导读:本文包含了风资源论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:资源,风电,宁明县,风速,风电场,肿节风,宿州。
风资源论文文献综述
张家安,李轩,郭凌旭,李雪菲,陈建[1]（2019）在《基于平滑效应和风资源相关性的区域风电功率波动平抑方法》一文中研究指出基于Copula函数和Pair-Copula建立多地风速的时空相关性模型,使模拟的风速序列在时间与空间维度上的相关性与实测数据一致,进而以区域风电总容量为约束,对多个风电场间的容量配置比例进行优化,通过获取区域风电最大平滑效应来降低风电总出力的波动性,并定义了风电出力波动平抑率作为风电波动性的评价指标。分析区域风电容量配置优化对弃风、风电出力波动平抑率的影响和储能对平抑风电出力波动的影响及风电出力波动平抑率与储能系统容量配置的关系,由此验证方法的有效性。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年11期）
王姝,胡菊,吕晨,宋宗朋,任洲洋[2]（2019）在《基于站点逼近气候四维资料同化的全国风资源高分辨率回算数据集》一文中研究指出风力发电的间歇性和波动性是制约其开发利用的主要因素。基于大气数值模式模拟方法建立的风资源的长期数据集,是有效开展大区域、格点化、精细化风能资源评估及系统调度运行方式制订的数据基础。为提高风能资源数据集准确度,基于中尺度数值天气预报(weatherresearchand forecasting,WRF)模式,使用站点逼近的气候四维资料同化(climatefour-dimensionaldataassimilation,CFDDA)方法,根据2010—2013年5个代表性测风塔测风数据,开展数值敏感性实验,确定了适用于新能源富集区风能资源模拟的MERRA2再分析资料、Topowind地形订正方案和平滑VASSO静态数据的最优模式设置方案,对于10 m高度处风速的模拟相关系数可达0.79、均方根误差1.62;根据2017年全国2166个国家级地面气象观测站测风资料,同化后全国大部分地区的相关系数和均方根误差显着改善。基于该设置回算分析,得到1987—2016年全国9 km、15 min的高分辨率风资源历史回算资料,形成了较为可靠的再分析的风机轮毂高度及其邻近高度层的风资源数据集。(本文来源于《电网技术》期刊2019年11期）
王强,罗坤,吴春雷,樊建人[3]（2019）在《耦合风电场参数化模型的天气预报模式对风资源的评估和验证》一文中研究指出为了验证耦合风电场参数化模型的天气预报模式(WRF-WFP)对大规模风电场风资源特性评估的准确性,以我国河北省张北县百万千瓦风能基地为研究对象,分别采用耦合与未耦合风电场参数化模型的天气预报模式开展相关的模拟试验,利用在平坦及复杂地形场区的测风塔的观测数据对风速及其概率密度函数分布以及风向进行验证分析.研究结果表明:耦合与未耦合风电场参数化模型的天气预报数值模式对风资源特性的评估均有较高的可靠性,且对平坦地形区域的模拟精确性优于山地地形区域;由于前者考虑了风电场的尾流效应,对风速预测的精确性比后者高约4.5%.该数值模式可为风能丰富地区的风电场微观选址、大规模风电场的运行特性及其对大气边界层影响的评估提供可靠的技术支撑.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年08期）
梁加荣,蓝祖栽,陈慧雯,黄宝优[4]（2019）在《广西宁明县肿节风资源调查》一文中研究指出为更好保护和开发利用广西宁明县肿节风药材资源,按《全国中药资源普查技术规范》规定的调查程序和方法对宁明县境内肿节风的资源与分布现状、群落特征、产销情况等进行了较详细的调查。结果表明:宁明县肿节风主要分布在桐棉乡、那楠乡、峙浪乡等地,分布范围在21°42′18.96′′～22°03′13.58′′N,107°27′27.43′′～107°27′39.17′′E之间,分布面积为1693.34km2,生于海拔162m～697m沟谷或山坡林下,空气相对湿度70%～80%。植被类型为针叶林、阔叶林,土壤类型为赤红壤、红壤,p H值5.7～6.6。调查发现,宁明县肿节风药材资源丰富,总蕴藏量约280907.8 kg,但由于受开荒造林的影响,分布范围、面积逐年减少,建议加强保护宁明县肿节风野生资源的同时扩大人工种植规模,促使该县肿节风资源可持续利用及产业化发展。(本文来源于《大众科技》期刊2019年05期）
李天成,吴凤波,李艺,程旭[5]（2019）在《基于WASP软件对某风电场的风资源评估研究》一文中研究指出文章主要讨论和分析了风电场宏观选址和微观选址的方法和主要指标。针对某风电场中已经建立的测风塔观测数据,首先对数据进行整理和修正,然后利用美国航天局的高程数字SRTM信息地图资料作为风电场矢量图的来源,最后运用WAsP软件对该区域测风塔观测时间内的风资源进行评估,并得到该区域的风功率密度和年平均发电量。(本文来源于《四川建筑》期刊2019年02期）
陈洪胜[6]（2019）在《复杂地形风电场风资源评估精度提升研究》一文中研究指出随着风能资源的深入开发,复杂山地成为规模风场热门的微观选址区域。风电场的运行经验表明,地形对空气流动的影响显着,为微观选址带来极大的挑战。空气动力学是风资源评估的理论基础,CFD是其重要的求解与描述手段之一。综述了风电场风资源评估的传统方法,介绍了成熟的CFD方法,并指出提升复杂地形风电场风资源评估精度的方法和路径。(本文来源于《能源与节能》期刊2019年04期）
陈钇西,邵聪颖[7]（2019）在《基于Wasp的工业园区分散式风电场风资源评估应用》一文中研究指出分散式风电是未来风力发电行业的新增长点。以企业建设用地为场址的分散式风电场也将迎来空前的发展。风电场与人类活动范围越来越近,相关的风资源评估研究却很少。结合实例,本文以粗糙度模型与障碍物模型研究某工业园区地貌的风资源影响,估算风场发电量,为今后类似工程提供借鉴。(本文来源于《上海节能》期刊2019年03期）
谢长军[8]（2018）在《地方政府拿风资源换投资对产业不利》一文中研究指出风电产业存在的问题应该说风电产业发展总体上大的方向是好的,但是随着各方面的因素的变化,或者是时间的推移,还有社会环境等各方面的变化,肯定要存在一些问题。目前看我觉得大的问题有四个方面。第一个是风电的发展和保护环境保护生态之间的问题。这个矛盾现在还没有完全解决好,特别是在一些植被比较好的地区发展风电,可能对植被的恢复保护任务还是比较艰巨。我之前一直在国电集团分管新能源的工作。(本文来源于《电力设备管理》期刊2018年11期）
殷冬琴[9]（2018）在《风电场风资源评估及利用情况分析》一文中研究指出根据某风电场一年内每隔15分钟的平均风速和日实际输出功率数据资料,利用EXCEL统计软件,从平均风速、Weibull分布、风速变幅、风功率密度、风速日变化和年变化、年可利用时间等风资源主要指标,对该风电场的风况进行分析和评估,并对该风电场风资源六个典型风机的风能有效利用情况进行分析。(本文来源于《轻工科技》期刊2018年11期）
吴觅[10]（2018）在《近65年宿州风资源变化特征分析》一文中研究指出利用宿州国家基本气象站1953～2017年逐日定时平均风速资料,分析了宿州近65年风速的基本气候特征、变化趋势、年际变化和气候突变等,以期为当地气候资源开发利用、生态文明建设提供科学决策。结果表明:(1)1953～2017年宿州平均风速呈减小趋势,气候倾向率为-0.187s/m/10a,近65年宿州平均风速减小了1.2m/s。平均风速平均值为2.3m/s,最大值3.3 m/s,出现在1953年,最小值1.8 m/s,共出现10次,其中9次出现在2000年以后。20世纪60年代平均风速达最大(2.6 m/s),70年代次之(2.5 m/s);21世纪00年代为平均风速最小(1.9m/s),次小为20世纪80年代(2.1 m/s)。而20世纪50年代有观测资料的8年风速的平均值达3.0 m/s,超过60年代平均值;21世纪10年代7年的平均值为1.8m/s,小于00年代的平均值。(2)近65年宿州四季平均风速变化明显,其中春季风速最大,夏季、冬季次之,秋季风速最小。春季平均风速2.7 m/s,是一年中风速最大的季节,一般在2.0～3.6 m/s之间;冬季平均风速2.3 m/s,一般在1.5～3.4 m/s之间;夏季平均风速2.3 m/s,一般在1.8～3.2 m/s之间;秋季平均风速2.1 m/s,一般在1.5～2.2 m/s之间。(3)近65年宿州月平均风速变化范围在2.1～2.8 m/s之间,3月、4月平均风速最大,达2.8 m/s,其次是6月为2.6m/s;10月平均风速最小,为2.1 m/s。宿州近65年各月平均风速均呈减少趋势,其中3月减少趋势最为明显,气候倾向率-0.27 m/s/10a,其次为2月;8月平均风速减少趋势最缓,气候倾向率-0.08 m/s/10a。(4)近65年宿州年平均风速U F线呈下降趋势,1964年始超过临界值,说明宿州年平均风速下降趋势显着。同时可以看出,宿州年平均风速的U F和U B曲线在1984年和1998年相交,1984年和1998年即为风速突变年。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S6 应对气候变化、低碳发展与生态文明建设》期刊2018-10-24）
风资源论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
风力发电的间歇性和波动性是制约其开发利用的主要因素。基于大气数值模式模拟方法建立的风资源的长期数据集,是有效开展大区域、格点化、精细化风能资源评估及系统调度运行方式制订的数据基础。为提高风能资源数据集准确度,基于中尺度数值天气预报(weatherresearchand forecasting,WRF)模式,使用站点逼近的气候四维资料同化(climatefour-dimensionaldataassimilation,CFDDA)方法,根据2010—2013年5个代表性测风塔测风数据,开展数值敏感性实验,确定了适用于新能源富集区风能资源模拟的MERRA2再分析资料、Topowind地形订正方案和平滑VASSO静态数据的最优模式设置方案,对于10 m高度处风速的模拟相关系数可达0.79、均方根误差1.62;根据2017年全国2166个国家级地面气象观测站测风资料,同化后全国大部分地区的相关系数和均方根误差显着改善。基于该设置回算分析,得到1987—2016年全国9 km、15 min的高分辨率风资源历史回算资料,形成了较为可靠的再分析的风机轮毂高度及其邻近高度层的风资源数据集。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
风资源论文参考文献
[1].张家安,李轩,郭凌旭,李雪菲,陈建.基于平滑效应和风资源相关性的区域风电功率波动平抑方法[J].太阳能学报.2019
[2].王姝,胡菊,吕晨,宋宗朋,任洲洋.基于站点逼近气候四维资料同化的全国风资源高分辨率回算数据集[J].电网技术.2019
[3].王强,罗坤,吴春雷,樊建人.耦合风电场参数化模型的天气预报模式对风资源的评估和验证[J].浙江大学学报(工学版).2019
[4].梁加荣,蓝祖栽,陈慧雯,黄宝优.广西宁明县肿节风资源调查[J].大众科技.2019
[5].李天成,吴凤波,李艺,程旭.基于WASP软件对某风电场的风资源评估研究[J].四川建筑.2019
[6].陈洪胜.复杂地形风电场风资源评估精度提升研究[J].能源与节能.2019
[7].陈钇西,邵聪颖.基于Wasp的工业园区分散式风电场风资源评估应用[J].上海节能.2019
[8].谢长军.地方政府拿风资源换投资对产业不利[J].电力设备管理.2018
[9].殷冬琴.风电场风资源评估及利用情况分析[J].轻工科技.2018
[10].吴觅.近65年宿州风资源变化特征分析[C].第35届中国气象学会年会S6应对气候变化、低碳发展与生态文明建设.2018
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