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风能

众所周知,风电项目要想准确地知道其项目场区的风资源情况,那么一套准确的测风塔风数据则是关键中的关键。下面编者将以一个测风塔一年的数据为例,通过人为地变化数据缺测时长得到一些规律,以此来分析缺测风数据对风资源评价的部分影响。

一、原始资料及处理手段

现手里有一套内蒙平原地区的测风塔风资源数据,经过处理分析,其有效原始数据完整率为98.77%。我们理想状态下,当其完整率为100%。本文中人为地去掉1~6个月数据后,分析测风塔数据与中尺度数据的相关性、利用相关性使用中尺度数据将测风塔数据插补好完整一年后的风速分布情况以及插补后的测风塔风速文件对发电量的影响。

二、测风、中尺度数据相关性分析

缺测不同时长的测风数据与中尺度数据的相关性见下图。

缺测不同时长的测风数据与中尺度数据的相关性

缺测不同时长的测风数据与中尺度数据的相关性

缺测风数据长短对风资源分析评价的影响

注:本小节中1~11月指的是人为缺测12月,以此类推其它。

通过分别缺测1~6个月数据后的测风塔数据与中尺度数据的相关性结果见上图表,得出以下结论:随着缺测数据的增多,测风塔数据与中尺度数据的相关性整体趋势是下降。

三、插补完整一年后的风速颁布情况

以3m/s为切入风速,19m/s为切出风速的机型为例,统计插补好完整一年后的测风塔数据中0~3m/s、3~19m/s、19m/s以上三个风速段的数据样本量,得到的结果见下述图表。

缺测风数据长短对风资源分析评价的影响

注:本小节中1~11月指的是12月数据由中尺度数据插补而来的完整一年数据,以此类推其它。

根据上述图表可看出,采用线性插补的方法,随着插补的数据量增多,相对应地0~3m/s的数据量会减少,3~19m/s的数据量会增多。即采用线性回归的方法插补数据会影响风速分布。

四、插补后测风塔风速对发电量影响

以某风机厂商的WTG115-2.0-80机型为例,分别用上述插补后的六种风数据TIM文件进行试算,得出不同缺测时长插补后的风速文件对单台机位的发电量影响,详细结果见下图表。

缺测风数据长短对风资源分析评价的影响

缺测风数据长短对风资源分析评价的影响

注:本小节中1~11月指的是12月数据由中尺度数据插补而来的完整一年数据,以此类推其它。

根据上图表试算的结果来看,由中尺度数据插补来的数据量越多,则相对应地形成的风速文件会造成点位处发电量越大的现象。结合上述的分析来看,其可能的原因为:因为插补使用的方法是线性回归,线性回归插补会造成数据向中间值靠拢。如图3所示, 0~3m/s数据量逐渐变少,3~19m/s的数据量逐渐变多。像3m/s的切入风速、19m/s切出风速的风机,就会造成其发电量增加的现象。

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责任编辑:huangsilin

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