测风塔选址对复杂地形风电场风资源评估的影响

为研究复杂地形条件下风电场测风塔的代表性及其对风资源评估的影响,以陕西省靖边县境内某风电场为例,选取3座测风塔资料,利用WindSim软件模拟分析了2011年风电场风能资源分布,并估算了风电场年发电量。结果表明,复杂地形风电场处测风塔数量较少时风资源评估结果的不确定性显著增加,而在考虑地形因素情况下测风塔数量增多,估算发电量更为准确。在地形较为复杂的风电场应根据地形条件布设适当数量测风塔,以得到风电场内较为精准的风资源分布,减少因测风塔位置选择而造成的风资源评估的不确定性。     

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。     

复杂地形条件下风电场风能资源评估研究-以西南某风电场为例

对于复杂地形条件下的风电场风能资源评估,不能只局限于对测风塔及气象站资料的评估。本文通过讲述复杂地形条件下风能资源评估基本流程,利用已有的测风塔资料和先进的流体力学软件,对风电场进行风能资源分布研究,为进一步合理开发风电场风能资源提供了有利的技术支持。     

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。     

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。     

复杂地形条件下应用CFD技术进行风能资源评估应用分析

本文介绍了中国云南某地形极其复杂的风电项目不同测风塔之间进行模拟外推并与实际数据进行交叉验证的例子。同时,结合多测风塔综合技术,在不同权重情况下进行多塔综合,并对风流评估进行改进。通过对不同测风塔实际数据的验证,再次确认了计算流体力学技术在复杂环境与复杂山地条件下的有效性及可靠性。     

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。     

渤海地区双参数风资源评估方法研究

针对渤海地区风能开发问题,阐述国内外风资源评估方法的研究现状,在风资源评估领域引入Nakagami和Rician分布,结合实测风数据,研究几种常见的双参数风资源评估方法及其应用,结果表明:渤海地区风速集中于3～4 m/s,适于风电工程Class I型开发,Weibull、Gumbel、Logistic、Normal和R...     

复杂地形风能资源评估研究初探

在实施可持续能源战略中，风能等可再生能源开发利用是重要的战略选择。风能资源评估是其开发利用的关键环节，如何利用有限的观测资料进行资源评估和分析就成为迫切需要解决的问题。本文正是基于此目的，就复杂地形下风能资源评估进行初步研究，通过对北京大学准静力模式进行改进，并进行数值模拟试验，探讨数值模拟在风能资源评估中的应用。模拟试验结果表明，改进后的模式很好地模拟出复杂地形条件下的流场特征，对复杂地形条件下的风能资源评估具有很好的指导意义。     

5套再分析资料在阿勒泰地区风资源评估中的适用性研究

该文评估了5套再分析数据对阿勒泰地区风资源的模拟能力,并分析再分析资料在该区域长年代订正中的适用性问题。结果表明,不同再分析资料在阿勒泰地区的空间模拟存在差异,高分辨率的CFSv2、ERA5资料在空间模拟上更具优势,而JRA55、NCEP-DOE模式存在明显高估。季节上,除NCEP-DOE外,其余4套再分析数据均能模拟出阿勒泰地区风速的季节特性,且对冬季的模拟优于其他季节。在此基础上,以阿勒泰某风电场为例,分别以附近气象站和4套再分析数据作为长期测站,对测风塔数据进行代表年订正。订正结果表明,与参证气象站相比,ERA5和CFSv2数据与测风塔数据的相关性更好。在缺乏合适的气象站数据时,使用ERA5和CFSv2数据作为代表年订正的长期测站数据在阿勒泰地区具有可行性。     

风能资源评估方法的分析及应用

阐述了风电场选址中的风能资源的评估程序,介绍和分析了风能资源评估技术方法和特点,基于工程实测数据,用国际通用的风资源评估软件WASP8．3分析和评估了相关风能要素。     

一种中微尺度耦合方法在风资源评估中的应用

风资源评估过程中,在缺少实际测风数据的情况下完成风场的精细化模拟具有重要的工程意义。在微尺度风场模拟过程中,引入中尺度数据为风场提供真实的边界条件,实现了降尺度精细化风场模拟。结合测风塔推算发现：相较于传统的统一边界条件的设置,利用中尺度数据分扇区生成边界条件进行降尺度的平均风速的精度有较明显提升。此外,还利用中尺度数据作为虚拟测风数据,对风资源评估中的定向计算结果进行校正,完成对机位点风机发电量等计算,解决无测风数据时风资源评估困难的难题。案例分析结果证实了该方法的先进性与工程应用价值。     

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。     

基于WAsP的风电场风能资源评估的应用及分析

介绍了风电场选址中风能资源评估的主要参数,介绍和分析了常用的风能资源评估软件的功能和特点,基于工程实测数据用风资源评估软件WASP8．3分析和评估了相关风能要素。     

中国风能资源的详查和评估

风能是清洁的可再生能源,大力开发利用风能资源是有效应对气候变化的重要举措之一。中国政府十分重视风能资源的有序开发和合理利用,20世纪70年代至2006年期间,先后组织开展了3次全国风能资源普查,为我国的风能资源开     

测风塔在风能资源开发利用中的应用研究

从风电场开发、建设、运营、管理的全周期角度,全面描述了测风塔技术的应用现状及作用,系统地阐述了测风塔在风能资源开发利用过程中的应用成果。首先在风电场前期开发过程中,对利用测风塔进行的风资源评估、风机微观选址、风电场边界层气象特性分析等方面进行了阐述;其次在风电场业务运营期间,对气象信息实时监测以及气象信息在业务中的运用进行了分析;最后对运营管理过程中的各种应用进行了总结。     

基于中尺度大气模型嵌套CFD技术的高分辨率复杂地形风能资源评估方法研究

正过去对大范围风能资源普查基本上是基于对风能资源资料的收集、当地居民走访,凭借一定的原则和经验,进行风电场的宏观选址;经过至少一年的立塔测风后,确定前期选定的场址是否具有开发价值。传统风能资源普查方法具有较强的主观性,存在时间和资金浪费的风险。随着风电开发热点由三北风能资源丰富的大风电基地转向地形复杂和风能资源相对匮乏的地区,风电场开发难度和盈利风险增大,迫切需要提高大范围风能资源评估的精度和速度。     

平坦地形风剪切特性的研究

研究了山东、江苏、河南等区域平坦地形风剪切的特性,包括风切变指数随高度的变化、日内变化以及月变化特性。通过分析150 m高度测风塔完整年的数据,发现不同区域风切变指数随高度呈现不同的变化特性,即：最高层风切变指数最小,100～150 m高度风切变指数变化平缓,次高层约130 m风切变指数减小、风切变指数随高度呈现波动的特性。风切变指数的日内变化呈中午前后较小、夜间及凌晨较大的特点,且该规律在100 m高度以下尤其显著。风切变指数的月变化在100 m高度以上无规律性,在100 m高度以下呈平缓增加和波动的特性。     

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。