中国近海风能资源开发潜力数值模拟

为了解我国近海风能资源分布状况,本文运用数值模拟手段对中国近海风况进行了高分辨率的研究:①运用中国气象局开发的风能资源数值模拟评估系统(Wind Energy Resource Assessment System,WERAS)中的MM5/Calmet模式对沿海2009年1月-5月逐日模拟计算,并将模拟结果与测风塔资料进行对比,结果表明:月平均风速、逐时风速和风向以及风能参数的分布形态与观测资料均比较吻合,因此认为该模式系统可以用来对我国沿海风能资源进行可靠的数值模拟评估;②运用WERAS对我国沿海20年(1986年-2005年)平均风资源进行1km×(200～400)W/m2,附近海域的多年平均风功率密度约在(300～800)W/m2之间;福建省的风能资源特别丰富,其次是1km分辨率的计算,结果显示:我国沿海风能资源非常丰富,沿海各省70m高度的陆上多年平均风功率密度基本在辽宁省、浙江省和广东省,然后是山东省、河北省、天津市和上海市,最后是江苏省、海南省和广西省;③进一步分析了我国沿海离岸风速变化:辽东半岛东部海域、渤海湾、江苏南部到浙江北部沿海、广州雷州半岛东部海域的风速在离岸后70～85km处不再变化,广西和海南近海风速在离岸后30～40km处基本稳定,其余近海海域风速稳定线基本在离岸50km处。     

风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究

以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大.     

基于GIS技术的陆上风能资源开发制约因素分析——以甘肃省酒泉风电基地为例

本文采用中国气象局的风能资源数值模式系统,模拟了甘肃酒泉风电规划区较高分辨率(1km×1km)的50m高度平均风能资源分布状况。结果表明,玉门市昌马乡西部、瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆哈密交界区以及马鬃山镇附近年平均风功率密度和年有效小时数均较大,属于风资源较丰富区,有利于大规模风电开发。通过与测风塔实测数据的对比检验,评估了数值模拟结果的准确度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信息,采用ArcGIS空间分析技术和建模工具分析了影响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因素,扣除不可开发区和限制开发区,计算得到可利用区域各等级风能资源的开发面积、技术可开发量、制约条件所占面积等评估结果。本文研究结果可为区域或风电场风能资源评估及风能资源开发利用提供技术途径和科学参考。     

基于GIS技术的陆上风能资源开发制约因素分析

本文采用中国气象局的风能资源数值模式系统,模拟了甘肃酒泉风电规划区较高分辨率（1km×1km）的50m高度平均风能资源分布状况。结果表明,玉门市昌马乡西部、瓜州县柳园镇附近、敦煌西部与新疆哈密交界区以及马鬃山镇附近年平均风功率密度和年有效小时数均较大,属于风资源较丰富区,有利于大规模风电开发。通过与测风塔实测数据的对比检验,评估了数值模拟结果的准确度。根据实际地形地貌和土地利用等基础地理信息,采用ArcGIS空间分析技术和建模工具分析了影响甘肃酒泉风电基地风能资源开发的主要制约因素,扣除不可开发区和限制开