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3.1 风场数据分析
为了计算出某一风场的风能潜力,须对长期收集到的风特性数据进行正确分析。利用长期从候选场址附近气象站获取的风能数据来做初步估计,并仔细分析这些数据是否能代表该场址的风廓线。除此之外,还应进行短期的实地测量。
这种短期的数据可在模型和软件的帮助下进行分组和分析,以对可获得的能量进行精确地计算。数据按时间间隔进行分组,若估计不同小时内获得的能量,则数据应按小时进行分组。与此类似,数据也可按日、月或年进行分类。
3.1.1 平均风速
风谱中很重要的信息是平均风速vm,可简单表示为
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但是,在进行功率计算时,采用式(3-1)得到的速度平均值经常出错。例如,表3-1所示为1h内每隔10min的风能数据。根据式(3-1),每小时的平均风速为6.45m/s。取空气密度为1.24kg/m3,对应的平均功率是166.37W/m2。若计算出每一速度对应的功率,然后取功率平均值,结果平均功率为207W/m2。这意味着式(3-1)计算的平均功率低估了实际发出电力的20%。
表3-1 1h内每隔10min的风能数据
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在计算风能平均值时,应用速度来衡量功率。因此,平均风速也可以表达为
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如果使用式(3-2),上例中的平均风速为6.94m/s,对应的功率为207W/m2。这表明由于速度-功率三次方的关系,式(3-2)中的加权平均关系被应用到风能分析中。
3.1.2 风速分布
除了一段时间内的平均风速,风速分布也是风资源评估中的关键因素。两台相同的风力机,安装在两个不同的场址,有可能因不同的速度分布而有着完全不同的能量输出。例如,图3-1所示为两个场址的风能分布情况。第一个风场一天内的风速恒等于15m/s;第二个风场前12h的风速为30m/s,余下的时间为0m/s。这两个风场的日平均风速均为15m/s。
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图3-1 两个风场风的分布比较
假设在这两个风场均安装了拥有如图3-2所示功率曲线的风力机。风力机在切入风速4m/s时开始发电,在切出风速25m/s时停机。在15m/s时功率最大为250kW,15m/s为额定风速。
当风力机在图3-1(a)所示风场工作时,因全天风速为15m/s,风力机将一直在额定容量下有效地工作,发出6000kW·h的电量。然而,在图3-1(b)所示风场下,风力机24h内都处于停机状态,因为一半的风速是30m/s,风力机为保证设备安全,在风速25m/s时已经切出;另一半的风速为0m/s,风力机无法起动。所举的是假设条件下的极端例子,实际中的风力机往往处于这两种极端情况之间运行。通过案例分析表明,除了平均风速外,风速分布也是风能分析中的一个重要因素。
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图3-2 风力机运行曲线
在给定的风力数据中风速的变化称为标准偏差σv,表示实际速度与平均速度的差值。因此,σv值越低,数据越统一。标准偏差σv的计算为
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为了更好地了解风能数据变化,常用频率分布的形式对风速数据进行分组,这同时也提供了在具体时间范围内某一速度的信息。为了表示频率分布,风速一般被划分成相等的间隔(如0~1、1~2、2~3等),并对间隔里记录的风的次数进行计算。表3-2所示为某地某个月的风速频率分布。
表3-2 某地某个月内风速频率分布
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如果速度以频率分布的形式表示,则平均偏差和标准偏差表示为
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表3-2中的风力数据的平均偏差和标准偏差,分别为8.34m/s和0.81m/s。图3-3所示为基于上述数据的频率条形图。累积分布曲线通过标出各个累积时间来表示风速低于最大极限风速,累计分布曲线如图3-4所示。
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图3-3 风速分布
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图3-4 风速累计分布