用

将美国科罗拉多大学的RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式应用到某风电场短期风速预报的试验中,水平分辨率达到1km.预报结果与10min平均的实测资料对比表明,RAMS模式对6～72h的短期风速预报结果较好.     

风力发电随机风速时间序列生成方法分析与评价

本文介绍了分别基于威布尔分布模型、组合风速模型和风轮等效风速模型的风力发电随机风速时间序列生成方法,给出了3种随机风速生成方法的详细过程并计算了给定参数下随机风速时间序列结果。为了对3种不同方法所获得的随机风速时间序列数据进行评价,采用风功率谱密度分析技术对随机风速时间序列进行分析,分析结果说明风轮等效风速模型不仅能够较为准确地体现自然界风速功率谱的分布,而且还能体现三叶片风电机组旋转作用的等效效果,在研究风电场电能质量以及并网运行方式对电网影响的场合具有很好的适用性。     

河西走廊风能资源立体分布研究

利用河西走廊地区1970~2004年气象站风速气候资料和2004年9月~2005年8月周年风塔精细资料,对风速采取气候订正和即时风速订正,给出接近区域的自然(实际)风速,依次研究了该区域近地面70m层内风能分布变化。结果表明:河西走廊风能存在明显日变化和月变化,6~8时风能相对较小,16~19时较大,高层风能极值时间滞后于低层;一年中2~6月风能较大,秋季最小。空间分布大致由北向南递减,存在两个风能大值中心;10~70m层内风能随高度以线形关系增大,10m高度风能大多地方在150W/m2以上,70m高度风能基本在300W/m2以上。河西走廊区域70m层内总风能年储量在1.5×1015kWh/m2以上,风能储量相当丰富。     

计及前后期降水的极端降水事件特征及与风速的响应规律

分析极端降水时空分布特征及前后期风速的响应变化，对掌握极端降水发生规律、提高极端降水-风速响应关系认识、预防及应对水灾害具有重要意义。定义考虑前后期降水的极端降水事件并根据雨峰位置划分为峰前、峰后和双峰3种雨型，分析我国极端降水事件时空分布特征及与风速的关系。结果表明，单峰雨型发生频次高于双峰雨型，量级从西北到东南逐渐递增，西北地区极端降水事件上升趋势明显；东南、东北地区风速越大，极端日降水阈值越高，西南地区则相反；极端日降水发生前后风速存在异常波动现象，西南地区表现为风速减弱，其他地区先增强后减弱、极端日降水当天风速最大。     

风工况双参数威布尔分布k值影响研究

在风能资源评估过程中,用于描述连续时限内风速概率分布的风速分布模型参数是重要的参考依据。目前,国际上广泛应用的风速概率分布模型为双参数威布尔分布,而风机生产商对于风机各项指标的设计又以形状参数等于2的风速威布尔分布(即瑞利分布)为依据。在我国风资源气象条件的实     

世界最大气田

最大的陆上气田：世界陆上最大的气田——俄罗斯西西伯利亚盆地的鸟连戈伊气田，位于西西伯利亚平原西北部的普尔河岸，地处高纬度，近北极圈，又有“极地气田”之称。探明储量8．06×10^12m^3，约占世界总储量的6％，有15个砂岩气层，产层总厚176m，平均孔隙度20％。储气构造为平缓对称的背斜圈闭，宽20km～30km，长180km，圈团面积超过5000km^2。     

一种基于大气稳定度的风资源评估方法

在风资源评估过程中,平均风速、风切变指数、风功率密度等是必须测量的特性参数,这些参数的测量均受地形地貌、大气稳定度、测风时间、测风设备的影响。在目前的风资源评估中,大气稳定度的影响基本都被忽略,因此,影响了风资源评估的准确性,甚至会带来选址的决策性失误。文章研究了大气稳定度对风资源特性的影响,并以美国某地4年的测风数据为例,研究大气稳定度对风切变指数,风能玫瑰图,风功率密度等的影响,建立了考虑大气稳定度的轮毂高度风速外推模型,解决了目前风资源评估中外推轮毂高度风速时由于使用整个风电场的平均风切变指数而带来风资源评估误差的问题。算例结果表明,该模型结构简单,外推结果精度高,具有较强的工程实用价值。     

羽绒流化干燥特性的实验研究

在实验台上，首先对干羽绒进行了流化实验，得到了羽绒干态的流化特性，确定了空床流化风速和携带风速；在此基础上，对湿羽绒进行了流化干燥实验，得到了在不同进口风温、不同流化速度和不同物料量下的动态干燥特性，确定了最佳的干燥风温和流化风速，为羽绒流化干燥系统的设计提供了实验依据。     

台风过境期间输电线路全线风速分布监测与分析

输电线路各位置所经受的风力强弱是台风过境时电力系统运维的重要而难以获取的信息,利用分布式风速监测技术实时测量了沿海两条高压输电线路,在台风“莎莉嘉”登陆过程中首次获得了全线路各档各时段的实时风速。基于实测数据并结合地形分析了本次台风中输电线路风速的空间分布及时间演化特征,据此提出线路风害的风险点及重点维护区间建议。数据显示,本次台风过境导致的线路风害高风险区间出现在离海较远的山地上,牛路岭水电站出口两档共5次超设计风速。     

风力发电系统中组合风速的建模及仿真

在实验室进行风力发电系统模拟,风速模拟是其中重要的一个环节,正确的风速模型不仅可以反应风速实际变化情况,而且能给风力发电系统的模拟研究提供准确的参数。文章采用4分量组合风速模型,用Matlab/Simulink对组合风速进行建模仿真。仿真结果表明,该数学模型能够较精确地反映风速的实际突变性、渐变性及随机性等特点,适用于风力发电系统的模拟研究工作。     

苏北区域台风外围风特性研究及对风电机组选型的影响

利用台风“温比亚”影响期间苏北区域4座测风塔的实测风数据,对苏北沿海平原地区台风外围影响下的风切变、湍流强度和阵风系数进行对比分析,同时探讨台风外围风特性对风电机组选型的影响。结果表明：台风外围各扇区风速在由海岸到内陆约50 km内衰减最为明显,随后风速衰减逐渐放缓;台风外围各扇区风切变、湍流强度和阵风系数均在由海岸到内陆约50 km内增大最为明显,随后有逐渐稳定的趋势;台风期间的风切变相较同风向上完整年的大风风切变低8%~13%,有利于主轴承和变桨轴承的降载;湍流强度和阵风系数之间表现为正相关关系;台风外围大风速段的代表湍流强度相对完整年的偏大,超出机组的设计水平,可通过单独在台风期间实施桨角控制策略进行降载。     

Offshore wind resource assessment with WAsP and MM5: comparative study for the German Bight

In this study, two different approaches to estimate the wind resource over the German Bight in the North Sea are compared: the mesoscale meteorological model MM5 and the wind resource assessment program WAsP. The dynamics of the atmosphere of the year 2004 was simulated with the MM5 model, with input from the NCEP global model, without directly utilizing measurement data. WAsP estimations were calculated on the basis of six measurement stations: three on islands, two offshore and one onshore. The annual mean wind speed at onshore, offshore and island sites is estimated by both models. The predictions are compared both with each other and with measured data. A spatial comparison of the wind resource calculated by the two models is made by means of a geographical information system. The results show that the accuracy of the WAsP predictions depends mainly on the measurement station used as input. Small differences are shown in the estimations performed by the three island stations, despite the large geographical distance between them. Compared with the measurements of the offshore sites, they seem to be suitable for estimating the offshore wind resource from measurements on land. The two offshore stations show differences when predicting each other's mean wind speed with the WAsP method, while the MM5 calculations show a similar deviation for both sites. The largest differences between the two models are found at distances of 5–50km from the coast. While in WAsP the increase occurs in the first 10km from the coast, MM5 models an increase due to coastal effects for at least 50km. Copyright © 2006 John Wiley &Sons, Ltd.     

基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型

针对风电场噪声易受风速风向等多因素影响的特点,引入具有动态递归性能的Elman神经网络,综合考虑风速、风向和距离三个主要因素的影响,建立了基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型,并以某风电场为例,选取基于无指向性经验拟合预测模型作为对比模型,分别预测风电场噪声,绘制风电场噪声等值线地图。结果表明,基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型具有更高的拟合相关性系数,且噪声预测更符合实际情况。     

风切变指数在风电场风资源评估中的应用

以内蒙古地区3座70m高测风塔连续2年的实测数据来分析风切变指数的变化,结果表明:1)不同高度梯度的风切变指数受地面粗糙度及周围地形地貌的影响较大。2)计算相邻高度的风速时,采用相邻高度间的风切变指数计算得到的结果较好;计算相差较大的高度间风速时,采用拟合曲线得到的风切变指数计算得到的结果较好。3)利用3～25m/s的风切变指数计算各月风速及年均风速结果都与实测值最接近;而利用全部风速数据的风切变指数计算统计各月风速往往比实测值偏大;利用3～25m/s拟合曲线得到的风切变指数统计各月风速比实测值偏小。     

中国典型地区风能资源特性研究

利用西北地区和东南沿海地区具有代表性的测风塔资料,对比分析其风能资源特性差异,结果发现:①即使西北和东南沿海地区的年平均风速相同,西北地区的年平均风功率密度和年风能密度均显著大于东南沿海地区,其风功率密度可大1～2个等级,造成这种显著差异的关键因子是西北地区"大风速"的出现频率较东南沿海地区多;②西北地区和东南沿海地区的风向变化主要以小角度变化为主,但两地区的风向变化特征明显不同:西北地区的小风向变差角出现频率略少于东南沿海地区,而较大的风向变差角出现频率明显多于东南沿海地区.两类地区不同的风资源特性将影响风电场选址和设计、风电机组选型以及建成后的运行管理模式,具有重要的现实意义和使用价值.     

风速计安装间距对其测量偏差的影响研究

以某风场1．5MW风电机组作为研究对象,根据流体力学以及风速的空间相关性特性对机组两个风速计测量偏差进行研究。研究表明,叶根后部湍流在不同风速下,其影响区域宽窄不同,两相距一定距离的风速计不能迅速处于同一流体状态,从而导致所测的风速值不同。另外,不同两点间风速空间距离越大,相关性越低,数值差异越大,因此,两个风速计间的安装距离是影响测量结果偏差的主要原因之一。     

A simple analytical wind park model considering atmospheric stability

The analytical top‐down wind park model by Emeis and Frandsen 1 is enhanced by consistently making both the downward momentum flux and the momentum loss at the rough surface dependent on atmospheric stability. Specifying the surface roughness underneath the turbines in a wind farm in the model gives the opportunity to investigate principal differences between onshore and offshore wind parks, because the roughness length of the sea surface is two to three orders of magnitude lower than the roughness length of land surfaces. Implications for the necessary distance between single turbines in offshore wind farms and the distance between neighbouring wind parks are computed. It turns out from the model simulations that over smooth surfaces offshore the wind speed reduction at hub height in a wind farm is larger than over rough onshore surfaces given the same density of turbines within the park. Mean wind profiles within the park are also calculated from this model. Offshore wind farms must have a larger distance between each other in order to avoid shadowing effects of the upstream farm. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

Estimating wind speed probability distribution based on measured data at Burla in Odisha,India

In this work, the wind speed probability distribution is estimated for Burla location in the state of Odisha in the east coast of India. For this purpose, 10 min averaged wind speed data collected over one year period at Burla is utilized. Specifically, Weibull, Gamma, Lognormal, Inverse Gaussian distributions; mixture distributions such as Weibull-Weibull, Gamma-Weibull, Normal-Weibull, and Normal-Normal are examined to evaluate their suitability to represent the measured wind speed. The non-parametric kernel density method is also used to represent the measured wind speed wherever the parametric distributions are not suitable. Chi-square test and Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit tests are used to evaluate the suitability of each of the above distributions.     

基于相似性样本的LSSVM短期风速和风功率预测研究

风速具有较大的随机波动性,影响电网的稳定性,良好的风速预测是解决风电并网问题的关键。为了提高风速预测的精确性,首先对风速数据进行相似性样本的提取,采用分段线性化的搜索方法,求出各小段风速的斜率与长度所占的比重,继而找出相似性距离最小的曲线簇。并以此作为训练样本,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型对风速进行预测。预测结果表明,采用风速的相似曲线簇进行LSSVM模型训练所得的风速和风电功率预测结果更优。