CN107491860A - 一种衡量区域风电场发电能力指标的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种衡量区域风电场发电能力指标的方法。目前多采用风功率密度作为衡量区域风能资源储量的指标，并不能全面的评估区域的风能储量，针对上述问题，该方法致力于评估区域风能资源纵向高度上的风能分布状况，主要包括以下步骤：S1、以动能定理和能量守恒定律为基础，结合双参数威布尔概率密度函数，然后采用二重积分数学方法对纵向高度和风速进行积分，建立区域风电场数学模型；S2、利用S1建立的区域风电场数学模型，然后结合有效风速和待评估高度层的范围对给定区域待评估高度层之间的风能储量进行计算；S3、建立区域风电场风能势方程；S4、对风能势进行量化参数转换。

Description

一种衡量区域风电场发电能力指标的方法
技术领域
本发明涉及气象与新能源发电系统领域，具体涉及一种衡量区域风电场发电能力指标的方法。
背景技术
随着煤炭、石油等不可再生资源的日益枯竭以及能源困局的日益严峻，风能、太阳能、潮汐能及生物质能等可再生能源在世界范围内愈发备受关注。风能具有清洁、无污染、利用可持续等优点，风力发电是可再生能源发电技术中技术最成熟、最具开发价值的可再生能源。发展风电对于保障能源安全，调整能源结构，减轻环境污染，实现可持续发展等都具有非常重要的意义。
当前，在传统的区域风电场风能资源评估分析方法中，通常以风功率密度作为衡量指标，该方法无法有效地给出区域风电场有效高度层的风能资源储量，对并网后风电场的实际发电量参考价值有限。
由于风能具有间歇性和不确定性等特点，导致风电出力随机波动性强，风电的大规模并网将会对电网的安全稳定运行造成影响。因此，在风电场的可行性研究阶段，对区域风能资源空间分布进行准确的评估就显得尤为重要，可建立满足区域风能资源长期可持续开发利用的风电项目储备和建设规划，并为后期风电场装机容量以及发电机组的最优分布提供有力的参考依据，进一步提高电网对风电的消纳，促进风电与电网和谐发展，最终提高风电场的运行效益，实现区域风能资源的科学有序开发利用。
发明内容
针对现有区域风电场风能资源评估技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种衡量区域风电场发电能力指标的方法。本发明所述的方法给出一种衡量区域风电场在纵向高度层上的风能储量的指标，更加合理有效的开发利用区域风电场的风能资源，并为风电功率预测系统和电力调度系统提供好的数据依据。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种衡量区域风电场发电能力指标的方法，包括以下步骤：
S1、以动能定理和能量守恒定律为基础，结合双参数威布尔概率密度函数，然后采用二重积分数学方法对纵向高度和风速进行积分，建立区域风电场数学模型；
S2、利用步骤S1建立的区域风电场数学模型，然后结合有效风速和待评估高度层的范围对给定区域待评估高度层之间的风能储量进行计算，得到区域风电场待评估高度层之间的风能储量；
S3、基于步骤S2中得到的区域风电场待评估高度层之间的风能储量，并结合区域风电场待评估高度层的空间大小因素，建立区域风电场风能势方程；
S4、在步骤S3建立的区域风电场风能势方程的基础上，结合区域风电场年有效小时数因素，对风能势进行参数量化，将风能转化为区域风电场纵向高度层所蕴含的发电量。
在上述方案的基础上，步骤S1中动能定理方程如下所示：
式(1)中，ρ是标准状况下的空气密度值，为1.225kg/m3，S是该区域地表面积(km2)，H是该区域待评估高度层的高度差，v是空气流动速度。
在上述方案的基础上，步骤S2中区域风电场待评估高度层之间的风能储量的计算公式如下所示：
式(2)中，E代表区域风电场待评估高度层之间的风能储量，h1，h2分别为区域待评估高度层的两个高度值，v表示风速，v1，v2是有效风速，范围为3～25m/s，ρ是标准状况下的空气密度值，为1.225kg/m3，S是区域地表面积(km2)，f(v)是双参数威布尔概率密度函数，公式如下：
式(3)中，v表示风速，c表示威布尔尺度参数，k表示形状参数，exp表示以e为幂的指数函数。
本发明所述的区域风电场发电能力指标-风能势是评估区域风电场纵向高度层之间所蕴含的风能资源储量，使区域风能资源评估层次化，立体化，较之目前普遍采用的风功率密度(W/m2)，提高了区域风能资源空间分布的预测精度，有利于区域内风能资源更加合理的利用。
附图说明
本发明有如下附图：
图1本发明的流程图。
具体实施方式
以下结合附图1对本发明作进一步详细说明。
本发明所述的衡量区域风电场发电能力指标的方法，包括以下步骤：
S1、以动能定理和能量守恒定律为基础，结合双参数威布尔概率密度函数，然后采用二重积分数学方法对纵向高度和风速进行积分，建立区域风电场数学模型。
风能是空气流动所产生的动能，是太阳能的一种转化形式，遵循能量守恒定理，动能定理方程如下：
ρ是标准状况下的空气密度值，为1.225kg/m3，S是该区域地表面积(km2)，H是该区域待评估高度层的高度差，v是空气流动速度。
采用二重积分数学方法，先对速度v积分，考虑到威布尔分布能够较好的拟合风速分布，所以在对风速积分的时候，加入威布尔分布函数，得到某一高度层的风能，将待评估的两个高度层构成的空间在纵向高度上分成无限个微元，然后再在纵向上对高度进行积分，建立区域风电场数学模型。
S2、利用步骤S1建立的区域风电场数学模型，然后结合有效风速和待评估高度层的范围对给定区域待评估高度层之间的风能储量进行计算，得到区域风电场待评估高度层之间的风能资源储量。
结合现阶段不同机型的轮毂高度和风轮直径，给定区域待评估有效高度层的范围值，并将有效风速作为风速积分的上下限，计算区域待评估的两个高度层之间的风能储量。公式如下：
式中h1，h2分别为区域待评估的两个高度值，v1，v2是有效风速，范围为3～25m/s。
f(v)是双参数威布尔概率密度函数，公式如下：
式中v，c，k分别表示风速，威布尔尺度参数和形状参数。
S3、建立区域风电场风能势方程。
基于步骤S2中得到的区域风电场待评估高度层之间的风能储量，考虑区域风电场待评估高度层的空间大小等因素，建立区域风电场风能势方程。
S4、对风能势进行量化参数转换。
通过上述三个步骤可以计算出区域风电场在纵向高度层上的风能储量，结合区域风电场年有效小时数等因素，在步骤S3建立的区域风电场风能势方程的基础上，对风能势进行参数量化，将风能转化为区域风电场纵向高度层所蕴含的发电量，作为直观衡量区域风电场发电能力的指标。
该方法可根据计算得到区域风电场纵向高度的风能资源储量，提出了风能势作为衡量区域风电场发电能力的指标，结合传统的风功率密度，更加合理地对区域风能资源进行等级划分，为风电场的规划建设提供更加可靠、精确参考依据，从而使电力调度更加合理化。
以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，本领域技术人员利用上述揭示的技术内容做出些许简单修改、等同变化或装饰，均落在本发明的保护范围内。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (3)

1.一种衡量区域风电场发电能力指标的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、以动能定理和能量守恒定律为基础，结合双参数威布尔概率密度函数,然后采用二重积分数学方法对纵向高度和风速进行积分，建立区域风电场数学模型；
S2、利用步骤S1建立的区域风电场数学模型，然后结合有效风速和待评估高度层的范围对给定区域待评估高度层之间的风能储量进行计算，得到区域风电场待评估高度层之间的风能储量；
S3、基于步骤S2中得到的区域风电场待评估高度层之间的风能储量，并结合区域风电场待评估高度层的空间大小因素，建立区域风电场风能势方程；
S4、在步骤S3建立的区域风电场风能势方程的基础上，结合区域风电场年有效小时数因素，对风能势进行参数量化，将风能转化为区域风电场纵向高度层所蕴含的发电量。
2.如权利要求1所述的衡量区域风电场发电能力指标的方法，其特征在于，步骤S1中动能定理方程如下所示：
<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <msup> <mi>mv</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mi>&amp;rho;</mi> <mi>S</mi> <mi>H</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>v</mi> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(1)中，ρ是标准状况下的空气密度值，为1.225kg/m3，S是该区域地表面积(km2)，H是该区域待评估高度层的高度差，v是空气流动速度。
3.如权利要求1所述的衡量区域风电场发电能力指标的方法，其特征在于，步骤S2中区域风电场待评估高度层之间的风能储量的计算公式如下所示：
<mrow> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mi>&amp;rho;</mi> <mi>S</mi> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <msub> <mi>h</mi> <mn>2</mn> </msub> <msub> <mi>h</mi> <mn>1</mn> </msub> </msubsup> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mrow> <mi>v</mi> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>v</mi> <mn>2</mn> </msub> </msubsup> <msup> <mi>hv</mi> <mn>2</mn> </msup> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>d</mi> <mi>v</mi> <mi>d</mi> <mi>h</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(2)中，E代表区域风电场待评估高度层之间的风能储量，h1，h2分别为区域待评估高度层的两个高度值，v表示风速，v1，v2是有效风速，范围为3～25m/s，ρ是标准状况下的空气密度值，为1.225kg/m3，S是区域地表面积(km2)，f(v)是双参数威布尔概率密度函数，公式如下：
<mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mi>k</mi> <mi>c</mi> </mfrac> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mi>v</mi> <mi>c</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mrow> <mi>k</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mi>exp</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mi>v</mi> <mi>c</mi> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mi>k</mi> </msup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(3)中，v表示风速，c表示威布尔尺度参数，k表示形状参数，exp表示以e为幂的指数函数。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112347657A (zh) * 2020-11-19 2021-02-09 自然资源部第一海洋研究所 一种风能理论储量评估方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542162A (zh) * 2011-12-26 2012-07-04 成都阜特科技有限公司 一种基于有效风速的风能评估方法
CN106026161A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 天津大学 一种区域可利用风能资源分析评估方法
CN106779208A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于虚拟测风塔技术的风电超短期功率预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542162A (zh) * 2011-12-26 2012-07-04 成都阜特科技有限公司 一种基于有效风速的风能评估方法
CN106026161A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 天津大学 一种区域可利用风能资源分析评估方法
CN106779208A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于虚拟测风塔技术的风电超短期功率预测方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐田: "大型风电场风电机组尾流模型及其应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112347657A (zh) * 2020-11-19 2021-02-09 自然资源部第一海洋研究所 一种风能理论储量评估方法
WO2022105491A1 (zh) * 2020-11-19 2022-05-27 自然资源部第一海洋研究所 一种风能理论储量评估方法
CN112347657B (zh) * 2020-11-19 2023-09-29 自然资源部第一海洋研究所 一种风能理论储量评估方法

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