Методология ресурсного и технико-экономического обоснования использования ветроэнергетических установок (28.11.2011)

Автор: Николаев Владимир Геннадьевич

2. Моделированием характеристики ветра на hметео по “очищенным” данным до 50 и более МС района в радиусе до 250 км от искомой точки.

3. Определением функции G(V) по данным МС и АС района в R = 400–700 км от исследуемой точки статистической обработкой всех ?n(?Vn) в рассматриваемом районе, объемы которых в 10–15 раз превышают объемы данных годовых измерений ветра на метеорологических мачтах по зарубежным методикам.

Методической основой построения функций G(V) явилась количественная схожесть ?n(?Vn) при равных VСР, выявленная автором статистическим анализом средних месячных или сезонных данных МС и АС в большинстве регионов РФ. Установленные отличия средних сезонных и годовых скорости ветра в разных регионах и внутри них обусловлены разнообразием повторяемостей местных ветрообразующих факторов и закрытостью МС от ветра. Построение функций G(V) в методике автора реализуется следующим образом. По данным МС и АС, попадающих в круг с радиусом RG(V) от центральной МС, для каждого сезона определяются повторяемости ?n(?Vn), соответствующие VСР во всем диапазоне их изменения с шагом 0,5 м/с (0,5±?;…; 12±? м/с) (табл. 3.1).

Таблица 3.1. Функции распределения ветра по градациям скорости для района Волгограда

Vцентра градаций, м/с: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19.5 23.5 27 VСР ? N?

VСР = 6,0 м/с 9,53 27,87 23,30 15,67 9,47 5,82 3,85 1,87 1,28 0,81 0,36 0,12 5,98 28

VСР = 8,0 м/с 4,45 15,13 17,71 17,99 15,95 12,39 8,01 4,51 2,07 1,26 0,31 0,10 7,89 35

Параметр ? выбирается с учетом плотности МС и АС и статистической обеспеченности данными (>25–30 реализаций ?(Vi) в каждом i-м интервале), задается в виде: ?=n·ViСР (n – % от ViСР и по опыту определения G(V) в разных регионах n = 0,05–0,07. C увеличением VСР>6–7 м/с число N? уменьшается, а средняя скорость V? в интервале [ViСР±?], рассчитанная по выбранным для нее ?n(Vi), смещается относительно значения ViСР в меньшую сторону и более обеспеченными данными оказываются G(V) по данным АС. Построению G(V) предшествует процедура приведения полученных VСР ? к поисковым значениям ViСР аппроксимирующими кубическими сплайнами, построенными методом наименьших квадратов. Cравнение точности функций G(V) с распределениями Рэлея и Вейбулла при расчетах W даны в табл. 3.2 и отличаются на 22 и 16% для Балтийска и на 25 и 20% для Калининграда от полученных по функциям G(V). Развитым автором методом моделирования функций G(V) по данным МС выявлены более островершинная форма распределения G(V) и слабее выраженный вторичный максимум при больших значениях VCP, чем при их моделировании по данным МС.

Таблица 3.2. Значения удельной мощности ветра на высоте 10 м для Калининграда и Балтийска

Аппроксимирующая функция f(V) Вейбулла Гринцевича Рэлея

Калининград VСР = 4,4 м/с 106,5 133,3 99,6

Балтийск VСР = 6,0 м/с 271,4 323,8 252,7

Выявлено, что СКвО W и РВЭУ, рассчитанные по аэрологическим данным, оказываются в 2–4 раза меньше, чем по данным МС (табл. 3.3), и в несколько раз меньше, чем при использовании для этого традиционных методов, основанных на подъеме fМЕТЕО(V).

Таблица 3.3. СКвО расчетных W и РВЭУ в % для района Барабинска

Параметр

Средние годовые Зима

Метео,

R = 340 км Метео,

R = 680 км Аэро,

R = 680 км Метео,

R = 340 км Метео,

R = 680 км Аэро,

R = 680 км

Удельная мощность ветра 14,31 16,66 3,35 15,79 18,05 8,28

РВЭУ VESTAS V-80 – 2,0 MВт 6,94 6,95 1,64 6,55 6,64 3,52

РВЭУ Siemens SWT – 2,3 93 6,48 6,55 1,87 6,00 6,16 3,36

РВЭУ ENERCON E 82 –2,0 MВт 6,43 6,46 1,84 5,90 5,98 3,31

Критериями точности моделирования искомого параметра YМ в рассматриваемой области по данным его измерений в N пространственных точках Yi (i =1,…, N), или на N МС в работе приняты: ?Y = N-1·?N(Yi – YМ) (3.3) и ?Y = ?N(Yi – YМ)2/N (3.4), выявляющие систематическую погрешность (?Y) и СКвО (?Y) смоделированного параметра Y относительно данных его измерений. Установлено, что распределение ?Y и ?Y относительно средних значений Y близко к Гауссовому. Определение погрешностей реализовано моделированием параметра YМ в месте расположения МС или АС без привлечения данных ее измерений с последующим сравнением с этими данными. Точность моделирования f(V) и G(V) на высоте HВК ограничена погрешностью определения скорости V(HВК). Повышение точности методов моделирования V(h) достигается привлечением большего числа МС и АС и их данных (табл. 3.4).

Таблица 3.4. Методики моделирования и аппроксимации V(h) в приземном 200-метровом ПСА

Методика,

разработчик Используемые

данные МС Используемые

данные АС Аппроксимация

распределения f(V) Аппроксимация

высотного профиля ?V, %

Универсальная V(z)=Vфл ·(z/hфл)m соседних

(2200 МС РФ) – любая, соответствующая V(z) и HВК m = 1/7 для суши

m = 1/10 для моря 16,4

WASP, RISO, Дания соседних

+ модель Zo – Вейбулла с


загрузка...