WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:   || 2 | 3 |

Итехнико-экономического обоснованияиспользованияветроэнергетических установок

-- [ Страница 1 ] --

Российская академиясельскохозяйственных наук

Государственное научноеучреждение

Всероссийскийнаучно-исследовательский институт

электрификациисельского хозяйства

На правахрукописи

НИКОЛАЕВВладимир Геннадьевич

МЕТОДОЛОГИЯРЕСУРСНОГО ИТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБОСНОВАНИЯИСПОЛЬЗОВАНИЯВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК

Специальность 05.14.08–

энергоустановки наоснове возобновляемых видов энергии

АВТОРЕФЕРАТ

диссертациина соискание ученой степени

докторатехнических наук

Москва– 2011

Работавыполнена в Автономной некоммерческойорганизации «Научно-информационныйцентр «АТМОГРАФ», г. Москва и

Санкт-Петербургскомгосударственном политехническомуниверситете

Научныйконсультант – доктор технических наук,

БезрукихПавел Павлович

Официальныеоппоненты: доктор технических наук,профессор

БелейВалерийФеодосиевич

докторфизико-математических наук

профессорСоловьев Александр Алексеевич

доктортехнических наук, профессор

ХарченкоВалерий Владимирович

Ведущаяорганизация – Московскийэнергетический институт (МЭИ)

Защита состоится «___» ____________ 2012 г. в 10 часов на заседании

диссертационногоСовета Д 006.037.01при ГНУ «Всероссийскийнаучно-исследовательский институтэлектрификации сельскогохозяйства»

по адресу: 109456, г. Москва,1-й Вешняковский проезд, д. 2, ВИЭСХ

Сдиссертацией можно ознакомиться вбиблиотеке ГНУВИЭСХ

Отзывы наавтореферат в двух экземплярах, заверенныепечатью, просим направлять поадресу:109456,г. Москва, 1-йВешняковский проезд,д. 2,ВИЭСХ

Авторефератразослан « ____ » ______________ 2011 г.

Ученыйсекретарь

диссертационного совета,

доктортехнических наук Некрасов А.И.

Списоктерминов, сокращений иобозначений

АПК аграрно-промышленный комплексРФ (V) эмпирическая повторяемостьскорости
АС аэрологическая станция f(V), аналитические функции плотности вероят-
МС метеорологическая станция G(V) ности распределения скоростиветра
ВИЭ возобновляемые источникиэнергии P(V) рабочая характеристика ВЭУ(зависимость
ВК ветроколесоВЭУ
еемощности от скорости ветра)
ВЭ ветроэнергетика скорость регулирования ВЭУ (VР10–15 м/с)
ВЭП ветроэнергетическийпотенциал VБУР буреваяскорость ВЭУ (VБУР 20–30 м/с)
ВЭУ ветроэнергетическаяустановка PНОМ номинальная мощность ВЭУ приVВЕТРА=VР
ВЭС ветроэлектрическаястанция PВЭУ располагаемая мощность ВЭУ
ГазЭС электростанция на газе MAX= максимальная доляудельной мощности
ДЭС дизельнаяэлектростанция СР.МАХ ветра, утилизируемая ВЭУ
ЕС Европейский Союз In индексгодовой инфляции
ЕТР Европейская территория РФ КИУМ =РВЭУ/РНОМ(%) –коэффициент использова-
ЕЭС единаяэлектроэнергетическая система
ния номинальной мощностиВЭУ
Кз капитальные затраты СХ суточныйход
Эз эксплуатационные затраты ГХ годовойход
ЛЭП линияэлектропередачи ЭлЭн электроэнергия
ПСА пограничный слой атмосферы RПВУ радиусподобия ветровых условий
СЭл себестоимостьэлектроэнергии GWEC Global Wind EnergyCouncil
ТЭО технико-экономическоеобоснование EWEA European Wind EnergyAssociation
РТП вероятность техническихпростоев СНГ союзнезависимых Государств
РШТ вероятность энергетическихштилей ТЭК топливно-энергетический комплекс
высотабашни (мачты) ВЭУ ТГ техническая готовность
HВК высота осиветроколеса ВЭУ ТП технические простои
DВК диаметр ветроколеса ВЭУ ТЭС топливныеэлектростанции

Актуальность темыобусловлена необходимостью созданиясистемынаучно-методического, информационного, технико-экономического инормативно-правового обеспечения ветроэнергетики вРоссиии важнейших для еестановленияразработок схемразмещенияВЭС вРФ, государственной ирегиональных стратегий, программ иправовой базы.Основу такой системы должнысоставлять достаточно достоверные иэффективные по срокам и затратам(отсутствующие ныне) методики определения характеристик ВЭП итехнико-экономических показателейВЭУ.

Цельработы – разработка методологии иреализующей ее расчетнойметодики для ресурсного и технико-экономического обоснования целесообразности, масштабов инаправлений использования ВЭУ в субъектахРФ и России в целом.

Научная новизна работысостоит в разработке ииспользовании нового методического подхода и реализующих егометодик определения в заданном месте илирайоне РФ энергетических и экономических показателей современных ВЭС, исследованияих технической эффективности и надежности, атакже оптимального планирования их использования с учетом ресурсных, инфраструктурныхи макроэкономическихусловий в РФи ее регионах, основными результатами которых явилисьвыявленные:

1)многолетний ход и долгосрочный (на весьресурсный период) прогноз ремонтныхпростоев, эксплуатационных затрат итехнической готовности и энергетическихпоказателей ВЭУ и ВЭС сучетом региональных и местныххарактеристик ВЭП.

2) новыезакономерности территориального ивременного распределения и существенно уточненные региональные характеристики ВЭП и энергетических показателей ВЭС натерритории России ивыявленные регионы РФ,перспективных для эффективногоиспользования современныхВЭС. Кардинальное повышение точности моделирования ВЭП и мощности ВЭС достигнуто автором с использованием компьютерныхтехнологий обработки и статистическогомоделирования многолетнихаэрологических данныхв совокупности с даннымиметеонаблюдений.

3) развитая методикапрогнозных оценок экономическихпоказателей ВЭУ и ВЭС вразных регионах РФ и достоверно установленная ихрыночная конкурентоспособность ввыработке электроэнергии с традиционнымидля РоссииТЭС.

4) возможности повышенияэнергетической и экономическойэффективности сетевых ВЭС и автономных ВДЭС и принципиальноновых энергоисточников на базе ВЭУ иисточников ЭлЭн на базе использования жидкого азота какэнергоносителя.

В части1 наиболееважными результатами автораявляются установленные:

– уравнения связи мощностей ВЭУ иих рабочих характеристик, диаметровветроколес ивысот их башен, высотных профилей скоростии направления ветра в ПСА;

–модели и количественная оценка факторов снижения мощностиВЭУ;

–прогностические модели изменчивостиза 20-летнийресурс вероятности и длительности техническихпростоев, технической готовности и выработкиэлектроэнергии ВЭС;

–прогноз располагаемоймощности ВЭУ взаданном районе или пункте России изначенийудельной(на 1 км2занимаемойплощади) мощности современных ВЭС;

–значения ипределы точности идостоверности долгосрочного определениямощности ВЭС иее региональной и сезонной изменчивости натерритории России;

–расчетвеличины техническогоВЭПадминистративных субъектов и РФ в целом.

В части 2 наиболее важныминаучными результатами являются установленные:

–статистическидостоверныесвязи средних сезонных скоростей и направлений ветра схарактеристиками подстилающейповерхности и рельефа и создание на их базеи классификации Милевского ветровой закрытостиМС метода“очистки” данных;

–новый класс наиболее достоверных из известных табулированныхфункций,аппроксимирующих региональные эмпирические повторяемостиветра по скоростям;

–факторы и закономерностивысотного распределениявысотных профилей скорости V(h) инаправления (h)ветра и ВЭП в ПСА в разных регионахРоссии;

– новыйкласс высокоточныхмногоуровневых моделей V(h)и (h),построенный по метеорологическим иаэрологическим даннымдля разных климатическихрегионов;

–значения ипределы точности идостоверности определенияВЭП в России;

–достоверные средние сезонныезначения ВЭПв 600-метровом ПСА в разныхклиматических регионахРоссии, рассчитанные помоделямV(h)и G(V);

– новые регионы России с достаточным ВЭП для эффективногоиспользования ВЭС.

В части 3 наиболее важныминаучными результатами являются:

– уточненные с использованиемразвитого методического подхода значенияэкономического ВЭП административных субъектов иРФ в целом;

–математическая модельсвязи капитальных затрат (Кз)на ВЭС с техническими параметрами ВЭУ иустановленные особенности структурыКз вроссийских условиях;

– прогностическиемодели многолетних расходовна ремонт и выявленные с их помощью многолетний ходзатрат на эксплуатацию ВЭС и их экономический ресурс;

– моделирование и прогноз наресурсный период доходов и расходов наВЭС приразличных сценариях инфляциии роста цен на электроэнергию и топливо в РФ иЕС;

– разработанная эффективная дляРФ схема ценообразования на электроэнергию ВЭС;

– установленные значения экономического эффектаиспользования ВЭС в России.

Практическаяценность работысостоит в том, что ее результатыобеспечивают возможности ускоренного идостоверного определениятехнико-экономическихпоказателейпроектов ВЭСлюбогомасштаба,разработки схем оптимальногоразмещенияВЭС натерриторииРоссии ирегиональных и государственной программ развития отечественнойветроэнергетики. Практически важныерезультатывключают:

– численные прогностические модели многолетнейдлительности ремонтных простоев,технической готовности, выработкиВЭС и эксплуатационных затратна них;

– численно реализованную методикустатистически достоверного расчета ВЭП, энергетических иэкономических показателей ВЭС на территорииРоссии;

– установленные субъекты РФ, районы, места иотрасли эффективного использования ВЭС с ихтехнико-экономической оценкой иобоснованием инвестиций;

– методические рекомендации по оптимальному с учетом местного ВЭП выбору технических характеристиксетевыхВЭС, оптимальной комплектации ВДЭСи использованию источниковэнергии нового типа на базе ВЭУ и жидкого азота дляэффективного и экологическичистого автономного производства ЭлЭн.

–рекомендации кразработке эффективной схемы закупочных цен наЭлЭнВЭС в РФ;

– установленные технологически,энергетически и экономическицелесообразные темпы и масштабыиспользования ВЭС вРоссии до2030 г., ресурсное итехнико-экономическое обоснованиегенеральной схемы размещения ВЭС вРФ до 2020 г.;

На защиту выносятсяследующие положения:

  1. Автором разработана методология иреализующая ее информационно-аналитичес-кая и численнаяметодика определения и анализа ВЭП иэнергетической эффективности ВЭС известных типов в заданнойместе или районе спогрешностью < 12–15% дляравнинныхи 18–24% длясложныхпо рельефу и подстилающей поверхноститерриторий,что минимум вдвое точнее других известныханалитических методик. Методика близка поточности к требуемой за рубежом 10%-нойточности обоснования инвестиций проектов ВЭС (достигаемой сиспользованием экспериментальных ианалитических методов), но в 3–4 раза эффективнее зарубежных позатратамвремени и средств.
  2. Выбор определяющихэнергетическую и экономическуюэффективность ВЭС технических параметров и типовбазовых ВЭУ, атакже их использования в гибридных(ветро-дизельных, ветро-криогенных) долженпроизводится с учетом характеристик ВЭП, существенноменяющихся по территории РФ.
  3. Результатыисследований, полученные с использованиемразработанных автором методик, доказывают, что вРоссииимеются все (за исключением правовой базы)необходимыересурсные, технические, энергетические и экономическиеусловия для широкомасштабногоэффективного использования ВЭС. Приэтом:

3.1)технический ВЭП РФ превышает 11500 млрд кВт·ч/год (в 11,5 раз больше потребления ЭлЭн встране), ВЭП Центрального, Северо-Западного, Приволжского и Южного ФО, где проживает73% населения РФ, составляет не менее 3450 млрд кВт·ч/год;

3.2)энергетический потенциал ВЭС, вырабатывающих ЭлЭн с меньшей на 18-20% себестоимостью, чем наиболее экономичные внастоящее время ТЭС на газе, превышает 1100 млрд кВтч/год (большесовременного потребления ЭлЭн вРФ);

3.3) сучетом установленных в работетехнологических и производственныхограниченийсуммарные установленныемощности ВЭСв РФ к 2020 и 2030годам могут составлять до 7 и 30 ГВтсоответственно с годовой выработкой неменее 17,5 и 80–85 млрд кВтч/год с ее долей до5–6% отпотребления ЭлЭн встране в2030 г.

3.4)годовое замещение газа в РФ приработе ВЭС суммарной мощности 30ГВт может составить 30–35млрд м3 присокращении выбросов в атмосферу СО240–50 млн т.

3.5)целесообразные масштабы эффективногоиспользования ВЭС составляют: в ТЭК– до 30 ГВт, на транспорте– до 17 ГВт, в АПК – не менее 1,9 ГВт;

Личный вклад авторасостоит в том, что им:

– проведен анализ достигнутогоуровня и перспектив развития ВЭ в мире и России;

–сформулирована иструктурирована актуальная для Россиинаучно-техническая проблема; разработанаметодология и обеспечено поэтапное еерешение;

– реализован сбор и анализ данныхизмерений МСи АС ина их основе разработана и численно реализована методикастатистическогомоделирования территориальных, сезонных и суточныхраспределений ВЭП вПСА на территории России;

–проведен анализ пространственного ивременного распределения ВЭП натерриторииРФ, выявлены районыего возможнойэффективнойутилизации;

–выявлены функциональные связихарактеристик ВЭП стехнико-экономическимипоказателями ВЭС иустановлены регрессионные соотношениямежду ними;

–разработаны и численно реализованыметодики определения экономическойэффективности ВЭУ и ВЭС на территории России;

–разработаны обоснованияинвестиций более 40 проектов ВЭС в РФдля международных и отечественных организаций (TACIS,NREL, РАО “ЕЭС России”, “РусГидро”,ЦАГИ, ИЭС,НИИЭС, НПО “Ветроэн”,“Ветроэн-Юг” идр.

Апробация и экспертиза работыи еерезультатов проводилось более чем на 60международных и российских конференциях и семинарах GWEC, EWEA, TACIS, NREL(США), RISO (Дания), IEO (Бразилия),ЦАГИ, ИФА РАН, МГУ, КГТУ,ИО РАН.

Диссертациясодержит 135 публикаций автора: 5 монографий, свыше 100 статей внаучно-технических журналах (23 – из списка ВАК), сборникахнаучных трудов, докладов и тезисов конференций, до20 отраслевых НТО,9 стандартов РФ и ISO.

Структура иобъемдиссертации. Диссертационная работасостоитиз введения, пятиглав,заключения, приложения испискалитературы из298 наименований. Работасодержит 273страниц текстаи включает132 таблицы, 128 рисунков и 25 цветныхкарт.

Содержаниеработы.

Вовведении определен предмет исследования.обоснована актуальность, сформулированынаучные проблемы, практическая значимостьработы, цель и основные положения,выносимые на защиту. Дана общаяхарактеристика работы.

В Главе1 “Современное состояние итенденции развития мировойи российскойветроэнергетики”дан анализуровня,тенденций, темпови масштабов развития ВЭв мире– высокотехнологичной, энергетически иэкономически эффективной имасштабнойэнергетической отрасли,диверсифицировавшей структурупроизводства ЭлЭнГермании,Дании, Испании.К 2011 г. суммарная мощность ВЭС в мире достигла 194 ГВтс выработкойболее 430ТВт·ч. Ростмощностей ВЭС вмире последние 10 летсоставлял 25–30%/год смаксимумом 31,7% вкризисный 2009-ыйгод. Ростсуммарной мощности ВЭС вмире аппроксимируется с погрешностью<6% установленным авторомэкспоненциальнымвыражением: РВЭС=ехр[0,235·(n–1)–460] (n– номер года), с удвоением мощности в 2,7 года, чтосвидетельствует о происходящей революциив мировой электроэнергетике. Мировыелидеры по установленной мощностиВЭС на начало 2011 г.: Китай(42,3 ГВт), США (40,2),Германия (27,2), Испания(20,7), Индия(13,1), Италия(5,8), Франция (5,66), Великобритания (5,2),Канада (4,0), Дания(3,75 ГВт). Реализуемые планы по доливыработки ВЭСотсуммарной к 2030 г. вФРГ –25%,в Испании –30%, вСША, Канаде иБразилии–20%. ПопрогнозамGWEC к 2030 г. доля выработки ЭлЭнВЭС составит 20–25%, ак 2020г.–11,5–12,7%при следующихпоказателях:рабочих мест –2,3 млн;установленная мощность ВЭС вмире –1254 ГВтпри годовойвыработке ЭлЭн–3054 ТВт·ч;снижение выбросов СО21,8 млрд т/год; инвестиции 80млрд €/год.Описаны собранные данные ирезультаты анализа современного уровня итенденций развития технологий ипроизводства ВЭУ,используемые в работе для построениятехнико-экономических моделейВЭС.Дан анализуровня определения ВЭП иэнергетической и экономическойэффективностиВЭС за рубежом с оценкой возможностейего использования в РФ. Сформулированы актуальныенаучно-технические задачи повышенияэффективности проектированияВЭС и научного сопровожденияроссийской ВЭ(рис.1.3).Проведенанализ мирового опытаполитической, правовой и экономическойгосподдержки ВЭ.Дан обзористорического опыта исовременного состояния ветроэнергетикив России,суммарная установленная мощность которых составляетменее15 МВт.

Основные результаты и выводы Главы 1сводятся к следующим.

1. Ростсуммарной выработки ЭлЭн стран за счетВЭС на 1–2%/год реален, а доляВЭС в суммарнойвыработке ЭлЭн страны >10%технологически допустима и экономическиэффективна. Приподдержке государств доли ВЭС в суммарнойвыработке ЭлЭндо 3–5 и 10–13% реально достижимыза 6–7 и 10–12 лет. Многие страны, в томчисле обеспеченные собственными запасаминефти, газа, угля, урана, реализуют планыиспользования ВЭС как одного из базовыхисточников ЭлЭн.

2. Масштабное развитиеветроэнергетика получила только встранах с правовой и экономическойгосударственной поддержкой.

3. Достигнутыесовременные технологический,производственный и экономический уровниразвития мировой ветроэнергетикипредоставляют широкие возможности длямеждународного сотрудничества в ееразвитии в России.

4. Реализация планов Правительства РФ по вводу ВИЭ требуетпрограммных, организационных, правовых иэкономических мер, основанных надостоверном определении ВЭП и эффективностиВЭС на всейтерритории РФ,требующих эффективных по точности изатратам (материальным и временным)методик ускоренного проведения ресурсныхи технико-экономических обоснований,проведение которых по западным методикамзаняло бы до 2,5–3-х лет и стоило бы до 50млн €.

5. В главесобраны данные, необходимые и используемыедля моделированиятехнико-эксплуатационных и экономическихпоказателей ВЭС в условиях России.

В Главе 2 “Методика моделирования технической надежности имощности ВЭС взаданномместе или районе России” описанаразвитая автором методика моделированиятехнической готовности и мощности ВЭС вреальных условий их работы в заданномместе или районе России, и методическиеосновы и результаты определениятехнического ВЭП РФ и ее субъектов.Дляопределения мощности ВЭС РВЭСрабочей характеристикеP(V) авторомразвита математическая модель:

VБУР M

РВЭС = КТГ(n)·КНИД ·( /о) ·P(V)·f(V)dV =КТГ (n) · КНИД·( /о)· P(Vn )·G(Vn ) (2.1),

Vo m=1где VБУРи Vо – буревая и начальная скорости ВЭУ, M – число градаций скорости ветра,о и – стандартная (1,225кг/м3) и реальная дляданного сезона и места плотностивоздуха,G(V) – разработанный автором новый класс функцийраспределения ветра по скоростям навысоте оси ВКВЭУ HВК. КТГ(n) и КНИД– развитые автором модели функцииТГ ВЭС (n–номер годаэксплуатацииВЭУ) и коэффициента неидеальности работы ВЭС.

Методикамоделирования (Раздел 2.1) многолетнего хода функции ТГ ВЭУКТГ(n) построена автором на баземодели КТГ(n)=F(РТП), где РТП=РТП Рег+РТП..Рем– вероятностиТП из-зарегламентных работ РТПРег и ремонтов РТП Рем ВЭУ (в% оттеоретически возможного времени ихработы). Базовые для построения моделипараметры определены по эксплуатационнымданным, анализом которых установлено:

–РТП Рег 0,5–1,0% ипримерно постоянны за ресурс;

–РТП Ремрастут по мере выработкиресурса;

–Зарубежныманалогом КТГ является параметр Av (availability).

–Av6, определяемый на 6-ойгод работы ВЭУ,составляющий для современных ВЭУ мощности > 2 МВт0,96–0,98;

–у ВЭУ предыдущихпоколений мощности 800–1000кВт Av6 =0,93–0,95;

–значения Av10, средние за 10 лет эксплуатациимегаваттных ВЭУ по долгосрочным (до10 лет )договорам на техническое обслуживаниеВЭС 0,95;

–сроки капремонта ВЭУ рекомендуются11–13-ый год эксплуатацииВЭУ.

АнализомЭз ВЭУ Av6,Av10 и сроков капремонтаустановлено, что ВЭУ относятся к“стареющим” техническим объектам срастущей с годами РТП.Построение их моделей РТПпроведено на базе растущих современем степенных: РТП(n)=a·nb (2.7) иэкспоненциальных функций: РТП(n)=·exp(·n)(2.8) при условиях РТП(n) < РТП(20) < 1 (2.9) и РТП(n) > РТПРег > 0,005 (2.10). Анализ(2.7) и (2.8) проведен впредположении о линейной зависимостизначений РТП(1) (на1-м году работы) и Р10(среднейза первые 10 лет)со значением Р(6) на 6-м году: РТП (1)=m·РТП(6)=m·(1–Av6 )(2.11а) и РТП.10=k·РТП(6)=m·(1–Av6)=0,1·. РТП(n)·dn (2.11б), приводящих с учетом(2.7), (2.8) кхарактеристическим трансцендентнымуравнениям: 10 b+1–2 b+1+6b·(b+1)·(m–10·k)=0 (2.12) и e10·–e2·+·e6··(m–10·k)=0 (2.13) с неизвестными b, k, mи, k, m.

Таблица 2.1. Параметры моделивероятности технических простоевВЭУ.

Параметр     k   m   Av10  
Диапазон min max min max kmin kmax mmin mmax Av10 min Av10 max
Av6 =0,94 0,159 0,195 0,01862 0,02311 1,038 1,066 1,826 1,827 0,930 0,936
Av6 =0,98 0,233 0,273 0,00389 0,00494 1,105 1,152 1,839 1,840 0,974 0,977

Численныманализом уравнений (2.13) и(2.14)установлено: удовлетворяет условиям(2.9)–(2.12) лишь классэкспоненциальных функций (2.8) в диапазонахпараметров, данных в табл. 2.1.Установленныйдиапазон параметров моделидопускает значительный разброс значенийРТП при разных Av6,иллюстрируемых на рис. 2.1.



Рис. 2.1.Диапазон возможных значений РТПВЭУ при Av6=0,95 иAv6=0,98 Рис. 2.2. Диапазон возможных значенийвероятности ТП ВЭУ при Av6=0,95 и 0,98

Интервалрасчетныхзначенийсредних за 20 летРТП составляет 18,3–22,5%и сужается сростом параметра Av6(рис. 2.2). Недопустимому ростуРТП ВЭУпрепятствуеткапремонт (рис. 2.2), проведение которого согласно модели необходимо на 12–13год эксплуатации с “омоложением” ВЭУна 7–8лет. Его затягивание чревато превышениемуровня риска РТП иисчерпанием ресурса на 15–16-м году. Расчетныекоэффициенты КТГ= 1 – РТП (2.14) с капремонтомна 13-м годуэксплуатации и 7-летним “омоложением” даны втабл. 2.2.Согласно модели у ВЭУ последних поколений(с Av6=0,98)предельноустановленныйуровень РТП.<.10%,а у ВЭУ с Av6=0,95 он составлял 17%.

Таблица 2.2. Параметры моделей техническойготовности ВЭУ с капремонтом

Параметр CP CP kCP mCP AvCP 1 AvCP 10 AvCP 12 AvCP 20 AvCP 1-20
Av6 =0,94 0,177 0,02087 1,052 1,827 0,890 0,933 0,830 0,312 0,900
Av6 =0,98 0,253 0,00441 1,129 1,840 0,963 0,976 0,912 0,358 0,956

Согласномодели средние за ресурс РТПснижены с 9–10%у ВЭУ с Av60,95до 4,5–6,5% у ВЭУ с Av60,97–0,98,что согласуется сэксплуатационными данными. Значения КТГ(n)изменяются с0,98–0,99 на3–4-м до0,83–0,91 на 12-мгоду. ДляAv6 0,94–0,98средние за20 лет КТГ=0,90–0,96. Погрешности расчетовКТГ определяютсяразбросом Av6 в диапазоне: 0,96<Av6<0,975,при котором точность расчета среднего“коридорного” значения КТГВЭУ ограничена даннымитабл. 2.3.

Таблица 2.3. Погрешностьопределения КТГ ВЭУ номинальной мощности> 2 МВт

Год работы, n : 1 2 3 4 5 6 8 10 12 13 14 16 18 20 Средн
КТГ MIN= 0,960 0,927 0,984 0,980 0,975 0,968 0,960 0,937 0,900 0,842 0,801 0,950 0,921 0,874 0,801 0,912
КТГ MAX= 0,975 0,954 0,990 0,987 0,984 0,980 0,975 0,960 0,937 0,901 0,875 0,969 0,950 0,921 0,875 0,945
Погрешность, % 1,45 0,31 0,39 0,49 0,61 0,77 1,24 2,02 3,36 4,39 0,98 1,58 2,60 4,39 1,76

Адекватность модели (2.8)подтверждена моделированиемпо данным эксплуатации нескольких тысячВЭУ в странахЕС (табл. 2.4), для чего авторомразвита модель линейной связи Эз смноголетним ходом РТП ВЭУ: Эз= СЭз+ СРЕМ· · exp (·n) (2.15),где СЭз – составляющаяЭз, не связанных с ремонтом, включающаязатраты на капремонт и демонтаж исчерпавших ресурс ВЭУ (соответственно5 и 6% от ценыВЭУ).

Таблица2.4. Многолетнийход среднегодовых Эз на ВЭУразных поколений (в % от Кз)

Тип ВЭУ \ Годы эксплуатации: 1 –2 3 – 5 6 – 10 11 – 15 16 – 20
ВЭУ 150 кВт в ЕС 1,2 2,8 3,3 6,1 7,0
ВЭУ 600 кВт в ЕС (практика) 1,0 1,9 2,2 3,5 4,5
ВЭУ 600кВт в ЕС (модель)   1,88 –1,92 2,11 –2,26 4,21 –4,73 4,42 –5,09

Моделирование КТГВЭУ 600 кВт схарактерным значением параметра Av6..0,94по модели (2.15) подтверждаюткачественно и количественно достоверностьлинейной модели, связывающей Эз наВЭУ с РТП(последняястрока табл. 2.4).С учетом разброса расчетныхзначений РТП помодели (2.8) (<4–5%) максимальная погрешность расчетаЭз на ВЭУ (на 20-м году) не превышает 12%. Раздел2.2 посвящен моделированию факторов, снижающих теоретически возможную выработку ВЭУ, описываемых коэффициентомнеидеальности ККНИД,имеющим рядсоставляющих, в томчисле вновь выявленных автором. Кснижению(до 3%во многих районах РФ) мощности ВЭУ с большими DВК и HВКведет нелинейностьвысотного профиля скорости ветра V(h) (таб. 2.5).

Таблица 2.5. Связьмощности ВЭУ с диаметром ВКи высотой башнидля разных профилей V(h)

 
Диаметр ВКВЭУ 60 м Диаметр ВКВЭУ 80 м Диаметр ВК ВЭУ 100 м
V10, м V100,м
hвк, м

hвк, м


hвк, м
    40 50 60 70 60 70 80 90 70 80 90 100 110
4,0 8,0 0,960 0,975 0,983 0,987 0,975 0,982 0,986 0,989 0,975 0,982 0,986 0,988 0,990
6,0 8,0 0,995 0,997 0,998 0,998 0,997 0,998 0,998 0,998 0,997 0,997 0,998 0,998 0,999

Влияние высотного сдвига направления ветра (h)на РВЭУ исследовано с использованиемразвитой автором модели(h): (h)=о·{ехр[–(h/hвк–1)]–1}/(exp(1)–1) (2.2).

Таблица 2.6. Зависимостьизменений мощности ВЭУ от высотных сдвиговнаправления ветра


Диаметр ветроколеса 60 м Диаметрветроколеса 80 м Диаметр ветроколеса 100 м
о,° Высотаоси ветроколеса, м Высота осиветроколеса, м Высота осиветроколеса, м
  40 50 60 70 60 70 80 90 100 70 80 90 100 110
20 0,987 0,993 0,995 0,997 0,991 0,994 0,995 0,996 0,997 0,990 0,993 0,994 0,995 0,996

Понижающие (на 1-2%во многих районах РФ) коэффициенты дляРВЭУ с учетом (h) полученыпараметризацией о при разных HВК иDВК численныминтегрированием по площади ВК удельной (на м2) РВЭУс учетом (2.2) и косой обдувки (табл.2.6).

Влияниеинерционности систем ориентации ВК ВЭУ на их мощностьоценено с учетом времени реакции кпоказанию управляющего анемометра (длямегаваттныхВЭУ>20–30 сек.),поворачивающей ВК занаправлением ветра лишь при существенномповороте ветра (>10°),что приводит к частой работе ВК в условиях косойобдувки с уменьшением PВЭУна 1–3%.Изучено влияния эффектовветрового затенения ВЭУ наРВЭС с целью оптимизации их размещение всоставе ВЭС. Зависимость РВЭС отрасстояния между ВЭУ принаиболее плотной их расстановке ВЭУ (в узлахтреугольной равносторонней сетки)получена автором в предположениях округовом распределении ветра иэкспоненциальном восстановлении егомощности после прохождения ВЭУ (табл. 2.7). Расчетное падениевыработки ВЭУ из-за затенения их другдругом при расстоянии между ними 10DВК достигает 3–4%.

Таблица 2.7.Относительное уменьшение мощности ВЭС отрасстояния между ВЭУ

Числодиаметров ВКn : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
РВЭУ/ РоВЭУ : 0,595 0,782 0,851 0,893 0,922 0,938 0,949 0,958 0,966 0,970

Потери ЭлЭн вовнутренних сетях ВЭС и их собственноепотребление ЭлЭн согласно проведенному анализуприняты в расчетах равными соответственно2 и 1%.

Согласно исследованию годовые вариации параметра /одостигают 12–15% отсреднегодовых значений, а суточные – 3–5% отсреднесуточных, определяемые автором посредним сезонным значениям /о поданным ближайших к ВЭСМС или АС.

Основные результаты Главы 2сводятся к следующему.

Развитыметодики математического моделированиятехнических простоев и готовности ирасполагаемой мощности ВЭС в заданном местеили районе территории РФ.

Моделированиемустановлено существенное (до20%) падениевыработки ВЭС из-за нарастающих с годами ремонтныхпростоев, определяемое параметром КТГ.

Проведеномоделирование факторов неидеальностиработы ВЭС,приводящих к снижению теоретическивозможной мощности ВЭС на 15–20%.

В Главе 3 “Разработка иприменениеметодик достоверного определения ВЭП имощностиВЭС на территории РФ” описана разработанной автором методика статистическогомоделированияВЭП (удельной мощности ветра W)(3.2) и теоретически возможноймощности ВЭС РВЭС ИД (3.1) поее рабочей характеристике P(V) и повторяемостиветра по скоростям на высоте оси ВК ВЭУ или поаппроксимирующей ее функцииплотности вероятностискорости ветра G(Vn)или f(V),являющихсяглавным источникомпогрешностей (до 50%) при вычислении комплексов (3.1) и (3.2).

VБУРN РВЭС ИД = P(V)·f(V)dV= P(Vn)·G(Vn ) Vo n=1
(3.1)
V=N W= ··V3·f(V)dV=··n (Vn)·Vnср3 оn=1
(3.2)

Основой определенияG(Vi )в методике автора явилисьописанные в разделах 3.1 и3.2 данныемноголетних измерений ветра иметеопараметров на государственной сетиМС и АС,включавшейв СССР в 1960–90-е годы(базовый период методики) до 3600 МС и 146 АС. Проведен анализ типов, структуры,длительности и полноты данных и ихприменимости для решаемых автором задач.Принципиальнуюдля методики автора важность и уникальныевозможности для определения ВЭП иэффективности ВЭС на территории РФ предоставляют данныезондированияПСА на сети 146АС СССР (106 в РФ) настандартных высотах 100, 200, 300, 600 м(и на рядеАС на промежуточных высотах 40–90 м) надземлей, полученные по унифицированнымметодикам с установленной точностьюстатистической обработкой рядов данных за1961–1980 гг. РазработаннаяБД для каждойвысоты содержит 4-х срочные данные о скоростях инаправлениях ветра, давлении, температуре иплотности.В разделе3.3 описанырезультаты разработки технических икомпьютерныхсредств статистическогомоделирования ВЭП и энергетическихпоказателей ВЭС, обеспечивающихоперативный и достоверный расчетсотен вариантов и сценариев использования ВЭС. Разработка БД икомпьютерныхинформационно-аналитическихтехнологийна основе данных МС и АС более 20 лет является стратегическимнаправлением и практическим результатомработы автора – основного их проектировщика и одного из основных разработчиков программного обеспечения. БД, адаптированные на ПЭВМ, были апробированы и испльзованы в рядеорганизаций (ЦАГИ, Минтопэнерго РФ, МЭИ, НПО “Ветроэн”), показали высокуюэффективностьв решении задач российской ВЭ, обсуждались на российских и международных конференциях и семинарах. Наиболее развитаяверсия БД"Флюгер XXI" содержитстатистические данные зондирования ПСА на сети более3600 МС и 146 АС РФ и СССР и постанционную информацию оветровых и термодинамическиххарактеристиках, данные об их высотныхпрофилях и функциях распределения, опериодах наблюдений, высотах расположенияМС,характеристиках рельефа и подстилающейповерхности в местах расположения МС. Значения наиболее вероятных характеристик ветра между станциями назаданнойвысоте определяются средствами физико-статистического моделирования поданным ближайших МС и АС.По построенным моделямВЭП и рабочимхарактеристикам ВЭУ рассчитываются их энергетические иэкономических показатели и по ним сиспользованием разработаннойавтором БД “Эргомаш”, содержащейтехническиеи рабочие характеристики большинства современных серийных ВЭУ,осуществляетсявыбор наиболее эффективных ВЭУ для данного района. Программное обеспечение БД “Флюгер XXI” обеспечиваетвысокое быстродействие, информативностьрасчетов и предоставления результатов, втом числе на основе развитыхтехнологий картографирования(раздел 3.4),основанныхна точечно-локальномпредставлениихарактеристик ВЭП и ВЭС. В разделе 3.5 дансравнительный анализ методов определения ВЭП иРВЭС ИДв заданном месте или районеРФ. Выявленыфакторы и погрешности известных методов, связанные состатистической необеспеченностьюданными из-мерений на МС, отличиями рельефаи подстилающей поверхности инеточностью их моделирования, межгодовой изменчивостью, погрешностямиизмерений, неадекватностьюмоделей V(h)и функций f(V), аппроксимирующихn(Vn).Проведенный анализ известных методов определения функций f(V),основанныхна подъеме границ градаций скорости n(Vn) навысоты осей ВК по степенным и логарифмическиммоделям V(h) при неизменном значении n(Vn)в градациях, выявил наличиепогрешностей




















































Рис.3.1. Экстраполяция f(V) по известныммоделям и данным МС Оренбург на 100 м

высотных аппроксимаций f(V)до 20%и более (рис.3.1). Выявлены важные для достоверного моделирования особенностиповторяемостей скорости ветра по данным МС и АС вразных регионах РФ. Дляредкой сети МС точность определениясреднемесячныхи годовых региональных n(Vn)ограниченастатистическойобеспеченностью.Установленное в ряде регионов бимодальноераспределение скоростей ветра снижаетточность моделирования f(V)и РВЭУ ИД одновершинными функциями Вейбулла иРэлея.Повышенная по сравнению с известнымидостоверность

авторской методикимоделирования ВЭП на территории РФ, описанная в разделах 3.6 – 3.12,обеспечивается использованием новыхметодических подходов:

1. Заменой экстраполяции данных свысоты МСhметео (10–15м) на HВК ВЭУ насущественно более точную интерполяцию поданным измерений на сети МС и АС.

2. Моделированием характеристики ветрана hметео по “очищенным”данным до 50 и более МС района в радиусе до 250км от искомой точки.

3. Определением функции G(V) поданным МС иАС района вR = 400–700 км от исследуемойточки статистической обработкой всехn(Vn) врассматриваемом районе, объемы которых в10–15 раз превышают объемыданных годовыхизмерений ветра на метеорологическихмачтах по зарубежным методикам.

Методической основой построения функций G(V) явилась количественная схожесть n(Vn) при равных VСР,выявленная автором статистическиманализом средних месячныхили сезонных данных МС и АС в большинстве регионов РФ. Установленные отличия средних сезонных и годовых скорости ветра в разных регионах ивнутри них обусловлены разнообразиемповторяемостей местныхветрообразующих факторов и закрытостью МС от ветра. Построение функцийG(V) в методике автора реализуетсяследующим образом. Поданным МС и АС, попадающих в круг с радиусом RG(V)от центральной МС, длякаждого сезона определяются повторяемостиn(Vn),соответствующие VСРво всем диапазоне их изменения с шагом 0,5 м/с (0,5±;…;12± м/с) (табл.3.1).

Таблица 3.1. Функциираспределения ветра по градациям скоростидля района Волгограда

Vцентраградаций, м/с: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19.5 23.5 27 VСР N
VСР = 6,0м/с 9,53 27,87 23,30 15,67 9,47 5,82 3,85 1,87 1,28 0,81 0,36 0,12 5,98 28
VСР = 8,0м/с 4,45 15,13 17,71 17,99 15,95 12,39 8,01 4,51 2,07 1,26 0,31 0,10 7,89 35

Параметр выбирается с учетомплотности МС иАС истатистической обеспеченности данными(>25–30реализаций (Vi) вкаждом i-минтервале), задается в виде: =n·ViСР (n– % от ViСР и по опыту определения G(V) в разных регионах n =0,05–0,07. C увеличениемVСР>6–7м/с число Nуменьшается, а средняяскорость V в интервале [ViСР±], рассчитанная по выбранным для нееn(Vi), смещается относительно значения ViСРв меньшуюсторону и болееобеспеченными данными оказываются G(V) поданным АС. Построению G(V) предшествует процедура приведенияполученных VСР кпоисковым значениям ViСР аппроксимирующими кубическимисплайнами, построенными методомнаименьших квадратов.Cравнение точности функций G(V) с распределениями Рэлеяи Вейбуллапри расчетахW даны в табл. 3.2 иотличаются на22 и 16% для Балтийска ина 25 и 20% для Калининградаот полученныхпо функциям G(V).Развитымавтором методом моделирования функций G(V)по даннымМС выявлены болееостровершинная форма распределенияG(V) и слабеевыраженный вторичный максимум при большихзначениях VCP,чем при их моделировании поданным МС.

Таблица 3.2. Значенияудельной мощности ветра на высоте 10 м дляКалининграда и Балтийска

Аппроксимирующая функция f(V) Вейбулла Гринцевича Рэлея
Калининград VСР = 4,4м/с 106,5 133,3 99,6
БалтийскVСР = 6,0 м/с 271,4 323,8 252,7

Выявлено, что СКвО W иРВЭУ, рассчитанные по аэрологическим данным,оказываются в 2–4 раза меньше, чем поданным МС (табл.3.3), и внесколько раз меньше, чем прииспользовании для этого традиционныхметодов, основанных на подъеме fМЕТЕО(V).

Таблица 3.3. СКвОрасчетных W иРВЭУ в % для района Барабинска


Параметр
Средние годовые Зима
Метео, R = 340км Метео, R = 680км Аэро, R = 680км Метео, R = 340км Метео, R = 680км Аэро, R = 680км
Удельная мощность ветра 14,31 16,66 3,35 15,79 18,05 8,28
РВЭУ VESTAS V-80 – 2,0 MВт 6,94 6,95 1,64 6,55 6,64 3,52
РВЭУ Siemens SWT – 2,3 93 6,48 6,55 1,87 6,00 6,16 3,36
РВЭУ ENERCON E 82 –2,0 MВт 6,43 6,46 1,84 5,90 5,98 3,31

Критериями точности моделированияискомого параметра YМ врассматриваемой области поданным его измерений вNпространственных точкахYi (i =1,…, N),или на N МС вработе приняты: Y = N-1·N(Yi – YМ) (3.3)и Y= N(Yi– YМ)2/N (3.4),выявляющие систематическуюпогрешность(Y)и СКвО (Y)смоделированного параметра Y относительно данных его измерений. Установлено, чтораспределение Y и Yотносительно средних значений Y близко к Гауссовому.Определение погрешностей реализованомоделированием параметра YМв месте расположения МС илиАС безпривлечения данных ее измерений споследующим сравнением с этимиданными. Точностьмоделирования f(V) и G(V)на высоте HВКограничена погрешностью определенияскорости V(HВК).Повышение точности методовмоделирования V(h) достигается привлечением большегочисла МС иАС и их данных(табл. 3.4).

Таблица 3.4. Методикимоделирования иаппроксимации V(h) в приземном200-метровом ПСА

Методика, разработчик Используемые данные МС Используемые данные АС Аппроксимация распределения f(V) Аппроксимация высотногопрофиля V, %
Универсальная V(z)=Vфл ·(z/hфл)m соседних (2200 МС РФ) любая,соответствующая V(z) иHВК m= 1/7 для суши m = 1/10 дляморя 16,4 15,2
WASP,RISO, Дания соседних + модель Zo Вейбуллас подъемом на HВК V(z) =Vo ln (z/zo) 15,3
NAСA,США модель1x1 км Рэлея по(Vi ) МС V(z) = Vфл (z/hфл)m 23,2
ЦАГИ,1960 соседних МС- аналогов(500 МС) функции Колодина и Поморцева V(z) = Vфл (z/hфл)m 17,8
ГГО,1989 соседних МС (1100 МС РФ) Г-функции по (Vi)ближайших МС V(z) = Vфл (z/hфл)m 15,4
ФЛЮГЕР 3.0, ЦАГИ, 1994 МСкласса 7б и 6б (1000 МС РФ) V на 100м соседней АС региональные функции G(V) V(z) = Vфл (z/hфл)m m=ln(V100/Vфл)/ln(H100/Hф) 6,33
АО“ВИЭН”, 2002 соседних МС подъем (Vi ) V(z) = Vфл (z/hфл)m 12,1
ФЛЮГЕР 2000, “АТМОГРАФ” соседних класса 7б( 1000 МСРФ) V на 100 м насоседних АС региональные функции G(V) V(z) = Vфл (z/hфл)m 1,74
ФЛЮГЕР XXI,“АТМОГРАФ” средние по району сочисткой (1100) V на h=100– 600 м АСр-она региональные функции G(V) Vсуша(z) =Vс ln(z/zс) Vморе(z) = Vм ln(z/zм) 1,56

V(h) вПСА до 200 м в ведущихзарубежных методиках описываютсялогарифмическими законами (3.5)–(3.6), подтвержденными теорией иэкспериментами для гладкойплоской пластины до h<30 м при нейтральной стратификации: V(h)=(U*/k)·Ln(h/zo) (3.5) иV(h)=(U*/k)·[Ln(h/zo)+5.75·h/H](3.6), где k– постояннаяКармана;zo –масштаб шероховатости;U*– скорость трения, связанная споверхностным трением зависимостью ||=U*2, H*=U*/(6f),f=2··sin–параметрКориолиса, – частота вращения Земли, – географическая широта. На рис. 3.3 и 3.4 даны примеры выявленных погрешностей определения среднегодовых профилей V(h),построенных поданным МСи АС Бологое по (3.5) и(3.6), обусловленных физической неправомочностьюприменениялогарифмического профиля на высотах >50 м и погрешностями определения V(hметео)и параметра zo. Расхождения значений zoдля однотипной шероховатостиу разных авторов при завышении и занижении zo приводят кнедопустимому (до 50%) росту погрешностей расчета V(h) по модели (3.5) при h 35–40 м.Применимость (3.5) длявысотной экстраполяцииV(h) зависит от точности определения V(hметео), малая (<10%) погрешностьопределения которой может приводить к20%-нойошибке определения V наh>40 м.


Рис.3.3. Зависимостьмоделируемой V(h) в 100-метровом ПСА от значений VМЕТЕО

Рис. 3.4.Зависимость моделируемой V(h) в ПСА от параметрашероховатости zo

Таблица 3.5. СКвО (впроцентах) данных методики WASP отмноголетних аэрологических

Высота : 100 м 200 м
Методика : ФЛЮГЕР WASP (3.5) WASP (3.6) ФЛЮГЕР WASP (3.5) WASP (3.6)
Скорость ветра, м/с 6,73 5,60 6,1 7,16 6,86 7,0
Погрешность, % 0 26,5 14,2 0 21,6 12,3
Удельн.мощность ветра,Вт/м2 561,0 293,1 423,7 818,3 510,5 653,2
Погрешность, % 0 69,7 36,8 0 63,84 38,1

Погрешности расчета ВЭП на 100 мметодикой WASP по данным МС Балчуг, Ново-Иерусалим и Егорьевск, расположенных в сходных ветровых условиях достигают 40 и 60%, а на ряде МС – 200%, чтонедопустимо для практики(табл. 3.6).

Таблица 3.6. Сравнение расчетных помодели WASP иэкспериментальных параметров ветра

Метеостанция /Параметр : Годовая скорость ветра, м/с Удельная мощность, Вт/м2
Высота: 100м 200м 100м 200м
Балчуг,модель (3.5) 2,8 3,5 25 49
Ново-Иерусалим, модель(3.5) 4,1 5,0 85 167
Егорьевск,модель (3.5) 5,7 7,0 197 384
Данныеизмерений на АС 6,7 7,5 392 506

Длясравнения точности все известныеметодикипрограммно реализованы автором.Примеротличия среднегодовых модельных и данных приведенв табл. 3.7.

Таблица 3.7. Сравнение среднегодовых данных модели иэксперимента АСНовосибирск

Методика: V(z)=Vo·ln(z/zo) (ФЛЮГЕР XXI) V(z) = Vфл· (z/zфл)m (ФЛЮГЕР 3.0) V(z)=Vфл(z/zфл)m (ВИЭН) V(z)= Vфл·(z/zфл)m (ГГО 1989) WASP, (3.5) RISO (3.6)
Vэксп -Vмод, 60 м 4,7% 9,3% 35,2% 21,9% 31,9% 17,5%
Vэксп - Vмод, 100м 0 % 0 % 34,8 % 16,6 % 29,1% 15,9%

Сравнением сданными на высотах от40 до 90 м на 28 АС установлено, что одноуровневые модели приэкстраполяции данныхМС на высоты 100 м даютотклоненияот экспериментальных до35%(табл. 3.4).Использованиеже многоуровневых моделей, развитыхавтором, гарантирует точность определенияV(h) 3–6% навысотах 70–90 мна равнинах и >10–13% натерриториях со сложным рельефом. Наиболее точной являетсяразвитая автором трехслойная модель“Сэндвич”,описываемая выше 100 м кубическойаппроксимацией средних сезонных данных АСна 100, 200, 300, 600 м.

В слое 0–hметео модельописывается логарифмическим профилем(3.5) спараметрами Uoи zo,моделируемыми по методике WASP. В слое hметео <h<100 м V(h)аппроксимируется кубическим сплайном с коэффициентами,определяемымииз условий гладкой сшивки профилей на нижней и верхней границе (на100 м).Для рассмотренных 28 АС “Сэндвич” обеспечивает точность определения V(h)до 100 м с погрешностью <7–8%.С ее помощью оценены высоты применимости логарифмическогопрофиля скорости hlog.Данные напромежуточном уровне служили критериямиточности моделирования, а искомая высотаhlog определялась минимизацией ошибкирасчетов V(h) на промежуточном уровне изменением hlog. Согласно исследованию использование(3.5) правомочнодо высот <20–25м. Для достовернойидентификации скоростей ветра длязаданного района автором развит метод“очистки”данных – приведения их к условиям ровнойплоской поверхности без элементовэкранирования с использованием классификации “открытости” МСМилевского, описывающей с установленной автором точностью свойства рельефа и подстилающей поверхности и затеняющие ветер препятствия. Поней каждой МС для 8-ми45-градусных секторов присвоены коэффициенты открытостиМилевскогоКмi.Метод построен навыявленныхавтором статистически достоверных связях средних скоростей ветра со средними коэффициентамиМилевского Кмср=8Кмi · i/8 (3.8),рассчитанных сучетом повторяемости ветров понаправлениям i длякаждого месяца и сезонаи каждой МС(рис. 3.5).

Рис.3.5. Зависимость среднегодовой скоростиветра от коэффициентов Милевского

Рис.3.6. Связь коэффициентов Милевскогои параметра zo по классификацииWASP

Установленная статистическая связь Кмср и zo поклассификации WASP по данным 200 российских МС (рис. 3.6)имеет вид: Ln(zo)=0,0021·К3–0,0845·К2+0,645·К+3,314 (3.9).Согласно (3.9)коэффициенту Кмср класса 7б соответствует zo=0,04 (класс 1 по WASPс zo=0,03), аКмср класса 6б и 11б –zo=0,1 и zo=0,0002 (классы 2 и 0 поWASP). Метод “очистки”данных МСпозволил снизитьпогрешностиопределения средних месячных или сезонныхскоростей ветра до 8–12%(в 2 и более раз) (табл. 3.8).

Таблица 3.8. Первичные и“очищенные” значения среднегодовыхскоростей ветра и их СКвО

Местонахождение метеостанции Данные МС Данные МС с “очисткой”
Скорость,м/с СКвО,% Скорость,м/с СКвО,%
Волгоград 4,12 21,7 5,25 11,5
Мурманск 4,41 38,8 5,61 15,3

Определение радиусаподобия ветроклиматических условий RПВУ–необходимое условие оптимальноговыбора МС иАС длямоделирования – выполнялось покритериям (3.3)–(3.4)с учетом изменчивостискорости ветра и плотности МС и АС в районе. Для этого выбирались ближайшие N станций с расстояниямиRn от исследуемогопункта, по данным которых моделировалисьзначенияYмn в месте размещения каждой из NвзятыхМС и определялисьN разностейизмеренных на этой МС и модельных данных (YЭn–YМn), по которым вычисляются и. Припоследовательном увеличении N (и соответственно R) выявляется числоМС, минимизирующее погрешностьмодели. Согласно анализуавтора, наиболее физически достоверноеопределение средней скорости ветра вмоделируемой точке достигается сиспользованием линейной интерполяциисредних скоростей ветра привлеченныхМС с весовымикоэффициентами их данных, обратнопропорциональными Rn. Наибольшее влияние нарезультат оказывают данные близких МС и АС, бесконечное приRn=0. Сингулярностиустранялась заданиемдля моделируемой станции конечного значениябезразмерного радиуса Rno, равного некоторойдоли расстояния от нее до ближайшей МС Rо(0<Rо<1),что эквивалентно удалению от точкимоделирования на расстояние Ro.Точностьмоделирования оценивалось варьированиемRо. Максимум точностидостигается с методом “очистки” данных.Максимальнаяпогрешность соответствует удалению отданной МС иАС внаправлении к ближайшей на половинурасстояния между ними (Rо=0,5).Зависимости СКвО среднегодовой скорости ветра отчисла привлеченных МС даны в табл. 3.9.

Таблица 3.9. Оценкаточности (в СКвО в %) определения среднейскорости ветра

Число привлеченных метеостанций: 1 2 3 5 10 20
Модель СКвО,%
Число привлеченных метеостанций: 10 20 30 50 70 100
Рассчитанных по “очищенным”данным 22,7 18,3 15,3 13,2 13,9 16,7

Дляобластей с однородным климатом с частойсетью МС иАСмаксимальные погрешности моделированияVСР достигают 22–25%, а вклиматически неоднородныхобластях с редкой сетьюстанций –40–46%.Погрешностимоделирования VСРпадают с уменьшением Rои при Rо=0,2 (удаленность от МС<15–20 км)составляют 40–50% отмаксимальных (при Rо=0,5),или <8–12% дляравнинной территории РФ.Между МС погрешности моделирования по ихданнымсредних сезонных и годовых V(h) натерритории РФне превышают 13–15%. Дляповышения точности моделирования V(h) поданным АС важны установленные факты быстрогонарастания V(h) навысотах 0-100м и медленного на 100-600 м, иуменьшение их разброса с высотой (рис. 3.7).




Pages:   || 2 | 3 |
 
Похожие работы:

«Журбенко Евгений Александрович исследование радиационных характеристик окончательно остановленных реакторных установок с ввэр Специальность: 05.14.03. Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2011 Работа выполнена в Национальном Исследовательском Центре Курчатовский институт....»

«Курский Александр Семенович Обоснование эффективности и безопасности использования корпусных кипящих реакторов для малой энергетики на основе результатов исследований на реакторе ВК-50 Специальность 05.14.03 Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Димитровград 2011 г. Работа выполнена в Открытом Акционерном Обществе Государственный научный...»

«БОРУШ Олеся Владимировна Эффективность применения парогазовых установок в условиях топливно-энергетического баланса реги о на Специальность 05.14.14 – тепловые электрические станции, их энергетические системы и агрегаты АВТОРЕФЕРАТ Диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук Новосибирск – 2008 Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Новосибирский государственный технический университет Научный...»

«Киселева Ирина Владимировна ИССЛЕДОВАНИЕ В РЕАКТОРЕ МИР ПОВЕДЕНИЯ ТВЭЛОВ ВВЭР-1000 В УСЛОВИЯХ, МОДЕЛИРУЮЩИХ II И III СТАДИИ ПРОЕКТНОЙ АВАРИИ БОЛЬШАЯ ТЕЧЬ Специальность 05.14.03 – ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Димитровград – 2010 Работа выполнена в открытом акционерном обществе Государственный научный центр - Научно-исследовательский...»

«Скундин Матвей Александрович Изменение механических свойств материалов корпусов реакторов ВВЭР -1000 под действием длительных выдержек при рабочих температурах Специальность 05.14.03. – Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва, 2012 Работа выполнена в Национальном...»

«Буваков Константин Владимирович СВОЙСТВА МИНЕРАЛЬНЫХ СОРБЕНТОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ТЕХНОЛОГИЯМ ТОПЛИВОСЖИГАНИЯ 05.14.14. – тепловые электрические станции, их энергетические системы и агрегаты Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Томск – 2007 Работа выполнена в ГОУ ВПО Томский политехнический университет Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Заворин А.С. Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор...»

«УДК 662.997:537.22. НУРМАТОВ ШАВКАТ РАСУЛМАТОВИЧ РАЗРАБОТКА однозеркальных солнечных высокотемпературных технологических установок и технологии СИНТЕЗА КАРБИДОВ 05.14.08 - Энергоустановки на основе возобновляемых видов энергии АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата...»

«УДК 662.997:537.22. ТЎРАЕВА ЎЛМАСОЙ ФАРМОНОВНА ЭФФЕКТИВНОСТЬ СОЛНЕЧНЫХ теплоэнергетических УСТАНОВОК С СЕЛЕКТИВНЫМИ ПРИЕМНИКАМИ ИЗЛУЧЕНИЯ 05.14.08 - Энергоустановки на основе возобновляемых видов энергии 05.14.05 - Теоретические основы теплотехники АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук...»

«. Балыгин Алексей Александрович Расчетный анализ методов измерения коэффициентов реактивности РБМК. Специальность 05.14.03 Ядерные энергетические установки включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации. АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва. 2008. Работа выполнена в ФГУ Российский научный центр Курчатовский Институт Научный руководитель: доктор технических наук...»

«КАСОБОВ Лоик Сафарович ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ НАРУШЕНИЙ УСТОЙЧИВОСТИ РЕЖИМА ЭНЕРГОСИСТЕМЫ С ПРЕОБЛАДАНИЕМ ГИДРОГЕНЕРАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ЭНЕРГОСИСТЕМЫ ТАДЖИКИСТАНА) Специальность 05.14.02 – Электростанции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук Новосибирск – 2009 Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Новосибирский государственный технический университет...»

«СКЛАДЧИКОВ Александр Александрович ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ И УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ НА ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЯХ ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Чебоксары – 2012 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Самарском государственном техническом...»

«АЮЕВ БОРИС ИЛЬИЧ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ ЕДИНОЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ Специальность 05.14.02 – Электростанции и электроэнергетические системы Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Новосибирск – 2008 Работа выполнена в ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет – УПИ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина Научный консультант: доктор технических наук, профессор Бартоломей Петр...»

«Тамбовский А лексей А лексеевич Разработка и исследование устройств, снижающих энергетические затраты при поддержании теплогидравлического режима тепловых сетей Специальность: 05.14.04 - Промышленная теплоэнергетика Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Воронеж 2011 Работа выполнена в ГОУВПО Липецкий государственный технический университет Научный руководитель кандидат технических наук, доцент Губарев Василий Яковлевич Официальные...»

«БЕЛОГЛАЗОВ Алексей Владимирович Разработка адаптивных средств выявления неисправностей и стратегии обслуживания гидроагрегатов Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук Новосибирск – 2011 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Новосибирский государственный технический университет...»

«Губский Сергей Олегович КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В ОПЕРАЦИОННОЙ ЗОНЕ РЕГИОНАЛЬНОГО ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ С УЧЕТОМ ФАКТОРА ОСВЕЩЕННОСТИ Специальность 05.14.02 – Электростанции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Новочеркасск – 2012 Работа выполнена в ФГБОУ ВПО Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасский политехнический институт) на кафедре...»

«УДК 621.039.548.533, 621.039.548.535 АЛЕКСЕЕВ Евгений Евгеньевич Разработка методов расчета работоспособности твэлов ВВЭР в вероятностной и детерминистической постановке Специальность 05.14.03 – ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Научный руководитель...»

«ГАВРЮТИН АНДРЕЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ВЫДЕРЖКИ ВЫГРУЖЕННОГО ИЗ ЯДЕРНЫХ ЭНЕРГОУСТАНОВОК ОБЛУЧЁННОГО ТОПЛИВА Специальность 05.14.03 - Ядерные энергетические установки, включая проектирование, эксплуатацию и вывод из эксплуатации АВТОРЕФЕРАТ на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва 2008 Работа выполнена в Московском Энергетическом Институте (Техническом Университете) Научный руководитель: доктор технических наук, профессор...»

«ВАСИЛЬЕВ Владимир Владимирович разработка автоматики комплексного аварийного управления нагрузкой Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Новосибирск – 2011 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Новосибирский государственный технический университет Научный руководитель:...»

«МЯТЕЖ аЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ РЕГУЛИРОВАНИЕ НАПРЯЖЕНИЯ В СИСТЕМАХ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ Специальность 05.14.02 – Электростанции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Новосибирск – 2009 Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Новосибирский государственный технический университет Научный руководитель: доктор технических...»

«ЛЯНЗБЕРГ СЕРГЕЙ ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА И ВЫБОР СТРУКТУРЫ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗБУЖДЕНИЕМ СИНХРОННЫХ ГЕНЕРАТОРОВ В ЭНЕРГОСИСТЕМЕ Специальность 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Москва – 2010 г. Работа выполнена на кафедре Электроэнергетические системы Московского Энергетического института (Технического университета). Научный руководитель: доктор технических наук,...»








 
2014 www.avtoreferat.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.