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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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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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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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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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《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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《电网与水力发电进展》2008,(3):11-11
我国将在风能丰富区新建400座70m和100m高的测风观测塔,对风能资源进行详查和评价。记者近日从甘肃省气象局风能太阳能资源评估中心了解到,2008年该中心将负责在甘肃河西走廊及白银、庆阳等地设立17座70m高和2座100m高的测风观测塔,对当地的风能资源进行详查和评价,为当地风电建设提供更为详细的基础数据。 相似文献
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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。 相似文献
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《节能》2017,(9):14-17
文中利用近半个世纪以来的观测资料,系统考虑风能密度大小的月变化特征、风力等级频率、极值风速、风向频率、能级频率、资源的稳定性等要素,对营口地区的风能资源特征进行分析。结果表明:1)营口地区的风能密度表现出显著的一波峰、一次峰的月变化特征,最大为4月,月平均风能密度为78.98W/m~2,次峰值出现在11月,波谷出现在8月。2)营口地区的风速在2级和3级出现的频率最高;有效风速出现的频率在50%以上。该地区20、50、100年一遇极值风速分别为20~25m/s、25~30m/s、35m/s左右。3)在1月和10月,营口地区的风向以西北向为主导,4月则以南-西南向为主导,7月以南向为主导。4)营口地区50W/m~2以上出现频率达到43.2%,100W/m~2以上出现频率为29.5%,150W/m~2以上出现频率为23.5%。5)营口地区风能密度的变异系数表现出显著的"M"状双峰型月变化,稳定性在3月和10月相对最差,变异系数在2.2左右,4~6月的稳定性最好,变异系数基本在1.2左右。 相似文献
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运用VC++编写风场风力条件的评估系统.该系统包括正常风力条件和极端风力条件2大部分。在各个模块中针对不同的风力条件,采用交互式数据输入方式,计算出具体数值,且绘出图形,从而全面、具体地对风场风力条件进行分析与评估。 相似文献
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风切变指数在风电场风资源评估中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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Abdeen Mustafa Omer 《Renewable Energy》2000,19(3):399-411
Wind data for 70 stations in Sudan have been analysed. Yearly wind speeds map was drawn. Results suggest that wind power would be more profitably used for local and small-scale applications. 相似文献
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Parameters to evaluate the potential for using wind energy to generate electricity in Jamaica were obtained. These include the average wind power scaled to a height of 20 m at existing weather stations and temporary anemometer sites, the variation in annual and monthly wind power, and the frequency distribution of wind speed and wind energy available. Four small commercial turbines were assumed to be operating at some of the sites, and the estimated energy captured by them, the time they operated above their cut-in speed and their capacity factors were also determined. Diurnal variations of wind speed and prevailing wind directions are discussed and a map showing wind power at various sites was produced. Two stations with long-term averages, Manley and Morant Point, gave results which warranted further investigation. Results from some temporary stations are also encouraging. Mean wind speeds at two other sites in the Caribbean are given for comparison. A method for estimating the power exponent for scaling the wind speed from climatic data is described in Appendix 2. 相似文献
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基于时间序列模型的风电场风速预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于时间序列的方法,对风速的长期预测进行了研究,并在工程应用的基础上提出了新的预测思路:首先将风速信号分解成趋势信号和去趋势项随机信号,然后分别用滑动滤波和小波分析这2种方法对分解出的去趋势项随机信号进行数据处理并比较,再用时间序列的方法对趋势项信号和处理后的信号分别进行预测并叠加,得到最后的预测风速信号.结果表明:五项滑动滤波处理数据的方法与Daubechies小波分解法均能实现精度较高的风速长期预测;与小波分解法相比,滑动滤波方法算法的复杂性低,在工程应用上可行性更高. 相似文献