目录
摘要................................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................................. I I 第一章绪论. (1)
1.1 研究的背景及意义 (1)
1.2 国内外研究现状 (2)
1.2.1 国外研究现状 (2)
1.2.2 国内研究现状 (3)
1.3 主要研究内容 (3)
第二章风电场风能资源评估 (5)
2.1 风电场风能资源评估概述 (5)
2.2 风电场测风数据 (5)
2.2.1 风速 (5)
2.2.2 风向 (6)
2.2.3 气温 (6)
2.2.4 大气压 (6)
2.3 风电场风能资源评估参数 (6)
2.3.1 空气密度 (6)
2.3.2 平均风速 (7)
2.3.3 风功率密度 (7)
2.3.4 风速频率 (9)
2.3.5 风能频率 (9)
2.3.6 风向频率 (9)
2.3.7 风能方向频率 (9)
2.3.8 风能有效小时数 (10)
2.3.9 风能资源总储量 (10)
2.3.10 风切变指数 (11)
2.3.11 湍流强度 (13)
2.3.12 估算发电量 (13)
2.4 本章小结 (14)
第三章内蒙古风电场风能资源评估系统的设计 (15)
3.1 总体设计 (15)
3.2 相关理论与技术 (16)
3.2.1 C# (16)
3.2.2 Microsoft SQL Server (16)
3.2.3 DevExpress (16)
3.2.4 三层架构 (17)
3.3 功能设计 (18)
3.3.1 数据的导入导出 (19)
3.3.2 数据的查询 (19)
3.3.3 风资源参数的计算 (19)
3.3.4 图表的绘制 (19)
3.3.5 生成评估报告 (20)
3.4 数据库设计 (20)
3.4.1 系统E-R图 (20)
3.4.2 数据库表 (21)
3.5 本章小结 (22)
第四章风电场风能资源评估参数的计算和应用实例 (23)
4.1 基础数据介绍 (23)
4.2 数据导入 (24)
4.3 数据查询 (27)
4.4 风能资源评估参数的计算 (28)
4.4.1 空气密度 (28)
4.4.2 平均风速 (30)
4.4.3 平均风功率密度 (32)
4.4.4 风速频率 (33)
4.4.5 风能频率 (34)
4.4.6 风向频率 (35)
4.4.7 风能方向频率 (36)
4.4.8 风能有效小时数 (37)
4.4.9 风切变指数 (38)
4.4.10 湍流强度 (38)
4.4.11 估算发电量 (39)
4.4.12 Weibull分布参数 (40)
4.4.13 Weibull分布下的平均风功率密度 (41)
4.4.14 Weibull分布下的有效风功率密度 (41)
4.4.15 Weibull分布下有效风速小时数 (42)
4.5 图表的绘制 (42)
4.5.1 年风况图表 (42)
4.5.2 月风况图表 (51)
4.6 风能资源评估报告 (58)
4.7 本章小结 (59)
结论 (62)
参考文献 (64)
致谢 (67)
附录A 部分风能资源评估参数的详细计算结果 (68)
攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 (81)
第一章绪论
第一章绪论
1.1 研究的背景及意义
近段时间以来，媒体对雾霾、PM2.5等的连续报道，提醒并控诉着我国空气质量不断恶化的现状，雾霾天气也已成为调整能源结构与发展清洁能源的催促鞭。我国的能源结构中煤炭是主要能源，占电力来源的70%以上，而燃煤是造成环境污染，雾霾产生的重要因素之一。因此，逐步改变对煤炭资源的单一依赖，调整和优化能源结构，积极发展无污染的清洁能源，加快能源的替代是我国未来能源发展的必经之路。
世界各国都将开发利用新能源和清洁能源放到国家能源发展的优先地位，风能利用的技术是新能源中比较成熟的，风电开发发展迅速。风能是可再生的清洁能源，而且其蕴藏量大，建设时占地少、周期短且易于管理[1]。我国也在提高风电开发在电力结构中的比重，使风能成为调整和优化能源结构的新能源之一[2]。全国风功率密度据估算约为100W/m2，风能资源总储量据统计约为32.26亿kW[3]，风能资源丰富，位列全球第三，风力发电的潜力很大。
近年来，我国出台了一系列引导和鼓励在风能资源丰富的地区修建风电场的政策，大力发展风电产业。内蒙古、新疆以及沿海地区顺应国家政策，大力修建风电场，风电项目遍地开花。2014年底，中国风电累计并网装机容量已接近1亿kW，创历史新高[4,5]。然而由于风能资源的评估不到位，不准确，导致很多风电场在投产后实际发电量比预计低20~30%，有的甚至低至40%[6]。风电场风能资源评估除了要摸清风速、风向、空气密度等参数之外，还需在此基础之上研究分析风切变指数和湍流强度等重要指标，以确定风电场的装机容量、风力发电机组选型和布置等，进而进行经济效益和技术方面的评价[7]。因此，风能资源评估的准确性对风电场建成后的实际发电量和效益至关重要。
在进行风能资源评估的过程中，其中很重要的一部分就是对风电场的观测数据进行计算分析，得到风能资源评估所需的重要参数和风况图表，用于发电量的估算和风力发电机组的选型与布置。然而由于气象数据和风电场实测数据的数据量庞大、复杂，人力难以对其进行准确可靠的统计和计算，尤其是计算风电场逐日逐时风速等风资源参数时，是比较难实现的。另外有些参数本身的计算方法比较复杂，再用复杂的实际数据计算分析时就更为复杂。例如风切变指数这一参数，它是估算发电量时推算风机轮毂高度处风况的重要参数[8-12]。风切变指数受地形与大气层稳定度等因素的影响，不同地区的风切变指数不同，即使同一地区不同时段的风切变指数也是不同的[13-15]。风切变指数等有些风资源参数的计算方法有很多，如何选择其计算方法以使结果更加