基于Windographer的某区域风电场风资源分析评估

根据甘肃省某区域风电场测风塔10 m、40 m、60 m、80 m高度的实测风数据,利用Windographer4.2风资源分析软件计算空气密度、平均风速和风功率密度年内变化和日变化、风速和风能频率分布、风向频率和风能频率方向分布、风切变指数、湍流强度和50年一遇最大风速等指标参数。其计算结果表明测风塔80 m高度年平均风速为6.93 m/s,年平均风功率密度为354 W/m~2,年有效风速(3.0～25.0 m/s)时数为7 200 h以上,盛行风向稳定。60～80 m高度湍流强度在0.072～0.080之间,小于0.12,湍流强度较小。综合判定该区域风能资源较为丰富,符合大型风电场建设条件,适宜进行大规模风电开发利用。     

基于WRF模式的四川省凉山州地区风能资源可开发区域研究

利用MERRA2再分析数据驱动WRF模式,对四川凉山州地区2020年全年进行风资源模拟分析,并用凉山州地区典型测风塔数据对模拟结果进行检验,并进行详细地风资源分析,再根据风电场开发8%基准内部收益率反推可开发风能资源的区域分布。结果表明：凉山州大部分地区100 m高度年平均风速在5 m/s以上,风速极大值一般位于山脊,凉山州风能最好的区域主要集中在会东县和宁南县。凉山州典型区域内均表现出受西南季风影响的特征,即冬、春季节风大,夏、秋季节风小,主风向呈强西南风状态,且风功率密度变化规律与风速的变化规律基本一致。凉山州山地区域可开发风能资源的平均风功率密度临界值为258 W/m²,这些区域主要集中在会理、会东、宁南、布拖、木里和盐源县境内。可开发区域分布图对指导凉山州地区风能开发提供科学参考。     

鄱阳县小鸣咀风场风资源分析

利用鄱阳县小鸣咀风场60m测风塔风资料,计算了该区域的平均风速与风功率密度,评价了风能资源的风向分布特征,推算了当地70m处极大风与最大风。分析结果表明:该风场风能资源丰富,可用于并网发电。     

江苏淮北沿海风能资源分析

根据气象部门几十年观测的历史资料和响水县陈家港1年设点观测的完整资料分析:江苏淮北沿海盛行SE风和ESE风,风能密度最大方向为N向.10,40,60,70 m高度的年平均风速和年风功率密度分别为5.2 m/s和175 W/m2;6.3 m/s和271 W/m2;6.6 m/s和301 W/m2:6.8 m/s和323 W/m2.江苏淮北是风能可以利用地区之一.     

鄱阳湖区松门山-吉山风场风能资源特性分析

利用松门山-吉山风场70m测风塔2009年4月～2010年3月测风资料及都昌气象站近20a平均风速资料,对松门山-吉山地区的风能资源参数进行了详细计算和分析,并对松门山-吉山风能资源开发利用进行了可行性分析评价。结果表明:松门山-吉山测风塔各高度层全年盛行偏北风,主导风向为N和NNE,主导风向风能占总风能的90%左右。30~70m高度湍流强度和风切变指数较小。50、70m高度处风能资源有效小时百分率为73﹪~76%,风功率密度分别为302.8、326.7W/m2,风能资源等级为3级,属风能资源较丰富区,具备风电开发价值。     

激光雷达在不同地形条件下进行风资源评估的适用性研究北大核心CSCD

为了验证WindCube激光雷达在不同地形和不同测量高度条件下替代测风塔评估风资源的可行性,文章采用WindCube激光雷达与测风塔在复杂山地、平原和沿海3种地形条件下的同步观测试验数据,对风速、风向、相对偏差和风廓线进行了对比分析。对比结果表明:WindCube测量高度越高,有效数据完整率越低,在90~120 m轮毂高度,有效数据完整率在90%以上,能满足风能资源评估要求;在复杂山地、平坦地形条件下,WindCube与测风塔风速相关系数达0.99以上,风向相关系数在0.85~0.90,两种仪器测得的10 min平均风速偏差在0.1 m/s以内,相对偏差在1%左右,WindCube可代替测风塔进行风能资源评估;沿海地形条件下,WindCube与测风塔风速相关系数达0.90以上,风向相关系数在0.90左右,WindCube与测风塔测得的10 min平均风速偏差较大,达0.5 m/s,相对偏差在10%左右,受下垫面影响,WindCube替代测风塔进行风能资源评估的可行性应根据项目实际情况进一步评估。     

陕西省金润河北镇风电场风能资源开发评估

对陕西省宝鸡市陇县金润河北镇风电场气象条件、风功率密度、平均风速、主导风向等风能参数进行分析评价。结果表明,测风塔100 m高度月平均风速、月平均风功率密度最大均出现在4月,最小均出现在8月;测风塔100 m高度主导风向为SSW(南西南),主要风能方向为SSW(南西南),风电场风功率密度等级为1级。风电场安装20台2500 kW的风电机组,装机容量50 MW,年设计发电量1.33485×108 kW·h,年出厂电量9.5426×107 kW·h。结果可为其他风电场选址和发电量估算提供参考。     

WT软件在风电场测风塔选址及风能资源评估中的应用

本文以华北某风电场为例,运用WT软件讨论了测风塔在风能资源评估中的选址原则。并将场区内两座测风塔70m高度的测风数据综合,计算了风电场区域内风鞥资源状况,根据风电机组位置,评估尾流效应对测风塔的影响,对用于超短期功率预测的测风塔的选址提出了进一步要求。     

微观条件对沿海地区风能资源的影响

利用位于阳江沿海大沟镇的80m测风塔和周边自动气象站资料,分析不同地理位置、不同天气系统影响下沿海地区风能资源的差异。得到海岸线海区的风速要远大于岸区的风速,岸区风速随高度增加而增大。冬季冷空气影响期间,50 m以上是优异的风电场,但风速受地形的影响也大。海风也能产生3m/s以上的有效风速,风能资源近海相对海岸线更有利。     

崇明岛风力资源分析与评价

根据风能密度、风能频率分布、风向频率等气象参数,对上海崇明岛风力资源状况和风力发电前景进行了分析与评价.结果显示,崇明岛50m高度处的年平均风速为7.0m/s.年平均风能密度为339.1W/m2,年有效风速小时数为8418h,年可利用风能小时数为2208h,主风向较为稳定,风能分布较为集中.分析表明,崇明岛风力资源丰富,达到开发标准,适宜发展风力发电.文章为开发崇明风力资源提供了有价值的参考.     

平陆风电场风能资源研究

分析了山西省平陆风电场工程的测风资料、实测场址空气密度、风速,得出了风功率密度、风速频率及风能频率等指标,可为该风场风能资源的精确评估提供科学依据。     

潮间带风电施工装备

1潮间带风电施工装备的研发我国沿海潮间带风资源丰富,特别是江苏沿海潮间带地区,海拔低空气密度接近标准空气密度,65m高处风速为6.5m/s～6.9m/s,年平均风功率密度300W/m2以上,具有很好的商业开发价值。但国内外均没有适合在沿     

陕北典型风能特性分析

该文分析了榆林靖边与定边2处风电场2019年测风塔观测数据,发现两地风速、风向分布具有较强局地性,靖边风电场年平均风速明显小于定边风电场年平均风速,靖边地区风速概率属于单峰分布,定边地区风速分布更加均匀,靖边风电场70 m平均风速呈现V字型分布,定边地区风速分布呈现浅U字型。靖边与定边均呈现出冬季平均风速大,夏季风速最小,风功率密度冬春季最大,夏秋季明显降低的分布特点,且两地70 m风功率密度与陕西年负荷在春、夏、秋3季均呈现较明显的反向分布。     

1951～2010年沈阳地区风速及风能资源特征分析

参考近60年的观测资料,对沈阳地区地面风速、风能资源的月变化特征,有效风速出现频率,风能密度等风频率,风速长期变化趋势进行统计分析。结果表明:该地区的地面风速、风能密度峰值出现在4月,分别为4.1m/s,44.5W/m2,次峰值出现在11月;风能资源开发有效风速在1月、4月出现的频率明显大于7月、10月;全年基本有1/3以上时间的风能密度高于50W/m2,属于风能资源开发的可用范围;近60年该地区的地面风速每年以0.0192m/s的速度显著性逐年线性递减。     

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.     

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。     

基于热稳定度风向标准差法的风速外推模型研究

针对风能评估中外推轮毂高度处风速的问题,分析了高层风切变指数特性,建立了基于风向标准差法的风速外推模型。该模型首先剔除小于3 m/s的低风速数据及大于25 m/s的高风速数据,再利用风向标准差法对该地区风资源进行热稳定度分类,计算相应的风切变指数,并进行轮毂高度处风速推算。计算结果表明,相对于没有进行数据筛选的计算模型,推算精度提高了5.46%,加强了风能评估的准确性,对风电场的风资源评估具有一定的指导意义。     

新疆达坂城风电场风能资源特性分析

对新疆达坂城风电场的风能资源特性进行了详细的研究。基于在达坂城风电场实测的10m和24m高程的10min平均风速数据,分析了原始风速的分布特性。根据地表风速沿高度呈风剪指数分布的特性,计算了在各个轮毂高度上的风速分布。采用最小误差逼近算法原理,计算了风速韦布尔分布的参数以及平均风速和分布方差。通过对韦布尔分布的分析,计算了各个高度上风电场的平均风功率密度、有效平均风功率密度和可利用小时数等风能资源特性参数,为当地的风能开发提供分析基础。     

上海近海海上最大风速的估算及数值模拟

基于上海近海测风塔测风数据和上海气象站历史风速资料,利用数理统计分析方法和TAPM模式模拟技术开展上海近海不同重现期最大风速的估算、数值模拟与测风塔观测的最大风速的对比验证以及上海近海最大风速的高度变化和空间分布特征研究。结果表明,上海近海10 m高度50 a和100 a一遇的最大风速分别为35.1和37.7 m/s,TAPM模式能较好地模拟出台风大风影响时近海风速的变化特征,在近海10~100 m层间风切变指数取0.08是适宜的,上海最大风速基本呈从东到西递减的分布,在沿海和长江口的海(江)岸带风速变化梯度最大。     

复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究

选用我国中部某复杂山地80 m测风塔高度处一个完整年的实测数据,结合Weibull分布、Rayleigh分布和对数正态分布3种不同风速频率分布模型计算风速频率,与实测风速频率分布对比并进行相关性分析.然后根据风速频率分布计算风能密度分布,与实测风能密度分布对比并进行误差分析。结果表明,复杂山地中Weibull分布模型对风速频率拟合性较好且计算风能密度误差较小。因此,在复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究中,应采用Weibull分布模型。