中国东部海域风能资源分析

海上风能是海洋能利用的一个新方向,逐渐成为风力发电开发利用的新领域。利用CCMP海面10m高度风场资料,计算了近11年中国东部海域和南海近海区域的平均风速、风功率密度等风能资源特征量,以期为大规模海上风能资源普查和规划提供科学依据。分析显示,近岸水深50m范围内,福建沿海和台湾海峡拥有最丰富的风能资源,其次为江苏近海;风能资源受季节性影响较大,秋冬季节风能资源比春夏季节要丰富;东部海域大部分为风能富集区域,近海风能可开发区域较大,风能资源较好。     

广西来宾市风能资源分析

为分析广西来宾市风能资源分布情况,并为来宾市风电开发提供一定参考,笔者根据来宾市气象站及已设立测风塔实测数据,结合中尺度风资源数据,采用WT软件模拟来宾市风能资源分布。根据风能数值模拟成果,分别从风速分布及风功率密度分布情况,分析来宾市风能资源分布特征,并提出来宾市风能资源相对丰富区域。在来宾市进行风电场开发建设时,可优先开发来宾市风能资源丰富区域,合理利用来宾市的风能资源。     

QuikSCAT/NCEP混合风场资料在海上风资源评估中的应用

采用QuikSCAT/NCEP混合风场资料,初步分析了海上无资料地区风资源,为海上风资源普杳提供参考.分析显示,粤东沿岸海面风速高于粤西,这与近岸气象台站观测资料推算结果一致,粤东沿岸海面10 m年平均风功率密度均大于250 W/m<'2>,风能资源等级达到很好.     

新疆不同区域风电场风能资源对比分析

风电利用效果主要与风能资源有关。文章以新疆额敏县165团和布尔津县风电场风能资源为研究对象,从气象条件,各月及年平均风速、风速和风功率密度、风速和风能频率分布等方面全面分析两处风资源情况,经过比较,布尔津县风能资源更优,为今后开发风能资源提供了数据支撑。     

建宁金饶山风电场风能资源分析

该文使用建宁金饶山风电场2008年11月至2009年10月一年10 m、30 m、50 m、70m每日逐时每10分钟一次的测风资料,统计分析风电场各层各种风能资源参数分布情况。结果表明:金饶山风电场离地10 m高年平均风速为5.1 m/s,年平均风功率密度为161 W/m2;离地70 m高年平均风速为6.2 m/s,年平均风功率密度为256 W/m2,年有效风时约占78%。该风电场风资源具有一定开发价值。     

湖北区域风能资源开发潜力综合分析

利用湖北区域2000-2021年77个气象台的风速、月平均气温、大气压等观测资料,分析了区域风能资源及其分布特征,估算了该区域风能资源开发潜力,并从风电的技术、趋势、政策等角度提出了开发建议和对策。湖北大部分地区处于风能资源可利用区,开发潜力为2 500万kW,“十四五”期间的风电将会加快速度大规模发展,同时因地制宜建设风光水储综合发电系统,可有效提高区域内资源利用率和投资效益。     

新疆盐湖风电场风能资源评估分析

盐湖风电场是规划建设的新风电场,为了更好地利用其风能资源,对盐湖风电场的风能资源进行了评估分析。依据测风塔2794号1 a的测风数据,主要分析了年风能参数、风向频率和风能密度方向分布、风速频率及风能频率、湍流强度以及风切变指数。结果表明:盐湖风电场风功率密度达到4级;主风向与风能密度分布主方向一致;风能频率主要分布在中等风速段;盐湖风电场的风能资源丰富,具有很好的开发价值。     

东中国海至长江口海域台风浪特性的数值模拟研究

东中国海至长江口的台风浪用两个海浪数值模型来模拟:适用于海岸、河口及湖泊水域的SWAN模型,将其嵌套于东中国海范围内的WAVEWATCHⅢ(WW3)模型.8114号强台风在长江口产生了巨大波浪,所以文中选其为例.将WW3应用于东中国海计算区域,模拟大范围的波浪,为高分辨率的长江口水域SWAN模型提供二维波谱动态边界条件.Takahashi风模型用来模拟东中国海(3小时一次)和长江口(1小时一次)的风场.对东中国海台风浪的模拟结果表明:最大的台风浪出现在风暴路径的右侧,且发生在长江口深水开敞东边界.在台风到达长江口之前,和风成波相比,涌浪占主导地位.台风到达长江口时,风成波和涌浪并存.波向主要受涌浪方向和复杂的地形影响.     

基于WT与WindPRO的风场风能评估与微观选址

为了提高复杂地形风电场建设和运行时期的经济性,需要对风能资源评估和微观选址进行研究.以安徽省东至风电场项目为例,基于计算流体力学方法,提出了一种使用WT和WindPRO两款风资源专业软件相结合的新方法.根据场区内3座测风塔实测完整年测风数据,完成了场区风能资源评价、风能资源图谱计算、发电量计算和经济性比较,选出了性能及...     

计及风能/光能混合发电系统的配电系统可靠性分析(英文)

在电力市场条件下，由于太阳能和风能发电成本逐渐降低，其开发正日益加速。当这些电源连接到配电系统时，有可能提高或者降低系统的可靠性。文中研究了风能/光能混合发电系统作为电源连接到现有农村配电网后对配电网可靠性的影响，把研究结果与单纯风力发电系统连接到配电系统的结果相比较，从而证明了混合发电系统联网的优点。     

黄海和东海的环流数值模拟研究

本文从海洋三维原始动力学方程出发,考虑真实地形及(1/4)°×(1/4)°的水平网格,同时考虑黑潮和潮流,数值模拟黄海和东海的环流系统,主要结论是:1)模拟调和常数与分布于该区的81个台站的实测调和常数相比,日分潮振幅和位相的平均绝对误差分别为1.7cm和5.2°,半日分潮M_2振幅和位相的平均绝对误差分别为4.1cm和3.7°;2)模拟的黑潮路径与长期观测结果相吻合;3)黑潮进入研究区域后,一分支从台湾东北部分离出来后进入东海,影响可达29°N,这与海洋普查的调查结果以及文献中的结果一致;4)黑潮的一个分支北上形成对马暖流的一部分,且对马暖流是多源的,对马暖流通过对马海峡进入日本海,同时模拟结果显示一支由日本海进入研究区域的海流,后者需进一步调查和研究;5)黄海表层流主要沿南下方向,在近底层。中国和朝鲜的沿岸流为南下,黄海底层海盆由一顺时针方向的环流控制着,在中国成山头以外的北黄海底层,存在一较弱的逆时针环流。     

Sea level variability in East China Sea and its response to ENSO

Sea level variability in the East China Sea (ECS) was examined based primarily on the analysis of TOPEX/Poseidon altimetry data and tide gauge data as well as numerical simulation with the Princeton ocean model (POM). It is concluded that the inter-annual sea level variation in the ECS is negatively correlated with the ENSO index, and that the impact is more apparent in the southern area than in the northern area. Both data analysis and numerical model results also show that the sea level was lower during the typical El Nio period of 1997 to 1998. El Nio also causes the decrease of the annual sea level variation range in the ECS. This phenomenon is especially evident in the southern ECS. The impacts of wind stress and ocean circulation on the sea level variation in the ECS are also discussed in this paper. It is found that the wind stress most strongly affecting the sea level was in the directions of 70o and 20o south of east, respectively, over the northern and southern areas of the ECS. The northwest wind is particularly strong when El Nio occurs, and sea water is transported southeastward, which lowers the sea level in the southern ECS. The sea level variation in the southern ECS is also significantly affected by the strengthening of the Kuroshio. During the strengthening period of the Kuroshio, the sea level in the ECS usually drops, while the sea level rises when the Kuroshio weakens.     

华东电网抽水蓄能电站电能计划安排方式优化算法

针对华东电网调度管辖抽水蓄能电站容量不断增加的现状,综合考虑预计用电负荷、联络线送受电计划、电站出力特性等多种因素,为了最大限度地节能降耗、提高火电机组发电负荷率,以考虑抽水蓄能电站电能计划后的发电负荷率最大为优化目标,在实际工作中研究提出了华东电网抽水蓄能电站电能计划安排方式优化算法。实践应用中,华东电网已根据此优化算法开发了计算程序,用以为电能计划编制人员提供决策依据。经实践检验,该计算程序明显提高了华东电网抽水蓄能电站电能计划的编制质量和工作效率。     

WAsP软件在贵州四格风电场风资源评估中的应用分析

风力发电以其可再生、无污染等优点已经越来越受到重视.风能资源评估是风电场开发建设的前提和基础性工作,目前,WAsP软件作为风能资源评估的电量计算软件得到了广泛应用.现以具有复杂的地形的贵州四格风电场对WAsP软件适应性进行了分析.     

新疆额河风区采用风电供热减少弃风限电的经济可行性分析

在风能资源丰富的新疆额河风区,弃风限电问题已经成为影响风电项目预期财务效益和今后风电场开发的主要问题。在冬季采用风电供热是降低弃风限电的最直接有效的手段。经过比较几种风电供热形式,及应用财务净现值(FNPV)法分析不同的投资建设模式,由风电场所在地的风电项目公司投资建设蓄热电锅炉供热站以增加负荷、促使风电就地消纳的方式,其财务效益和经济效益是可行的。同时建议每10万m2供热面积配置150 MW风电装机容量。     

华中地区风电发展对水电调度模式的影响

鉴于在新形势下,对清洁能源的调度管理,尤其是对水电的合理调度,关系到电网安全运行,也关系到华中地区对国家能源政策的贯彻落实这一问题,在深入分析风电、水电特性的基础上,考虑能源消纳顺位,提出了加强风电运行管理、改变水电传统优化调度模式等切实可行的意见和建议,对电网清洁能源调度工作有一定的参考意义。     

南海中尺度海域低放废水数值模拟研究

低放废水的排放一直是国内外关注的问题,目前国内多数研究采用小尺度海域模拟短期低放废水排放后的迁移扩散状况。以南海中尺度海域为例,采用MIKE模拟软件,分析南海中尺度海域的潮汐特征,模拟计算低放废水长期排放后的浓度场分布规律。研究表明:放射性核素氚的浓度场分布情况主要受到潮流场、余流的影响,雷州半岛东部低放废水排放情形下,放射性核素环抱于雷州半岛,并在北部湾迁移扩散,主要流向为西北和西南向;雷州半岛西部排放的主要流向为西北和西南向。就东西部低放废水排放比较而言,西部排放更加有利于低放废水的稀释扩散,排放口附近海域氚的浓度活度较高,对海洋环境敏感目标影响较小。     

Sea level change under IPCC-A2 scenario in Bohai,Yellow, and East China Seas

Because of the environmental and socioeconomic impacts of anthropogenic sea level rise （SLR）, it is very important to understand the processes leading to past and present SLRs towards more reliable future SLR projections. A regional ocean general circulation model （ROGCM）, with a grid refinement in the Bohai, Yellow, and East China Seas （BYECSs）, was set up to project SLR induced by the ocean dynamic change in the 21st century. The model does not consider the contributions from ice sheets and glacier melting. Data of all forcing terms required in the model came from the simulation of the Community Climate System Model version 3.0 （CCSM3） under the International Panel on Climate Change （IPCC）-A2 scenario. Simulation results show that at the end of the 21st century, the sea level in the BYECSs will rise about 0.12 to 0.20 m. The SLR in the BYECSs during the 21st century is mainly caused by the ocean mass redistribution due to the ocean dynamic change of the Pacific Ocean, which means that water in the Pacific Ocean tends to move to the continental shelves of the BYECSs, although the local steric sea level change is another factor.