Климатологическая оценка ветроэнергетического потенциала на различных высотах ( на примере юго-востока европейской территории россии ) 25. 00. 30 Метеорология, климатология, агрометеорология

в регионе изменяется от 600 до 1050 Вт/м2, что значительно выше. Таким образом, использование данных большего числа метеостанций и новая климато-информационная технология оценки ветроэнергетического потенциала позволило уточнить и детализировать фоновые величины ветроэнергетического потенциала на юго-востоке ЕТР и выявить здесь наиболее перспективные территории. Третьей особенностью пространственного распределения характеристик ветроэнергетического потенциала на ЮВ ЕТР является такая его изменчивость по территории, которая позволяет выбрать площадки для эффективного размещения ВЭУ в каждой административной области в составе Приволжского и Южного Федеральных Округов. На каждом из рассматриваемых уровней из оценок полного среднего куба скорости ветра по всем метеостанциям в регионе нами выбрано наибольшее и наименьшее его значение. На высоте 10 м отношение наибольших в регионе значений к наименьшим составляет 4,5, что свидетельствует о значительной пространственной изменчивости этой характеристики. На высоте 50 м это отношение снижается до 2,2, на высоте 100 м – до 1,6, а на высоте 150 м – до 1,4. Это свидетельствует о выравнивании скоростного режима ветра с высотой и, соответственно, пространственного распределения . В результате проведенных нами исследований установлено также наличие хорошей корреляционной связи между значениями средней годовой скорости ветра у поверхности Земли v10 и среднего куба скорости ветра на различных высотах (удельной мощности ветрового потока). Как показали наши расчеты, коэффициенты линейной корреляции и на любой высоте достаточно высоки и составляют 0,95-0,97. Такие их высокие значения уже допускают принять в качестве аппроксимирующей линии – прямую. Такое допущение, как показали расчеты, вполне оправдано. Лишь в области малых и повышенных средних годовых скоростей ветра различия аналитических и эмпирических , рассчитанных по уравнениям, могут доходить до 5%. Как показало дополнительное выявление вида связи между и , все же более точно она аппроксимируется полиномиальным уравнением второй степени. Параболическая зависимость этих величин практически исключает различия, а достоверность аппроксимации повышается до 1 с точностью в пятом знаке после запятой и свидетельствует о почти функциональной зависимости. Такую же зависимость отмечали М.М. Борисенко, Е.О. Гобарова и Е.Л. Жильцова [2010] для условий Ленинградской области на высоте 200 м. Ее и следует принять для интерполяции значений на некоторых уровнях в виде полученных нами уравнений, параметры которых оценены методом наименьших квадратов: z = 30 м = 35,7 – 56,4 + 118, z = 50 м = 29,2 + 21,6 + 125, z = 70 м = 25,2 + 58,5 + 236, z = 90 м = 23,4 + 65,8 + 417, z =110 м = 23,3 + 50,2 + 652, z =130 м = 24,8 + 16,3 + 928, z =150 м = 27,6 – 32,9 + 1238. Как следует из приведенных формул, с ростом высоты величина свободного члена увеличивается, а это свидетельствует об ослабевании или выравнивании влияния скорости ветра на уровне 10 м на пространственное распределение удельной мощности ветрового потока на более высоких уровнях. Полученные нами уравнения позволили построить ряд номограмм, позволяющую получать ветроэнергетические характеристики на требуемом уровне. На рис. 10 для примера приведена номограмма для оценки среднего годового полного куба скорости ветра на любой произвольной высоте нижнего 150-метрового приземного слоя атмосферы в зависимости от средней скорости ветра на уровне 10 м. Для этого для значений средней скорости ветра на высоте 10 м начиная с 3 м/с с шагом 0,5 м/с по приведенным выше формулам рассчитано значение на каждом рассматриваемом уровне. Из рис. 10 следует, что нарастание с увеличением высоты почти не зависит от величины скорости ветра на высоте 10 м. Однако при их значениях менее 4 м/с средний куб скорости ветра с высотой увеличивается все же несколько резче, особенно на высотах 60-100 м. Рис. 10. Номограмма для оценки полного среднего куба скорости ветра , (м/с)3 на любой высоте 150-метрового приземного слоя атмосферы по скорости ветра на уровне 10 м Как было показано выше, средние годовые скорости ветра необходимы как для оценки мощности, так и производимой за время эксплуатации той или иной ВЭУ энергии а, следовательно, позволяют найти себестоимость их единицы. В конечном счете, это определит целесообразность использования ВЭУ в данном регионе. Немаловажным фактором являются и внутригодовые вариации этих характеристик. В некоторых местностях этот фактор может быть даже решающим, если производство энергии ВЭУ приходится на «пик» потребляемости. Изменение тех или иных характеристик ветра в течение года нами рассматривается как отклонение от среднего годового значения, выраженное в процентах. Годовой ход почти всех климатических характеристик ветра по территории чрезвычайно изменчив. Наиболее устойчива обеспеченность скоростей ветра ≥3 м/с. Эта характеристика может быть использована для оценки продолжительности выработки ветроэнергии или простоев ВЭУ. Как показывают расчеты, на уровне 50 м вероятность простоев ВЭУ составляет 25-30%, а на уровне 100 м, как правило, не превышает 20%. Это достаточно низкая вероятность простоев ВЭУ. В среднем за год простой ВЭУ составляет чуть больше 2 месяцев. Однако величина производимой ВЭУ энергии может варьировать в зависимости от средней месячной скорости ветра в том или ином районе рассматриваемой территории. Годовой ход почти всех климатических характеристик достаточно сложен и не представляет собой простую плавную кривую с одним максимумом и одним минимумом. В период с декабря по март наибольшие средние месячные скорости ветра на всех рассмотренных уровнях на всей территории могут приходиться на любой из этих месяцев. В период с декабря по март полный средний куб скорости ветра на 25-30% выше средних годовых значений. В летние месяцы характерна та же особенность – минимум может отмечаться как в июле, так и в августе. Низкие значения климатических характеристик ветра позволяют выделить период с июня по август как маловетреный. В этот период средние месячные скорости ветра снижены на всех уровнях, а ветроэнергетический потенциал оказывается на 30-35% ниже средних годовых значений. В апреле-мае происходит переход от зимнего к летнему ветровому режиму, а в период сентябрь-ноябрь, наоборот, от летнего к зимнему. Причем весной ветроэнергетический потенциал, выраженный через , на большинстве рассмотренных метеостанций оказывается примерно на 10-20 % выше средних годовых значений, а осенью на такую же величину ниже. Выявленные закономерности годового хода сводятся к тому, что четко выделяются два периода с наибольшими и наименьшими значениями ветроклиматических характеристик. Наибольшие их значения отмечаются в период с декабря по март. Максимум полного среднего куба скорости ветра на рассматриваемой территории может отмечаться в любой месяц этого периода. Точность их расчета не позволяет надежно выделить приоритетный месяц. В целом холодный период (XII-III) следует характеризовать как наиболее благоприятный для использования ветроэнергетического потенциала. Наименьшая плотность ветровой энергии характерна для периода с июня по август. В заключение отметим, что годовой ход ветроэнергетических характеристик при использовании промышленных ВЭС не имеет определяющего значения, т.к. только гарантийный срок их эксплуатации может составлять до 20 лет, поэтому, в конечном счете, важна лишь величина произведенной ею электроэнергии. То, что наибольшее количество ветровой энергии приходится на холодный период следует отнести к благоприятным условиям региона, так как в это время года потребление энергии значительно повышено. Заключение В данной диссертационной работе выполнен обширный объем исследований ветрового режима и ветроэнергетических ресурсов на юго-востоке ЕТР, что позволило дать климатическое обоснование развития здесь ветроэнергетики и получить следующие основные результаты: Обобщены принципы и способы современного климатологического обеспечения ветроэнергетики. История развития ветроэнергетики свидетельствует об исторической эволюции требований, предъявляемых к её климатическому обеспечению: исходным данным и методам их использования для решения ветроэнергетических задач. Наиболее часто задачи оценки энергии ветра решались для небольших локальных территорий и с использованием эвристических предположений о распределении скоростей ветра и изменения ветрового режима с высотой. Лишь в последние десятилетия достаточно четко определился круг задач для решения ветроэнергетических проблем, связанных с оценкой потенциальных и утилизируемых ветроресурсов той или иной ВЭУ, в зависимости от уровня расположения оси ветроколеса и ее технических данных. Впервые выполнено комплексное исследование по выбору оптимального закона распределения скоростей ветра с использованием критериев Колмогорова и Пирсона. Показано, что распределение Вейбулла обладает неоспоримым преимуществом перед используемыми в ряде исследований распределениями: нормальным, логнормальным, Максвелла и др. Показано, что при общей привлекательности распределения Вейбулла, все же ему присущи недостатки, связанные с изменчивостью его параметров во времени и пространстве (в горизонтальном и вертикальном направлениях), что ограничивает их использование для других участков территории. Для преодоления этих недостатков в диссертации предложена процедура преобразования переменной интегральной вероятности (обеспеченности) скоростей ветра. Она состоит в замене натуральных значений скоростей ветра их отношениями к среднему значению. При таком подходе удается совместить распределения их режимов не только во времени, но и в пространстве. Разработана универсальная формула, позволяющая оценивать вероятность различных скоростей ветра в зависимости от среднего значения на уровне 10м. Доказано, что при применении метода преобразования переменной возможно совмещение распределений скоростей ветра и на различных высотах. Это позволило научно обосновать возможность экстраполяции параметров распределения по наземным наблюдениям на любую высоту в приземном 150-метровом слое атмосферы. При этом погрешности расчетов статистических характеристик скоростей ветра не превышают значений статистических ошибок, связанных с объемом выборки и округлением. Это научно обосновывает правомерность применения приземных параметров распределения на другие высоты приземного слоя атмосферы. Установлено, что для восстановления среднего многолетнего профиля скорости ветра с высотой можно с успехом использовать как степенную, так и логарифмическую формулы. Параметр шероховатости z0 в логарифмической формуле имеет гораздо больший диапазон изменчивости – от 0 до 200 см. Параметр m в степенной формуле изменяется гораздо меньше – от 0,10 до 0,40, поэтому он более удобен для проведения обобщения и районирования территории. Нами доказано, что между этими параметрами имеется функциональная связь, но не линейного, а параболического характера. Получены аналитические выражения, позволяющие осуществить однозначный взаимный переход от одного параметра к другому, а мало физически обоснованному параметру m придать смысл, связанный с шероховатостью подстилающей поверхности. Средняя относительная погрешность расчета параметров z0 и m по полученным формулам не превышает 3% от значений, полученных на эмпирических данных. Установлена связь и получены математические выражения, позволяющие оценить параметры степенной и логарифмической функций высоты по значению средней скорости ветра на уровне 10 м. В диссертации разработаны теоретические положения универсальной климато-информационной технологии решения задач по оценке потенциальных и утилизируемых ветроэнергетических ресурсов и условий эксплуатации ВЭУ, являющиеся базовыми для выявления экономической привлекательности использования ВЭУ при решении энергетических проблем того или иного региона, и даже всей энергосистемы России. Приемлемая погрешность пространственного восстановления ветроэнергетических характеристик, широкий круг возможностей, простота использования и другие достоинства этой технологии являются убедительным основанием для применения ее на стадии предпроектных разработок. Разработаны и реализованы методы расчета различных характеристик ветра и его ресурсов, возможной производительности ВЭУ, непрерывной длительности периодов ее простоя и других, по содержанию соответствующих ветроэнергетическому кадастру ЮВ ЕТР, содержащему обширную информацию почти по 200 пунктам на восьми высотных уровнях. Исследование особенностей вертикального распределения скорости ветра для ряда станций рассматриваемой территории позволило установить, что с высотой условия для использования ресурсов ветра существенно улучшаются. Средняя скорость на высоте 110 м по сравнению с 10 м увеличивается в 1,5-2 раза. Выполнены расчеты элементов ветрового кадастра для ЮВ ЕТР на восьми уровнях: 10, 30, 50, 70, 90, 110, 130 и 150 м над земной поверхностью и построены карты географического распределения среднего годового полного куба скорости ветра. Их анализ позволил выявить районы с различным ветроэнергетическим потенциалом и установить такую важную для применения ВЭУ особенность как то, что территории как с повышенными, так и пониженными значениями полного куба скорости ветра в исследуемом регионе пространственно сопряжены, т.е. располагаются над одними и теми же территориями на любом из рассматриваемых уровней. Вторая немаловажная особенность географического распределения показателей ветроэнергетического потенциала состоит в том, что наименьшие значения соответствуют пониженным территориям, особенно находящимся в так называемой ветровой тени возвышенностей, относительно повышенные значения приходятся на возвышенности. Третьей особенностью пространственного распределения характеристик ветроэнергетического потенциала на юго-востоке ЕТР является такая его изменчивость по территории, которая позволяет выбрать площадки для эффективного размещения ВЭУ в каждой административной области, а тем более в составе Приволжского и Южного Федеральных Округов. Установлено наличие надежной корреляционной связи между значениями средней годовой скорости ветра у поверхности Земли и полного среднего годового куба скорости ветра на различных высотах (удельной мощности ветрового потока). Связь между ними более точно

Похожие:

	Учебно-методический комплекс дисциплины сд. Р. 3 Метеорология и климатология... Курс «Метеорология и климатология» входит в систему физико-географических дисциплин		Математическая модель кристаллизации переохлажденных капель водных... «Речевой этикет» разработана на основе авторской программы по русскому языку для общеобразовательных учреждений. 5-11 классы: (автор-составитель...
	Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Климаты земного... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: «Физическая...		Рабочая программа учебной дисциплины физика для подготовки бакалавров... Фгос впо по направлению подготовки 021600. 62 «Гидрометеорология», по профилю «Агрометеорология», утверждённого приказом Министерства...
	Рабочая программа по дисциплине с 7 Экономический потенциал Российской Федерации России; отраслевого строения экономического потенциала таможенной территории России; регионального строения экономического потенциала...		Mолдова неотъемлемая часть Европы, обладающая богатой и выразительной... На территории рм существуют многочисленные историко-археологические памятники (около 8 тысяч), культурно-историческое значение которых...
	Рабочая программа учебной дисциплины мелиорация для подготовки бакалавров... Программа составлена в соответствии с требованиями фгос впо по направлению подготовки 021600. 62 «Гидрометеорология», утверждённого...		Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное... «Оценка перспектив и экономического потенциала для развития гастрономического вида туризма на территории Подмосковья.»
	Программа учебной дисциплины наименование дисциплины: «Авиационная... Изучение дисциплины базируется на предварительном усвоении студентами материала основных метеорологических дисциплин: курсов «Физика»,...		Север Дальнего Востока и хребет Джугджур протянулись от Чукотского... России к постиндустриальному этапу развития, необходимых для развития профессиональных компетенций студентов
	Отчет о научно-исследовательской работе разработка плана стратегического... Цель научного исследования — комплексная оценка современного экономического и социального состояния территории и потенциала города...		Рабочая программа учебной дисциплины метеорология и климатология... Рабочая программа предназначена для преподавания дисциплины блока б. 14 студентам очной формы обучения
	«…» на тему: «Исследование системы коллективных средств размещения... Целью работы является исследование системы коллективных средств размещения на территории города Волгограда и оценка перспектив ее...		Демографические процессы на украине: реалии и перспективы (на примере харьковской области) Значение демографической составляющей в социально-экономическом развитии страны велико. Оценка демографического потенциала занимает...
	Гумилёв Л. Н. Древняя Русь и Великая степь Россия не рассматривается как фактор европейской политики, русская культура – как неотъемлемая часть культуры европейской, русский...		Лекция наука метеорология и климатология Программа предназначена для обучающихся 2 курса по профессии «Повар, кондитер» на базе одиннадцати классов, имеющих основные знания...