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基于大数据分析的风电场建设评估方法

时间:2022-04-28 17:05:02 浏览次数:


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摘要:我国幅员辽阔,在东北、西北、华北地区都有较为丰富的风能资源。评估一个地区风能资源状况的主要指标是风功率密度。通过对当地风功率密度的大数据分析,可以为风电场建设提供有效的理论依据和数据支撑。

关键词:大数据;风能;风功率;风电场

1 风的形成及影响风能资源的因素

风的形成主要有大气环流、季风环流、局地环流等形式,我国内陆地区主要风能资源是由大气环流形成的。

影响一个地区风能资源状况的因素主要有风功率密度(含风速、风速分布和空气密度的影响)、风向频率及风能密度方向分布、风速日变化和年变化、超高风速、地形、温度、湍流等,其中风功率密度是评估一个地区风能资源状况的主要指标,指的是与风向垂直的单位面积中风所具有的功率,数值取自风机监控系统采集的给定时间周期内的平均值[1]。

公式(1)为风功率密度计算方法:

DWP=1[]2ρv3(1)

其中ρ为空气密度标准状态下的值为12928kg/m3,v为风速,单位为m/s。

2 我国风能资源的特点

我国最大风能地区在东南沿海及其岛屿,但风能由沿海向内陆方向衰减过快,可供部署风力发电场的空间有限。内蒙古和甘肃北部是冷空气南下进入我国的必经之路,常年受西风带控制,是我国次大风能资源地区,其特点是风能分布范围广、年有效风力占比高、风速衰减梯度小,适合建设风力发电场[1,2]。

3 我国某地风能数据分析

本文获取了某风电场年实测风速数据如表1所示,表中数据为全年每15分钟的实测风速和风功率数据,数据记录共35040条。通过大数据分析,对该风电场的风能资源进行评估。

通过统计分析,计算该风电场全年平均风速v。

v=1[]35040∑35040i=1vi=567m/s(2)

該发电场风力发电机切入风速为3m/s,切出风速为25m/s。统计发现该风电场全年实测最大风速为21m/s,因此,该风电场全年实际有效风速范围为3m/sv21m/s。发电机发电量与风速关系曲线图如图1所示。

以每小时的四次风速采样值的平均值作为时平均风速,统计全年可供风力发电的时平均风速(3m/sv21m/s)的总时长为7426h,占比达84.8%。时平均风速统计如图2所示。

以同样的方法计算风电场12个月的月平均风速统计如表2所示,由表中数据可知,当地冬季风速较大,夏季风速较小,最低月平均风速为4.64m/s。

风电场月平均风速与平均输出功率折线图如图3所示,可看出该风电场夏季输出功率较低。

该风电场年平均风功率密度DWP计算如下:

DWP=1[]35040∑35040i=11[]2ρv31=16322W/m2(3v25)(3)

计算单台发电机叶片扫掠面积S:

S=πr2=441786m2(r=37.5m,为发电机叶片长度)(4)

得出该风电场单台风力发电机的年平均有效风功率Pa为:

Pa=SDWP=721kW(5)

4 风能资源等级划分

我国风能资源等级划分标准如表3所示[3]。

5 风电场风能资源评估

综合上述计算分析,该风电场年平均风速为567m/s,年有效风速时长为7426h,年平均风功率密度为16322W/m2。依据表3我国风能资源等级划分标准,该地区属于风能资源次丰富区,有较为丰富的风力资源,综合考虑发展风力发电的地形、温度、湍流等条件,选择适合的风力发电机型号,可以建设风力发电场并较好地利用风能资源。

参考文献:

[1]谢建民,邱毓昌,张治源.风力发电机优化选型与云南省风力发电场规划研究[J].电力建设,2001,5

[2]葛江北,周明,李庚银.大型风电场建模综述[J].电力系统保护与控制,2013,17。

[3]张显双.风能的利用[M].物理世界,人民教育出版社,2004.

作者简介:张克功(1984),男,甘肃会宁人,讲师,硕士;杜吉梁(1982),男,甘肃山丹人,副教授,硕士。

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