基于ASCAT风场数据的中国近海风能资源评估

卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。     

广州南沙区风能资源评估

通过分析位于南沙区万顷沙十七涌的70 m风塔的2008年数据,对南沙区风能资源进行了分析,结果标明:2008年20 m高度上热带气旋对有效风功率密度的贡献率为17.8%,有热带气旋影响月份热带气旋对风功率密度平均贡献率达到34.7%。10、20、40、60 m 4个高度的有效风速时数介于3 278~5 862 h,根据风能区划等级中有效风速时数标准,四个高度的风能资源介于可利用区到丰富区之间;根据风能区划等级中年有效风功率密度标准,四个高度的年有效风功率密度介于84.0~148.6 W/m2,风能资源均属可利用区,综合有效风速时数和年有效风功率密度两个要素可确定南沙区风能资源属可利用区,不具备大型风电场并网发电的风能资源条件,但具备一定利用价值。     

风能的气候评价

一地风能的丰欠,可以用有效风能来表征。有效风能是有效风能功率密度(原称有效风能密度)乘以可利用风速(3—20米/秒)的小时数的积。 1、风能功率密度的评价 单位体积的空气所具有的风能,只能取决于空气密度(ρ)和风速(V)。运动着的物体的动能为:     

巴彦淖尔市乌拉特高原风能资源分析

利用巴彦淖尔市乌拉特高原海流图(1971—2002年)、乌兰(1959—1979年)、虎勒盖尔(1958—1969年)、前达门(1961—1988年)、海力素(1970—2002年)、塞乌素(1974—2002年)6个气象站多年的逐日逐时测风资料,根据各年平均风速的大小,从中选出每个站3个代表年份,即接近历年平均风速年,平均风速最大年,平均风速最小年。分别计算18个代表年份的年平均风功率密度、有效风功率密度、各风向能量频率、有效风速小时数,通过对这些参数分析得出乌拉特高原大部地区风能资源丰富,达到开发标准,这为开发本地风能资源提供了有价值的参考数据。     

中国沿海风能分布特征及其影响因子的数值模拟

利用欧洲中期天气预报中心0.75°×0.75°再分析资料,对中国海岸线两侧相邻区域内的风能、风速进行研究,讨论不同季节、不同区域风能、风速的分布特征;利用WRF(Weather Research Forecast)模式模拟海表面温度上升和城市化发展对中国东部沿海风能的影响。结果表明:1)中国沿海风能的时空分布不均一,季节变化明显。春季渤海湾区域风能明显大于其他三区(华东沿海、东南沿海和南海北部沿海区域)。夏季渤海湾区域风能显著小于其他三区,而华东沿海区域风能稍大。秋季东南沿海和南海北部沿海区域风能较大。冬季沿海四区风能大小接近。一般而言,秋冬季风能较大、春夏季风能较小,夏季风能显著小于冬季。2)不同区域、不同季节风速的年际变化存在明显差异。除冬季东南沿海区域风速有增大趋势外,其他区域各季节风速都呈缓慢减小趋势,但减小幅度很小。3)海表温度升高在不同季节对风速的影响不同。春季渤海湾和山东半岛、北部湾沿海及杭州湾风速随海温升高而增强。夏季海温升高幅度不同,则风速显著变化区域不同,但大部分沿海区域风速随海温升高而增强。秋冬季风速随海表温度升高而增强,影响区域较稳定:秋季东南沿海和华东沿海区域风速增强,冬季渤海湾和南海北部沿海区域风速增强。4)城市化发展增大了地表摩擦力,使得夏秋季登陆我国的热带气旋迅速减弱,沿海风速随之减小。     

山东沿海风能资源分布特征及评估

利用山东省沿海测风塔70 m高度完整1 a的观测资料计算分析风能资源参数特征.结果表明：山东沿海地区平均风速与有效风功率密度分布特征相似,烟台沿海区域平均风速及有效风功率密度最大分别达到6.7 m/s、463.5 W/m²,沿海北部地区风能资源最为丰富,日照地区最少;受海陆风作用,春季风能资源最好,其次是冬季,夏季最差,风速最大值基本出现在14-16时;年有效风能时数及百分率分别为7 440 h、85%;风能密度分布基本以偏北或偏南方位较大.沿海区域风能资源分布特征与长年代评估结果及数值模拟结果基本一致.     

江苏省风能简便计算方法的研究

气象上常用的风能计算方法有用风速的概率密度计算和直接用风速资料。前者需要确定适合于被计算地风速概率分布，后者需要统计气象台站记风速资料，若计算某地年平均风能密度则应对该地十年以上的逐年、月、日、时的自记风资料进行统计、，工作量相当庞大。目前国内已有一些风能简便计算方法，其中朱瑞兆等人认为，用代表年来计算风能与其长年平均值十分接近「１」。本文对几各简便方法运用在江苏的科学性和实用性进行了探讨，着重研     

韦伯尔三参数模式在风能研究中的应用

本文比较了韦伯尔(Weibull)二参数模式和韦伯尔三参数模式在风能研究中的应用,二参数模式是三参数模式的特例。计算结果表明:在近地面层,三参数模式更接近实际风速的分布。     

NCEP/NCAR再分析资料在江西金华山风资源评估中的应用

利用NCEP/NCAR再分析资料对江西省金华山测风塔数据进行订正,计算平均风速、风速频率、风向频率、各方向风能、风功率密度及有效风能时数等各项风能参数。结果表明,风电场各个高度年平均风速为5.7—6.7 m/s,年平均风功率密度为214—366 W/m2,年有效风力时数百分率为76.3%—82.2%;风向和风能频率集中风向为SW—WSW风,有利于风机的布局和稳定运行,具备开发潜力。     

阿拉山口地区风能资源特征及利用前景

利用阿拉山口地区1957—2007年各月及年平均风向、风速资料和2007年1月1日至2008年12月31日地面自动气象站24 h 10 min风速观测资料,用统计学方法分析得出阿拉山口地区年平均有效风能时数为4575 h,年平均有效风功率密度为166 W/m^2,该地区在春、夏、秋3季有效风能较大,冬季有效风能较小,属风能较丰富区,也是季节利用区,其风能储量大有潜力可挖。阿拉山口口岸是西部对外开放的重要枢纽和平台,对能源的需求在日益加大,在此开发利用风能对保护环境和促进经济发展都意义重大。     

高分辨率数值模式在风能资源评估中的应用初探

针对现有气象测站分布数量有限, 尤其是沿江沿海地带测站稀少的现状, 对数值模式在风能资源评估中的应用进行了尝试。首先利用TAPM数值模式对上海地区的风场作了数值模拟计算; 然后利用同步的气象站观测资料对风速模拟结果进行统计释用订正处理, 提高了模式计算结果的准确性和可靠性; 最后得到了分辨率为3 km的上海全年平均风速和风功率密度分布信息。这些结果为上海地区风能资源分析评估及风电场规划选址工作提供了科学依据, 同时也说明将统计释用的数值模拟结果应用到风能资源评估工作中是可行的。     

金华市风能资源分析

为了分析金华市风能资源的丰匮及其分布状况，利用2017—2020年金华市8个国家地面气象观测站和169个区域自动气象站的逐小时风向风速资料，统计分析了平均风速、有效风速时数、有效风能密度等风资源评估参数。结果表明：按照风能资源区划标准，武义大莱站和义乌站的风能资源达到可利用区的标准，而其他站点则处在风能资源贫乏区，其中，大莱距地面10 m高度的年平均有效风能密度达107.5 W/m²，有效风速时数为5 481.0 h，年主导风向为WNW，义乌的有效风能密度则为51.5 W/m²，有效风速时数2 571.3 h，年主导风向为N；义乌平均风速的日变化幅度较大，不利于其风电在并网过程中的安全稳定。     

黑龙江省风能资源及其分布

本文利用全省各地的年、月平均风速直接计算实有风能,平均有效风速的年、日分布特征,不同等级风速频率分布特征,最大风速的推定及其结果,风能密度的计算,将全省风能资源按其优劣程度划分为3个区域等级进行评价。     

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。     

卓资县财神梁风能资源分析与评估

利用卓资县气象站1959—2006年常规气象观测资料和卓资县境内财神梁测风塔2006年实测数据,采用统计分析方法,计算分析了财神梁风场平均风速、风功率密度等风能参数,得出:财神梁风场10m高度年平均风速和年平均风功率密度分别为6.8m·s-1和273.6W·m-2;65m高度年平均风速为7.7m·s-1,年平均风功率密度为373.1W·m-2。65m高度年主导风向为W风,出现频率为18.0%,风能密度方向也以W为主,占总风能频率的23.9%,有61.6%的风能集中在WSW-NW范围内。65m高度风能有效小时数为8284h,风能的众值分布在8～14m·s-1风速区间内,占全年风能分布的69.1%。财神梁地区风能资源储量较为丰富,且风质优良,适合开发建设风电场。     

酒泉风电基地高分辨率风能资源的数值模拟

利用酒泉地区气象观测资料和NCAR/NCEP再分析资料, 结合中尺度WRF模式, 研究了酒泉千万千瓦级风电基地（39.5°～41.5°N, 94.5°~97.5°E）的高分辨率（3 km×3 km）风能资源。结果表明： 在模拟区域内主要有3个风速和风功率密度大值中心; 该区域大部分地区冬季风速和风能密度最大, 夏季较小\.经比较, 模拟的风能密度与实际观测结果较为一致。     

南宁市横县地区风能资源评估

基于广西南宁市横县地区测风塔2012年5月~2013年4月的观测资料,计算了风速、风功率密度等参数,利用风能资源评估方法分析了当地各项风能资源参数的变化规律及其特征,评估了该地区的风能资源状况。结果表明:观测年度10~80m年平均风速和年平均风功率密度在4.7~7.2m·s-1、190.7~396.0W·m-2之间,且随着高度的增加而增大;3~25m·s-1风速小时数在5207~8052h之间;最多风向为偏东北风,风能密度主要集中在NNE方向上,累计频率达76.1%;50m高度上的年平均风功率密度为332.3W·m-2,风能资源等级为3级(300W·m-2),表明该地区的风能资源比较丰富。     

WeibuLL-Ⅱ分布在新疆风能计算中的适用性探讨

一、引言当前,风能的开发和利用已引起各国的普遍重视,而如何正确估算风能资源是风能研究中烝待解决的问题.各国学者对风速的分布规律做了广泛地研究,认为不同等级风速出现的频率服从某一分布模式.目前,用来拟合风速分布频率的函数很多,有皮尔逊Ⅲ型分布,伽玛分布,对数正态分布,韦伯Ⅱ型,韦伯Ⅲ型分布等等,对其各有评价.据很多分析认为韦伯-Ⅱ型分布,其形式简单     

风电场选址模式化研究

本工作旨在风电场已初选，并有一至几个月的短期测风资料为前提的情况下，研究出一种有较先进的方法、较高的精度、较快的速度推算场址风能参数的模式。由于风能是风速立方的函数，因此，习惯上用寻求两地风能参数相关的订正方法误差较大。这次工作立足于先订正原始风速及标准差，再用这两参数推算各风能参数。经计算比较，选择全概率公式订正风向风速，再用差值法订正标准差，最后用韦伯尔公式计算风能参数。风电场选址时风向风速都应该考虑，因此，选择各风向均出现的时段作考察月为好。比较结果发现，９、１０、１１月作为考察期准确性较高。     

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。