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[目的]为检验中国气象局风能太阳能预报系统(CMA-WSP)风速产品在风资源短期预报中的可靠性,对CMAWSP 100 m风速3 d预报产品进行检验分析。[方法]文章利用湖北省枣阳周楼、麻城蔡家寨和大金中部3个风电场100 m风速实测数据开展研究。[结果]研究结果如下:(1)CMA-WSP对枣阳风电场3 d内风速的整体预报效果较好,预报结果与实测风速变化趋势较为一致,逐15 min、小时平均和日平均风速第1 d的预报与实测风速相关系数可达0.728、0.740和0.860,随着预报时效增加,预报与实测相关性逐渐降低。(2)CMA-WSP预报风速与实测风速相对误差变化规律性强,逐15 min、小时平均和日平均风速第1 d预报相对误差分别为68%、70%和92%,预报风速整体高于实测风速;小时平均风速及相对误差均呈现白天小、晚上大的特征;月平均风速变化与MRE值变化呈相反趋势,且在1~6月和10~12月最低、7~9月最大。(3)从地区差异来看,CMA-WSP对枣阳周楼风电场风速的预报效果最好,第1 d预报与实测风速相关性可以达到0.728,第2~3 d的预报相关性也超过0.6,CMA-WS... 相似文献
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利用30 a风场数据作为基础研究资料,对吉林省长岭县风场区风能资源进行全面评估。评估结果发现,长岭县风场区风能资源蕴藏较为丰富,场区所在区域风向、风能分布相对集中,每年的3,4,5,10,11月,风场风速和风功率密度较高,1,7,8,12月较低。115 m高度处、80 m高度处的测风塔年平均风速、风功率密度分别为6.33,5.91 m/s和285.7,232.9 W/m2。115 m高度处、80 m高度处的虚拟测风塔年平均风速、风功率密度分别为6.42,6.00 m/s和299.1,243.8 W/m2。80 m处测风塔与虚拟测风塔风功率密度等级分别为1级和2级。了解长岭县风能资源分布规律,对于进一步合理开发利用吉林省可再生能源以及推进风电项目顺利开展具有一定的指导意义。 相似文献
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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。 相似文献
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《动力工程》2012,32(1)
为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络预测模型,通过对比找出了最优模型,对颗粒循环流率进行了预测.结果表明:Gs随着提升管流化风速和二次风量的增大而增加,二次风量超过一定值后,增加的趋势变缓;二次风径向引入比切向引入时的Gs大;Gs对二次风口高度的变化十分敏感;应用该BP神经网络模型得出的Gs预测值与试验值的平均偏差为0.07 kg/(m2.s),平均相对误差仅为0.49%,模型准确地预测了提升管送风特性对颗粒循环流率的影响. 相似文献
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《节能》2020,(3)
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。 相似文献
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上海近海海上最大风速的估算及数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
《太阳能学报》2017,(4)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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文章基于四川省高原山地风电场实测风速数据,对平均风速与风向、湍流强度、阵风因子、湍流积分尺度等脉动风特性进行了研究分析。研究结果表明:当平均风速较低时,随着风速的增大,湍流强度和阵风因子均呈现出明显的减小趋势,而当风速超过临界值时,减小趋势逐渐平缓,两者的临界风速分别为8 m/s和10m/s;随着湍流强度的增大,阵风因子呈现增大的趋势,且随实测高度增加两者相关性更好;随着平均风速的增大,湍流积分尺度呈现增大的趋势,实测数据计算得到的30 m和80 m高度层顺风方向湍流积分尺度分别为114.8 m和168.7 m,更为接近日本风载荷规范计算结果。 相似文献
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为了优化锅炉的燃烧工况,保证电厂运行的安全性和经济性,以某电厂1 215 t/h亚临界四角切圆锅炉为研究对象,进行冷态空气动力场试验。试验包括燃烧器检查、一次风调平、二次风门挡板特性测试和冷态空气动力场试验。结果表明:一次风调平后风速均匀性较好;大部分二次风小挡板的调节特性良好,开度为0~60%(或80%),能够对风速、风量进行有效调整,但也存在部分小挡板调节范围偏窄、调节速率较大或挡板过开的情况;锅炉四角配风均衡,但是炉内气流形成的切圆偏大,气流形成的刷墙风速较高,是造成锅炉高温腐蚀的重要原因。 相似文献
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风力发电机设计工况的重要参数——额定风速的确定 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以风况为基础,以风力发电机获得的年总电能量最大为目标,对启动风速和截止风速进行了讨论,求得确定额定风速的关系式为v_(R(OPT))=b·E(v),b=f(m、E、v_F(?))。最佳额定风速与年平均风速的数学期望值具有非线性关系,系数b由风况和风力发电机运转工况决定。 相似文献
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减弱或消除环境风对直接空冷凝汽器性能的影响对于保证其安全和经济运行具有十分重要的意义。以某电厂600MW直接空冷机组为例,设计了一种应用于空冷单元的进风扩压装置,建立了空冷单元和加装进风扩压装置空冷单元几何模型,基于CFD软件进行数值模拟。计算结果表明,所设计的进风扩压装置能有效降低各风机入口的平均温度,提升风机性能,增加了风机进风量。在环境平均风速6m/s的情况下,可使风机进风量增加63kg/s。环境风工况下,加装进风扩压装置使得空冷凝汽器的换热性能得到提升,当环境风速9m/s,机组换热效率提高3%。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献