测风数据不同时间尺度对风电场产能评估的影响

风资源状况模拟的准确度主要体现在测风数据时间间隔上。以淮安某风电场测风塔一年及以上每10min的测风数据为基准,对不同时间间隔(30min、1h、2h)所记录的测风数据分别应用最小二乘法、平均风速和标准差估计法及极大似然估计法求解风速概率分布进行产能评估,对不同时间间隔下计算所得的发电量进行误差对比。结果指出,风电场发电量估计误差随着时间尺度增大而增大,采取30min时间间隔测风数据计算出的发电量与10min实测数据计算结果更为接近,当风电场选址区域的测风数据完整性较差时,研究结果具有一定指导作用。     

热稳定性对近海风电场影响研究

通过某近海风电场热稳定性研究,比较得出适合近海风电场的热稳定性判断方法,并研究不同热稳定性下风电机组输出功率特性,分析粗糙度和热稳定性对风电场影响关系,修正Jensen的尾流损耗系数。结果显示:热稳定性随时间变化,对海上风电场风能影响较大,不同热稳定性条件下风力发电机组输出功率变化规律不同,修正后的尾流模型计算结果与实际值接近。     

高校课堂教学评价指标体系调查研究及启示——以重庆交通大学为例

204位学生和26名教师参与教师课堂教学评价指标体系问卷调查。结果表明,学生和教师认同度较高的15项指标中,其中有9项指标内容相同,但顺序略有不同。相同指标主要集中在"教学热情"和"作业/考核"两个维度,具体到对各项指标认同度上,学生和教师则存在明显差异。研究表明,教师课堂教学评价具有复杂性,需要充分考虑学生和教师的需求,注重评价的发展性功能。     

低风速风电场风电机组的粗糙度取值研究

基于风资源分析软件WAsP中的粗糙度理论,推导风电机组粗糙度的计算公式,通过与建立风电机组模型的结果比较验证公式有效性,据此分析低风速风电场中风电机组粗糙度的影响因素,结果表明,设置风电机组粗糙度和建立风电机组模型对发电量的影响机理不同,风电机组的粗糙度与风电场平均风速、叶轮直径和轮毂高度呈正相关,与风电机组额定风速和风电机组间距呈负相关。     

江苏某风电场风机布置优化及产能精细化评估

目前风电开发与生态环境保护的矛盾日益尖锐,阻碍了风电产业的持续健康发展.采用基于线性模式和CFD模式的常用商业软件,对同一种风机排布方案进行了发电量计算比对,旨在找到线性模式和CFD模式之间的差异,为实际工程中的风电场产能精细化评估提供参考.以典型丘陵风电项目——江苏某风电场为例,运用三款基于不同发电量计算模型的风资源...     

块状风电场风力机布置优化分析

在块状风电场不同长宽组合条件下,利用WAs P软件对从4种不同布置思路出发建立的18种布置方案作计算对比。分析在平坦地形集中风向下,各布置方案的平均尾流损失值和年净发电量随场址范围的变化规律。对比计算结果推荐块状风电场风力机布置的最优方案,相比传统的规则性"梅花形"布置方案,推荐的最优布置方案无论从尾流损失还是从年净发电量方面考虑均具有优势。     

风电场复杂地形的微观选址

以红牧风电场为例,分析了复杂地形的风电场微观选址,根据主风向上和垂直主风向上的不同间距布置风机,以对比单机平均发电量和尾流影响.结果表明,主风向上单机的平均发电量随风机间距的增加先增后疵,尾流损失不断减小;垂直主风向上随风机间距的增大单机平均发电量不断增大,尾流损失也不断减小.建议在复杂地形的主风向上风机间距的选择比简单地形小,均为风机直径6～7倍;简单地形的风机间距约为风机直径7～8倍.     

基于SSA-BP的风电场超短期风速预测方法研究

在风电场风速预测方法中,BP神经网络是常用的方法之一。针对BP神经网络相关参数选取不当影响预测结果的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的权值W及阈值B的优化方法,构建SSA-BP超短期风速预测模型。从数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中收集得到的风速数据,预处理后及分类之后,使用该模型进行预测。实验表明,与BP、遗传算法(genetic algorithm,GA)-BP、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-BP预测模型相比,SSA-BP预测模型可有效提高风电场风速预测的准确率,且收敛速度快、寻优能力强。     

风电场风能资源储量和技术开发量估算方法

风电场规划前期,需要进行风能资源评估,得到实际风电场区域内的风能资源储量和技术开发量。提出了一种比较实用的关于风电场风能资源储量计算的技术路线,对江苏省某风电场工程进行了预装轮毂高度处风能资源储量和技术开发量的估算,并与实际布置风机后风电场年发理论电量继续对比,该风电场风能资源储量约为2.53万kW,技术可开发量约为1.98万kW,验证了该方法的适用性和准确性。     

海上风电场风能计算中关于海面粗糙度问题的探讨

提出一种利用海上10m高度的实测风速推求海面粗糙度的新方法。通过分析计算并与实测值进行对比,采用新方法计算时,风速误差为2.04%,风功率密度的误差为10.39%;采用传统零粗糙度计算方法时,风速误差为4.51%,风功率密度的误差为16.88%;在大风时段,用新方法计算时风速和风功率密度的计算结果比传统方法的计算结果更接近实测值。实例表明:采用新的粗糙度计算方法能够使海面推求的风资源结果更接近真实值。