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      貴州中西部風(fēng)與風(fēng)功率季節(jié)特征分析

      2023-10-18 13:32:36夏曉玲曾莉萍吳昌航莫仕燈
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年29期
      關(guān)鍵詞:空氣密度功率密度風(fēng)能

      劉 濤,夏曉玲,曾莉萍*,吳昌航,萬 超,莫仕燈

      (1.貴州省人工影響天氣辦公室,貴陽 550081;2.貴州省氣象服務(wù)中心,貴陽 550081;3.貴州省氣象臺,貴陽 550081;4.貴州省氣象信息中心,貴陽 550081)

      2022年4月19日,貴州省能源局、省發(fā)改委印發(fā)《貴州省新能源和可再生能源發(fā)展“十四五”規(guī)劃》(以下簡稱《規(guī)劃》),《規(guī)劃》提出積極推廣應(yīng)用適合貴州省地理氣候的風(fēng)電裝備,選用適合貴州省低風(fēng)速、高海拔、冬季多凝凍特點(diǎn)的風(fēng)機(jī)機(jī)組穩(wěn)步推進(jìn)風(fēng)電協(xié)調(diào)發(fā)展。大力推進(jìn)集中式風(fēng)電開發(fā),鼓勵分散式風(fēng)電開發(fā)建設(shè)和風(fēng)光互補(bǔ)項(xiàng)目建設(shè),在落實(shí)好環(huán)境保護(hù)、水土保持和植被恢復(fù)等措施的基礎(chǔ)上,鼓勵采用先進(jìn)技術(shù)因地制宜建設(shè)低風(fēng)速風(fēng)電場[1-2]。

      貴州省地處云貴高原東部,山地居多,地形復(fù)雜破碎,地勢西高東低,氣象要素在復(fù)雜的地形下分布不均,風(fēng)能資源受小地形的影響更為明顯,因此貴州省風(fēng)能資源匱乏,但局部地區(qū)擁有較好的風(fēng)資源,根據(jù)《貴州省風(fēng)能資源詳查和評估報告》成果,基于風(fēng)能資源長期數(shù)值模擬及GIS 空間分析,貴州風(fēng)能資源西部好于東部,中部好于南部及北部,但高值區(qū)分布相對零散,分布復(fù)雜。貴州風(fēng)能資源較豐富的區(qū)域主要分布于畢節(jié)市西部、南部及中北部,六盤水市中部及南部,遵義市中北部,貴陽市中部,黔東南州中東部局部,榕江縣與荔波交界地帶等區(qū)域,黔南州北部、黔西南州中部局部、銅仁市局部。風(fēng)能資源評估的主要評估參數(shù)有風(fēng)能和風(fēng)能密度、風(fēng)能利用小時數(shù)等[3]。

      風(fēng)資源評估時通常把空氣按照干空氣進(jìn)行計(jì)算,但是對于[4-6]內(nèi)陸地區(qū)及高海拔地區(qū),空氣密度與標(biāo)準(zhǔn)空氣密度相差較大,需要考慮空氣密度的影響。貴州特有的高原山區(qū)氣象性能決定了風(fēng)能有著海拔高、濕度大等特點(diǎn)。貴州百草坪風(fēng)電場實(shí)際濕空氣絕對空氣密度比干空氣絕對空氣密度大0.6%左右,實(shí)際濕空氣相對空氣密度比干空氣相對空氣密度大0.7%左右[7]。因此風(fēng)資源評估應(yīng)考慮濕度和空氣密度的影響。此外,貴州地區(qū)風(fēng)電場高海拔,地形復(fù)雜,計(jì)算理論發(fā)電量時需要根據(jù)場內(nèi)設(shè)立測風(fēng)塔的位置和數(shù)量分區(qū)計(jì)算,然后累加得到整個風(fēng)場的上網(wǎng)電量[8]。

      貴州省對風(fēng)能資源的勘察[9]、局地風(fēng)能資源的評估[10]、山區(qū)風(fēng)速數(shù)據(jù)質(zhì)量控制[11]、空氣密度的算法[12]以及個別風(fēng)電場的出力特征分析[13]均有研究。但對于多個風(fēng)電場的功率和風(fēng)速的特征對比分析研究較少,因此本文選取了貴州省中西部9 個試點(diǎn)風(fēng)電場風(fēng)功率和風(fēng)速資料分析其特征,為并網(wǎng)發(fā)電調(diào)度指揮提供依據(jù)。

      1 資料與方法

      1.1 資料

      本文首先共收集到貴州省范圍內(nèi)55 家風(fēng)電場2020 年1 月—2021 年5 月的逐15 min 風(fēng)速和功率數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)的缺失程度進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)不同電站的數(shù)據(jù)缺失程度不同,因此首先進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和清洗,最終在55 家風(fēng)電場數(shù)據(jù)中選取了2020 年1 月—2021 年5月時段內(nèi)資料完整度超過85%的貴州省中西部9 個試點(diǎn)風(fēng)電場風(fēng)功率和風(fēng)速資料,以及臨近國家氣象站的地面溫度資料。選取的試點(diǎn)風(fēng)電場分布在畢節(jié)市、六盤水市、黔西南州、安順市和黔南州5 個市州,威寧、織金、水城、盤州、晴隆、關(guān)嶺、龍里和惠水8 個縣,如圖1 所示。選取的資料總計(jì)437 767 個數(shù)據(jù),其中風(fēng)功率小于0 的數(shù)據(jù)為39 014 個,占比8.9%,分析時采取剔除處理。

      圖1 貴州省中西部9 個試點(diǎn)風(fēng)電場分布圖

      1.2 風(fēng)功率密度

      風(fēng)功率密度是氣流在單位時間內(nèi)垂直通過單位截面積的風(fēng)能。其時段內(nèi)平均值為[14]

      式中:ω 為設(shè)定時段內(nèi)的平均風(fēng)功率密度,W/m2;n為在設(shè)定時段內(nèi)的記錄個數(shù);ρ 為空氣密度,kg/m3為第i記錄的風(fēng)速值的立方。

      空氣密度的值取決于溫度和海拔高度,即

      式中:T為空氣溫度,K;z為風(fēng)電場的海拔高度。

      2 平均風(fēng)功率密度季節(jié)特征

      本文采用氣象上的四季定義,即春季為3—5 月,夏季為6—8 月,秋季為9—11 月,冬季為12—次年2月,后文相同。風(fēng)功率密度可以有效表示風(fēng)電場的平均風(fēng)能資源情況,采用貴州中西部9 個風(fēng)電場海拔高度、2020 年風(fēng)速資料以及臨近國家站空氣溫度資料,利用式(1)、式(2)計(jì)算9 個風(fēng)電場2020 年4 個季節(jié)的平均風(fēng)功率密度(圖2)可知,除了位于黔南州的龍里和龍?zhí)辽? 個風(fēng)電場是夏季平均風(fēng)功率密度略大于春季,其余7 個風(fēng)電場的季節(jié)平均風(fēng)功率密度基本上均呈現(xiàn)出春季最大,夏秋次之,冬季最小的趨勢。季節(jié)平均風(fēng)功率密度的最大值出現(xiàn)在春季的馬擺大山風(fēng)電場,為182.87 W/m2;季節(jié)平均風(fēng)功率密度的最小值出現(xiàn)在冬季大韭菜坪風(fēng)電場,為25.08 W/m2。其中季節(jié)平均風(fēng)功率密度超過90 W/m2的風(fēng)電場個數(shù)分別為春季6 個,夏季4 個,秋季4 個,冬季3 個。對于蘇家屯、馬擺大山、麻窩山3 個風(fēng)電場而言,春季風(fēng)能的開發(fā)潛力更大。

      圖2 9 個試點(diǎn)風(fēng)電場2020 年四季風(fēng)功率密度分布

      3 風(fēng)和風(fēng)功率季節(jié)月變化特征

      對2020 年1 月—2021 年5 月9 個試點(diǎn)風(fēng)電場的風(fēng)功率資料先求日累計(jì)值,再取月平均值,風(fēng)速資料直接取平均值,得到季節(jié)月變化分析如圖3 所示。

      圖3 貴州省中西部9 個試點(diǎn)風(fēng)電場風(fēng)和風(fēng)功率月變化

      由圖3 可知,各風(fēng)電場月平均風(fēng)功率變化區(qū)間在100~9 000 MW,龍里和馬擺大山風(fēng)電場的月平均風(fēng)功率最大,極值在8 000 MW 左右,麻窩山風(fēng)電場次之,極值接近3500MW,大韭菜坪電場最小,極值約800MW,其余5 個風(fēng)電場的月平均風(fēng)功率極值較為接近,處于1 200~1 600 MW 之間。各風(fēng)電場月平均風(fēng)速變化區(qū)間在2.7~7.5 m/s,蘇家屯、麻窩山、馬擺大山和龍里的月平均風(fēng)速極值在7.0~7.5 m/s 之間,其余5 個風(fēng)電場的月平均風(fēng)速極值略小,處于4.2~5.8 m/s 之間。除蘇家屯、馬擺大山和龍里3 個風(fēng)電場外,其余6 個風(fēng)電場四季的風(fēng)和風(fēng)功率變化比較吻合,存在三峰分布。整體而言,9 個風(fēng)電場的風(fēng)速和風(fēng)功率基本在秋、夏兩季最大,冬季最小。春季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先減小再增加,變化趨勢呈“V”字型;夏季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先增加再減小,變化趨勢呈“^”型;秋季的風(fēng)速和風(fēng)功率先小幅減小再大幅上升,變化趨勢呈“√”型;冬季的風(fēng)速先大幅增加再小幅減少,風(fēng)功率則是一直增加,兩者整體變化趨勢呈“/”型。

      4 風(fēng)和風(fēng)功率季節(jié)日變化特征

      2020 年1 月—2021 年5 月9 個試點(diǎn)風(fēng)電場的風(fēng)功率資料取小時累計(jì)平均值,風(fēng)速資料取平均值,并以季節(jié)分類,當(dāng)功率值為負(fù)時,則該時刻的功率值取0,風(fēng)速取空值,得到日變化分析如圖4 所示(9 個風(fēng)電場風(fēng)和風(fēng)功率季節(jié)日變化趨勢一致,因此以龍?zhí)辽斤L(fēng)電場為例)。

      圖4 龍?zhí)辽斤L(fēng)電場風(fēng)和風(fēng)功率季節(jié)日變化

      可以看出,9 個風(fēng)電場小時累計(jì)平均風(fēng)功率變化區(qū)間在10~325 MW 之間,小時平均風(fēng)速變化區(qū)間在2.4~8 m/s,小時累計(jì)平均風(fēng)功率變化區(qū)間和小時平均風(fēng)速變化區(qū)間上,由大到小大多依次是夏季、春季、秋季和冬季。4 個季節(jié)小時平均風(fēng)速和小時累計(jì)平均風(fēng)功率在變化趨勢上一致,早晚的小時平均風(fēng)速和小時累計(jì)平均風(fēng)功率最大,中午的小時平均風(fēng)速和小時累計(jì)平均風(fēng)功率最小,均呈現(xiàn)明顯的“V”字型。

      5 風(fēng)和風(fēng)功率季節(jié)小時變化特征

      以曹羅坪子風(fēng)電場為例,日累計(jì)風(fēng)功率變化區(qū)間在0~4 000 MW,日平均風(fēng)速變化區(qū)間在3~9 m/s,且4個季度的日累計(jì)風(fēng)功率變化區(qū)間和日平均風(fēng)速變化區(qū)間相差不大。日累計(jì)風(fēng)速、日平均風(fēng)功率的季節(jié)變化趨勢和逐月平均風(fēng)速、風(fēng)功率的季節(jié)變化趨勢一致。4 個季節(jié)日平均風(fēng)速和日累計(jì)風(fēng)功率在變化趨勢上一致,春季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先減小再增加,變化趨勢呈“V”字型;夏季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先增加再減小,變化趨勢呈“^”型;秋季的風(fēng)速和風(fēng)功率先小幅減小再大幅上升,變化趨勢呈“√”型;冬季的風(fēng)速先大幅增加再小幅減少,風(fēng)功率則是一直增加,兩者整體變化趨勢呈“/”型。冬季12 月、次年1 月均存在風(fēng)功率為負(fù)值的情況(圖略)。

      6 結(jié)論

      本項(xiàng)目選取了資料完整度超過85%的2020 年1月—2021 年5 月貴州省中西部9 個試點(diǎn)風(fēng)電場風(fēng)功率和風(fēng)速資料及鄰近國家氣象站地面空氣溫度資料,開展風(fēng)和風(fēng)功率不同季節(jié)不同時段特征分型分析研究,得到結(jié)論如下。

      第一,9 個風(fēng)電場的平均風(fēng)功率密度春季最大,夏秋次之,冬季最小。對于蘇家屯、馬擺大山、麻窩山3 個風(fēng)電場而言,春季的風(fēng)能的開發(fā)潛力更大。

      第二,整體上,風(fēng)速和風(fēng)功率的變化趨勢相一致,呈正相關(guān)。季節(jié)月平均數(shù)據(jù)與不同季節(jié)逐小時數(shù)據(jù)結(jié)果相同,春季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先減小再增加,變化趨勢呈“V”字型;夏季的風(fēng)速和風(fēng)功率均是先增加再減小,變化趨勢呈“^”型;秋季的風(fēng)速和風(fēng)功率先小幅減小再大幅上升,變化趨勢呈“√”型;冬季的風(fēng)速先大幅增加再小幅減少,風(fēng)功率則是一直增加,兩者整體變化趨勢呈“/”型。

      第三,9 個風(fēng)電場四季日變化特征相同,均呈現(xiàn)明顯的“V”型,表明早、晚風(fēng)功率輸出大,中午最小。

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