风电场测风数据插补的不确定度研究

在开展风资源实测的过程中,对于缺测和无效的测风数据需要采取插补方法提高数据的完整率和测风时长。文章利用我国不同区域、不同地形的1 137座测风塔收集的满足规范要求的测风时长和数据完整率的超大规模测风数据,对当前风电行业中插补测风数据常用的线性最小二乘法、总最小二乘法和方差比率法的插补准确性进行对比分析,研究了测风时长和决定性系数对测风数据插补带来的不确定度的影响。研究结果表明,测风数据插补带来的不确定度会随着测风时长和相关性的增加而减小,同时,MERRA2数据插补带来的不确定度远大于异塔插补带来的不确定度,工程中应优先选择异塔插补来提高目标数据的质量。     

复杂地形下激光雷达测风误差的修正

激光测风雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)在大气边界层观测试验中的应用越来越广泛。测风精度对风资源评估非常重要。复杂地形流场的非均匀性导致激光测风雷达测风的误差,可能对相关的工程应用造成系统风险。文章给出了基于流体模型修正LiDAR测风误差的算法,并利用德国Fraunhofer IWES测试站同期LiDAR和风杯观测数据验证了算法的有效性。研究发现:(1)80 m高度各风向LiDAR的实测误差为-5.0%~2.5%,平均为1.2%;(2)稳态雷诺平均计算流体力学软件Greenwich CFD可用来修正复杂地形下LiDAR的观测误差,估算的分风向LiDAR测风误差和实测的LiDAR测风误差趋势是一致的,且模拟表明,Cosine型的误差形状与场址地形特征直接相关;(3)线性流体模型WAs P不能有效刻画坡度超过15°地形的流场特征,基于WAs P的复杂地形LiDAR测风误差修正是不可靠的。     

地基式测风激光雷达在风电测试中的性能研究

作为新式遥感测风设备,地基式测风激光雷达正在风电领域得到大量应用。地基式测风激光雷达的测风原理和传统测风塔的测风原理之间存在本质差别,因此对地基式测风激光雷达测量结果的评估显得尤为重要。从地基式测风激光雷达在风电领域的实际应用出发,阐述了其在测风方面的优越性,根据IEC 61400-12-1:2017标准,分析了地基式测风激光雷达的实际测量数据,并与传统测风塔的测量数据进行了对比,分析了二者的差异性,研究并验证了地基式测风激光雷达在测量水平风速、风向、湍流强度、风切变等气象参数方面的精度。研究结果表明,地基式测风激光雷达在水平风速、风向、风切变方面的测量精度良好,其测量数据与传统测风塔的测量数据存在良好的相关性;在湍流强度测量方面,地基式测风激光雷达与传统测风塔的测量结果存在明显差异性。     

风电场代表年风速计算方法的分析

在对风电场进行风资源评估时,常采用气象站与测风塔的相关关系,将现场测风数据订正为一套反映风电场长期平均水平的代表性数据进行风资源分析,而对代表年风速订正是否合理是影响风资源评估误差的重要因素。文章以内蒙古地区某风电场风资源分析为例,探讨采用常规方法和改进方法对代表年风速的订正所产生的误差情况,结果表明,通过改进方法进行修正得到的代表年平均风速的变化规律与气象站多年的变化规律一致,此方法弥补了常规方法中的一些不确定因素对代表年修正结果的影响,减小了误差范围。     

利用MERRA数据对测风数据进行代表年订正的研究

以云南省3个山地风电场为例,分别利用当地气象站数据和MERRA气象数据对场内测风塔满1年的测风数据进行了代表年订正。结果表明,MERRA数据满足参考气象数据的各项要求。与气象站数据相比,获得MERRA数据的地理位置与风电场的距离接近,地表下垫面也与风电场相似,观测地点远离城镇,观测环境不易受到破坏。案例中MERRA数据与测风数据的相关性也优于气象站数据。对于地形条件复杂的山地风电场,在没有合适气象站的情况下,采用MERRA数据对测风数据进行代表年订正是可行的。     

基于WindPRO软件的不同时间尺度下的风电场产能评估

测风数据的准确性对风电场的产能评估具有重要的意义。文章以某风电场一年内每10 min的测风数据为基准,通过WindPRO软件,分别对3种时间尺度(30 min,1 h,2 h)的测风数据进行评估,对比了不同时间尺度下的发电量误差,分析了不同时间尺度下测风数据发电量的误差范围。当风电场选址区域的测风数据不完整时,研究结果可为测风数据时间尺度的选取提供指导性意见。     

基于Scada数据的风电场改扩建数值模拟研究

风电技术发展速度远高于风电场衰老速度,随着技术的不断进步,多数风电场可以进行有针对性的改扩建,并以此来最大化利用已有风电场内风能资源,增加经济收益。根据已建成风电场运行特性对风电场进行精细化设计是已建成风电场改扩建的关键。针对已建成风电场的Scada数据进行统计分析,了解风电场风能资源特征及运行特性,随后根据风电场风资源特征及运行特性,建立CFD模型,并通过对比风电场模型与风电场各机位点实际测风数据的误差,确认风电场CFD模型的精确程度,最后应用修正为自由流的已建机位点机舱测风数据进行模型修正,达到精准模拟风电场的要求,并以此来确定风电场改扩建排布方案,确保风电场发电量。工程实例的数据与结果分析表明了该方法的可行性。     

一种新的风电场复杂下垫面场地校准模型

针对现有方法模型简单、气象因素考虑不足和缺少异常数据检测等问题,提出一种基于相对密度离群因子（relative RDOF）异常检测和支持向量回归（SVR）组合的场地校准模型。首先,通过RDOF与四分位法对测风塔与风电机组距下垫面相同高度风速间的风速比进行异常数据检测,间接实现风速预处理;同时,根据测风塔与风电机组相同高度风切变序列的相关性,动态引入大气稳定度等级,与多种常规自然因素共同作为模型输入。然后,建立SVR场地校准模型修正风速。最后,通过算例验证,并与国际电工委员会（IEC）标准方法进行对比。结果表明,该方法可有效提升场地校准模型的风速修正精度。     

风电场的风资源评估及产能预估

以新疆某风电场每10 min的测风数据为基准进行风电场风资源评估;基于3种不同时间间隔(30min,1 h,2 h)的测风数据,并考虑尾流影响,利用Wind PRO软件对该风电场产能进行了评估;通过对比不同时间间隔测风数据的发电量误差,得出与该风电场风机发电特性最接近的测风时间间隔。文章阐述了风电场风资源评估的基本流程,利用先进的风资源评估软件,对进一步开发低风速风资源提供了有力的技术支持。该研究结果能够对精细化评估风电场产能及测风数据时间间隔的选取提供指导。     

考虑误差非独立性的电力系统参数辨识估计

确定量测量间的误差传递特性是建立精确量测模型的重要前提。实际量测系统中量测量由所有单相遥测数据构成,在各母线上分析量测误差间的相关性,计算符合遥测数据实际采集特征的量测误差协方差阵。提出了考虑量测误差相关性的电力系统参数辨识估计,利用加权残差率绝对值求和的方法辨识出参数误差支路,采用改进增广状态量法进行参数估计,逐一修正参数误差,利用状态估计结果验证参数辨识估计准确性。IEEE算例仿真结果表明,所提出的算法较传统参数估计结果更接近于系统真值,同时提高了状态估计的精度     

Forced convective heat and mass transfer from a falling film to a laminar external boundary layer

Simultaneous momentum, heat- and mass-transfer rates from a vertical falling liquid film to an upward flow of gas are reported. The gas forms an external boundary layer along the liquid film. In all cases dimensionless transport rates were determined from property gradients measured at the inner edge of the boundary layer. The velocity, temperature and concentration profiles were measured using hot wire anemometric, thermocouple probe and isokinetic sampling with gas Chromatographie analysis techniques. Particular numerical and integral solutions to the boundary-layer equations are in good agreement with the data.     

WEPAS和WAsP在复杂地形条件下的适应性

利用WEPAS和WAsP软件分别计算了南澳风电场的发电量,在充分考虑岛屿型复杂地形地貌条件下对2个软件的计算结果进行对比分析,研究表明,对于地形复杂的南澳风电场,WEPAS和WAsP软件发电量计算结果与实际发电量差值分别为-15.18%和28.02%。其中,WEPAS软件计算的风电场风速和风功率密度上下限偏差较小,结果比较平滑;WAsP软件计算结果比实际值偏高,但是单台风机平均风速和发电量计算结果与实际风况变化趋势比较一致。对上述结论的可能原因进行分析,初步显示2种软件的风场风况计算模式在复杂地形条件下存在较大的不足,风场诊断模式不能较好地模拟复杂地形条件下大气边界层风廓线的实际流动状况。因此,需要改进模式,研发出适用于大气边界层流动计算的风廓线模型、湍流模型和地表函数模型。     

德国海上风电VSC-HVDC技术分析

系统地总结和梳理了德国海上风电并网情况及发展特点,分析阐述了德国海上风电场群集中并网的技术特征和经验,比较分析了高压交流输电和VSC—HVDC技术在海上风电并网应用的优缺点。最后,结合德国经验和中国发展需要,提出了海上风电并网分析模型。     

Evaluation of bivariate Archimedean and elliptical copulas to model wind power dependency structures

When modeling wind power from several sources, consideration of the dependency structure of the sources is of critical importance. Failure to appropriately account for the dependency structure can lead to unrealistic models, which may result in erroneous conclusions from wind integration studies and other analyses. The dependency structure is fully described by the multivariate joint distribution function of the wind power. However, few—if any—explicit joint distribution models of wind power exist. Instead, copulas can be used to create joint distribution functions, provided that the selected copula family reasonably approximates the dependency structure. Unfortunately, there is little guidance on which copula family should be used to model wind power. The purpose of this paper is to investigate which copula families are best suited to model wind power dependency structures. Bivariate copulas are considered in particular. The paper focuses on power from wind plants—collections of wind turbines with a common interconnection point—but the methodology can be generally extended to consider power from individual wind turbines or even aggregate wind power from entire systems. Twelve Archimedean and elliptical copulas are evaluated using hourly data from 500 wind plant pairs in the National Renewable Energy Laboratory's Eastern Dataset. The evaluation is based on χ² and Cramér‐von Mises statistics. Application guidelines recommending which copula family to use are developed. It is shown that a default assumption of Gaussian dependence is not justified and that the use of Gumbel copulas can result in improved models. An illustrative example shows the application of the guidelines to model dependence of wind power sources in Monte Carlo simulations. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

风电发展现状与潜力分析探讨

基于风能发电对中国经济发展所起的重要作用,在对当前中国风电发展现状进行分析的基础上,着重从风能发电成本、风能发电市场及风能发电的相关政策等三方面,对中国未来风电发展潜力进行了较为深入的探讨.     

关于中国风能资源储量的质疑

目前普遍认为中国的风能资源为20×10^8kW。1980年第一次风能资源普查得出我国风能资源储量约为1．6×10^8kW的结论。1984年9月至1987年7月开展了第二次风能资源详查,1995年国家气象局对外公布．我国陆上10m高度处风能资源总储量为32．26×10^8kW,技术可开发资源量为2．53×10^8kW。2004年进行了第三次陆上风能资源普查。结果为我国陆上风能资源总储量43．5×10^8kW,其中技术可开发量为2．97×10^8kW。近期中国气象局公布．我国风能开发潜力逾25×10^8kW,5-25m水深线以内近海区域海平面以上50m高度可装机2×10^8kW,推翻了此前我国海上风能资源是陆上3倍的说法。中国风能资源的前3次普查都只是对陆上的风能资源进行了测算．而且只测算了陆上10m高度处风能资源的理论蕴藏量,再根据理论蕴藏量推算出风能的技术可开发资源量．数据是很粗略的。陆上风能技术可开发资源量估计偏高,风能资源经济可开发量尚需很好地测算,海上风能资源评估缺乏依据,风力发电机组高度和风电的年可利用小时数也存在问题。我国要加强风能资源利用的研究,研究重点应放在风能资源的经济可开发量、气候变化对风能资源的影响、台风和灾害性天气对风电开发的影响、能够用于发展风电的土地面积等方面。     

链条炉排风室端部效应与隔离措施

炉排两侧因供风不足导致燃烧不完全,主要是"风室端部效应"引起的,基于理论分析与模型实验所提出的各种隔离端部效应措施,皆是行之有效的。     

A multivariate framework to study spatio‐temporal dependency of electricity load and wind power

With massive wind power integration, the spatial distribution of electricity load centers and wind power plants make it plausible to study the inter‐spatial dependence and temporal correlation for the effective working of the power system. In this paper, a novel multivariate framework is developed to study the spatio‐temporal dependency using vine copula. Hourly resolution of load and wind power data obtained from a US regional transmission operator spanning 3 years and spatially distributed in 19 load and two wind power zones are considered in this study. Data collection, in terms of dimension, tends to increase in future, and to tackle this high‐dimensional data, a reproducible sampling algorithm using vine copula is developed. The sampling algorithm employs k ‐means clustering along with singular value decomposition technique to ease the computational burden. Selection of appropriate clustering technique and copula family is realized by the goodness of clustering and goodness of fit tests. The paper concludes with a discussion on the importance of spatio‐temporal modeling of load and wind power and the advantage of the proposed multivariate sampling algorithm using vine copula.     

我国新能源科技成果现状研究与未来发展建议

新能源产业是我国"十二五"期间重点发展的战略性新兴产业之一,汇总分析21世纪以来我国新能源技术的科技成果,揭示其研发现状及发展趋势十分必要。利用文献计量、数据对比、数值模拟计算等分析方法,对我国以及中国科学院2000年以来在先进核能、太阳能、风能和生物质能领域的科研成果产出数量、年度分布、技术分类等进行计量分析。2006~2008年是新能源技术科技成果数量快速增长的时期,生物质能的科技成果产出最多,太阳能和风能次之,核能的科技成果产出最少,比较符合我国实际国情下发展高效安全能源的思想和策略。北京、上海、辽宁和广东是主要成果产出地区。中科院和南开大学、清华大学等是主要成果产出机构,中科院在生物质能、风能领域的科技成果优势较为突出,但仍需在太阳能、核能领域加强技术研究。为促进新能源产业的发展,我国应进一步完善新能源产业发展规划;提高新能源产业"软"、"硬"两方面的技术,缩小与国外先进水平的差距;建立新能源产业资金和运营保障体系;完善新能源价格政策;加强基础研究,促进产学研结合,完善新能源科技创新体系。     

风力资源利用与新能源产业发展——基于玉门市产业转型和新能源基地建设考察

由于能源供应紧张和气候变化等因素影响,风力资源利用正受到全球性的广泛关注和热情实践。2009年全球风电装机容量新增3750×104kW,总装机容量达到1.58×108kW,同比增长31%;预计2020年全球风电装机将达到12.31×108kW,年装机达到1.5×108kW,风力发电量将占全球发电总量的12%。至2009年,中国风电装机容量累计达2600×104kW,预计到2020年风电占全国电力总装机容量的比例将达到10%左右。发展以风电、光电等可再生能源为主的新能源产业,是应对金融危机的有效途径,同时也是能源结构调整的必然选择。玉门市可供开发利用的风能资源储量在2000×104kW以上,全国首座千万千瓦级风电基地一期工程已在玉门开工奠基,为建设风、光、火、核互补的新能源基地创造了有利条件,但同时调峰电源、输出电网、电量消纳等问题也制约着其风电产业的健康快速发展。从全国情况看,存在风电产业成长与电网建设不协调、风电技术研发和设备制造能力不强、配套政策不完善等问题。建议国家应强化政策支持,把风电及其配套产业纳入国民经济发展规划统筹考虑,加大对技术研发的支持力度。