и
m и
ВЕТРОЭНЕРГЕТИКА
WIND ENERGY
Статья поступила в редакцию 18.03.15. Ред. per. № 2200
The article has entered in publishing office 18.03.15. Ed. reg. No. 2200
УДК 621.311.26
ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ВЕРТИКАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ ВЕТРА
НА ТЕРРИТОРИИ ДАЛЬНЕВОСТОЧНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
А.Г. Васькое, Г.В. Дерюгина, М.Г. Тягуное, Д. А. Черное
ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» РФ 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д. 14 тел.: 8(495)362-72-51; e-mail: nvie@fee.mpei.ac.ru
doi: 10.15518/isjaee. 2015.10-11.006
Заключение совета рецензентов: 02.04.15 Заключение совета экспертов: 29.04.15 Принято к публикации: 05.05.15
Анализируются модели вертикального профиля ветра на территории Дальневосточного федерального округа (ДФО), полученные по данным фактических наблюдений на площадках 7-ми ветроизмерительных комплексов (ВИК), и приводится их сопоставление с моделями вертикального профиля, полученными авторами по многолетним данным на площадках аэрологических метеостанций (АМС).
На примере ветроэлетростанции (ВЭС), входящей в состав локальной энергосистемы (ЛоЭС) села Нови-ково Сахалинской области, показана степень влияния точности определения коэффициента Хеллмана вертикального профиля ветра на ветроэнергетические характеристики и режимы работы ЛоЭС.
Ключевые слова: ветроэлектрическая установка, ветроэлектрическая станция, вертикальный профиль ветра, коэффициент Хеллмана, распределённая энергосистема.
RESEARCH OF WIND SPEED PROFILE MODELS AT THE FAR EASTERN FEDERAL DISTRICT, RUSSIAN FEDERATION
A.G. Vaskov, G. V. Derugina, M.G. Tyagunov, D.A. Chernov
National Research University «Moscow Power Engineering Institute» 14 Krasnokazarmennaya Str., Moscow, 111250 Russian Federation ph.: +7(495)362-72-51, e-mail: nvie@fee.mpei.ac.ru
Referred 2 April 2015 Received in revised form 29 April 2015 Accepted 5 May 2015
The paper analyzes the wind speed profile models at the Far Eastern Federal District (FEFD), obtained according to actual observations at sites 7 wind measurement complexes (WMC), and gives their comparison with the wind speed profile models obtained by the authors of this paper on the long-term data of aerological stations (AS).
The example of wind power plant, part of the local energy system of village Novikovo in Sakhalin region, shows the influence of the determination accuracy Hellman coefficient wind speed profile on the wind energy characteristics and local energy system operation modes.
Keywords: wind turbine, wind power station, wind speed profile, Hellman coefficient, distributed power system.
S
Васъков Алексей Геннадьевич Alexey G.Vaskov
Сведения об авторе: канд. техн. наук, старший преподаватель кафедры «Гидроэнергетика и возобновляемые источники энергии» НИУ МЭИ.
Образование: НИУ Московский энергетический институт (2010).
Область научных интересов: управление режимами работы энергокомплексов на основе ВИЭ.
Публикации: более 20, 1 авторское свидетельство.
Information about the author: PhD, senior lecturer at the of "Hydropower and Renewable Energy" department.
Education: National Research University "Moscow Power Engineering Institute" (2010).
Research area: mode control of power complexes based on renewable energy.
Publications: more than 20, 1 copyright certificate.
Дерюгина Галина Владимировна Galina V. Derugina
Сведения об авторе: старший преподаватель кафедры «Гидроэнергетика и возобновляемые источники энергии» НИУ МЭИ.
Образование: Московский энергетический институт (1988).
Область научных интересов: разработка и обоснование параметров ветроэлектрических станций в распределённых энергосистемах.
Публикации: более 40, 3 авторских свидетельства.
Information about the author:
Senior Lecturer of the "Hydropower and Renewable Energy" department.
Education: Moscow Power Engineering Institute (1988).
Research area: development and substantiation of the parameters of windpower stations in distributed power systems.
Publications: more than 40, 3 copyright certificates.
лу'Л - e -
'и1
Сведения об авторе: д-р техн. наук, профессор кафедры «Гидроэнергетика и возобновляемые источники энергии» НИУ МЭИ.
Образование: Московский энергетический институт (1970).
Область научных интересов: системный анализ процессов и систем управления энергетическими объектами.
Публикации: более 98, 3 авторских свидетельства.
Information about the author: DSc
(engineering), professor of the "Hydropower and Renewable Energy" department.
Education: Moscow Power Engineering Institute (1970).
Research area: system analysis of processes and management systems of energy facilities.
Publications: more than 98, 3 copyright certificates.
Тягунов Михаил Георгиевич Mihail G. Tyagunov
£ N
Сведения об авторе: аспирант кафедры «Гидроэнергетика и возобновляемые источники энергии» НИУ МЭИ.
Образование: НИУ Московский энергетический институт (2014).
Область научных интересов: управление режимами работы энергокомплексов на основе ВИЭ, разработка и обоснование параметров ветроэлектрических станций в энергосистемах различного типа.
Публикации: более 6, 1 авторское свидетельство.
Чернов Дмитрий Алексеевич Dmitry A. Chernov
Information about the author:
Postgraduate of the "Hydropower and Renewable Energy" department.
Education: National Research University "Moscow Power Engineering Institute" (2014).
Research area: mode control of power complexes based on renewable energy, development and substantiation of the parameters of wind power stations in distributed power systems.
Publications: more than 6, 1 copyright certificate.
Введение
Современная ветроэнергетика является самой интенсивно развивающейся отраслью мирового энергетического хозяйства. В XXI веке ежегодный прирост по установленной мощности ветроэлектрических станций (ВЭС) в мире составил от 12 % до 41 % в год, в первом полугодии 2014 года она достигла
336 ГВт, к концу 2014 - около 360 ГВт (рис. 1). Установлено 72 % новых ВЭС в пяти странах: Китай (~ 98 ГВт), США (~ 62 ГВт), Германия (~ 36 ГВт), Испания (~ 23 ГВт), Индия (~ 22 ГВт). Годовая выработка электроэнергии всеми ВЭС в мире на начало 2014 г. составила около 4 % от всей потребляемой электроэнергии [1].
МОЩНОСТЬ, ГВТ
400,0 350,0 300,0 250,0 200,0 150,0 100,0 50,0 0,0
360,0
ПРИРОСТ МОЩНОСТИ, %
45,0
17 3 24,4 31,2
П П П П
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0
Рис. 1. Динамика суммарной установленной мощности ВЭС в мире Fig. 1. Total installed capacity dynamics of wind power plants in the world
Россия в области освоения богатейших ветроэнергетических ресурсов (валовой потенциал
2,6-1015 кВт-ч/год;
технический
потенциал
6 517-10 кВт-ч/год) сегодня занимает 69 место по установленной мощности ВЭС среди 103 стран, ведущих разработку ВЭУ, после Колумбии и Эквадора. Суммарная мощность всех ВЭС России на первое полугодие 2014 г составляет около 16,8 МВт [1].
При сооружении ВЭС и энергокомплексов на их основе немаловажное значение приобретает совершенствование методов автоматизации проектирования и ветроэнергетических расчетов (ВЭР), использующих открытые специализированные климатические базы данных (СБД).
В различных базах данных сведения о скорости ветра приведены для стандартной высоты флюгера на наземных метеостанциях (МС), чаще всего находящихся в населённых пунктах или аэропортах. Поскольку местоположение предполагаемой площадки ВЭС не всегда совпадает с местом расположения МС, то возникает необходимость восстановления данных о ветровых ресурсах с учётом ландшафтных особенностей местности по данным ближайших МС и дальнейшего их пересчёта на высоту установки ветроколеса (ВК) ветроэлектрической установки (ВЭУ). На сегодняшний день в мировой практике отсутствует единая методика пересчёта скорости ветра по высоте. Большинство известных в мире ма-
тематических моделей восстановления данных по ветру основаны на эмпирических формулах и коэффициентах, справедливых только на исследуемой территории. Это требует модификации известных моделей для учета климатических и ландшафтных особенностей территории России.
Моделирование вертикального профиля ветра
Изменение скорости ветра по высоте зависит от множества факторов, таких как: шероховатость и рельеф местности, наличие искусственных и естественных препятствий, стратификация атмосферы и т.д., - и обычно моделируется степенной или логарифмической функциями [2].
Моделирование вертикального профиля ветра авторами производилось по степенной зависимости
Vh2 Vh
(hL Y
Л
(1)
где V1 и У112 - скорости ветра на высотах Н1 и 12 соответственно; т - показатель степени Хеллмана, зависящий от скорости ветра, рельефа местности, стратификации атмосферы и т.д. Точность моделирования вертикального профиля ветра степенной функцией зависит в первую очередь от значения по-
казателя Хеллмана т и может быть оценена только сравнением с фактическими данными наблюдений на разной высоте, полученными на ветроизмерительных комплексах или аэрологических станциях. В настоящее время в отечественных и зарубежных исследованиях отсутствует единая методика определения показателя Хеллмана т [2], в большинстве используемых методик принимается осреднённый показатель т = 0,2.
Небольшая погрешность в определении скорости ветра на высоте приводит к существенной погрешности при расчете ее удельной мощности N (Вт/м2),
по формуле:
*„=2 pv3
(2)
используется в учебном процессе и научной работе кафедры «Гидроэнергетика и возобновляемые источники энергии» НИУ «МЭИ» и может найти применение в научно-исследовательских и проектных организациях на ранних стадиях проектирования ВЭС.
Авторский подход к определению параметров вертикального профиля ветра основан на расчётно-статистическом выявлении внутригодовой закономерности изменения многолетнего среднемесячного значения коэффициента ml (l - номер месяца) от
среднемесячной скорости ветра Vi на высоте 10 м для отдельных АМС или групп АМС, расположенных в идентичных климатических, географических и топографических условиях,
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.