风电场风能资源评估的测量—关联—预测方法综述

被引：23

作者：

叶林

杨丹萍

赵永宁

机构：

[1] 中国农业大学信息与电气工程学院

来源：

电力系统自动化 | 2016年 / 40卷 / 03期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

风能资源评估; 测量—关联—预测; 长期风速预测; 关联模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

风电场风能资源评估的重要目的是为了得到风电场测风塔在风电机组轮毂高度的长期风能资源储量,测量—关联—预测(MCP)是针对缺少测风塔长期实测数据所提出的用于预测风电场长期风速、风向的重要数学方法。文中首先阐述了MCP方法基本的原理、假设与步骤,详细地总结了MCP过程中所需要的风资源数据,分析了数据分组、参数选择、风切变、时间分辨率等因素对预测过程的影响。着重对几种典型MCP预测方法构建模型的基本思想及常见变形进行了分类和描述,并对各类方法的主要优缺点和适用条件进行了分析和评述,探讨了多参考站组合预测中的权重分配方式。最后,结合MCP的发展现状和需求,对未来MCP的发展提出了展望。

引用

页码：140 / 151

页数：12

共 41 条

[21]

Comparison of measure-correlate-predict methods in wind resource assessments .2 BELTRN J,COSCULLUELA L,PUEYO C,et al. European Wind Energy Conference&Exhibition . 2010

[22]

A review of wind-resource-assessment technology .2 Singh,Shikha,Bhatti,T.S,Kothari,D.P. Journal of Energy Engineering . 2006

[23] 风能资源估算中的不确定性分析 [J].

唐岚 ;

束洪春 ;

于继来 .

太阳能学报, 2011, 32 (10) :1560-1565

[24] 风切变指数在风电场风资源评估中的应用 [J].

杜燕军 ;

冯长青 .

电网与清洁能源, 2010, 26 (05) :62-66

[25] 风资源评价中风切变指数的研究 [J].

彭怀午 ;

冯长青 ;

包紫光 .

可再生能源, 2010, 28 (01) :21-23+28

[26] NCEP/NCAR再分析数据在风能资源评估中的应用研究 [J].

冯双磊 ;

王伟胜 ;

刘纯 ;

戴慧珠 .

资源科学, 2009, 31 (07) :1233-1237

[27] 基于改进空间相关法和径向基神经网络的风电场短期风速分时预测模型 [J].

李文良 ;

卫志农 ;

孙国强 ;

完整 ;

缪伟 .

电力自动化设备, 2009, 29 (06) :89-92

[28]

Comparison between ANNs and linear MCP algorithms in the long-term estimation of the cost per kWh produced by a wind turbine at a candidate site: A case study in the Canary Islands[J] . Sergio Velázquez,José A. Carta,J.M. Matías.Applied Energy . 2011 (11)

[29]

Use of Bayesian networks classifiers for long-term mean wind turbine energy output estimation at a potential wind energy conversion site[J] . José A. Carta,Sergio Velázquez,J.M. Matías.Energy Conversion and Management . 2010 (2)

[30]

The SpeedSort, DynaSort and Scatter wind correlation methods[J] . Ciaran King,Brian Hurley.Wind Engineering . 2009 (3)

← 1 2 3 4 5 →