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为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。 相似文献
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选用杭锦旗1977—2006年各年逐月平均风速资料、2006年1—12月逐时风向、成速资料、2006年1一12月阿拉腾敖包测风塔逐时风向、风速资料,采用统计分析方法,对阿拉腾敖包风场风速和风功率密度、风速频率和风能频率分布、风向频率及风能密度方向分布、有效风能时数进行计算分析,得出阿拉腾敖包风场风能资源评价;给出了综合评估意见:该风场10m高度年平均风速5.7m?s-1年风功率密度为147. 19W?m-2; 60m高度年平均风速7.3m?s-1,年风功率密度为336.65W?m-2; 70m高度年平均风速7.6m.s-1,年有效风速(3~25m?s-1)时数为8410小时,年风功率密度为380.45W? m-270m高度年主导风向为WNW风,春、秋和冬三季主导风向均为W风,因而风向较为稳定。年内春季风速较大,秋、冬季次之,而夏季最小。据初步测算,该风能区风能总储量约为152MW. 相似文献
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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。 相似文献
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WindSim软件在复杂地形风电场风能资源评估中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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锦州两处风电场风能资源对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
使用锦州北山和储灰场两处风电场2000年7月~2001年6月逐时平均风向、风速资料,对两处风电场的风能资源各参数进行了计算和对比分析,得出北山风电场适宜建设大型风电场的结论。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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海南省及其近海风能资源的高分辨率数值模拟 总被引:6,自引:0,他引:6
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. 相似文献
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利用衡阳9站1970—2016年测风数据,通过气候倾向率分析风速年、年代际变化,M-K检验风速突变年份,运用有效风能密度评估各区域风能蕴藏量,其结论如下:衡阳风速总体呈下降趋势,衡山减少最明显,风速减少极显著区域未出现突变;低海拔区风速集中在0~3. 4 m/s(85. 8%),1991—2016年风频两极分化,低速及高速区增多,中间出现断层。南岳山风速范围广,2005—2016年强风频区有缺失,主风频在3~5区间;2010年全面采用高灵敏度自动测风仪,低海拔区静风迅速减少;按照有效风能密度定义,南岳山风能丰富,低海拔区未达到可利用标准。 相似文献
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盘锦辽滨风电场风能资源分析 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
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风能作为无污染可再生能源有着巨大的发展潜力。为较准确地掌握瓦房店地区的风能资源分布情况,利用1971—2007年瓦房店地区及周边共9个测风点的测风资料对风能资源评估参数进行了计算和分析。结果表明:瓦房店沿海地区风能资源丰富,风能自西部沿海地区向东部内陆地区呈由多到少降阶梯形的分布趋势。瓦房店地区月平均风速在春季和秋末冬初形成2个波峰,离海岸越近的站点秋末冬初的波峰越明显,而离海岸越远的站点秋末冬初的波峰越弱。瓦房店地区从西部沿海经中部到东部内陆优势风向呈近似逆时针方向的转动。 相似文献
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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。 相似文献
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在核安全分析和环境影响评价中,必须使用到的是小时气象数据。对自动气象站小时风向的计算方法和小时数据如何统计,地面气象规范中和核安全导则中还没有定论,因此本文对小时风向统计方法展开讨论。目前小时风向值的计算方法有算术平均法、滑动平均法、矢量平均法和频率最高法,针对算术平均法和滑动平均法对经过0°的风向统计容易出现误差,本文提出对此的修正方法并对4种计算方法进行了比较。结果表明:文中过零风向修正方法简便准确,小时数据统计方法为正点前10min数据时,修正算术平均法更可靠,但该方法对风速为零时的判断容易出现误差,因此在小风、静风频率高的地方推荐矢量平均法。关于小时数据的划分方法,美国核管会RG1.23与我国核安全导则及地面气象规范中的规定不同,因此文中利用实测资料对不同小时数据统计方法所得结果比较,分析表明,取整点前或其他时段的10min和15min的数据进行平均的风向相关矩阵一致性为97.87%;取4个15min平均值的平均或6个10min数据平均值的平均作为小时值的风向相关矩阵一致性为99.96%,这两种统计方法与取10min和15min的一致性为86.00%,相对较差;取60min时段的平均值作为小时值则与其余方法一致性最差。 相似文献
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利用2007—2017年乌鲁木齐市L波段探空雷达和地面常规观测数据,以Holzworth干绝热曲线原理,估算该地逐日最大边界层高度,并计算对应的边界层平均风速和通风量等数据。同时,应用2015—2017年空气污染指数(AQI),探讨空气质量与大气边界层参数的关系。结果表明:乌鲁木齐市日最大边界层年均高度为1415 m,总体上呈下降趋势,平均降幅为5. 9 m·a-1。时间序列上,日最大边界层高度分布呈明显周期性。逐月数据呈"抛物线"状,1月平均高度最低(336 m),6月平均高度最高(2400 m)。冬季边界层平均风速最小,为2. 6 m·s-1,春季和夏季最大,均为5. 6 m·s-1。一年中,1月平均通风量最小,为977. 0 m^2·s-1,5月平均通风量最大,为14835. 9 m^2·s-1,4—9月为平均通风量大值期,平均通风量为13282. 3 m^2·s-1。大气污染物在风速弱、边界层高度低和通风量小条件下的累积,易造成中度以上污染。冬季,乌鲁木齐常处于蒙古高压后部或底部,为造成冬季污染严重的重要原因之一。 相似文献
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基于462个气象观测站1960–2016年共57年的近地面风速日资料,利用克里格空间内插,最小二乘法,相关系数检验和经验正交函数分解(EOF)等方法分析了年均和各个季节中国区域风速及有效风能密度的时空变化特征。研究结果表明:在中国北部和部分沿海地区年平均风速在3 m s-1以上,有效风能密度在75 W m-2以上,而在中国南部地区平均风速和有效风能密度均较小。近五十多年以来,中国区域年均和季节平均风速呈明显下降趋势,北部地区春季递减率最大,沿海地区冬季递减率最大。广东部分地区年平均风速有增大的趋势,西南,华南和华中西部地区年平均风速变化不大。平均风速大的区域,递减率也大。年平均风速和年有效风能密度的主要空间分布模态表现出高度的一致性,均呈现逐年减小趋势。中国风速及风能资源的减小趋势,主要与全球变暖及土地利用变化有关。 相似文献
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利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006-2008年的7-9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析.结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因.从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用.PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱.当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显. 相似文献