乌峭岭地区风速数据分析及风能密度计算

本文通过分析认为解决我国能源短缺问题的出路在于大量使用可再生能源—风能或太阳能。多年的气象资料显示我国甘肃省内的乌峭岭地区的风力资源相当丰富。基于对该地区近15年的日平均风速的统计分析,计算了各月的风能密度,说明该地区是未来风场建设的理想地区。另外,基于实测数据计算出了两种风速分布密度函数的特征参数,用两种分布密度函数—Weibull和Rayleigh函数预测了各月的风能密度,并与实测值进行了对比及相关性分析,结果说明Weibull函数比Rayleigh函数更准确。

中国海风能密度预报

利用NCEP预报风场,对2013年3月中旬发生在中国海的一次强冷空气过程进行分析,并利用预报风场计算得到这期间的风能密度,实现"风能密度数值预报",可为风电机采集风能提供日常保障,以提高装备的采集、转换效率。结果表明,1)NCEP预报风场可以很好地刻画冷空气给中国海带来的大风过程,从曲线走势、相关系数、偏差、均方根误差、平均绝对误差等分析也发现,NCEP预报风速在中国海具有很高精度。2)冷空气影响的海域,伴有明显的大风的过程,风能密度也出现明显的增幅。冷空气影响渤海时,该海域大部分区域的风速在10 m/s以上,大值中心在16 m/s以上;风能密度基本都在1 400 W/m2以上。冷空气影响的海域容易出现10 m/s以上的大风,对应区域的风能密度基本都在1 400 W/m2以上;冷空气的边缘海域风速也在8 m/s以上,风能密度在350 W/m2以上。3)利用NCEP预报风场,对海上风电场的风速、风能密度进行预报是可行的,可为风能开发、防灾减灾提供科学依据。

广东沿海某风电场风能密度计算

阐述了风电场风能密度的计算方法 ,及使用韦伯尔 (Weibull)

风能密度增加装置的设计及应用

介绍了流体力学的基本原理,研制了一种收缩喷管状的"风能密度增加装置";使风吹到风机叶片之前在风速增加管中进行加速,从而增加风能密度。试验结果表明,出风口处风速是进风口的1.9倍,风能密度提高6.9倍,总动能变为1.74倍;动能的增加量是由于进风口处的部分压力能转化为出风口处的动能;由于风机的单机容量与风能密度成正比,因此该装置可以成倍的提高风机的单机容量。

基于单片机的风能密度测试仪设计

由于全球气候变化与能源枯竭问题日益突出,新能源技术的开发得到广泛重视。目前风能的使用日益增多,但能有效获得风能的地区是有限的,要想判哪些地区有开发风能的价值,也需要通过相关的设备仪器来判断。该测试仪以STC89C52单片机作为系统的数据处理中心和控制核心,利用BMP180带有温度数据采集的气压传感器和YGC-FS风速传感器来采集温度、气压和实时风速;通过对风能密度的测量来判断该地区是否有开发风能的价值。经测试,该设备正常运行,达到了设计要求。

复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究

选用我国中部某复杂山地80 m测风塔高度处一个完整年的实测数据,结合Weibull分布、Rayleigh分布和对数正态分布3种不同风速频率分布模型计算风速频率,与实测风速频率分布对比并进行相关性分析.然后根据风速频率分布计算风能密度分布,与实测风能密度分布对比并进行误差分析。结果表明,复杂山地中Weibull分布模型对风速频率拟合性较好且计算风能密度误差较小。因此,在复杂山地风速频率分布和风能密度分布研究中,应采用Weibull分布模型。

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5481.0 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2571.3 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。

中国风能资源贮量估算

为了解决了我国风能资源贮量到底有多大这一基本背景问题 ,根据全国 90 0余个气象台站实测资料作出的多年年平均风能密度分布图 ,首次完整细致地估算出各省及全国离地面 10m高度层上的风能资源储量 ,我国的风能资源总贮量为 32 2 6× 10 11W ,实际可开发量为 2 5 3× 10 11W。从而从理论上进一步证实了我国风能资源具有巨大的开发潜力。

巴基斯坦瓜达尔港的风能资源评估

利用来自欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA-interim风场资料,对瓜达尔港的风能资源展开评估.结果表明:1)瓜达尔港的风能资源常年可用,风能密度、有效风速出现频率、不同等级风能密度出现的频率都表现出明显的单峰型月变化特征,峰值出现在4—5月,波谷出现在11—12月;年平均值分别为:风能密度121 W/m^2,有效风速频率43%,50 W/m^2以上能级频率55%.2)从风能玫瑰图看出,瓜达尔港的风能常年稳定由偏西南(SW)向的风贡献.2月和11月,400和500 W/m^2及以上高风能密度主要由北北东(NNE)向的风贡献;5月和8月,高风能密度主要由偏西南(SW)向的风贡献.3)瓜达尔港的风能主要经历了两个阶段:1979—2000年期间,风能密度在120W/m^2上下波动,有效风速出现频率在45%上下浮动;2001—2014年期间,风能密度在110W/m^2上下波动,有效风速出现频率在40%上下浮动.4)瓜达尔港的6级及以上大风频率常年在1.5%以内;出现频率最高的为3级风(34.29%),其次是4级风(28.32%)和2级风(23.11%).

中国风速概率分布及在风能评估中的应用

运用Weibull分布模型研究了我国日平均风速的概率分布、平均风能密度以及风能可利用时数,并比较了此模型与正态分布拟合风速概率分布的区别。结果表明:Weibull分布比正态分布能更好地表示出风速概率分布的偏度和峰度。我国平均风能密度春季最大,夏季最小。山东半岛、闽浙沿海及岛屿地带的平均风能密度最大;新疆和甘肃的北部地区、内蒙古中东部和东北地区次之;塔里木盆地、四川盆地、云贵高原以及两广的内陆地区的平均风能密度最小。风能可利用时数与平均风能密度的地理分布和季节差异定性上一致。

基于GIS的江苏省陆地风能资源潜力评估及微观选址

基于江苏省14个气象站地面观测资料,从有效风能密度、有效总时数及威布尔二参数模型对研究区的风能潜力进行了分析,同时选用Vestas V80风机作为参考装机,结合研究区土地利用现状,排除不适宜风能开发利用的区域,估算研究区可装机潜力。结果表明:江苏省境内风能资源呈东高西低分布,越靠近海边风能资源越丰富;根据风能区划标准,全省风能资源丰富区主要位于东部沿海的南通、盐城等地区,较为丰富地区分布于苏北的连云港及苏南部分地区,相对较为贫乏的地区是内陆的镇江、扬州、常州等地区;全省80m高度四季平均风速均在可利用范围(3m/s以上),其中东部沿海地区四季风速均在4～5m/s,有较大的可开发利用潜力;据估算全省适宜风电开发的区域面积大约是18133.4km^2,可安装4万多座Vestas V80风机,年均发电量约为1.46×10~5MkWh。

江苏省风能资源重新估算与分布研究

利用1971—2000年江苏省67个台站的多气象要素资料,挑选风能资源评估的代表年,重新计算江苏省风能资源状况,发现与上世纪80年代全国风能评估结果以及90年代的评估结果有很大差异,全省风能总储量估算为3.03×1010W,实际可开发量约为0.24×1010W。风能资源在江苏沿海和海岛比较丰富,是未来开发的重点区域,而在绝大部分内陆地区风能贫乏,贫乏区占据全省的92.2%。

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.

对福建省陆地风能资源的评估

对我国福建省福州和厦门2座城市进行了风能开发潜力的评估。基于对该地区近15年的日平均风速的统计分析,计算了各月的风能密度,拟合出了Weibull分布密度函数的特征参数。用Weibull分布密度函数预测了各月的风能密度,并与实测值进行了对比及相关性分析,结果证明了Weibull函数对实测数据有很好的拟合性,同时也表明福建省陆地风力资源的不足,对该地区风力资源的调查重点应放在沿海滩涂及浅海。

安庆沿江河谷地区风能资源分析

利用安庆地区1971-2003年9个站点风速气候资料和2005年8月至2006年7月沿江河谷地区陈岭、白岭洲风塔精细资料，研究了安庆沿江地区风能资源特征。结果表明：风能分布存在区域差别，安庆沿江河谷地区（尤其是望江、宿松）环境风速比较稳定，西北部大别山区风速下降明显。全区风能普遍较高，受地形和气候共同影响，安庆市风能资源主要分布在沿江河谷西部，望江、宿松年平均风功率密度为80-90W/m2，年有效小时数超过3 600 h。对陈岭风塔风力数据的计算分析可以看出，其10 m高度处的年平均风速为3.93m/s，风能密度达到113 W/m2，50 m高度处年平均风速为5.46 m/s；年有效风力时数为6 600 h，年平均风功率密度294 W/m2，具有较高的开发价值。

基于CCMP风场的中国近海风能资源的长期变化分析

基于1988—2009年高时空分辨率的CCMP风场资料,分析了中国海及周边海域风能密度的分布特征,给出了这些海域风能密度的整体变化趋势、变化趋势的区域性差异和季节性差异,以期为风能资源开发工作提供科学依据。结果表明:(1)中国海及周边海域风能密度大值区主要分布于琉球群岛-台湾岛-南海大风区一线,呈东北-西南向带状分布,年平均风能密度能达到450 W/m^2以上。渤海、渤海海峡、黄海北部的年平均风能密度基本在200 W/m^2以内;黄海中南部为200~350 W/m^2;东海基本都在300 W/m^2以上;5°N以北的南海大部分海域的风能密度基本都在200 W/m^2以上;(2)近22 a期间,该区域的风能密度整体上以4.1637 W/(m2·yr)的速度逐年递增;(3)中国海及周边海域大范围海域的风能密度表现出显著性逐年线性递增趋势,同时也表现出较大的区域性差异,仅部分零星海域的风能密度表现出显著性递减趋势;(4)中国海及周边海域风能密度的变化趋势在近22 a期间表现出很大的季节性差异。冬季的递增趋势最为强劲,呈递增趋势的区域范围夜最广,春季次之,夏季和秋季呈显著性递增的区域范围相对较小。

乌鲁木齐风能资源评估

为了评估乌鲁木齐的风能资源,分析了风速概率分布、风能功率密度和风能密度等模型。利用威布尔分布分析了该地区典型气象年不同月份的平均风速、标准偏差、尺度参数、形状参数、最频繁风速、最优风速、不同月份的风速和年平均风速概率分布及累积概率分布、不同月份的风能功率密度和风能密度。结果表明,乌鲁木齐地区典型气象年不同月份的平均风速、标准偏差、尺度参数、最频繁风速和最优风速的最大值都发生在11月份,最小值都发生在6月份;不同月份的风速概率分布和累积概率分布都具有相同的变化趋势;不同月份的风能功率密度和风能密度变化曲线相似,其中11月份的风能功率密度和风能密度最大,其值分别为147.87 W/m2和1295.341 k Wh/m2;6月份的风能功率密度和风能密度最小,其值分别为88.12 W/m2和771.931 k Wh/m2。

全球海域风能资源储量分析

利用高精度、较高时空分辨率的CCMP风场,计算了近22年全球海域的风能密度、有效风速出现频率、风能密度变化趋势、风能资源储量,以期为海上风力发电等风能资源的开发利用提供定量的科学依据。全球大部分海域的风能密度在200W/m2以上,仅在赤道附近小范围海域低于200W/m2,大值区分布于南北半球西风带海域,中国大部分海域的风能密度都在200W/m2以上;全球大部分海域的有效风速出现频率很高,基本都在90%以上,即使出现频率偏低的海域也基本都在50%以上,中国海域的有效风速出现频率大多在80%以上;近22年间全球大部分海域的风能密度呈显著性逐年线性递增趋势,仅部分零星海域的变化趋势不显著或呈显著性逐年线性递减趋势,这对于风能资源的开发利用是有利的;全球海域的风能资源总储量、有效储量和技术开发量分布特征都较为一致,大值区均分布于南北半球西风带海域,向低纬度逐渐递减,中国大部分海域的风能技术开发量都在2×103kW.h/m2以上。

中国毗邻海域海上风能资源分析（英文）

随着经济的发展,能源短缺问题日益严重,因此,海上风电能由于具有清洁、可再生、不占陆地面积、不存在噪音污染、储量大等优点,逐渐得到人们的关注,本文通过利用1999至2009,共10年的Quik Scat海上风场卫星资料,得到了多年中国毗邻海域平均气候态的年平均风场和各月平均风场,并分析计算得到了对应的风能密度分布,通过对风能密度的分布状况进行分析,概况总结了我国沿海海上风电能储备分布情况,并对中国沿海海上风电能的开发利用提出了对策建议。