大型风电场风能资源及其利用状况评估

大型风电场风能资源及其利用状况评估

刘飞虹

明阳智慧能源集团股份公司广东中山528400

摘要：目前，我国是经济发展的新时期，合理的简化假设下，对某风电场数据进行预处理，分别按照平均风速、最大风速、风速频率、有效小时数、风功率密度、风能利用系数等方面对风能资源进行评估，统计表明该风场的风能资源良好且风能资源较为充足，风能的利用率也相对较高。

关键词：风电场；风能资源；风能利用系数；MATLAB

引言

为满足现代化建设对电力的庞大需求并尽可能达到环保目标，本文从大数据方向着力研究风电场的风能资源及其利用情况。基于数据挖掘中发现的异常数据，通过时间序列移动平均法对数据进行修正，并采用大数据挖掘技术求得各个特定时间段内的平均风速，进而求得风电场风能各月的分布情况并建立云模型对风电场的风能资源进行评估，为风能资源的有效利用提供技术支撑。

1风电场风况分析和风资源评估

风能是一种清洁，安全，可再生的绿色能源，风能的开发和利用对于保护自然环境、维持生态平衡起着至关重要的作用。风力发电站是风能最主要的应用形式，其场址的选择直接影响着风能利用的效率。因此，考察所选场址是否具有丰富稳定风能资源的工作显得尤为重要，它将直接影响风电场经济效益。本文根据相关资料提供的数据，利用EXCEL统计分析工具，从平均风速、Weibull分布、风速变幅、风功率密度、风速日变化和年变化、年可利用时间等风资源主要指标，对某风电场的风况进行了分析，并对该风电场的风资源进行了评估。

2问题分析

首先将数据进行预处理修正。平均风速越大说明该地区风能资源状况越好；风速频率可反映了可利用风的集中程度；最大风速可以知道此地区的是否适用于电场的开发；有效小时数能够知道该地区全年风速的可利用时间；风功率密度越高，则该地区风能资源越好，风能的利用率也就越高。所以分别按照平均风速、最大风速、风速频率、有效小时数、风功率密度、风能利用系数等方面对风能资源进行评估。在计算风能利用系数时，扫略面积可通过查阅资料得出机型一及机型二的扇叶半径，根据两种机型占总机型的比重来估算。

3风能资源及其利用情况评估

图1平均风速月变化曲线

3.2风速日变化和年变化

1）风速日变化月风速（风功率密度）的日变化是求出一个月内，每日同一钟点时风速（风功率密度）的月平均值，得到从0点至23点的风速（风功率密度）变化。利用EXCEL统计工具，首先求得风速日变化，再由公式（2）求得风功率密度日变化，以3月和6月为例，如图2、图3。

图36月份风速和风功率密度日变化图

年风速（风功率密度）的日变化[3]是求出一年内，每日同一钟点时风速（风功率密度）的年平均值，得到从0点至23点的风速（风功率密度）变化。类似于上面的方法，统计出年风速和风功率密度日变化图，如图6。根据统计，各月风速（或风功率密度）的日变化曲线图和全年风速（或风功率密度）的日变化曲线图中一致或接近的部分越多越好。分别将图4与图6、图5与图6进行对比，可知2015年3月的风速日变化图与2015年全年风速日变化图形状非常接近，而2015年6月的风速日变化图与2015年全年风速日变化图形状偏差较大，由此可见，2015年3月比6月风能利用状况好很多。

3.3年平均风功率密度

图4月平均风速和月平均风功率密度年变化曲线

通过图4我们可以看出该风电场的风速与风功率密度变化趋势相对是一致的，秋冬季最大，夏季最小。且在2～4，6～8月份间，二者均有明显的下降，并且风速下降的速率小于风功率密度的下降速率。在两者的变化过程中，到第12月份时，风速平均值与月平均风功率密度几乎一致，在八月份时月平均风功能密度的最小值大于八月份时风速的最小值。

3.4风功率密度

平均风功率密度蕴含着风速、风速频率分布和空气密度的影响，是衡量风能资源的综合指标。给定时段内的平均风功率密度公式为：其中：Dwp为平均风功率密度（w/m2），n为设定时间段的记录次数，ρ为空气密度，vi为第i次记录时的风速（m/s）。年有效风功率密度是衡量某一年风资源评估的重要指标之一。利用EXCEL筛选工具，筛出每日的有效风速平均值。设vi为2015年第i日的有效风速平均值（m/s），n为2015年的总天数，该风电场空气密度ρ=0.9762kg/m3，代入公式，求得2015年有效风功率密度Dwp=141.35w/m2。

3.5风电场风资源利用情况分析

对于风能资源可利用区，有效风功率密度较低，这对电能紧缺地区还是有相当的利用价值。实际上较低的年有效风功率密度也只是对宏观的大区域而言，而在大区域内，由于地形有可能存在局部的小区域大风区，主要看风电场的风资源有效利用情况。相关资料给出的该风电场六个典型风机4#、16#、24#、33#、49#、57#所在处的风速信息，其中4#、16#、24#为机型I，33#、49#、57#为机型II。我们通过风能利用系数的计算，讨论了该风电场这六个典型风机的风能利用情况。具体做法如下：步骤一：理论风功率P理论的计算理论风功率计算公式为：其中ρ=0.9762kg/m3，s为风力发电机截风面积（风机半径取50m），v为风速。拟合多项式为：PII=-0.0005v6+0.0283v5-0.2458v4-9.2517v3+200.42v2-1142v+2038.8（5）拟合优度R2=0.993。将表2中4#、16#、24#风机年平均风速代入（4），33#、49#、57#风机年平均风速代入（5）分别求得其实际风功率，见表3。步骤三：风能利用系数η的计算定义风能利用系数为：根据贝茨理论，风力机的最大风能利用系数是59%，而实际的风力机是达不到这个理想数据的，各种形式的风轮接受风力风能利用系数是不同的。

结语

通过对平均风速、风速频率、最大风速、有效小时数、风功率密度、风能系数的分析，我们知道了其全年的可利用时间占全年总时间的84%，风速频率的分布较为广泛，其风功率密度约为2158.55/Wm，3～8段风速频率所占比重较大，集中了绝大部分的风能资源。由以上各方面的分析表明该风场的风能资源良好且风能资源较为充足，风能的利用率也相对较高。

参考文献：

[1]高春香，风能资源评估的参数计算和统计分析方法研究[D]，兰州大学硕士学位论文，2008.9.

[2]方笑，风能资源评估和机组选型在风电场选址中的应用[D]，湖南大学硕士学位论文，2011.4.

[3]姜启源等.数学模型[M].北京：高等教育出版社，2003.[4]韩中庚.数学建模方法及其应用[M].北京：高等教育出版社，2005.