福建沿海农村风能资源的开发利用

在调查基础，论述开发了风能资源的意义，并对福建沿海农村风能量资源进行了评价，提出了开发农村风能的措施。     

东北地区风能资源空间分布特征与模拟

利用东北地区104个气象站1991~2010年观测资料和70个测风塔2009年6月~2010年5月测风资料,进行了风能资源空间分布特征分析,并利用中尺度模式WRF进行风能资源空间模拟,以研究观测站点稀少地区的风能资源分布特征。研究结果表明:1东北地区气象站和测风塔揭示的大风区域主要分布在平原和丘陵的高海拔地带。2中尺度模式WRF能够较好地模拟东北区域风速分布的气候特征,模拟结果既反映出平原大面积的大风区域,也可反映出山区因地形起伏造成的风速空间分布差异。3对风能资源参数模拟结果进行海拔高度订正,可以进一步提高模式计算结果的准确性和可靠性。4松嫩平原、辽河平原、三江平原70 m高度年平均风功率密度在300~500 W/m2之间,属于风能资源可利用区或较丰富区;在辽宁省西部、吉林省中部和黑龙江省中部丘陵以及东北地区东南部的呈东北-西南走向的中高山区的70 m年平均风功率密度可达300 W/m2以上,局部地方可达500 W/m2以上,风能资源丰富。     

辽宁沿海地区风能资源状况及开发潜力初步分析

主要采用风电场的实测风资料,初步分析了辽宁沿海地区的风能资源特征及开发潜力。结果表明:辽宁沿海岸一带为风能资源丰富区和较丰富区,辽东湾沿岸风资源较黄海北部沿岸更为优越,风资源条件上具有更大的开发潜力;海岸到内陆风速迅速减少,离海岸稍远的陆上以辽东半岛顶部和辽河平原地区风速较大;沿岸50m高处风能资源较10m高处多1倍以上,年有效风力时数超过70%,表明辽宁沿海地区具有大规模开发利用风能资源的潜力,适合建大型风电场,且风电场离海岸越近越好。     

MM5/CALMET数值模拟在陕北风能资源评估中的应用

对同期陕北地区测风塔实测数据、MM5/CALMET模式模拟数据和气象站统计补全数据进行对比分析,结果表明,相对于采用气象站统计补全数据,MM5/CALMET模式模拟数据与测风塔实测数据的吻合度更高,误差更小。对2009年模拟数据采用测风塔和气象站数据订正处理,得到陕北风能资源分布。陕北风能资源较好的区域主要集中在长城沿线和白于山之间,其中部分地区具备风能资源开发潜力。     

空间信息技术支持下的沿海风能资源评价

沿海地区是我国重要的风能资源区,由于近地面风场具有很强的时空变异性,给风能资源定量评价带来了很大困难.空间信息技术的发展为我们提供了新的视角和手段,近年来,利用星载合成孔径雷达(SAR)进行沿海风场信息遥感反演已从试验逐步走向成熟,它以布拉格原理为依据,建立合成孔径雷达后向散射系数与海面风场之间的关系,反演风速、风向等关键参数,并进而对研究区风能资源进行准确的定量评价.本文回顾了本领域国内外研究进展,重点阐述了风场要素反演的基本方法和校验手段,探讨了目前存在的一些问题和改进方法,并对本方法在我国的应用前景作了展望.     

腾格里沙漠西部和西南部风能环境与风沙地貌

腾格里沙漠西部和西南部的沙漠边缘地区位于石羊河流域的下游地区,该地区生态环境脆弱,成为近年来备受关注的区域之一。利用自动气象站2009年年度风况资料和Google Earth影像,对该地区的风能环境与风沙地貌进行讨论,为评价区域风沙活动强度,风沙地貌形态特征提供依据。研究表明,腾格里沙漠西部和西南部的风况、风能环境呈自北向南逐渐变化的趋势,年平均风速西部最大,中部次之,南部最小;起沙风风向在北部以西北风和东北风为主,中部以西北风和东南风为主,而南部以西北风为主,东南风很少。研究区的北部为高风能环境,中部和南部为低风能环境。研究区的沙丘类型主要为格状沙丘,在沙漠边缘的部分地区为新月形沙丘链,南部为植被线形沙垄,其主要是由地形作用形成的,沙垄之间为新月形沙丘链。风能环境、沙源和植被共同影响沙丘的形态参数,研究区中部的风能比南部大,沙源比南部多,植被比南部少,因此,格状沙丘主梁之间的间距要比南部新月形沙垄的间距大。格状沙丘的走向近似相同,均在205°~225°之间。研究区南部有范围较大的植被线形沙垄,其间距在0.8～2.0 km之间,平均间距为1.37 km;走向为近似南北（164°～176°之间）。     

我国风能开发潜力逾25亿千瓦

中国气象局日前公布我国首次风能资源详查和评价取得的进展和阶段性成果：我国陆上离地面50米高度达到3级以上风能资源的潜在开发量约23．8亿千瓦;我国5—25米水深线以内近海区域、海平面以上50米高度可装机容量约2亿千瓦。     

北极西北航道风能资源调查分析

针对北极西北航道及其战略支点建设既面临生态环境脆弱现状又对能源存在迫切需求的情况,提出评估、利用海上风能资源的建议。基于欧洲中期天气预报中心的风场资料,综合分析风功率密度,资源的可利用率、富集程度、稳定性以及资源技术开发量等要素,对西北航道的风能气候特征展开系统性研究。结果表明:该海域蕴藏着较为丰富且利于航道建设的风能资源,其中风能开发的优势区域为戴维斯海峡以东海区、阿蒙森湾海区以及帕里群岛至麦克林托克海峡的狭长海域(例如维多利亚海峡),而这几个海区也是西北航道通航的关键区域,上述区域在风功率密度的大小、有效风速频率、能级频率、资源储量以及变异系数等方面具有较为明显的优势,而且在长期变化中相关要素没有出现显著的衰退信号。     

河西走廊风能时空特征

利用河西走廊地区1970-2004年风速气候资料和2004年9月-2005年8月周年风塔精细资料,采用气候订正和即时风速订正,得到接近自然的风速,依此研究了该区域近地面70 m层内风能分布。结果表明:河西走廊区域风速变幅较小、气候变化趋势较稳定;有效风速(≥3 m/s)时数在6 000 h/a,10 m高度风能大多在150 w/m2以上,风能随高度线形增长(在70 m高度层内),平均每升高10 m风能增加28 w/m2;10~70 m层内总风能年储量相当丰富,普遍在1.5×1016kWh/m2(千瓦时/平方米)以上,潜在年产值达千万亿元。河西走廊风能存在明显周日和月季变化,风能和有效风速时数存在空间差异,其时空差异与河西走廊独特的戈壁下垫面关系密切。     

广东省风能资源分布的数值模拟

以风能资源数值模拟评估系统（WERAS）为基础,对其中的MM5模式模拟方案进行改进（即利用格点分析张弛逼近的方法完成3 h间隔的地面观测资料的四维同化处理,以减小原WERAS系统的模拟误差）,对广东省2009-06-01―2010-05-31的逐时风能资源进行高时空分辨率的数值模拟评估。模拟结果表明：广东省风能资源较丰富的地方主要分布在沿海地区和粤北、粤西海拔较高的山区,70 m高度上年平均风速达到6.0 m/s以上,年平均风功率密度达到300 W/m2以上;冬半年的风能资源优于夏半年;风能主要由出现频率相对较低的大风速过程产生。模拟结果所揭示的广东省风能资源时空分布特征与本地的气候特征和地形地表特征相符合,70 m高度风速模拟误差在10%左右,风功率密度模拟误差在30%左右。     

黑河流域中游沙漠风能环境与风沙地貌

在黑河流域中游,沙漠分布在绿洲附近或绿洲之间。近年来,由于气候变化和人类活动的影响,该地区的生态与环境恶化。目前,虽然对该地区的生态与环境等问题进行了大量的研究,但关于绿洲及沙漠风能环境的研究较少。本文利用自动气象站的风资料、环境减灾卫星影像（HJ-1A/B）和Google Earth高清影像,对黑河流域中游沙漠的风能环境与风沙地貌进行探讨。结果表明：黑河流域中游沙漠的北部为高风能环境（>400）,中部为中风能环境（200～400）,南部为低风能环境（<200）;合成输沙势方向总体为东南方向,但在不同区域有所差异;方向变率在北部和中部属于中等变率,南部属于低变率。内陆河流域下游的冲积-洪积物是该地区沙漠形成的物质基础。风能环境与风况对风沙地貌沙丘的形成起着重要作用,但沙源供应对沙丘形态特征的作用不可忽略,在相同的风况下,新月形沙丘（链）、格状沙丘和金字塔沙丘可能共同存在,造成这种格局的主要原因在于沙源的供应程度,按新月形沙丘（链）—格状沙丘—金字塔沙丘顺序,沙源供应逐渐增加。研究区的沙丘类型包括新月形沙丘链、格状沙丘、灌丛沙丘、沙垄、金字塔沙丘、线形沙丘等。     

青海西部黄瓜梁地区风能资源的观测与评估

 塔的观测资料,计算了风速、平均风功率密度等参数,利用风能评估方法分析了风能参数、风向频率的变化规律及其特征。结果表明,观测年度10～100 m年平均风速和年平均风功率密度分别在4.0～5.2 m·s-1、83.5～200.2 W·m-2之间,且随高度的升高而增大。测风塔各高度3～25 m·s-1风速的时数在4 560～5 316 h之间,最多风向为偏西北风、次多风向为偏东北风。风能密度主要集中在W—NNW和NNE—NE扇区,累积频率分别达60%和29%。观测年50 m高度风速距平百分率偏小（-5.15%）,长年代校正的年平均风功率密度值为192.3 W·m-2,达到了1级（＜200 W·m-2）并网型风力发电的风电场等级标准,指示这个区域的风能资源比较丰富。     

中国风蚀景观面积变化与 地表风场强度的关系

利用遥感调查的1995－2000年中国土地利用成果进行中国风蚀景观变化过程的分类，对不同风蚀景观发展过程进行了地理分区。探讨风蚀景观变化的方向和速度，特别是土地发生风蚀沙漠化的趋势。在中国近400个气象站点1999年每日4次观测数据的基础上，进行风向频率、风场强度及风能参数的计算，分析风速频率Weibull分布的形状参数k和幅度参数c。利用GIS方法生成覆盖中国的1km网格，对风场强度等数据进行空间化处理，生成中国地表风速空间分布数据。在此基础上，分析1999年风速变化状况并探讨风场的变化过程。利用RWEQ风蚀预报模型中的计算方法生成了的风场强度指数。结合风场强度数据，进行风蚀区内风蚀景观变化类型分布数据的对比，指出强风场的存在促使中国西北广大干旱区的草地和耕地遭到破坏，并探讨了风能对土壤风力侵蚀和风蚀景观的驱动过程。同时，在分析风能与风蚀景观空间分布关系的基础上探讨了降低土壤风蚀的措施。最后指出了建立风速和风向驱动下的不同景观的土壤颗粒侵蚀和堆积量模型的重要性。     

基于ENVISAT ASAR影像与QuikSCAT风场数据的近海风能资源评价——以香港东南海域为例

以香港东南海域为试验区,利用2006-2009年39幅ENVISAT ASAR影像反演风速,并用QuikSCAT风场数据对反演结果进行验证。在此基础上,计算出研究区2006-2009年平均风功率密度,从空间分布的角度对风能资源进行评价;同时基于同期1 096幅QuikSCAT风场数据,绘制月平均风速时序变化图,从时间尺度上对风能资源进行评价。结果表明:1)综合使用ENVISAT ASAR影像和QuikSCAT风场数据可实现较高空间分辨率和高时间分辨率的结合;2)基于CMOD5模型的风速反演方法切实可行且精度较高;3)该海域风能资源丰富,可用于并网风力发电;4)该海域风速的季节变化规律明显,具体表现为冬、秋季风速较大,夏、春季风速较小。     

环青海湖风能资源的评估——以沙珠玉为例

基于2009-06-2010-05环青海湖沙珠玉测风塔的观测资料,计算了风速、平均风功率密度等参数,利用风能评估方法分析了风能参数、风向频率的变化规律及其特征.结果表明:观测年度10～70 m年平均风速和年平均风功率密度分别在4.4～5.7 m/s 138.4～285.1 W/m2间,且随高度的升高而增大.测风塔各高度3～25m/s风速的时数在5 090～6 045 h间,最多风向为偏东南风,次多风向为偏西北风.风能密度主要集中在NNW-NW扇区,累积频率达53%.观测年50 m高度风速距平百分率偏小(-15.17%),长年代校正的年平均风功率密度值为397.2 W/m2,达到了3级(>300 W/m2)并网型风力发电的风电场等级标准,指示这个区域的风能资源比较丰富.     

晋北沙漠化地区起沙风风况与输沙势

利用10个气象站点2001、2005、2010,2014年风速数据,计算并分析了晋北沙漠化地区起沙风风况及输沙势时空变化。结果表明：研究区年均起沙风频率和起沙风平均风速均为春季最大,冬季次之,夏季最小,各季节和全年年际变化均表现为大致减小趋势;输沙势显示研究区春季处于中风能环境,是最主要的风沙活动期,其他季节和全年整体上均处于低风能环境;春季风能环境总体呈减弱趋势,这可能是导致研究区2000年以来沙漠化逆转的重要因素之一;受地势影响,研究区春季风能环境呈北高南低、东高西低趋势,最高值位于东北部的大同盆地。     

辽宁风能资源研究

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亟待解决的问题。过去,对风能资源的估算主要用年平均风速资料,其计算结果的误差较大,后来,又多采用逐时风速值估算风能,但仍然不能适应当前风能利用中提出的一些要求,近年来,Justus 等人利用双参数的 Weibull 模式拟合风速频率分布计算风能取得了较好的结果。本文利用辽宁省气象台站的风速资料,采用 Weibull 模式的一些可行方法,计算并分析了全省的风能资源,提出了开发利用意见。     

山区风能资源与开发

山区风能资源丰富,观测资料匮乏;山区风能资源分布复杂,监测难度大,评价要求高.山区风电开发的不利条件主要有:地形多样,地质复杂,风场分布离散,位置偏僻,交通不便,气候复杂,建设要求高等;有利条件主要有:山区风能资源丰富、季节分布合理、开发利用价值高,国家政策支持、风电效率不断提高、企业积极性高,风电开发耕地占用少、移民少、环境影响小等.以此为基础,提出了加强风能资源监测,开展精细化的风能资源分布规律研究,研制适合山区特点的风力发电机,科学规划、分步实施和加强山区风电开发各个环节的科学研究等主要措施.     

南海波浪能资源与其他清洁能源的优缺点比较研究

基于前人和自己已有的工作,将南海的波浪能资源与其他各种清洁能源的优缺点进行比较,为清洁能源的开发与利用提供参考．通过比较发现：南海具有较为丰富的、适宜开发的波浪能资源,且南海也属于中国太阳能资源和风能资源较丰富的地区,在南海实行海浪发电为主,波浪能、太阳能和风能联合发电,必将具有广阔的前景．     

南海波浪能资源与其他清洁能源的优缺点比较研究

基于前人和自己已有的工作,将南海的波浪能资源与其他各种清洁能源的优缺点进行比较,为清洁能源的开发与利用提供参考．通过比较发现：南海具有较为丰富的、适宜开发的波浪能资源,且南海也属于中国太阳能资源和风能资源较丰富的地区,在南海实行海浪发电为主,波浪能、太阳能和风能联合发电,必将具有广阔的前景．