湖北省马良镇风电场的风能资源分析与评估
2022-07-05陈正洪孙朋杰
阳 威,孟 丹,2,陈正洪,2*,孙朋杰,2
(1. 湖北省气象服务中心,武汉 430205;2. 湖北省气象能源技术开发中心,武汉 430205)
0 引言
2020北京国际风能大会上通过的《风能北京宣言》指出:风电有能力成为实现绿色低碳发展和生态文明建设目标的关键支撑;2025年以后,中国风电年均新增装机容量应不低于6000万kW,到2030年至少达到8亿kW,到2060年至少达到30亿kW[1]。
受地形遮挡、大气环流和太阳辐射日变化周期等多重因素影响,近地层风速表现出空间和时间分布的不均匀性[2]。中国“三北”地区和沿海地区的风能资源丰富,而中东南部地区以低风速风能资源为主。随着风电开发布局的日益优化,中国风电开发的重心已明显向中东南部地区转移[3]。
风电企业选址建站前,为了确保投资收益,必须先对当地的风能资源做出准确评估。沙洋县位于湖北省中部的襄阳至荆门风带上,具有较为丰富的风能资源。本文以湖北省沙洋县马良镇某风电场为例,利用该风电场内测风塔的实测资料及周围气象站的历史观测资料,对该地区风电场的风能资源进行分析与评估,以期为风电场选址提供科学论证和参考。
1 资料与评估方法
1.1 资料
1.1.1 测风塔信息
该风电场内设立了1座高度为150 m的测风塔,于2019年9月2日开始观测。该测风塔位于 112°28′07′′E、30°52′39′′N,海拔高度为 53 m;风速观测设有11层,分别设在塔高30、50、70、80、90、100、110、120、130、140、150 m处;风向观测设有2层,分别设在塔高30、150 m处;气温和气压观测均设在塔高7 m处。
经过不断优化调整,去年装置产出合格的HVIⅡ10号重质加氢基础油。8月,装置具备稳定生产重质加氢基础油的能力,在满足市场需求的同时,实现了装置产品多样化差异化。
本研究选取的测风塔观测时段为2019年9月13日—2020年9月12日,构成1个完整观测年。按照相关规范对测风塔测得的原始数据进行完整性和合理性检验后,统计得出该观测时段内,各层风向和风速的小时平均值有效数据完整率均在95%以上,无效数据均为仪器故障导致。
这个孩子有两件事让我印象深刻,第一件是有个学生被牛给顶伤了,大概是那个学生调皮,故意去挑衅路边的水牛,结果牛发狂了用牛角把他给顶伤了,伤得特别严重,胸口都出血了。这个孩子看到后疾步跑过去扯住牵牛的绳子,把绳子系到一棵树上后把那个受伤的学生一背,飞一样往村里医务所跑。
1.1.2 气象站资料
该风电场位于沙洋县东北部,沙洋县位于荆山余脉的山岗丘陵和江汉平原的湖区地带,境内地势由西北向东南缓慢倾斜。
距离该风电场最近的气象站为沙洋县气象站,位于 112°32′56′′E、30°44′11′′N,海拔高度为56 m,但因该气象站建站时间较晚(为2013年2月),因此本研究采用距离该风电场相对较近的钟祥气象站(与测风塔的直线距离约为32 km)的资料进行气候资源分析。钟祥气象站为国家基本气象站,始建于1952年6月,位于112°37′57′′E、31°11′54′′N,海拔高度为 108 m。
1.2 评估方法
本文主要依据NB/T 31147—2018《风电场工程风能资源测量与评估技术规范》、GB/T 37523—2019《风电场气象观测资料审核、插补与订正技术规范》、GB/T 18709—2002《风电场风能资源测量方法》等相关规范[4-6]进行资料完整性、合理性检验和风能资源参数计算;并结合Weibull风频曲线、长年代风能资源评估、50年一遇极端风速推算及单机理论发电量估算等方法,对风电场风能资源进行综合分析与评估。
2 风电场风能资源的分析与评估
2.1 气象站相关参数背景
测风塔不同高度处的实测平均风速的日变化如图3所示。
表1 1981—2010年钟祥气象站资料中的主要不利气候特征值Table 1 Main adverse climatic characteristic values at Zhongxiang meteorological station from 1981 to 2010
2.2.5 湍流强度和风切变指数
图1 钟祥气象站测得的平均风速年变化曲线Fig. 1 Annual variation curve of average wind speed measured by Zhongxiang meteorological station
从图1可以看出:1981—2010年期间,钟祥气象站测得的年平均风速总体趋势呈缓慢下降趋势,尤其是2004年以后,年平均风速比之前明显减小,这可能与气象站周围的建筑物逐年增多,城市化进程加快有关[7]。
钟祥气象站测得的累年各月平均风速在2.4~2.9 m/s之间,且春季风速较大、秋季风速较小。
2.2 测风塔实测风能参数情况
2.2.1 平均风速
那些喜欢长跑的朋友感受会更深。在漫长的跑步中,他们感受到清晰的、可以承受的疼痛,他们为这种疼痛感到高兴。他们不与别人赛跑,而是以和自己对抗为乐,“比上一次跑得好”,他们不再在乎别人的眼光,更看重“自我激励”。这是何等的孤独啊,但是在孤独中又似乎在生发出希望。
观测年测风塔不同高度处的实测平均风速的月变化如图2所示。
图2 测风塔的实测平均风速的月变化曲线Fig. 2 Monthly variation curve of measured average wind speed of anemometer tower
由图2可知:该测风塔30、50、70、80、90、100、110、120、130、140、150 m 高度处的年平均风速分别为3.2、3.7、4.2、4.4、4.3、4.8、4.9、5.0、5.1、5.2、5.4 m/s。可以看出,除90 m高度处外,该测风塔的年平均风速基本呈现出随高度上升而增加的趋势;各高度处逐月平均风速最大值均出现在8月,最小值均出现在7月。150 m高度处的各月平均风速在4.1~5.9 m/s之间。
影响马良镇风电场运行的主要气象灾害为雷暴和结冰,1981—2010年钟祥气象站资料中的主要不利气候特征值如表1所示。
青樱一凛,复又低眉顺眼按着位序跪在福晋身后,身后是与她平起平坐的高晞月,一样的浑身缟素,一样的梨花带雨,不胜哀戚。
图3 测风塔的实测平均风速的日变化曲线Fig. 3 Daily variation curve of measured average wind speed of anemometer tower
由图3可知:测风塔30~50 m高度各层实测的平均风速的日变化趋势基本为夜间较小、白天较大;70 m以上高度各层平均风速的日变化趋势基本为傍晚到夜间风速较大、白天风速较小。150 m高度处的各小时平均风速在4.6~6.0 m/s之间,其中,19:00~次日04:00是全天风速相对较大的时段,08:00~14:00是全天风速相对较小的时段。
本设计中,鉴相频率为100 MHz,VCO输出的中心频率为24.125 GHz,ADF4159在小数模式下的相位噪底为-217 dBc/Hz,根据式(8),可估算出由VCO十六分频反馈至PLL环路的带内相位噪声:
2.2.2 风功率密度
测 风塔 30、50、70、80、90、100、110、120、130、140、150 m高度处的年平均风功率密度分别为52.1、73.9、92.9、107.4、109.1、131.1、139.0、153.6、163.7、169.6、190.1 W/m2。测风塔不同高度处的平均风功率密度的月变化曲线如图4所示。
将图4与图2进行对比可知:该测风塔各高度处的逐月平均风功率密度与平均风速变化趋势较为一致,最小值均出现在7月。测风塔150 m高度处的月平均风功率密度为7月最低,11月最高,各月平均风功率密度在93.0~257.1 W/m2之间,月平均风功率密度有7个月(1、2、3、4、8、10、11月)在200 W/m2以上。
图4 测风塔的平均风功率密度的月变化曲线Fig. 4 Monthly variation curve of average wind power density of anemometer tower
将图5与图3进行对比可知:测风塔各高度处的平均风功率密度的日变化趋势与平均风速的日变化趋势较为相似。30~50 m高度各层的平均风功率密度的日变化趋势为夜间略小、白天略大;70 m高度处的平均风功率密度日变化较平稳;80 m以上高度各层的平均风功率密度的日变化趋势基本为夜间较大、白天较小。
图5 测风塔的平均风功率密度的日变化曲线Fig. 5 Daily variation curve of average wind power density of anemometer tower
测风塔不同高度处的平均风功率密度的日变化曲线如图5所示。
2.2.3 风速频率和风能频率分布
(2)硬度检测 对剥落块从表面到内部检测,为减小测量误差,采用多次测量取平均值的方法,每个区域测量5点。该支承辊低倍试片从原始工作表面到剥落断口面最大距离约70mm,将低倍试片放置在洛氏硬度计上进行硬度检测,检测位置沿着图4硬度检测线所示,同时将洛氏硬度检测结果查表转化为肖氏硬度,检测结果如表2所示。
测风塔30~150 m高度的有效风速频率为56.4%~82.3%。测风塔150 m高度处的风速和风能频率分布直方图如图6所示。
图6 测风塔150 m高度处的风速和风能频率分布直方图Fig. 6 Distribution histogram of wind speed and wind energy frequency at 150 m height of anemometer tower
从图6可以看出:150 m高度处的风速频率主要集中在2~8 m/s风速段,风速频率为78.6%;9 m/s风速段以上的风速频率为14.4%;风能频率主要集中在6~12 m/s风速段,风能频率为71.9%。
地面气象站易受周边环境影响,造成风速呈逐渐减小趋势,而探空资料可以较好地避免这一缺点。文献[9-10]的研究表明,再分析资料风速场在中国区域的适用性较好,尤其是MERRA(Modem-Era Retrospective Analysis for Research and Applications)再分析资料。因此,本研究采用周边海拔相近的武汉气象站300 m高度处的探空风速历史资料及MERRA-2再分析资料50 m高度处的数据对测风塔进行长年代风能资源评估。
2.2.8.3 发病条件。较高的温度(日间27~35 ℃,夜间21 ℃左右)和较高的大气湿度下,此病发生严重。土壤干旱和贫瘠,牧草抗病力减弱。缺钙而又氮素过高时,此病发生较重。
测风塔150 m高度处的风向频率和风能方向频率玫瑰图如图7所示。
图7 测风塔150 m高度处的风向频率和风能方向频率玫瑰图Fig. 7 Rose chart of wind direction frequency and wind energy direction frequency at 150 m height of anemometer tower
通过图9可以计算得到150 m高度处的尺度参数为6.06 m/s,形状参数为1.91。
钟祥气象站测得的1981—2010年期间的年平均风速为2.7 m/s,具体的平均风速年变化曲线如图1所示。
湍流强度可以表征瞬时风速偏离平均风速的程度,是评价气流稳定程度的指标。湍流强度低会减小风电机组的输出功率,可能引起极端荷载,影响风电机组的整体性能[8]。测风塔各高度处有效风速段的年均湍流强度和15 m/s风速段的年均湍流强度如表2所示。
表2 测风塔各高度处有效风速段和15 m/s风速段的年均湍流强度Table 2 Annual average turbulence intensity at effective wind speed section and 15 m/s wind speed section at all heights of anemometer tower
由表2可知:测风塔各高度处有效风速段的年均湍流强度和15 m/s风速段的年均湍流强度均为中等。通过计算得出,150 m高度处主导风向下的湍流强度为0.137,也为中等强度。
测风塔不同高度处的年均风速垂直廓线如图8所示。采用幂指数方法,计算得到测风塔30~150 m的风切变指数为0.324。
图8 测风塔不同高度处的年均风速垂直廓线Fig. 8 Vertical profile of annual average wind speed at different heights of anemometer tower
2.2.6 Weibull分布参数计算
测风塔观测时间为1个完整年,时间较短,可以用Weibull分布曲线统计分析测风塔风速概率分布的长期规律。测风塔150 m高度处的Weibull分布曲线如图9所示。图中:A为尺度参数;K为形状参数;V为年平均风速;P为年平均风功率密度。
环境因素认知中温度与湿度对血糖准确度的影响可作为血液标本管理与员工培训的参考。此外,血糖试纸相关因素对快速血糖值的影响更需进一步的探讨,尤其针对使用快速血糖监测患者血糖值的科室,如快速血糖仪的差异、校正、保养及试纸的每日测试、保存、环境影响等因素也需列入在日常照护常规所需注意的事项。
图9 测风塔150 m高度处的Weibull分布曲线Fig. 9 Weibull distribution curve at 150 m height of anemometer tower
从图7可以看出:测风塔150 m高度处全年最多的风向为N,风向频率为34.7%;次多的风向为S,风向频率为10.5%,排名第3的风向为NNW,风向频率为9.5%;前三者之和为54.7%。150 m高度处的风向主要分布在NNW~NNE扇区。其中,N风向的风能方向频率最大,为57.1%;其次为NNW风向,风能方向频率为13.0%;再次为S风向,风能方向频率为11.5%;三者之和为81.6%。由此可见,测风塔150 m高度处的风能方向频率分布和风向频率分布一致,这种特征有利于风电机组的排列布局及风能资源的利用。
2.3 长年代订正
2.2.4 风向频率和风能方向频率
武汉气象站、MERRA-2再分析资料的观测年及历史平均风速的对比如表3所示。
其二,语音听写功能,即使用语音输入法将语音信息转换成文字信息,以增强阅读体验。当前,把语音以≤60秒的速度转换成对应的文字信息,让机器能够听懂人类语言并达到超过95%的准确率,这也是人工智能的一大技术能力,已具备支持中英文多语种与粤、豫、川等方言识别,以及以180字/分的语音输入速度方便快捷地实现信息沟通的技术能力。人工智能还可基于用户语音特征建立个性化的词条语言模型,用于调整识别参数而持续优化识别效果,提高个性化词条识别准确率。由于使用超大规模语言模型,语音听写对所识别语句能智能预测其对话语境,同时具有提供智能断句和中英文标点智能预测的能力。
表3 不同资料的平均风速对比Table 3 Comparison of average wind speed of different data
由表3可知:与测风塔观测年同期的武汉气象站300 m高度的平均风速和MERRA-2再分析资料50 m 高度的平均风速比近20年、近10年、近5年的平均风速均偏小,由此可以认为测风塔观测年度为偏小风年景。综合考虑,观测年的平均风速加上0.1 m/s即代表长年代风能资源的平均状况。因此,推算出测风塔150 m高度处长年代平均状况下的年平均风速为5.5 m/s,年平均风功率密度为196.9 W/m2。
党的十九大作出了“中国特色社会主义进入新时代”的重大判断。在这样一个充满生机与活力的新时代,成人与继续教育必将大有作为。这就需要成人与继续教育研究的主力军,不忘初心,牢记使命,在新时代征程上有新担当和突破。为了探讨新时代我国成人与继续教育研究发展趋势,11月10日,由中国成人教育协会成人高等教育理论研究会和江西科技师范大学联合主办,江西科技师范大学继续教育学院承办的“第一届全国成人教育博士论坛”在南昌召开,来自全国各地50多家研究单位的120余位代表参加了会议,共同研讨成人教育研究新趋向。通过梳理会议代表的学术观点,可以管窥新时期成人与继续研究的部分发展取向。
2.4 风电场50年一遇极端风速推算
50年一遇最大风速不仅决定了风电机组的极限荷载,其还是风电场开发建设过程中风电机组选型和经济性评估的关键指标之一[11]。以钟祥气象站和测风塔150 m高度处5日最大风速为样本,建立相关方程进行推算,可得到标准空气密度下,测风塔150 m高度处50年一遇最大风速为35.3 m/s。依据阵风系数1.3,可推算出标准空气密度下,测风塔150 m高度50年一遇极大风速为45.9 m/s。根据IEC 61400-1: 2005《风电机组设计要求》中关于风电机组安全分级的说明,该风电场适合选择ⅢC及以上安全等级的风电机组。
2.5 单机等效满负荷运行小时数估算
根据长年代订正后的测风塔小时风速,分别以型号为UP156/3000kW、MySE156/3200kW的风电机组为参考机型估算发电量,结合风电机组机型、轮毂高度,在理论发电量基础上考虑空气密度、能量损耗等的影响,综合折减系数取0.76,最终得到该测风塔150 m高度处长年代单机等效满负荷运行小时数分别为2414、2327 h。
3 结论
本文以湖北省沙洋县马良镇某风电场为例,通过该风电场内测风塔的实测资料及周围气象站的历史观测资料,对该地区风电场的风能资源进行了分析与评估,结果表明:
1)测风塔测得的平均风速和平均风功率密度的月变化和日变化趋势较为一致,月变化最小值均出现在7月。
2) 30~50 m高度各层的平均风速和平均风功率密度为白天较大、夜晚较小,70 m以上高度各层的平均风速和平均风功率密度为白天较小、夜晚较大。
3) 150 m高度处长年代年平均风速为5.5 m/s,年平均风功率密度为196.9 W/m2。
比较图2的蜂窝夹芯胞元结构可知,当传统的六边形蜂窝特征角θ=0°时,六边形蜂窝夹芯可演变成类方形蜂窝夹芯。类方形蜂窝夹芯胞元结构中的直壁板是斜壁板的2倍,即h=2l。因此可在传统六边形蜂窝夹芯等效弹性参数的基础上,推导得到类方形蜂窝夹芯的等效弹性参数。
4) 150 m高度处观测年有效风速频率为82.3%,9 m/s风速段以上的风速频率为14.4%。
5)标准空气密度下,测风塔150 m高度处50年一遇最大风速和极大风速分别为35.3、45.9 m/s;估算测风塔150 m高度处长年代单机等效满负荷运行小时数在2400 h左右。
将活性材料、导电剂(AB)和粘结剂按90∶5∶5的质量比来配制浆料。分别取LFP、AB、粘结剂和去离子水于玛瑙研钵中,粘结剂依次是PVA-g-PAA、PVA-g-PAA-c-n PER(n = 1%, 5%, 10%)和PVDF,将混合研磨均匀的浆料用涂布机涂在 20 μm厚的铝箔上,在120℃交联温度下真空干燥24 h。经辊压、裁片、称量得到LFP正极片,极片的负载量约为3 ~ 4 mg/cm2,在120℃下真空干燥24 h,冷却至室温后转移至手套箱,采用金属锂(99.9%)作为负极,使用Celgard 2400隔膜与TC-E201电解液组装CR2025型扣式电池。
工程地质勘察是工程设计的基础。地质调查的质量对工程的建设与设计有着重要的影响。必须加强工程地质勘察的质量管理。在目前的工程地质勘察质量管理中,仍然存在一些影响地质勘察质量管理的问题。
综上所述,该风电场的风能分布集中、主导风向稳定、有效风速频率较高,大风情况下的湍流较小,这些特征有利于风电机组的稳定运行,因此马良镇风电场具有较好的开发潜力。