Энергосберегающие методы управления режимами работы насосных установок систем водоснабжения и водоотведения (15.03.2010)

Автор: Николаев Валентин Георгиевич

Vэксп - Vмод , 60 м 4,7 % 9,3 % 35,2 % 21,9 % 31,9% 17,5%

Vэксп - Vмод , 100 м 0 % 0 % 34,8 % 16,6 % 29,1% 15,9%

Сравнением с данными на высотах от 40 до 90 м на 28 АС установлено, что одноуровневые модели при экстраполяции данных МС на высоты ?100 м дают отклонения от экспериментальных до 35% (табл. 3.4). Использование же многоуровневых моделей, развитых автором, гарантирует точность определения V(h) 3–6% на высотах 70–90 м на равнинах и >10–13% на территориях со сложным рельефом. Наиболее точной является развитая автором трехслойная модель “Сэндвич”, описываемая выше 100 м кубической аппроксимацией средних сезонных данных АС на 100, 200, 300, 600 м.

В слое 0–hметео модель описывается логарифмическим профилем (3.5) с параметрами Uo и zo, моделируемыми по методике WASP. В слое hметео <h<100 м V(h) аппроксимируется кубическим сплайном с коэффициентами, определяемыми из условий гладкой сшивки профилей на нижней и верхней границе (на 100 м). Для рассмотренных 28 АС “Сэндвич” обеспечивает точность определения V(h) до 100 м с погрешностью <7–8%. С ее помощью оценены высоты применимости логарифмического профиля скорости hlog. Данные на промежуточном уровне служили критериями точности моделирования, а искомая высота hlog определялась минимизацией ошибки расчетов V(h) на промежуточном уровне изменением hlog. Согласно исследованию использование (3.5) правомочно до высот <20–25 м. Для достоверной идентификации скоростей ветра для заданного района автором развит метод “очистки” данных – приведения их к условиям ровной плоской поверхности без элементов экранирования с использованием классификации “открытости” МС Милевского, описывающей с установленной автором точностью свойства рельефа и подстилающей поверхности и затеняющие ветер препятствия. По ней каждой МС для 8-ми 45-градусных секторов присвоены коэффициенты открытости Милевского Кмi. Метод построен на выявленных автором статистически достоверных связях средних скоростей ветра со средними коэффициентами Милевского Кмср=?8Кмi · ?i/8 (3.8), рассчитанных с учетом повторяемости ветров по направлениям ?i для каждого месяца и сезона и каждой МС (рис. 3.5).

Рис. 3.5. Зависимость среднегодовой скорости ветра от коэффициентов Милевского Рис. 3.6. Связь коэффициентов Милевского и параметра zo по классификации WASP

Установленная статистическая связь Кмср и zo по классификации WASP по данным 200 российских МС (рис. 3.6) имеет вид: Ln(zo)=0,0021·К3–0,0845·К2+0,645·К+3,314 (3.9). Согласно (3.9) коэффициенту Кмср класса 7б соответствует zo=0,04 (класс 1 по WASP с zo=0,03), а Кмср класса 6б и 11б – zo=0,1 и zo=0,0002 (классы 2 и 0 по WASP). Метод “очистки” данных МС позволил снизить погрешности определения средних месячных или сезонных скоростей ветра до 8–12% (в 2 и более раз) (табл. 3.8).

Таблица 3.8. Первичные и “очищенные” значения среднегодовых скоростей ветра и их СКвО

Местонахождение

метеостанции Данные МС Данные МС с “очисткой”

Скорость, м/с СКвО, % Скорость, м/с СКвО, %

Волгоград 4,12 21,7 5,25 11,5

Мурманск 4,41 38,8 5,61 15,3

Определение радиуса подобия ветроклиматических условий RПВУ – необходимое условие оптимального выбора МС и АС для моделирования – выполнялось по критериям (3.3)–(3.4) с учетом изменчивости скорости ветра и плотности МС и АС в районе. Для этого выбирались ближайшие N станций с расстояниями Rn от исследуемого пункта, по данным которых моделировались значения Yмn в месте размещения каждой из N взятых МС и определялись N разностей измеренных на этой МС и модельных данных (YЭn–YМn ), по которым вычисляются ? и ?. При последовательном увеличении N (и соответственно R) выявляется число МС, минимизирующее погрешность модели. Согласно анализу автора, наиболее физически достоверное определение средней скорости ветра в моделируемой точке достигается с использованием линейной интерполяции средних скоростей ветра привлеченных МС с весовыми коэффициентами их данных, обратно пропорциональными Rn. Наибольшее влияние на результат оказывают данные близких МС и АС, бесконечное при Rn=0. Сингулярности устранялась заданием для моделируемой станции конечного значения безразмерного радиуса Rno, равного некоторой доли расстояния от нее до ближайшей МС Rо (0<Rо<1), что эквивалентно удалению от точки моделирования на расстояние Ro. Точность моделирования оценивалось варьированием Rо. Максимум точности достигается с методом “очистки” данных. Максимальная погрешность соответствует удалению от данной МС и АС в направлении к ближайшей на половину расстояния между ними (Rо=0,5). Зависимости СКвО среднегодовой скорости ветра от числа привлеченных МС даны в табл. 3.9.

Таблица 3.9. Оценка точности (в СКвО в %) определения средней скорости ветра

Число привлеченных метеостанций : 1 2 3 5 10 20

Модель СКвО (, %

Число привлеченных метеостанций : 10 20 30 50 70 100

Рассчитанных по “очищенным” данным 22,7 18,3 15,3 13,2 13,9 16,7

Для областей с однородным климатом с частой сетью МС и АС максимальные погрешности моделирования VСР достигают 22–25%, а в климатически неоднородных областях с редкой сетью станций – 40–46%. Погрешности моделирования VСР падают с уменьшением Rо и при Rо=0,2 (удаленность от МС <15–20 км) составляют 40–50% от максимальных (при Rо=0,5), или <8–12% для равнинной территории РФ. Между МС погрешности моделирования по их даннымсредних сезонных и годовых V(h) на территории РФ не превышают 13–15%. Для повышения точности моделирования V(h) по данным АС важны установленные факты быстрого нарастания V(h) на высотах 0-100 м и медленного на 100-600 м, и уменьшение их разброса с высотой (рис. 3.7).

Рис. 3.7. Высотные профили средних годовых скоростей ветра по многолетним данным АС

Высотная изменчивость V(h) на 100–600 м по данным АС представлена в табл. 3.10.

Таблица 3.10. Высотная изменчивость СКвО (в %) среднегодовых скоростей ветра

Станция \ Высота 15 м 100 м 200 м 300 м 600 м

Барабинск 14,7 5,3 4,7 3,9 2,9

Александровск-на-Сахалине 20,2 12,3 10,5 8,2 6,8

Автором развиты методы моделирования годового (ГХ) и суточного (СХ) хода скоростей ветра V(h), определяемые в межстанционных пространствах по безразмерным данным всех МС и АС исследуемого района, приведенным к средним месячным, сезонным и годовым VСР. Погрешности определения СХ V(h) оценивались по значениям СКвО среднемесячных модельных значений относительно эмпирических и достигают 13–16% на уровне hметео и 5–6% на 100–200 м весной и летом. Зимой погрешности моделирования СХ V(h) уменьшаются в большинстве рассмотренных регионов до 8% и менее. Погрешности моделирования ГХ V(h) падают с высотой. Точность моделирования ГХ сезонных VСР выше, чем среднемесячных. В межстанционных пространствах наиболее точно ГХ V(h) моделируется по “очищенным” среднемесячным скоростям ветра МС и АС и среднесезонным значениям G(V).

Методика моделирования W и РВЭУ реализована автором по модели (3.1) согласно схеме на рис. 3.10 и основана на статистически установленном автором квазилинейном характере связей удельных мощностей и КИУМ ВЭУ с VСР(h) с отличающимися количественно коэффициентам линейной связи в разных ветро-климатических зонах и сезонах (рис. 3.11). Сезонные значения СКвО PВЭУ при VСР?4,0 м/с достигают 13–18%, приводя к ошибкам расчета PВЭУ?21–30%, но с ростом VСР уменьшаются до 3–9% с пог решностями прогноза КИУМ менее 15% при VСР<5 м/с и ? 5% при VСР ?7–8 м/с.

Выявлено, что сезонные отличия G(V) приводят к различиям КИУМ до 20–25% при погрешностях VСР < 7–10%. Численная методика расчета РВЭУ по модели (2.1) реализована с использованием БД “Флюгер” двумя программами. Первая обеспечивает расчет табулированной функции G(VВК) на высоте HВК ВЭУ и алгоритмически реализована следующим образом. На выбра-

Рис. 3.11. Зависимость среднегодового КИУМ от средней скорости ветра VСР для севера ЕТР нных круговых территориях с центром в заданных координатах, либо МС или АС с

тремя разными радиусами: RМЕТЕО (150–250 км), RАЭРО (400–700 км) и Rf(V) (500–700 км), определенных с учетом плотности МС и АС и статистической достоверности, из БД “Флюгер” выбираются данные измерений V(h) на высоте hметео на МС в круге RМЕТЕО и на высотах 100, 200, 300, 600 м на АС в круге RАЭРО. По данным всех МС в круге с RМЕТЕО строятся уравнения связи средних сезонных скоростей ветра и коэффициентов Милевского и проводится процедура “очистки” данных VМЕТЕО, используемых далее в качестве нижних граничных условий при определении параметров модели “Сэндвич”. Средние месячные и сезонные V(h) в заданной месте на высотах 100–600 м определяются по модели осреднения “1/R” по данным всех АС в круге RАЭРО. V(h). Значения V(HВК) рассчитываются по модели “Сэндвич” и по ним определяются соответствующие им сезонные G(V) и по ним по моделям (3.1) и (3.2) рассчитываются сезонные значения W и РВЭУ ИД. Вторая программа по построенным для рассматриваемого района G(VВК), рассчитанным коэффициентам КНИД и КТГ и рабочим характеристикам ВЭУ P(V), выбранных из БД “Эргомаш”, производит по (2.1) расчет в рассматриваемой области средних месячных и сезонных значений PВЭУ, КИУМ и их СКвО.

Согласно анализу суммарную погрешность параметра X(VСР ) определяет погрешность, связанная с разбросом функций f(V)и G(V), определенных для заданной VСР и погрешностью определения самой VСР. При установленном квазилинейном характере X(VСР ) X(VСР.).=.А·VСР+.B (3.10) => суммарная погрешность его определения ?X для аргумента Vо, определенного с точностью ± ?X, описывается формулой: ?X = ± [?2X+A2·?2V ] 1/2 = ± [?2X + ((dX(V)/dV)|V=Vo )2·?2V ] 1/2 (3.11). Коэффициент А вычисляется для каждого района и сезона по статистически установленным зависимостям искомого параметра X(VСР) от VСР. Характерные значения ?, A, ? и ?X для приведенных на рис. 2.4–2.5 ВЭУ V44 и V80 для VСР =7–8 м/с на высотах HВК даны в табл. 3.13.

Таблица 3.13. Характерные значения ?, A, ? и ?X для ВЭУ V44-600 кВт и V80-2 МВт

? A ? ?X

V44 безразмерные ? 7,0% ? 22,3% /1 м/с ? 12,4% ? 20,0%

V80 безразмерные ? 6,5% ? 21,2% / 1 м/с ? 12,1% ? 18,5%

Характерные значения ?X составляют 18–20%, но с ростом ? величина ?X возрастает и при ??20% ?X для рассмотренных ВЭУ достигает 29–31%. Точность определения РВЭУ по методике автора существенно растет при больших VCP . Требуемая для практики точность прогноза РВЭУ ограничивает допустимые погрешности определения ? и ?: предельные ошибки определения средних сезонных региональных VСР должны быть <8–10%, а разброс РВЭУ для данной VСР из-за вариаций эмпирических распределений скорости, не должен приводить к погрешности более12–15%. Выводы Главы 3 обобщают полученные результаты, состоящие в разработке автором информационно обеспеченной, методически обоснованной и численно реализованной методики определения характеристик ВЭП и энергетических показателей ВЭС в заданных пунктах и районах РФ. Достигнутая точность методики определения РВЭУ (10–14% для территорий РФ с равнинным и 18–24% – со сложным рельефом) позволяет считать ее не просто наиболее достоверной из известных, но и единственной аналитической методикой прогноза мощности ВЭС на территории РФ, приближающейся к требуемой согласно международной практике 10%-ной точности при существенном опережении ведущих отечественных и зарубежных методик по эффективности.

В Главе 4 “Исследование возможностей и эффективности использования ВЭС в различных регионах и субъектах РФ” описаны результаты исследования автором перспектив и эффективности использования ВЭС для выработки ЭлЭн в промышленных масштабах в различных регионах и субъектах РФ. Исследованы и установлены новые закономерности территориального, сезонного и высотного распределения на территории РФ скоростей VСР, удельных мощностей ветра WСР, вероятностей ветроэнергетических штилей PШт (V<4 м/с) и погрешностей их определения. Существенно уточнены количественные параметры ВЭП на традиционно считающихся перспективными для использования ВЭС побережьях морей Северного Ледовитого и Тихого океанов. Выявлены новые регионы страны, перспективные для экономически эффективного использования ВЭУ большой и средней мощности. Расчетные данные о высотной изменчивости региональных сезонных и годовых значений W в 100-метровом ПСА даны для примера в табл. 4.1.

Таблица 4.1. Средние расчетные значения сезонных и годовых удельных мощностей ветра

Регион Центральный метеоцентр региона Средние расчетные значения сезонных и годовых удельных мощностей ветра, Вт/м2

Высота Зима Весна Лето Осень Годовые


загрузка...