达里风电场风能资源研究

利用达里风电场的测风数据，对其风能资源进行了详细的分析和多方法的探讨．给出了各方法间的误差对比，最终得到达里风电场的风能评估结果。     

风电场资源测量系统

介绍了一种新型风电场风能资源测量系统。该系统采用模块化设计,利用现场总线结构的数据采集模块和无线通信技术,实现远程梯度测风,测量风电场风能资源评估所需的气象要素,生成符合国家标准的数据报告。通过1年的试用并对系统采集数据进行分析,证明该系统能有效地测量风能资源,具有提高气象部门拓展气象服务领域的能力。     

省级风能资源信息管理及辅助决策平台研制

风能资源的开发在湖北省已呈迅猛发展之势,但全省缺乏统一的风能资源开发的信息管理平台,不利于省级能源主管部门的科学决策和审批,亟需建立一套基于GIS技术的全省风能资源信息管理平台.在此背景下,以湖北省境内的测风数据、风能资源评估报告、风电场发电量数据、地理基础数据、高分辨率的高程数据和遥感影像数据等为基础,结合气象站数据、风能资源数值模拟数据,实现对全省风电项目建设进度的跟踪管理、测风数据的管理、风能资源分布的查询、实时数据的监控,再综合应用这些数据,通过MapGIS强大的空间分析功能,充分挖掘有价值的信息,实现了风电场的选址及辅助决策功能.     

用于风电场选址的风能资源评估软件

该文介绍了一个新的用于风电场选址的风能资源评估软件，该软件采用均值及标准差法进行韦布尔双参数估算，将误差减少5％－8％。为了与我国测风资料相适应，采用16个方位进行风资源评估，使结果更客观、准确。该软件还集成了风参数的年变化和月变化分析了软件，是我国进行风电场选址和风能资源评价的有效工具。     

泽库预选风电场风能资源特征及评估分析

在环境污染日益加重,能源短缺的现今,研究和开发风能资源是十分必要的。通过泽库预选风电场测风塔2007年全年完整资料,利用Visual Basic编译工具进行数据处理,根据风能评估相关参数的计算,得出了风能资源分布特征,为今后建立泽库风电场和安装风机工作提供了参考依据。     

盘锦辽滨风电场风能资源分析

使用盘锦辽滨风电场1999年4月2000年3月测风资料,对风电场的风能资源各参数进行了计算分析,得出该风电场适宜建设大型风电场的结论。     

风能资源评估软件的设计及应用

介绍了目前国内外较常用的风能资源评估软件和传统的风能资源评估方法,阐述了如何运用VFP技术编写计算机程序实现对风电场观测数据的检索和分析,进而达到对风电场风能资源评估目的的软件设计思路;并利用新安县新城自动气象站和北冶自动气象站的资料,对编写的风能资源评估软件进行了试运行和验证,其模拟结果与实况数据基本吻合.     

盘锦辽滨风电场风能资源分析

使用盘锦辽滨风电场 1 999年 4月～ 2 0 0 0年 3月测风资料 ,对风电场的风能资源各参数进行了计算分析 ,得出该风电场适宜建设大型风电场的结论。     

连州风能资源的评估

利用区域气象站、气象观测站的测风资料和国家相关标准,计算分析连州市的各项风能资源参数,对连州市风能资源的时空变化进行评估,结果表明:2017年平均风速、风向与历年平均风速、风向基本一致,可认为2017年基本为平风年,可以反映连州地区长期的风的特征,具有可用性、代表性。连州市南部、东北部风能资源较丰富,80m高度平均风速达到3m/s以上,平均风功率密度为62.0~139.9W/m^2,有效风功率时数5761~5969h,占65.8%以上,有效风速频率高达64.8%,风能频率占71.8%以上,从长年代估计,雷达站和山塘附近区域的风能资源等级为1级,有利于开发低风速型风电场。西北部、东部的风能资源较为贫乏,平均风速小,风功率密度低,有效风功率时数少,风能开发价值低。     

CFD方法在贵州分散式风电场资源评估中的应用研究

该文采用CFD软件Meteodyn WT,对贵州中部某分散式风电场进行模拟,模拟时段为2013年1-12月,水平分辨率100 m,垂直分辨率10 m,通过对比实测资料与模拟数据,研究基于CFD的数值模拟方法对复杂地形风能资源数值模拟的适用性,探索其服务于分散式风电开发发展规划制定的可行性.研究结果表明该方法应用于贵州复杂地形是可行的,在没有测风塔观测或者测风塔资料较少的情况下,可得到高分辨率的区域风能资源分布,为分散式风电发展规划的制定和风电场前期建设的选址提供科学依据.     

青海高原北部风能资源的高分辨率数值模拟初探

利用风能资源数值模拟评估系统(WERAS),对青海高原北部复杂地形条件下的风能资源状况进行了高分辨率的数值模拟试验,通过模拟结果与同时段测风塔观测数据的对比分析发现:MM5/CALMETM的1km分辨率模拟可以较准确的得到高原北部年平均风速的量值(平均相对误差<20%),能大致模拟出高原风速分布趋势以及年主导风向,但是风功率密度结果与实际吻合度较低(平均相对误差>35%)。模拟结果表明,环青海湖地区、三江源北部及祁连山周边地区70m高度年平均风速均大于8.0m.s-1,年平均风功率密度均在400W/m2以上,风能资源丰富,可以考虑在上述地区开展加密观测,为青海高原大范围开展风能资源评估和风电场选址提供参考依据。     

甘肃酒泉区域风能资源评估

按照国家风电场风能资源评估方法,利用甘肃省酒泉区域6个测风塔不同高度层的资料,计算分析了该区域的各种风能参数,并给出了该区域风能的空间分布图.结果表明,按照我国学者的研究成果划分,除2号地区属于风能较丰富区以外,其他测风塔对应的区域属于风能丰富区.文章给出了酒泉地区有效风功率密度空间分布图,对进一步了解、应用甘肃酒泉区域的风能有较好的参考作用.     

云南风能资源及其开发利用研究进展

介绍了云南风能资源及其开发利用的研究现状和研究成果。分析了云南风能资源评价历程、分布特点和风电开发建设情况。总结了云南有关风电场选址、风能资源评估、风电功率预测预报以及山区风电场和风电机组设计的研究成果。剖析了云南风能资源及其开发利用中存在的问题并提出今后的发展方向。     

鄱阳湖区风能资源储量及分布研究

利用鄱阳湖区4种观测站的风资料,计算了鄱阳湖区的平均风功率密度、有效小时数、年平均风功率密度、风能总储量及技术可开发量,评价了风能资源分布特征。并根据分析结果规划出了风能开发最佳期及较佳期。研究结果表明:鄱阳湖区风能资源丰富,技术可开发量约为210万kW。受狭管地形作用,该区域风向稳定,风能资源品质较优。为了给风电场的微观选址及中长期发展规划提出科学的依据,应进一步加大对风能普查及详查工作的投入;为了进行精细化风能资源测量,摸清风电场的场址分布、资源储量及装机容量,应在鄱阳湖区尤其在浅滩设置更多风能资源测量点。     

慈溪北部沿海风能资源的计算及分析

利用慈溪北部沿海滩涂现场测风资料,对拟建风电场的风能资源各参数进行了计算及分析,通过与其临近的气象站长年代风资料的对比分析发现,慈溪北部沿海滩涂风能资源丰富,40m高度的年平均风速大于6．0m／s,年有效风力时数超过7800h,大气湍流强度中等偏弱,适宜建设大型风电场。     

WindSim软件在复杂地形风电场风能资源评估中的应用

复杂地形的风能资源评估研究对于风电事业的发展具有极为重要的意义。作者利用基于计算流体力学(CFD)方法的风能资源评估系统软件WindSim对我国复杂地形新疆托克逊县境内某风电场2007年的风资源情况进行了模拟,并将模拟结果与测风塔观测结果进行对比分析。模拟结果表明,WindSim软件对我国复杂地形地区平均风速的模拟能力比较好,10m、40 m、50 m、70 m高度的月平均风速的平均相对误差分别是12.91%、10.21%、9.68%、12.91%。同时,WindSim软件不仅可以较为准确地模拟出该区域2007年的主导风向,而且对该年的有效风速频率的模拟效果也很好。此风电场风能资源模拟试验说明,该地区具有十分丰富的可供开发利用的风能资源,进一步说明WindSim软件对我国复杂地形地区的风能资源评估工作具有很好的参考和应用价值。     

高分辨率合成孔径雷达卫星反演风场资料在中国近海风能资源评估中的应用研究

由于海上测风非常昂贵,实地测风资料严重不足,而卫星反演海面风场资料可以有效地弥补这一缺陷,对近海风能资源评估具有至关重要的意义。近年来,欧洲太空局2002年3月发射的Envisat卫星搭载合成孔径雷达（SAR）图像产品在欧洲近海风能资源评估中得到了广泛应用。文中探讨了空间分辨率约1 km×1 km的SAR卫星反演海面风场资料应用于杭州湾近海风能资源评估的技术方法,通过杭州湾海域的实测风速与SAR卫星反演海面风速数据的对比分析发现：（1）14个实测站点中13个站的相对误差小于20%,其中7个站的相对误差小于10%,平均标准差为2.29 m/s;（2）以SAR卫星反演风速数据为基础计算的风能参数（形状参数和尺度参数）与实测数据计算结果的一致性较高;（3）将该数据同化进入WRF数值模式中,与控制试验相比,大部分检验站点的风速相关系数明显提高,标准差和相对误差也得到改善。SAR卫星反演风场资料可用于中国的近海风能资源评估。     

山东即墨风电场风力资源分析

以即墨气象站风速风向为参考,利用其30年风速资料确定风电场代表年,根据铁塔气象观测资料分析即墨风电场的风力资源状况;依据“风能资源评价技术规定”对即墨风电场的风速风向进行了检验修正。分析了测风塔各高度风速日、年变化,风向频率年月变化。计算分析了测风塔不同高度平均风速、风功率密度、有效小时数等风能参数。计算了不同风电机型60~70 m轮毂高度年发电量及其随高度变化规律;估算了风电场年发电量。得出即墨风电场达到3级风场标准,具有开发价值。     

海南省及其近海风能资源的高分辨率数值模拟

利用加拿大环境部气象局开发的WEST(Wind Energy Simulation Toolkit)对海南省及其近海的风能资源分布进行数值模拟,得到高分辨率(1 km)的风能资源分布状况,并通过将数值模拟结果与海南省沿海8个测风塔和18个现有台站测风资料的对比,表明模拟结果能较好地反映海南省及其近海的风能资源分布状况,70 m高度上的年平均风速相对误差≤9%.另外,分别提取离8部测风塔最近的WEST网格点上的模拟值,利用丹麦的WAsP(Wind Atlas Analysis and Application Program)估算8部测风塔所在位置的年平均风速,再分别与测风塔的实测结果进行比较,得到70 m高度上的相对误差同样≤9%.因此,采用WEST模拟的海南省及其近海的高分辨率风能资源分布,可为海南省风能资源的精细化评估和风电场的微观选址提供科学依据.     

集成CFD与Kalman滤波的微尺度风电场风功率预报方法

基于Kalman滤波的风功率预测方法难以捕获风电场的风力空间分布特征,集成计算流体力学CFD模型和Kalman滤波能将风资源分布纳入风力发电预报框架,对提高微尺度风能利用率有重要意义。以黄土高原沟壑区的中国华电集团公司甘肃省环县南湫风电场为研究区,首先利用CFD模拟风电场风速分布特征和划分风区,再利用Kalman滤波订正BJ-RUC模式预报的各风区长时间序列风速变化,并对比不同风区的订正效果,最终基于发电能力评估风电场的风功率预报效果与效益。结果表明:(1)风电场内部的风机均不同程度地受到复杂地形的影响,围绕"马蹄形"山梁和山谷形成明显的"阶梯式"风区,风速差最高达2.78 m·s~(-1);(2)CFD与Kalman滤波的集成订正方法使风速预报准确率由BJ-RUC的20%~30%提高到90%以上,并使风功率预报准确率达到80%以上,显著提高了微尺度沟壑区风速-风功率预报精度;(3)风电场容量因子C_P平均在12.4%~16.8%之间,弃风率η为5.5%~17.5%,表明该电场的风功率预报精度明显受其发电效益制约;(4)还讨论了风电机组监控数据采集控制系统SCADA的数据质量、CFD计算效率和能源部门决策等不确定性因素对风速分区及风功率预报的影响。