江苏80m高度风能评估方法探讨

80 m轮毂高度风能评估关键问题之一是风随高度的变化规律研究,目前以最小二乘法、常规常参数方法最具代表性,但两者对高空风能的评估结论差异可能较大.使用幂常数指数方案,江苏省80 m高空陆上风能储量达到7.39×1010 W,可开发量为0.59×1010 W,而使用最新的最小二乘技术对江苏省80 m高空风能评估表明,陆上风能储量达到13.54×1010 W,可开发能量为1.07×1010 W,全省陆上和近海的可开发风能储量可达到4.29×1010 W,约为常规常参数方法计算结果的1.8倍.两种高空风能的评价结果均表明,江苏省风能资源丰富,沿海地区和近海具有巨大的风能储量,有很大的开发利用前景.     

江苏 80 m高度风能评估方法探讨

80 m轮毂高度风能评估关键问题之一是风随高度的变化规律研究,目前以最小二乘法、常规常参数方法最具代表性,但两者对高空风能的评估结论差异可能较大。使用幂常数指数方案,江苏省80 m高空陆上风能储量达到7.39×10¹⁰W,可开发量为0.59×10¹⁰W,而使用最新的最小二乘技术对江苏省80 m高空风能评估表明,陆上风能储量达到13.54×10¹⁰W,可开发能量为1.07×10¹⁰W,全省陆上和近海的可开发风能储量可达到4.29×10¹⁰W,约为常规常参数方法计算结果的1.8倍。两种高空风能的评价结果均表明,江苏省风能资源丰富,沿海地区和近海具有巨大的风能储量,有很大的开发利用前景。     

区域风能资源评价分析的动力降尺度研究

不同于以往的统计风能评估方法,本研究将动力降尺度方法应用到江苏省的风能评价分析中。利用NCEP/NCAR再分析资料与江苏省65个地面气象观测站1971～2000年的观测资料,建立了动力降尺度区域气候模式MM5V3的初始场和边界条件,用较高分辨率（水平分辨率为5 km）评估了江苏省60 m高度的风能分布,分析了动力降尺度方法在区域风能资源评估中的有效应用。结果表明,江苏省风能资源由东部沿海向西部内陆递减,以西连岛为代表的东部沿海风能资源最丰富,其次为长江三角洲地区,太湖、洪泽湖及高邮湖地区的风能资源也比较丰富,徐州市与南京市的风能资源最贫乏。分析表明,动力降尺度方法能够用较高分辨率模拟局地环流和地面风的主要分布特征,可以作为区域风能资源评价分析的有效手段。     

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.     

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。     

风能资源评估技术方法研究

全球性的能源危急和气候变化,驱动了风力发电在世界范围内迅速发展,搞清风能资源是大规模发展风电的关键步骤。文中首先回顾了近10年来开展风能资源评估的技术方法发展历程,阐述了数值模拟技术的应用对风能资源评估技术方法的发展所起的重要作用。风能资源的数值模拟可以给出风能利用高度上的风能资源分布;可以模拟出基于气象站观测资料的统计分析无法找到的风能资源;可以弥补海上测风资料不足的缺陷,进行海上风能资源的评估。文中运用中国气象局的风能资源数值模式系统地对江苏省和青海省的风能资源分布进行了高分辨率的数值模拟,并采用气象站观测资料对数值模拟结果进行了检验,结果表明数值模拟可以较准确地模拟区域风能资源的分布趋势,但在风速值大小会有系统性偏差,需要有测风塔观测资料对数值模拟结果进行订正,说明了数值模拟技术与风能资源测量相结合是风能资源评估的有效技术手段。最后对中国风能资源数值模拟技术的发展进行了展望,表明了中国风能资源的开发利用对自主发展小尺度数值模式的迫切需求。     

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。     

广东省风能资源的计算及分析

本文利用广东省气象台站的风速自记资料,计算风能资源,并分析风能资源的分布特点及规律,得到的结果是沿海岛屿风能丰富,内地风能贫乏,冬半年风能条件比夏半年好。按全省风能蕴藏量可划为三大区:沿海岛屿为风能丰富区,沿岸为风能可利用区,大陆内地和海南岛五指山区为风能贫乏区。      

四川省茂县风能资源初步分析

采用1971~2000年气候整编资料数据,初步分析了茂县的风能资源状况。结果表明:(1)由于特定的地理地形条件所致,其风能资源在四川为最大值地区之一,在横断山地区也为最大值地区之一。虽然年平均风能密度仅为27.44 W/m2(县气象局观测资料计算)。但当地风具有一年四季风速较大、风向稳定、定时起风等特点,其风能应具有较大的开发利用价值。(2)茂县的风有如下特点:一年四季都有风,冬春季最大(12月~次年5月平均风速达4.1m/s),秋季次之(10~11月平均风速达3.6m/s),夏季最小(6~9月平均风速达3.4m/s),以3月最大,平均风速达4.6m/s,以9月最小,平均风速只有3.2m/s。据茂县局3次观测的2分钟的平均风速来看,早上多为静风,在这种情况下多年平均风速仍然达到了3.8m/s,为全省最大。(3)根据茂县本站的风观测资料计算该县属于风能资源较贫乏地区,但该县由于地形复杂,县气象局观测资料不能完全代表该县的特殊风能分布情况,需要在实地调查的基础上,选择风速较大的地区建立风能观测点积累风能实测资料,为该县开发风能资源造福当地人民提供更科学、更具有说服力的数据。      

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。     

WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析

探讨了WRF模式在风电场的风速或者功率预报中应用的可行性, 主要研究和评估了WRF模式对地处东亚季风区及海陆交界的江苏如东地区夏季和冬季风速的短期预报效能。研究发现WRF模式可以比较好地预报如东站冬季的风速, 24 h预报的风速时间序列和观测资料的相关系数可以达到0.61, 通过置信度99%的检验, 48 h和72 h的预报与观测风速相关系数分别为0.54和0.47, 也能通过置信度99%的检验;相对而言, 模式对夏季风速的预报则要差一些, 24 h的相关系数有0.59, 48 h和72 h的相关系数只有0.47和0.30, 但仍能通过置信度99%的检验。在量值上, 模式预报的风速比观测值都略偏大一些。而江苏南通市预报结果显示, 模式的预报效能要比如东稍高一些, 和如东类似, 模式对该地冬季的预报要好于对夏季风速的预报。从更大尺度范围的分析也表明, 模式对不同地区预报的准确度是不一样的, 对海面以及海陆交界的海岸预报精度要高一些, 在平坦的内陆地区预报也比较好, 但在山区预报效能则较差。总体说来, WRF能胜任风速短期预报, 值得进一步研究和应用。     

富川地区风能资源分析

利用富川县虎头测风塔的实测资料,计算分析了富川地区的风能资源参数。结果表明,该地区的风能资源丰富,年平均风速、风功率密度和有效风速小时数都随高度的增高而增大;秋冬季是该地区风能资源利用的最佳时期,夏季次之,春季最差;而白天特别是中午一般是每天资源量最好的时段;该地区的主导风向集中,且最多风向与次多风向完全相反,各风向上的风能分布规律与风向频率分布一致,并且比风向频率分布更集中在主导风向上。     

WRF模式对福建沿海风电场风速预测的效果分析

在WRF模式中选取不同的边界层、近地面层以及陆面过程参数化方案,设计了4种不同物理过程参数化方案,组合模拟福建沿海某测风塔站2010年1月1—11日和7月1—11日的逐时风速,将数值模拟结果和同期测风塔观测数据进行对比,以寻求最佳参数化方案。经分析比较,采用MYJ边界层方案,Monin-Obukhov近地面层方案以及Noah陆面过程方案的方案2模拟效果最好。使用该方案对2010年1月和7月的风速进行模拟,按不同风速级别分别对数值模拟结果进行对比分析,结果表明:方案2对6~15m/s风速模拟的平均相对误差在20%左右,能够满足风电预测的精度需求;而对0~6m/s风速模拟的误差相对较大,这可能是由于模式地形分辨率不够精细以及风塔所处海陆交界处的特殊位置,使低风速容易受地面扰动以及海陆气流影响所致。     

如东海滨风能资料分析

风能是绿色能源,利用风能发电是我国今后能源建设的重点,测量证明,如东的风力资源比较丰富,尤其是近海沙洲及海岸沿线,适宜建大型风力发电厂。     

基于不同时间尺度风切变指数推算风资源的对比分析

利用2014—2018年辽宁省探空资料分析了水平风速的垂直风廓线分布特征。用2座代表性测风塔逐时梯度风观测分析了采用不同高度组合方案计算出风切变指数的月、日变化特征, 分别用月、小时、年风切变指数推算高层风速和风功率密度, 并与实测对比。结果表明: 沈阳相较于大连地区风速随高度增加较快, 180 m高度以上风速基本保持不变, 而大连因其纬度低且靠近海洋, 300 m以下风速均匀上升。在非复杂地形情况下, 距地面10 m高度以上间隔一定高度设立4层风观测, 基本可以满足近地层风资源评估需求。受太阳辐射、下垫面、海陆热力性质差异等影响, 辽宁省风切变指数日变化特征比月变化更显著。利用小时风切变指数推算高层风速和风功率密度的方案优于采用月、年风切变指数方案。风切变指数日变化越显著, 采用逐时风切变指数推算方案越优于其他计算方案。     

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。     

南澳岛风能资源的评估

利用南澳站30年气候资料对南澳岛风能资源进行评估,为南澳风能资源合理的开发和利用提供一定依据。     

基于模糊逻辑的风廓线雷达功率谱数据质量控制研究

随着风廓线雷达组网观测系统建设的推进,质量控制是提高风廓线雷达观测资料应用效益的重要环节。通过介绍风廓线雷达回波信号的产生机理、信号与数据处理流程,研究了风廓线雷达多普勒功率谱的湍流回波与干扰回波的特征,给出了功率谱的特征量,提出了基于模糊逻辑提取大气湍流回波信息的质量控制方法,改进了多普勒速度估算的准确性。为检验质量控制方法的可靠性,以合肥2008年6月4日10:42:16(北京时,下同)东波束和8日10:36:20西波束的多普勒功率谱数据处理为例开展了风廓线观测资料质量控制的个例试验分析,结果表明处理后观测资料的可用性较好。     

昌图风力发电项目主要环境影响分析

通过对昌图风力发电场工程项目的环境影响分析,得出风电类项目对环境的影响主要表现在噪声、阴影和生态等方面,并探讨了对各方面环境影响的分析预测方法及防治措施。     

塔中一次强沙尘暴过程边界层风场变化特征

利用风廓线雷达探测资料对2010年4月19日塔中一次强沙尘暴过程中的边界层三维风场进行分析研究。沙尘暴爆发前,塔中1 000 m高度内空中风主导风向由偏东风转为偏西风;沙尘暴爆发时,地面至1 500 m高度内为偏东风。近地面风速在沙尘暴爆发初期迅速增大至18.3 m/s,中后期逐渐变小,但依然保持10 m/s左右的较大风速;300～1 000 m高度,沙尘暴爆发时段的风速小于过程前后;1 000～2 000 m高度内,沙尘暴爆发前风速达到最大,然后随时间变化呈递减趋势;3 000 m以上高空风在沙尘暴爆发期间风速可达20 m/s。沙尘暴过程中塔中上空存在明显的沙尘颗粒沉降运动,平均下沉速度为1.2 m/s。