河西地区风速变化特征及风能预测方法研究

【摘要】：风能作为一种可再生的清洁能源,可以改善化石能源枯竭的现状,具有调整能源结构和减轻环境污染的双重功效,将是21世纪最有发展前景的绿色能源。但风电受风速变化特性的影响,具有很大的随机性、间歇性、不可控性和反调峰特性,由此给电网调度和电力供应管理构成显著压力。 为实现电力供应系统稳定运行,接入风电必须考虑留有足够的备用电源和调峰容量,这在很大程度上增加了电力系统的运行成本,而且大规模风电的引入已给电力系统平稳运行带来诸多隐患。因此随着风电装机容量的增加,风电穿透功率超过一定值后,为使电网平稳运行,建立有效可靠的风电功率预测系统必将成为电力系统不可或缺的重要组成部分。 风速预测是风电功率和风电场发电量预测的最重要基础和前提,但目前风电场风速预测精度依然不足,风速预测精度的提高成为目前亟待解决的问题。 本文系统分析了甘肃省风能蕴藏量最大的河西地区近60年来风能变化特征,划分了风速变化的特征类型,将风速分型引入风速预测中,提出了一种风速预测的新方法--小波分解自回归结合风速变化分型的预测方法(WDAR2),由此为发展出适合该地区的风速预测系统模型,为提高风速预测及风能评估精度打下基础,为风能稳定调配上网提供技术支持。 (1)每日4次风观测资料的分析结果可以较好代表同期每日24次风资料的分析结果；河西地区在2000年以前风速整体呈现下降趋势,2000年以后风速则呈现增长的趋势；采用Mann-Kendall(M-K)检验法分析河西地区风速的气候变化适用性较差；2005-2010年间瓜州(原名：安西)地区最大风速为18.4m/s,未超过25.Om/s。 (2)可将河西地区风速变化分型为：平缓波动型风速、普通波动型风速(包括尖峰型风速和宽峰型风速)、递增型风速和递减型风速。 (3)在同一区域内,基于气象站地面风观测(10m高度)、区域测风塔(70m高度)风观测资料计算的风能资源量与利用风电场测点(70m高度)风资料的计算结果存在着差异。表明利用气象站或区域测风塔等替代资料计算风电场的风能资源时,需要进行风的相关性分析,做必要的订正。同时,需要将气象站的地面风订正至风机高度。 (4)本文构建的小波分解自回归结合风速变化分型的预测方法(WDAR2)能够用于风速短期预测,并且在一定程度上提高了风速的预测精度。 (5)在用于电力系统调节的短期风速预测方法中,小波分解自回归结合风速变化分型的风速预测方法(WDAR2)优于小波分解自回归的风速预测方法(WDAR1),也优于目前使用较为广泛的自回归风速预测方法(AR)。 【关键词】：河西地区 风能 风速 分型 预测模型
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-24
• 1.1 研究目的及意义10-11
• 1.2 世界风能利用11-13
• 1.2.1 世界风能储量11
• 1.2.2 世界风能开发11-13
• 1.3 我国风能利用13-16
• 1.3.1 我国风能储量13-14
• 1.3.2 我国风能开发14-16
• 1.4 国内外风能研究现状16-22
• 1.4.1 风的变化16
• 1.4.2 风能评估16-17
• 1.4.3 风力发电技术17
• 1.4.4 风速、风电功率及风电场发电量预测17-22
• 1.5 主要研究内容和特色22-24
• 第二章 风速预测方法及资料24-36
• 2.1 风速预测方法24-33
• 2.1.1 自回归风速预测方法(AR)24-25
• 2.1.2 小波分解自回归风速预测方法(WDAR1)25-29
• 2.1.3 小波分解自回归结合风速变化分型预测方法(WDAR2)29
• 2.1.4 数值模式WRF模拟预测方法29-33
• 2.1.5 预测结果评估参数33
• 2.2 资料及其质量控制33-36
• 2.2.1 资料来源33-35
• 2.2.2 缺测数据处理35-36
• 第三章 河西地区风速变化特征36-92
• 3.1 风观测资料差异性分析36-41
• 3.1.1 观测时次改变前后风速变化差异36-37
• 3.1.2 每日4次观测风速序列差异37-38
• 3.1.3 每日24次与同期每日4次观测风速序列差异38-40
• 3.1.4 小结40-41
• 3.2 河西地区风速变化特征41-52
• 3.2.1 河西地区风速年际变化趋势41-44
• 3.2.2 河西地区风速年际变化特征44-49
• 3.2.3 风速变化趋势和突变分析49-51
• 3.2.4 小结51-52
• 3.3 河西地区风电场建设期间局地风场变化特征52-58
• 3.3.1 风电场建设期间风速变化特征53-54
• 3.3.2 风电场建设期间主导风向变化特征54-55
• 3.3.3 风电场建设期间风速波动性变化特征55-56
• 3.3.4 风电场建设期间风速周期性变化特征56-57
• 3.3.5 小结57-58
• 3.4 河西地区代表性风速变化分型58-84
• 3.4.1 平缓波动型风速59-67
• 3.4.2 普通波动-宽峰型风速67-74
• 3.4.3 普通波动-尖峰型风速74-78
• 3.4.4 递增型风速78-80
• 3.4.5 递减型风速80-84
• 3.5 风速与气压的变化特征84-90
• 3.6 总结90-92
• 第四章 风能评估方法比较92-120
• 4.1 站点选择和资料选取92-94
• 4.2 观测方法改变对风能参数计算影响分析94-98
• 4.3 风能评估方法98-100
• 4.3.1 基于气象站常规观测数据评估风能98-99
• 4.3.2 基于测风塔观测数据评估风能99
• 4.3.3 基于风电场实测数据评估风能99-100
• 4.4 基于气象站观测数据风能评估100-107
• 4.4.1 代表年选取100-102
• 4.4.2 风能参数计算102
• 4.4.3 瓜州气象站离地面10m高度层风能资源评估102-105
• 4.4.4 推算瓜州气象站离地面70m高度层风能参数105-107
• 4.5 威布尔参数计算107-112
• 4.5.1 平均风速和最大风速估计法107-108
• 4.5.2 平均风速和标准差估计法108
• 4.5.3 最小二乘法估计法108-112
• 4.6 基于测风塔观测数据风能评估112-116
• 4.6.1 测风塔逐月气象要素统计113-115
• 4.6.2 测风塔风能资源评估115-116
• 4.7 基于风电场实测数据风能评估116-117
• 4.8 风能评估结果对比117-118
• 4.9 总结118-120
• 第五章 风速预测120-160
• 5.1 AR、WDAR1、WDAR2等不同方法预测对比120-140
• 5.1.1 AR、WDAR1、WDAR2对平缓波动型风速不同步长预测120-124
• 5.1.2 AR、WDAR1、WDAR2对宽峰型风速不同步长预测124-128
• 5.1.3 AR、WDAR1、WDAR2对尖峰型风速不同步长预测128-132
• 5.1.4 AR、WDAR1、WDAR2对递增型风速不同步长预测132-136
• 5.1.5 AR、WDAR1、WDAR2对递减型风速不同步长预测136-140
• 5.2 WDAR2不同预测步长对比140-146
• 5.2.1 WDAR2对平缓波动型风速不同步长预测对比140-141
• 5.2.2 WDAR2对宽峰型风速不同步长预测对比141-142
• 5.2.3 WDAR2对尖峰型风速不同步长预测对比142-143
• 5.2.4 WDAR2对递增型风速不同步长预测对比143-144
• 5.2.5 WDAR2对递减型风速不同步长预测对比144-145
• 5.2.6 小结145-146
• 5.3 WDAR2不同风速变化类型预测对比146-150
• 5.3.1 WDAR2对不同风速类型1h预测对比146-147
• 5.3.2 WDAR2对不同风速类型6h预测对比147-148
• 5.3.3 WDAR2对不同风速类型24h预测对比148-149
• 5.3.4 WDAR2对不同风速类型72h预测对比149-150
• 5.3.5 小结150
• 5.4 WRF预测150-153
• 5.5 WDAR2与WRF预测对比153-158
• 5.5.1 WDAR2与WRF对平缓波动型风速预测对比153-154
• 5.5.2 WDAR2与WRF对宽峰型风速预测对比154-155
• 5.5.3 WDAR2与WRF对尖峰型风速预测对比155-156
• 5.5.4 WDAR2与WRF对递增型风速预测对比156-157
• 5.5.5 WDAR2与WRF对递减型风速预测对比157-158
• 5.6 总结158-160
• 第六章 总结与讨论160-163
• 6.1 主要结果160-162
• 6.2 创新和特色162
• 6.3 讨论162-163
• 参考文献163-168
• 在学期间研究成果168-169
• 致谢169

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