文档介绍：甘肃酒泉
风能普查的主要依据是气象站的测风资料,对于风电场建设没有针对性,因此需要再次基础上进行针对风电场进行风能资源详查。
根据酒泉的6个测风塔数据分析。
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利用weibull分甘肃酒泉
风能普查的主要依据是气象站的测风资料,对于风电场建设没有针对性,因此需要再次基础上进行针对风电场进行风能资源详查。
根据酒泉的6个测风塔数据分析。
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利用weibull分布研究
风速的概率密度函数
weibull分布函数可以表示为:
u为风速,参数c、k对于决定weibull分布的形态
有重要的作用,k为形状参数,
为尺度参数。
近地层风速的垂直变化取决于风切变指数α的值,
α值得大小反映了风速随高度增加的快慢。α值大表示风能随高度增加快,风速梯度大;α值小表示风能随高度增加慢,风速梯度小。用同一测风塔不同高度的日平均与小时平均风速计算了α指数的大小。
风切变指数计算公式
。
风电出力特性
根据测凤数据,风速在接近零风速与额定风速之间变化,有图可见,酒泉日波动范围很大。
酒泉风电基地实际运行数据表示会出现连续数日风电大出力和连续数日风电小出力的情形。
2009年8月25日和8月26日是典型的相邻日,这两日的发电量近似相等,而风电出力曲线差异巨大。
由于酒泉风电基地风电场之间的地理位置比较集中,因此对于大面积来风,各个风场出力变化趋势相近。由于相关性导致风电基地总出力波动很大。
互补性包括两个方面:一方面风电机组自身的转动惯量以及有功功率控制策略,风电机组可以有效的平抑秒级时间尺度的有功出力波动;另一方面,风电场内不同的风电机组由于风速波动,或者风电场之间的地理分散效应,风速达到高峰和低谷的时间不同。这种互补性,降低了风电基地整体的出力变化率。
根据实际的运行经验,虽然单个风电场变化率较大,但是在多个风电场之间“风风互补”的作用下,风电基地的出力变化率相对较小。
下图是2009年1月1日~6月11日风电场群的出力变化率情况,年化率在每分钟0~%之内的概率约为90%,在每分钟0~%之内的概率约为99%,%的概率约为1%。由此可见建设大规模风电基地起风电出力的互补性增强,降低风电出力变化率,有利于缓解电力系统调峰的矛盾。
风速是怎么测量的?
风速的测量
(最传统)
机械式测量主要有螺旋桨式和风杯式测凤仪,其原理是,有3或者4个连在旋转轴的轮辐上的杯子或桨叶,风推动杯子或桨叶和轴旋转。其转速正比于风速,通过测量转速来测量风速。
原理是通过压力来测量流速,让气流方向垂直于皮托管的管口,测得该位置的动压和静压之差。由于皮托管的的压差非常小,目前压力传感器制造精度无法实现精确测量,这种方法适用于隧道和管道风速测量。
其测量原理分为速度差法、波束偏移法、多普勒法、相关法、空间滤波法及噪声法。这个方法测量的精度高、干扰因素少得到风电场、气象、海军、航空和海运等方面的应用。
软测量主要应用在不能直接测量或不宜准确测量参数的领域。其基本思想是运用软件实现或者神经网路芯片将有效风速软测量实际应用于风力发电机组的控制系统,代替风速仪,测得较精确的风速信号。
以上风速仪测量的是它实际安装地点的风速,而风电场这样大区域的风速则需要建立风速仪阵列了。新型光学传感器可以在很长一段距离内测量风速和风向,并比机械式传感器具有更高精度。
酒泉风电基地运行情况和特点
1截止2010年底,全省并网风电场13座,容量达到1450MW,%,全网风电总有效发电时间8579h,,%,,。全网风电发电利用小时1859h,同比增加83h。
2全网风电发电量在0:00-6:00所占比例为44%,6:00-12:00为20%,12:00-18:00和18:00-24:00分别为21%、15%。反调峰特性明显,风电反调峰率达62%。
3风电出力波动范围大,保证出力很小,,大于装机容量60%。虽然大型风电基地整体出力变化趋缓,但是2010年4、5月份酒泉风电出力1分钟、5分钟、%、10