Моделирование энергетических характеристик ветра

Основной характеристикой ветра, определяющей его интенсивность и эффективность использования ветровой энергии, является его средняя скорость за определенный период времени, например, за сутки, месяц, год или несколько лет. Средняя скорость ветра представляется как среднеарифметическое значение, полученное из ряда замеров скорости, сделанных через равные интервалы времени в течение заданного периода. При использовании данных метеонаблюдений о средних скоростях ветра следует учитывать, что они соответствуют конкретным рельефным и ландшафтным условиям в районе метеостанции и определенной высоте над поверхностью Земли. Для разных станций эти условия могут значительно отличаться. Поэтому принято приведение средней многолетней скорости ветра к сравнительным условиям по открытости и ровности местности. Известно, что скорость ветра по мере удаления от подстилающей поверхности возрастает и воздушный поток становится более устойчивым.

Помимо закономерного изменения параметра случайной величины — средней скорости ветра в зависимости от открытости местности и высоты над поверхностью Земли существуют также закономерное временное изменение средней скорости ветра, обусловленное определенным устойчивым характером изменения погодных условий в течение года.

Важными составляющими ветроэнергетического кадастра являются временные характеристики скорости ветра: суточный ход средней скорости ветра и годовой ход средней скорости ветра. Данные характеристики временной зависимости средней скорости ветра имеют важное значение для оценки не только ветроэнергетического потенциала определенной местности, но и эффективности его использования за счет учета степени согласованности графика поступления ветровой энергии с графиком электрической нагрузки потребителей. Помимо значения средней скорости ветра существует еще ряд параметров, необходимых для определения ветрового потенциала. К этим параметрам относятся: максимальная скорость ветра, количество последовательных дней (часов), когда скорость ветра превышает 5 м/сек; продолжительность периодов безветрия или постоянного ветра. Скорость ветра всегда изменяется, следовательно, изменяется и его энергия. Значимым энергетическим показателем является «Повторяемость различных градаций скорости ветра», рассматривается как процент времени, в течение которого наблюдалась та или иная градация скорости ветра. Эта характеристика важна для расчета энергетических и других параметров, необходимых для ветроэнергетических расчетов, связанных с оценкой интервалов времени работы ветроэлектростанции при различных скоростях ветра. Наиболее распространенными аппроксимациями повторяемости ветра по скоростям в ветроэнергетике в середине прошлого века являлись табулированные распределения Колодина, Гуллена, Гринцевича. Наиболее общепринятыми для аппроксимации функции распределения j[V) в настоящее время являются аналитические функции Рэлея-Максвелла и Вейбулла.

Автор работы «Ресурсное и технико-экономическое обоснование широкомасштабного развития ветроэнергетики» Николаев В. Г. предложил следующую методику определения ветроэнергетического потенциала (ВЭП). В развитие методик аппроксимации автором разработаны табулированные функции Гринцевича. Суточный ход скорости ветра определяется в работе по средней для региона суточной изменчивости, полученной по безразмерным, приведенным к среднемесячным средним для четырех сроков (ночных, утренних, дневных и вечерних) данным о скоростях ветра на всех метеостанциях рассматриваемого места или региона. В работе подробно рассматривается открытость, рельеф местности, а также изменение скорости ветра с учетом высоты башни ВЭУ. Николаев В. Г. является основным проектировщиком базы метеорологических и аэрологических данных «Флюгер», которая в максимально полном объеме включает в себя статистические обобщения многолетних данных зондирования атмосферы на территории и содержит информацию о годовом и суточном ходе термодинамических и динамических (скорости и направления ветра) характеристик, данные об их высотных профилях и функциях распределения, а также данные о периоде наблюдений, о высоте расположения станций, а также о характеристиках рельефа и подстилающей поверхности в местах расположения метеостанции по классификации Милевского.

Изменения скорости ветра лучше всего могут быть описаны с помощью функции распределения Вейбулла ?, имеющей два параметра — параметр формы к и параметр единиц измерения с. На рис. представлен график зависимости? от скорости ветра v для трех значений к. Кривая 1 имеет значительное смещение в левую сторону, где большинство дней в этой местности безветренны (v=0). Кривая 3имеет вид нормального закона распределения в форме параболы, в данном случае несколько дней имеют достаточно сильный поток ветра, а остальная часть дней характеризуется относительно слабым ветром. Кривая 2 представляет собой характерное распределение ветровых нагрузок, аналогичное большинству местностей. При таком распределении большинство дней характеризуется скоростью ветра ниже средней, однако несколько дней имеют относительно высокую скорость ветра. Величина к определяет форму рассматриваемой кривой и поэтому носит название «параметр распределения».

Учитывая выше перечисленные характеристики ветра, автор книги «Ресурсы и эффективность использования возобновляемых источников энергии» П. П. Безруких предложил оценивать целесообразность и эффективность использования энергии следующим способом. Определялось значение среднегодовой скорости ветра за десятилетний период времени, ее среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации. Определялись значения фактической повторяемости скоростей ветра за тот же период, соответствующие средним значениям скорости. Для построения аналитической функции распределения скорости ветра по фактическим данным повторяемости скоростей использовался метод моментов, который основан на равенстве математических ожиданий первого и второго начальных моментов скорости, полученных из распределения Вейбулла, экспериментальным оценкам соответственно среднего значения скорости и среднего квадрата скорости. Находились значения параметров распределения Вейбулла для скоростей ветра на высоте ?=ы и на высоте /?=50м.

При использовании экспериментальных повторяемостей скоростей ti на высоте 10 м определялась средняя удельная мощность ветровой энергии (Р), на высоте 50 м. При использовании распределения Вейбулла для скоростей ветра на высоте 50 м рассчитывалось математическое ожидание мощности М[Р]. Полученные значения сравнивались для подтверждения точности расчетов.

Аналитическая функция Вейбулла является, в настоящее время, наиболее общепринятой для аппроксимации распределения скоростей ветра в зарубежной практике.

Данные методики позволяют оценить ветровой потенциал (ВП), произвести выбор ВЭУ, а также провести анализ экономической эффективности применения ВЭУ в данной местности, однако эти методы не позволяют исследовать и оптимизировать режимы работы (во времени) всех компонентов основного энергетического оборудования ВДЭС, в работах не представлена временная имитационная модель ветра.

Имитационная модель ветра необходима не только для выбора рациональной конструкции ВЭУ, но и построения эффективных алгоритмов управления режимами работы генерирующих установок автономной энергетической системы.

Основной задачей моделирования ветровой активности является прогнозирование скорости ветрового потока. Скорость ветра в отдельных местах изменяется из-за влияния препятствий, рельефа местности и сезонных изменений во времени и пространстве.

Эмпирическая спектральная плотность ветра позволяет использовать для его моделирования две независимые составляющие: среднюю скорость ветра и турбулентную составляющую. График спектра скорости показывает среднюю скорость ветра, определяющую энергетические характеристики, которая необходима для выбора ВЭУ и турбулентную составляющую, определяющую механические характеристики. Последняя в работе не рассматривается, т.к. она необходима при проектировании высотных установок для обеспечения их защиты от разрушения сильными порывами ветра.

Наиболее часто употребляется для выбора ВЭУ средняя скорость ветра. Среднегодовую скорость ветра можно определить по атласу ветров, например, «Атлас ветров» или по карте ветров. Однако выбор ВЭУ по этим данным дает большую погрешность т.к. скорость ветра изменяется по месяцам, а также изменяется по месяцам нагрузка потребления, следовательно, необходимо скорректировать среднегодовую скорость ветра и суммарное энергопотребление.

Минимальными исходными данными, которые потребуются для выбора ВЭУ, являются общее годовое количество электроэнергии, потребляемое объектом электроснабжения W_n0Tp и среднегодовая скорость ветра V_cp в предполагаемом месте установки электростанции.

Важнейшей энергетической характеристикой ветрового потока является повторяемость скоростей ветра, которая показывает, какую часть времени в течение рассматриваемого периода наблюдаются ветры с определенной скоростью. В качестве градаций скоростей ветра обычно используют интервал 1 м/с. Повторяемость скоростей ветра в значительной мере определяет эффективность использования ВЭУ.

Известно, что выработка энергии зависит от куба скорости ветра. Если считать, что скорость ветра не меняется, то это приводит к большим погрешностям, следовательно, необходимо использовать другую модель определения ветровых характеристик и выбора ВЭУ.

Существует другой вариант выбора ВЭУ уже с учетом функции распределения Вейбулла, полученной по данным о средней скорости ветра, взятых с метеостанций с интервалом наблюдений в 4 — 6 часов.

В соответствии с РД 52.04.275−89 для предварительной оценки ветроэнергетического потенциала нет необходимости в проведении специальных экспедиционных наблюдений в намеченном для размещения ВЭУ пункте. Для выбора ВЭУ необходимо определить климатические характеристики ветроэнергетических ресурсов в предполагаемом месте размещения установки. Основу исходной информации для их определения составляют материалы регулярных наблюдений на сети метеорологических станций, которые можно получить из баз данных метеорологических служб, на серверах которых представлены результаты многолетних наблюдений за скоростью ветра по более, чем 1000 метеостанциям.

Используя данные архивов метеорологических сайтов необходимо сформировать временную выборку ряда скоростей ветра V,{f) в предполагаемом месте размещения ВЭУ за длительный период наблюдений.

Определив среднюю скорость ветра, по выражению (2.14) можно рассчитать приближенный радиус ветроколеса R_np, необходимый для выбора конкретной модели ВЭУ. Следует заметить, что расчет средней скорости ветра и радиуса ВЭУ практически повторяет первую модель выбора установки, однако в данной модели имеется возможность более точного расчета ветровых характеристик.

Для получения достоверных прогнозов энергетической эффективности ветрового потока, экспериментальные данные о скорости ветра аппроксимируют стандартной функцией распределения, в качестве которой в ветроэнергетике преимущественное распространение получила функция Вейбулла-Гнеденко:

Двойное логарифмирование уравнения приводит к выражению:

Выражение является уравнением прямой линии с неизвестными коэффициентами кис. Для их определения разработано много различных методов, наиболее простым из которых является последующая линейная аппроксимация по методу наименьших квадратов.

Получив распределение плотности вероятности повторения скоростей ветра, описанное стандартной функцией распределения, легко рассчитать вероятность повторения ветра в любом интервале скоростей:

Большинство метеорологических станций регистрируют параметры ветра на стандартной высоте 10 м. Оси ветроколес малых ВЭУ, как правило, находятся на высотах от 5 до 50 м. Для определения средней скорости ветра на этих высотах Vh можно использовать приближенную эмпирическую формулу, в которую входит значение стандартной скорости ветра? ю, измеренное на высоте десять метров:

Для открытой равнинной местности, а = 0,14, если характер местности другой, то величину коэффициента можно определить построение эмпирической зависимости.

Модель изменения скорости ветра описанная с помощью функции распределения Вейбулла позволяет выбрать ВЭУ, качественно оценить энергетические характеристики, но не позволяет построить алгоритм работы системы. Необходима модель с почасовой дискретизацией и с учетом случайной величины.

В состав автономной системы электроснабжения входят не только ВЭУ, но и такие компоненты, как АБ и ДЭС, поэтому возникает необходимость согласования режимов работы всех элементов системы. Для этого необходима прогнозная модель ветра на каждый час, которую можно представить в виде метеонаблюдений).

Таким образом, представленная выше имитационная модель с почасовой дискретизацией дает более точные данные о ветровых характеристиках, которые позволяют построить алгоритм согласования режимов работы компонентов ВЭС.

Анализ моделей расчета ветрового потенциала показал, что первый метод можно использовать для предварительного выбора ВЭУ и провести грубую оценку эффективности ее применения.

Модель расчета скорости ветра, через аппроксимацию по функции Вейбулла, позволяет получить достаточно точный прогноз выработки электроэнергии ВЭУ, а также дает возможность детально оценить технико-экономическую эффективность ее применения.

Однако, как отмечалось выше для гарантированного электроснабжения потребителей наиболее применимы автономные ВДЭС в состав которых помимо ВЭУ и ДЭС входят такой компонент как АБ, и вопрос согласования режимов работы всех составляющих частей системы является достаточно сложным, поэтому для его решения целесообразно использовать универсальную имитационную модель.

Сравнительная оценка качества моделей ветра будет проведена в пункте 2.3. данной работы.