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。     

玉林大容山地区风能资源分析评估

利用风能资源评估方法对广西玉林大容山的风能资源状况进行分析,结果表明,当地风能资源丰富,风能资源等级为3级,其中30m～70m年平均风速和年平均风功率密度分别为7.6～8.0m.s-1、396.7～497.0W/m2,30m高度的风速和风功率密度最大;一年中2～5月、7月和10月是风能资源利用的最佳时期,一天中夜间特别在20～03时是风能资源量最好时段;各高度3 ～25m.s-1有效风时数为7279～7806h;主导风向和风能密度都主要集中在SSE ～S扇区,70m高度风能密度累计频率达61.9％.     

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。     

大连地区风能资源评估及分布

利用大连地区1971～2000年基本气象站和2006～2009年自动气象站风速观测资料,估算了风能的主要特征指标:风速、有效小时数、平均风功率密度、有效风功率密度。根据风能特征指标分析了大连地区风能资源状况和分布特征。结果表明:大连地区风能资源丰富,大部分地区年有效风功率密度在80W/m2以上,其中旅顺最大,为191.7W/m2,长海、大连、瓦房店都在150W/m2以上,金州为104.2W/m2,庄河、普兰店不足100W/m2。大连地区的风速有效时数大部分在4500h/a以上,其中大连、长海在6500h/a以上,旅顺、瓦房店、金州在4800～5500h/a之间。大连地区风能主要呈现沿海(海岛)大于内陆区域、南部地区大于北部地区、西海岸大于东海岸的空间分布。     

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.     

四川省会理县风能资源分析研究

本研究利用四川省会理县测风塔短期2012年2月1日~2013年1月31日期间的70m高度实测逐时数据,经会理和会东气象观测站1981年1月~2010年12月共计30年的风速逐时数据采用长年代法订正推算后,对会理县该研究区域风能资源参数进行计算。结果表明:该区域风能资源应用于并网风力发电分别为“很好”和“好”的等级,具有较好开发潜力;风能和风向较为集中,有利于风机布设;测风塔地处高海拔地形较为平坦的山脊地带,不占用耕地,临近公路,气候较为温和,利于风电场修建。      

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。     

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。     

山东高分辨率风能资源分布特征的数值模拟研究

基于WRF3.8.1数值模式,利用FNL 1°×1°再分析资料,对山东边界层10 m、70 m、100 m等高度2017年风场进行了逐日动力降尺度模拟,使用山东122个气象站逐日平均风速,对模拟结果进行了客观评估。结果表明：WRF模式可以较好地模拟出山东逐日平均风速变化特征,但模拟值普遍大于实测值,山东不同区域平均风速模拟效果差异较大,四季误差分析结果与全年略不同;山东沿海、半岛北部丘陵、崂山、日照中部五莲山、鲁中山区各山脉等区域以及微山湖、东平湖等大型湖泊区域年和四季10 m、70 m、100 m高度平均风速、平均风功率密度较大,大汶河、大清河、泗水河、沂河及其支流、淄河、潍河等流域中上游的山区间低矮平原地带较小,但各地风能资源的差异随高度增加而明显减小。平均风速、平均风功率密度时空分布结果可为山东内陆地区分散式低风速风电场的选址、风能资源开发利用提供参考。     

包头地区风和风能资源

风能是地球表面空气流动所产生的动能,也是提供给人类的一种可利用的重要能源.文在第三次气候区划的基础上,对包头地区近40a(1971-2010)风及风能资源做了统计分析.结果表明,包头地区风能资源丰富,开发利用风能资源有着巨大的发展潜力.     

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。     

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。     

多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用

通过对MM5和CALMET风能资源数值模拟耦合模式的计算流程分析,基于并行运算思想,设计了MM5和CALMET耦合模式模拟运算的多作业管理方式。在浙江省风能资源高分辨率数值模拟试验中,完成浙江区域1个月时间段的风能资源参数模拟运算,MM5和CALMET耦合模式在实施多作业管理方式前后,CALMET模式的运算时间由原来的1501.2 min缩短为149.5 min,运算时效提高了9倍;整个耦合模式的运算时间由原来的1709.9 min缩短为358.2 min,运算时效提高了4倍。数值模拟试验证实了多作业管理方式可在现有计算资源的基础上,大幅提高数值模式的运算时效,且随着数值模式模拟时间段的加长和模拟区域范围的扩大,多作业管理方式对数值模式运算功效的增强越加明显。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测.