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      塔城地區(qū)老風口風能資源的分析與研究*

      2014-05-24 07:07:30劉紅霞
      新疆農(nóng)墾科技 2014年2期
      關鍵詞:塔斯風能風向

      王 飛,劉紅霞

      (1.塔城地區(qū)氣象局,新疆 塔城 834700;2.烏魯木齊市氣象局)

      塔城盆地老風口地處托里縣和額敏縣之間,東南面為烏爾喀夏爾山和加依爾山,北面為塔爾巴哈臺山,特殊地形形成一條三面環(huán)山的簸箕形、向西開口、東高西低的狹長谷地,東通準噶爾盆地,西連塔城盆地,西南與巴爾魯克山向東北延伸的尾部相接,受大氣環(huán)流和特殊地形影響,該區(qū)域常年多大風天氣,氣候條件惡劣,風區(qū)年均8級以上大風150余d,最多達180 d,最大風速高達40 m/s,與阿拉山口和達坂城并列為新疆三大風口,風能開發(fā)利用前景十分廣闊。

      1 資料來源

      本文使用的數(shù)據(jù)資料為托里縣氣象局、額敏縣氣象局的常規(guī)氣象資料和風電場70 m高測風塔資料,通過對塔城老風口風電場的開發(fā)潛力進行統(tǒng)計分析,得出老風口、瑪依塔斯風電場的風能資源特性參數(shù),以逐年平均風速、各月平均風速、風場高度測風塔同期的逐小時風速、十六方位風向資料、累年平均氣溫和氣壓數(shù)據(jù)及建站以來記錄的最大風速、極大風速、極端氣溫、雷暴日數(shù)等,分析年測風序列中每個風速區(qū)間內(nèi)風速出現(xiàn)的頻率,繪制風速頻率圖,按照十六方位風向頻率描述風向分布特征,統(tǒng)計時段內(nèi)各方位風出現(xiàn)的次數(shù)占全方位風向出現(xiàn)總次數(shù)的百分比[1],采用近30年(1981—2010)的氣象整編資料,9年(2008—2012)老風口、瑪依塔斯2個70 m高測風塔資料,統(tǒng)計老風口地區(qū)有效風能密度和風能可用時數(shù),對該地區(qū)風電場風能資源進行統(tǒng)計分析與研究。

      2 風向、風速氣候特征

      2.1 氣象站風向、風速特征

      老風口風電場少風年的風能與多風年風能的差距很大,多年連續(xù)觀測的風速、風向、乃至風能的變化趨勢、幅度大致相同。依據(jù)托里縣氣象局、額敏縣氣象局近30年的整編資料,應用平均風速公式進行計算:

      通過數(shù)據(jù)計算出兩站歷年平均風速、年平均風速、逐月平均風速,結果表明:各項平均風速呈顯著相關關系,相關系數(shù)分別達0.92和0.94;對兩站年平均風速序列進行M-K突變檢驗,發(fā)現(xiàn)近30年兩站均有2個突變點,其中,托里縣1983年達波峰,然后開始減小,到1989年又開始緩慢回升,到1998年達最大;額敏縣1985年達峰值,然后逐漸減小,到1998年為最小,然后在波動中緩慢回升,兩站年平均風速均存在5~10年呈周期變化,其中,托里縣 30年(1981—2010年)年平均風速為2.8 m/s,額敏縣 30年(1981—2010年)年平均風速為2.2 m/s。托里縣年平均風速較額敏縣明顯偏大,多年來兩地平均風速比較穩(wěn)定,年際間變化不大,呈現(xiàn)緩慢減小趨勢。

      圖1 托里、額敏氣象站風向、風速玫瑰圖

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      托里、額敏兩站受特殊地形、地貌以及大氣環(huán)流形勢共同的影響,月際間平均風速存在明顯變化,其中,月最大風速均出現(xiàn)在4月,月最小風速均出現(xiàn)在12~1月,月平均風速高值階段集中在4~9月,從9月份開始風速逐漸減弱,到12月份進入低值階段。分析兩站逐月平均風速資料,得出兩站從2000年以后秋季、冬季月平均風速緩慢增加,特別是11月、12月2個月月平均風速增加幅度最大,原因與近年來秋、冬季節(jié)極端大風、暴雪天氣的增多有關。

      由老風口、瑪依塔斯風電場的十六方位風向、風速頻率圖 (圖1)可以看出,額敏縣常年盛行NE、ENE、E風,主導風向為ENE風,全年風向比較穩(wěn)定,其中,春夏季(3~8 月)盛行 ENE、NE、WSW 風向;秋冬季(9月至次年 2月)盛行 ENE、E、NE風向;托里縣常年盛行S、SSE、N風向。主導風向為S風,其中,春夏秋季(3~11 月)盛行 S、N、SSE 風向;冬季(12月至次年2月)盛行S、SSE風。主導風向頻率在16%~21%之間。

      2.2 測風塔風速、風向變化特征

      利用2004—2012年老風口區(qū)域2個70 m測風塔資料,設定有效風速范圍為3~25 m/s,不同風速區(qū)間以0.5 m/s為間隔,每個風速區(qū)間的數(shù)字代表中間值,統(tǒng)計各級風速出現(xiàn)的時數(shù)和頻率。老風口、瑪依塔斯不同高度風速頻率最大值出現(xiàn)在4.0~4.5 m/s之間,風速頻率眾值出現(xiàn)在3.5~8.5 m/s之間,占有效風速分布的23%~46%。

      老風口70 m高度風速主要集中在3.5~9.3 m/s之間,2004—2012年實測年平均風速為7.8 m/s;50 m高度風速集中在3.5~8.7 m/s之間,年平均風速為7.5 m/s;30 m高度風速集中在3.5~8.0 m/s之間,年平均風速為7.0 m/s;10 m高度風速集中在3.5~7.0 m/s之間,年平均風速為6.7 m/s。

      瑪依塔斯70m高度風速主要集中在3.5~9.5m/s之間,2004—2012年實測年平均風速為7.8 m/s;50 m高度風速集中在3.5~8.9 m/s之間,年平均風速為7.5 m/s;30 m高度風速集中在3.5~8.3 m/s之間,年平均風速為7.3 m/s;10 m高度風速集中在3.5~7.6 m/s之間,年平均風速為6.8 m/s。

      老風口地區(qū)風能主要集中在3.5~7.5 m/s之間;不同高度風速頻率曲線均符合Weibull分布,隨著測風高度的增加,風能資源越來越好,但增加趨勢很平緩;該地區(qū)年平均風速在6.8~7.8 m/s之間,風能資源非常豐富。

      通過統(tǒng)計分析老風口、瑪依塔斯測風塔70 m、10 m高度十六方位風向頻率,同時篩選風速3.0~25 m/s作為風向分析的有效數(shù)據(jù)樣本進行統(tǒng)計。老風口10 m高度主導風向為E風,盛行風向為ENE和ESE,風向頻率為10.6%~28.7%;70 m高度主導風向為SSE,盛行風向為SE和NW,風向頻率在10.8%~22.2%之間?,斠浪?0 m高度主導風向為W,盛行風向為E和ENE,風向頻率在15.3%~21.1%之間;70 m高度主導風向為SE和NW,其中,SE風向頻率達27.3%,NW風向頻率為25.4%。老風口地區(qū)全年風向穩(wěn)定,風能密度分布比較集中,其中,老風口風能密度主要集中為SE和NW風向,風能密度分布比較集中。

      3 風能特征指標計算

      選取平均風能密度和有效風能時數(shù)相結合的方法對老風口平均風能密度進行計算:

      (2)式中W為該時段平均總風能密度,Vi為任意時刻風速,i為Vi出現(xiàn)次數(shù)占V>0 m/s總次數(shù)的頻率。

      通過計算可得,老風口測風塔70 m、10 m高度處年平均風速分別為7.8 m/s和6.7 m/s;年平均有效風能密度分別為681 w/m2和523 w/m2;瑪依塔斯測風塔70m、10m高度處年平均風速為7.8m/s和6.8m/s;年平均有效風能密度分別為692w/m2和530w/m2。

      風能密度與風速的3次方和空氣密度成正比,可以認為風能密度的概率分布特征主要取決于風速的概率分布特征,以1 m/s為一個風速區(qū)間,每一個風速區(qū)間的數(shù)字代表中間值,單位時間內(nèi)氣流通過與氣流垂直的單位面積的風能,稱為風能密度,是評價一個地區(qū)風能資源最直接、最方便的指標。

      4 結論

      (1)老風口、瑪依塔斯2個測風塔年平均有效風能密度均在200w/m2以上,年有效風能時數(shù)在5000h以上,屬于風能資源豐富地區(qū),但夏季多雷暴,要注意防范;(2)不同等級風速的頻率分布特征是決定該地區(qū)風能大小的重要因素,不同高度風速與風能密度具有高度一致性[2],不同高度風速出現(xiàn)高頻區(qū)域主要集中在3.5~9.3 m/s之間,有效風能密度高值區(qū)也集中在3.5~9.3 m/s之間,占60%~80%,年平均風速的變幅在5.0~8.5 m/s范圍內(nèi),有效風能密度的變幅在387~692 w/m2之間,風能資源隨高度的增加而增大;(3)老風口風能有效時數(shù)小于瑪依塔斯風能有效時數(shù),近地層風速明顯小于瑪依塔斯,這與近年來老風口生態(tài)治理、大面積植樹造林、下墊面發(fā)生變化有關;(4)通過測風塔實測資料和附近氣象臺站資料統(tǒng)計分析與研究發(fā)現(xiàn),老風口風區(qū)風能資源豐富,風能利用的潛力巨大,該地區(qū)地勢平坦,滿足擴大建設大型風電場的基本條件。

      [1]龔強,袁國恩,汪宏宇,等.遼寧沿海地區(qū)風能資源狀況及開發(fā)潛力初步分析[J].地理科學,2006,26(4):483-489.

      [2]趙媛,梁中,袁林旺,等.能源與社會經(jīng)濟環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的多目標決策— 以江蘇省為例[J].地理科學,2001,21(2):6-8.

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