基于时空多尺度的风水互补发电资源利用度与平抑性等级评估

风能发电的社会效益与环境效益评估方法引言近年来，由于全球能源需求的增加和对传统化石能源的担忧，可再生能源发展成为全球关注的焦点。

风能作为可再生能源的一种重要形式，具备巨大的发展潜力。

风能发电既具有社会效益，又具备环境效益。

本文将评估风能发电的社会效益与环境效益，并介绍常用的评估方法。

社会效益评估方法经济效益评估风能发电的社会效益之一即为经济效益。

评估风能发电的经济效益可以从多个方面考量：1.发电成本比较分析：对比风能发电与传统火力发电等方式的发电成本，以确定风能发电的经济优势。

2.税收贡献评估：评估风能发电在税收、就业和经济增长方面对社会的贡献，包括相关产业链的税收收入和创造的就业岗位数量。

3.能源安全评估：评估风能发电对国家能源安全的贡献，包括减少能源进口依赖、降低能源价格和提高电网稳定性等方面。

社会减排效益评估风能发电作为无排放的能源形式，对环境产生的减排效益巨大。

评估风能发电的社会减排效益可以从以下几个角度考量：1.CO2减排评估：测算风能发电过程中减少的二氧化碳排放量，与传统化石能源相比较，计算出所节约的二氧化碳排放量。

2.空气污染物减排评估：评估风能发电对空气污染物（如二氧化硫、氮氧化物等）的减排效果，衡量对环境质量的改善程度。

3.水资源保护评估：评估风能发电对水资源的保护效应，比如减少水力发电对水资源的占用和燃煤发电对水资源的消耗。

社会影响评估风能发电的建设和运营会对周围社区和当地居民产生一定的影响。

评估风能发电的社会影响可以考虑以下几个因素：1.景观影响评估：评估风能发电设施对周围景观的影响程度，包括对风景名胜区、居民生活环境和生态景观等的影响。

2.噪音影响评估：评估风能发电设施的工作对周围居民的噪音影响程度，保证居民的生活质量。

3.可持续发展评估：评估风能发电对当地社区的可持续发展影响程度，包括提供就业机会、改善社会福利和推动地方经济发展等方面。

环境效益评估方法生命周期评估生命周期评估是一种综合评价方法，用于评估风能发电的环境效益。

风能资源评估数值模拟方法李恒阳;赛俊聪;梁俊宇;赵明;林俊;吕振峰;朱昊凌【期刊名称】《云南电力技术》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】In this paper, the meteorological data and topographic data of a wind field in Yunnan were processed and analyzed with WAsP.The wind rose plot and wind speed frequency distribution curve were also obtained.Then the wind resource distribution of this wind farm was simulated and analyzed.The results could provide the meaningful guidance for micro-siting of wind farms engi-neering.%基于WAsP模式对云南某风场一年的气象数据及该区域的地形资料进行了处理和分析，绘制了风向玫瑰图和风速频率分布曲线，并对风场区域的风资源分布进行了数值模拟，计算结果对风电场的微观选址具有一定的工程应用价值。

【总页数】3页(P19-21)【作者】李恒阳;赛俊聪;梁俊宇;赵明;林俊;吕振峰;朱昊凌【作者单位】华北电力大学可再生能源学院，北京 102206; 云南电网公司研究生工作站，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;华北电力大学可再生能源学院，北京 102206;云南电网公司研究生工作站，昆明 650217;云南电网公司研究生工作站，昆明 650217【正文语种】中文【中图分类】TM74【相关文献】1.测风塔代表性对复杂地形风电场风能资源评估的影响 [J], 杨富程; 韩二红; 王彬滨; 刘海坤; 黄博文2.风能资源评估影响因素探究 [J], 朱金阳3.风能资源评估过程中不同长期订正方法的适用性分析 [J], 吴宝鑫4.国内外风能资源评估标准研究综述 [J], 蔡继峰;胡高硕;石浩5.风电场风能资源评估与风机利用数学模型的设计 [J], 谷亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型，风力发电作为清洁可再生能源的代表，正逐渐成为能源领域的研究热点。

然而，风力发电的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。

因此，对风力发电进行准确预测，尤其是在多时空尺度下的预测，对于提高电力系统运行效率和稳定性具有重要意义。

本文将对多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，分析其研究现状、方法、挑战及未来发展趋势。

二、风力发电预测的研究现状风力发电预测经历了从单一尺度到多时空尺度的演变。

在单一尺度下，主要关注的是短期内的风速和功率预测。

随着研究的深入，学者们开始关注多时空尺度的预测，包括超短期、短期、中期和长期等多个时间尺度的预测。

此外，空间尺度的扩展也使得区域性乃至全球性的风力发电预测成为可能。

三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）超短期预测超短期预测主要关注未来几分钟至几小时的风速和功率变化。

常用的方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法和基于机器学习的方法。

其中，机器学习方法在处理非线性、复杂的风速变化方面具有较大优势。

（二）短期预测短期预测主要关注未来数天的风速和功率变化。

在短期预测中，常用的方法包括时间序列分析、卡尔曼滤波等。

此外，结合气象预报信息，可以提高短期预测的准确性。

（三）中期和长期预测中期和长期预测主要关注季节性或年际尺度的风速和功率变化。

这些预测方法通常需要结合气候学、大气环流模型等知识，以及大量的历史数据进行分析。

（四）空间尺度扩展在空间尺度上，多时空尺度的风力发电预测需要考虑到地理位置、地形、气候等多种因素的影响。

因此，需要将地理信息系统（GIS）技术与风力发电预测方法相结合，实现区域性乃至全球性的风力发电预测。

四、挑战与未来发展尽管多时空尺度的风力发电预测方法取得了一定的研究成果，但仍面临诸多挑战。

首先，风速和功率的预测精度仍有待提高，特别是在极端天气条件下的预测。

其次，多时空尺度的预测需要处理大量的数据和信息，对计算能力和算法的要求较高。

２０２４年４月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５５卷　第４期文章编号：０５５９－９３５０（２０２４）０４－０４０３－１３收稿日期：２０２３－０８－０２；网络出版日期：２０２４－０３－０４网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２４０２２９．１３１０．００１．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金重点项目（５２３３９００６）作者简介：陈帝伊（１９８２－），博士，教授，主要从事水电与新能源联合运行与控制研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｉｙｉｃｈｅｎ＠ｎｗｓｕａｆ．ｅｄｕ．ｃｎ考虑避振条件的水风光互补发电系统运行经济性评估陈帝伊，张　猛，刘　泳，赵鹏罛，赵子文，何梦娇（西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌　７１２１００）摘要：为更加全面、准确评估水电机组在风光水互补发电系统中的经济性表现，本文将水电机组寿命损耗成本纳入机组运行成本，建立以机组运行成本最小、发电量最大、功率负荷偏差最小为目标的风光水互补发电系统经济性评估模型，充分考虑水电机组运行策略的区别，对比机组避振与不避振运行时的系统经济性特征与机组运行特点。

基于ＮＳＧＡ－Ⅱ智能优化算法对模型求解，以国内某清洁能源基地为例分析了风光典型出力场景下系统运行经济性。

研究结果表明，相比水电机组不避振运行，采用避振运行方式的水风光互补系统虽然发电量和功率与负荷偏差均值分别降低了０．０９％（０．０２ＧＷｈ）和２．１０％（１．８９ＭＷ），但运行成本均值下降了０．２４％（１．７１万元）。

综合来看，在发电量未有明显提升的情况下，虽然功率与负荷偏差方面不避振运行方式表现较为优越，但由于机组疲劳损耗导致的运行成本显著增加、机组安全问题突出，其综合经济性表现不如避振运行方式。

该研究对于优化水风光互补系统中水电机组的运行方式，提高互补发电系统整体经济效益有一定指导意义。

关键词：水风光互补发电系统；经济性评估；避振运行；非支配遗传算法 中图分类号：ＴＭ７３２　文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２３０４７５１　引言我国水、风、光等可再生能源具有较好的互补特性，水风光一体化协同发展是可再生能源未来发展方向。

《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一摘要：随着能源结构转型和清洁能源需求不断增长，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其预测技术成为了研究的热点。

本文综述了多时空尺度的风力发电预测方法，包括不同时间尺度的预测模型、主要影响因素、存在的问题及挑战，并探讨了未来可能的研究方向。

一、引言风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的应用。

然而，风力的不稳定性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战。

因此，准确预测风力发电的出力对于电力系统的优化调度、电网平衡以及风力发电场的经济运行至关重要。

多时空尺度的风力发电预测方法正是在这样的背景下提出的，其目的在于适应不同时间尺度的预测需求，为电力系统提供更加准确和全面的风力发电预测信息。

二、多时空尺度风力发电预测概述多时空尺度的风力发电预测方法主要涉及不同时间尺度的预测模型。

这些模型通常包括短期预测（如分钟级、小时级）、中期预测（日级、周级）和长期预测（月级、季度级）。

每种时间尺度的预测都有其特定的应用场景和需求。

三、主要预测方法与技术1. 短期风力发电预测：基于数值天气预报模型和风场实测数据，结合机器学习算法进行短期风速和功率的预测。

主要技术包括支持向量机、神经网络等。

2. 中期风力发电预测：主要利用历史数据和统计方法进行预测，如时间序列分析、灰色预测等。

这些方法能够捕捉到风速和功率的长期变化趋势。

3. 长期风力发电预测：通常基于气候模型和大气环流模型进行预测，能够提供关于未来一段时间内风力发电趋势的预测信息。

四、影响因素及挑战1. 影响因素：风速的时空分布特性、气象因素（如温度、湿度、气压等）、地形地貌等都是影响风力发电预测的重要因素。

此外，电力系统的运行状态和需求也会对预测结果产生影响。

2. 挑战：多时空尺度的风力发电预测面临的主要挑战包括数据的不确定性、模型的复杂性以及计算资源的限制等。

此外，如何将不同时间尺度的预测结果进行有效融合，提高预测的准确性和可靠性也是一个重要的研究方向。

风能资源评价与利用随着全球能源需求的日益增长，寻找可再生能源的方法已经成为全球范围内的一个重要议题。

其中，风能作为一种广泛可利用的清洁能源，备受瞩目。

本文将探讨风能资源的评价方法以及其利用的可行性和前景。

第一部分：风能资源的评价方法风能资源的评价是评估该地区风能潜力的过程。

主要的评价方法包括风能资源调查和风能资源评估两个阶段。

风能资源调查是通过安装测风塔并进行长期的风速观测来收集实地数据。

这些数据将被用于评估风能资源的可利用性。

风能资源评估则是通过采用多种气象模型和地理信息系统等工具来模拟风能资源的分布情况，从而得出最终的评估结果。

第二部分：风能利用的可行性和前景1. 风能利用的可行性风能作为一种可再生能源，具有诸多优势。

首先，风能是一种清洁的能源，无排放、无污染，对环境友好。

其次，风能具有丰富的资源储备，风力资源广泛分布于世界各地的沿海地区和高原地带。

此外，风能的开发成本相对较低，可以大规模应用于各类工业、农业和生活领域。

2. 风能利用的前景目前，全球风能利用已取得了显著的发展。

各国纷纷加大对风能技术的研发和应用，风能发电已经成为全球可再生能源产业中的重要组成部分。

据国际能源署的报告，截至2021年，全球已累计安装风力发电装机容量超过745吉瓦，风能的利用前景非常广阔。

第三部分：风能利用的挑战与解决方案尽管风能利用有着广阔的前景，但仍然存在一些挑战。

其中包括风能资源的波动性和不稳定性、风电场的布局规划以及对风能产业的技术支持等问题。

为解决这些挑战，需采取以下策略：1. 结合其他形式的可再生能源，如太阳能和水力能源，形成能源多元化的发展战略，以减轻风能波动性带来的问题。

2. 加强风电场的规划和设计，通过合理布局减少风能资源的损失，并增加风电场的发电效率。

3. 政府和企业应加大对风能产业的技术支持力度，提供技术培训和资金支持等，以促进风能技术的创新和发展。

结论：风能资源评价与利用是实现能源可持续发展的重要策略之一。

水资源开发利用合理性评价模型构建及应用
周璞;侯华丽;安翠娟;黄合
【期刊名称】《东北师大学报：自然科学版》
【年(卷),期】2014()2
【摘要】从规模强度、结构、布局、效率效益4个维度,基于协调度指数和模糊综合评判法,构建了水资源开发利用合理性评价的指标体系和模型,并对我国各省(区、市)开展了实践研究.结果表明,我国仅半数省份水资源开发利用整体处于基本合理以上水平;水资源开发利用合理性水平区域分异规律明显,结构、布局不合理问题尤为突出;各省份水资源开发利用合理性的制约因素差异性大.构建的评价指标体系与模型方法更加贴近我国水资源宏观管控的内容和手段,评价结果可为合理规划水资源配置与利用、改善流域水资源管理提供科学指导.
【总页数】7页(P125-131)
【关键词】水资源开发利用合理性;评价指标体系;协调度;模糊综合评判
【作者】周璞;侯华丽;安翠娟;黄合
【作者单位】中国国土资源经济研究院;国土资源部资源环境承载力评价重点实验室;重庆市规划研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TV213.4
【相关文献】
1.铜川市水资源安全评价模型构建与应用 [J], 杜恒;何涛
2.区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用 [J], 罗朝晖;陈丹;席会华
3.物元模型在郑州市水资源开发利用综合评价中的应用 [J], 徐建新;邹昱
4.基于模糊权重下的多层评价地下水资源模型的构建及应用 [J], 于会彬;刘晓宇;席北斗;许其功;郭旭晶;姚波
5.喀斯特地区水资源安全评价模型构建及其应用——以贵州省为例 [J], 刘丽颖;杨清伟;曾一笑;和秀娟;官冬杰
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《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，风力发电作为清洁可再生能源的重要代表，正受到越来越多的关注。

风力发电的预测技术作为其核心环节，对于提升风能利用效率、平衡电力供需以及保障电网安全具有重要意义。

本文将围绕多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，以期为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考。

二、风力发电预测的意义与挑战风力发电预测主要指的是通过分析和预测未来风速、风向等参数，进而估算风力发电机的发电功率。

这对电力系统具有重要的实际意义：有助于提升能源利用效率，平衡电力供需，减小电力系统的运行成本和减少温室气体排放等。

然而，风力发电受天气状况、地理环境等多因素影响，预测的难度较高，且时空尺度的差异也对预测方法提出了更高的要求。

三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）短期预测短期预测主要针对未来几小时至一天内的风速、风向等参数进行预测。

常用的方法包括基于物理模型的预测方法和基于统计学习的方法。

物理模型方法主要依据大气动力学原理，通过分析气象数据和风场特性进行预测。

统计学习方法则通过分析历史数据，建立风速、风向与时间、地理位置等因素之间的关系模型进行预测。

（二）中期预测中期预测的时空尺度相对较长，主要针对未来几天至一周内的风速、风向进行预测。

该类预测方法通常结合气象预报信息，利用数值天气预报模型和风能资源评估模型进行预测。

此外，一些机器学习方法也被广泛应用于中期预测中，如支持向量机、神经网络等。

（三）长期预测长期预测主要针对未来数月甚至数年的风能资源进行预测。

该方法主要依赖于对历史数据的深入分析和对未来气候趋势的判断。

常用的方法包括气候学方法和地球系统模型方法等。

四、多时空尺度预测方法的综合应用与发展趋势多时空尺度的风力发电预测方法并非孤立存在，在实际应用中往往需要结合多种方法和技术手段。

例如，短期预测可以为实时调度提供支持，中期预测有助于制定中短期发电计划，而长期预测则有助于制定长期能源规划。