CXF-1型超声波旋涡风速计

该风速计利用“卡曼涡街”对超声波束调制原理实现对风速的测定,是一种测量地面大气风速和风向的新型仪器。特点是风速无转动部件、响应快、抗风强;整机测量范围宽,精度高,不易受外界自然条件影响,稳定可靠,特别适用于海洋和沿海的大风测量。该仪器由主机和传感器两部分组成,能选择显示并打印风向、风速的瞬时值、两分钟或十分钟的平均值、

中国典型地区风能资源特性研究

利用西北地区和东南沿海地区具有代表性的测风塔资料，对比分析其风能资源特性差异，结果发现：①即使西北和东南沿海地区的年平均风速相同，西北地区的年平均风功率密度和年风能密度均显著大于东南沿海地区，其风功率密度可大1～2个等级，造成这种显著差异的关键因子是西北地区“大风速”的出现频率较东南沿海地区多；②西北地区和东南沿海地区的风向变化主要以小角度变化为主，但两地区的风向变化特征明显不同：西北地区的小风向变差角出现频率略少于东南沿海地区，而较大的风向变差角出现频率明显多于东南沿海地区。两类地区不同的风资源特性将影响风电场选址和设计、风电机组选型以及建成后的运行管理模式，具有重要的现实意义和使用价值。

山地风电场稳态输出评估方法研究

由于山体地形的特殊性,加之风电机组间存在相互遮挡,在风速和风向变化时山地风电场的稳态输出波动较大,无法充分利用风能。针对以上问题提出一种山地风电场稳态输出评估方法,该方法首先分别构建了计及尾流效应的山体地形风速模型、风电机组的输出功率模型和随机风向模型。在此基础上,结合ArcGIS开发了一套风电场稳态输出评估系统。通过该系统分析了风速和风向变化对山地风电场稳态输出的影响,找出了最佳风向角和最佳风速范围,从而为山地风电场风电机组的最优布局和提高风电场的风能利用率提供了理论指导。

多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归算法

支持向量机回归是一种重要的机器学习算法,虽然已成功应用于多个领域,但针对复杂系统,单输出支持向量回归算法的训练时间过长并且缺乏实用性。多输出直觉模糊最小二乘支持向量回归(Intuitionistic Fuzzy Least Squares Support Vector Regression,IFLS-SVR)在多输出支持向量机的基础上引入了直觉模糊,解决了不确定多输出复杂系统问题,减少了训练时间。生活中复杂的多输出模型更为常见,文中在传统支持向量回归的基础上对其进行改进,提出多输出IFLS-SVR模型。多输出IFLS-SVR采用直觉模糊算法将实际数据转化为模糊数据,将二次规划优化问题转化为求解一系列线性方程组。与现有的模糊支持向量回归相比,多输出IFLS-SVR采用直觉模糊方法来计算隶属度函数,采用最小二乘法提高了算法的训练效率,减少了训练时间,获得了更精确的解。仿真结果表明,与其他方法相比,多输出IFLS-SVR取得了较好的效果。最后将多输出IFLS-SVR模型应用于复杂的风速风向预测,也取得了较好的效果。

梯形空冷凝汽器布局下直接空冷系统的流动传热性能

电站直接空冷系统空冷单元布局方式,会显著影响空冷凝汽器热力性能。研究不同空冷单元布局方式下空冷凝汽器性能,对于直接空冷系统的优化设计具有重要意义。文中针对空冷单元梯形阵列布局方式,通过CFD方法,获得了不同梯形阵列布局下空气流场和温度场,计算得到了不同风速、风向下,空冷系统冷却空气流量和散热量的变化规律,并与现有矩形阵列布局下的空冷凝汽器性能进行了对比。研究结果表明,前排迎风面空冷单元数量减少,可在一定程度上提高空冷凝汽器的流动传热性能,每列不同空冷单元数目布局模式有利于提高空冷凝汽器整体散热性能。风向对不同梯形阵列布局方式空冷凝汽器的热力性能产生不同的影响。梯形阵列空冷单元布局方式对空冷系统性能的影响研究,为直接空冷系统空冷单元布局优化设计提供了新的技术途径。

上海城市对风的影响

本文分析了上海城市对风速和风向的影响及其原因,发现: 1.上海市城区和市郊风速差异随风速增大而增大,但在盛行风速小于某一临界值时,城市风速反而大于郊区;临界风速随季节而有变化,其影响因素很复杂;从日变化的特点看,它与温度层结和热岛强度的日变化等关系较密切。下风测站的风速在不同盛行风向和风速下,其变化也不同,尤其在较小风速和较大风速时,随盛行风向的变化迥然有异。 2.对风向的影响较为复杂。冬季下风方向市区南面测站表现有明显的右偏,而夏季市区北面的 测站则主要表现为左偏。城市内部各测站的风向(冬季)有显著地向市区中心下风方辐合的趋势;达一现象与城市热岛的影响看来有密切的关系。 通过市区探空资料证明,在背景风速很弱时,确实存在城市热岛环流。这时,市区南北有明显的低层辐合,辐散的风向在高空有转换现象,转换层高度越近市区越高,市区北面离得较远的地方约在600—700米,而市区南面近市区边界的地方约在100米左右。