新能源科学与工程六盘水盘县轿顶山风电场的规划与设计.docx
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新能源科学与工程六盘水盘县轿顶山风电场的规划与设计
本科毕业论文(设计)
论文(设计)题目:
六盘水盘县轿顶山风电场的规划与设计
学院:
XXXXX学院
专业:
新能源科学与工程
班级:
能源XX
学号:
XXXXXX
学生姓名:
XXX
指导教师:
XXXXXXX
2014年5月31日
贵州大学本科毕业论文(设计)
诚信责任书
本人郑重声明:
本人所呈交的毕业论文(设计),是在导师的指导下独立进行研究所完成。
毕业论文(设计)中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。
特此声明。
论文(设计)作者签名:
日期:
六盘水盘县轿顶山风电场的规划与设计
摘要
在第三次工业革命到来之际,为满足人类生存需要,保持社会经济可持续发展,能源节约和可再生能源的开发利用越来越受到重视。
风能是目前最具规模开发,技术较成熟的可再生能源之一。
对于合理规划和设计风电场是利用风力资源的重要前提,决定着国家能源结构布局,因此本文通过利用WAsP软件,以六盘水市盘县轿顶山为前提,对该地风电场的风资源进行分析与评估;根据分析结果进行该地风电场的规划与设计。
通过对轿顶山风电场的规划与设计,更高效地将风能资源转化为电能,获得轿顶山风电场的风资源情况,为风电场积累建设的基础技术经验,为今后开发山地风电场提供参考和借鉴。
关键词:
WAsP软件,轿顶山,风电场规划与设计
TheplanninganddesignofLiupanshuiPanxianJiaodingmountainfarm
Abstract
Inthethirdindustrialrevolutionisapproaching,inordertomeethumansurvivalneeds,maintainsocialandeconomicsustainabledevelopment,energyconservationanddevelopmentofrenewableenergysourcesandmoreattention.Windenergyiscurrentlythelargestdevelopment,technologyisoneofthemorematurerenewableenergy.Animportantprerequisiteforrationalplanninganddesignofwindfarmsusingwindresourcestodecidethecountry'senergystructureandlayout,thispaperbyusingWAsPsoftwaretoLiupanshuiPanxianjiaodingmountainpremiseoftheanalysisofthewindresourcetowindfarmandevaluation;accordingtotheresultsoftheanalysistowindfarmplanninganddesign.Bycarroofwindfarmplanninganddesign,moreefficientwindenergyresourcesintoelectricity,basictechnicalexperienceeligiblefortheconstructionofwindfarms,andprovidereferenceforthefuturedevelopmentofmountainwindfarm.
Keywords:
WAsPsoftware,Panxianjiaodingmountain,Windfarmplanninganddesign
第1章绪论
1.1研究背景及意义
全球风力发电在经过前几年的平淡发展后,目前已迎来了新的发展热潮,2014年风电新增加的装机容量就突破了5亿千瓦,其中全球2014年风电新装机容量排名前五位的是中国、德国、美国、巴西和印度。
中国以2319.6万千万的新装机容量占全球榜首,德国以527.9万千瓦排名第二,全球排名第三的美国新增装机容量达到485.4万千瓦。
然而在2014年全球风电累计装机容量排名前五从高到低分别是:
中国、美国、德国、西班牙及印度。
从国内来看,2015年6月底,全国风电累计并网容量达到1.05亿千瓦,中国在十三五规划更是重视发展风力发电,预计到2020年时,风电装机容量达到2000万千瓦,并且要让风电与煤电上网电价相持平。
因此为来我国风力发电将迎来一片热潮,其发展潜力巨大。
我国在风力发电技术上的研究也已较为成熟。
对风电场的规划与设计也有很多相关领域及高校进行研究并获得一定的成效,比如:
河北科技大学一名学生发表的硕士论文《山地风电场工程规划设计》,通过对金紫山风电场的规划设计,使风能资源得到合理利用,为社会创造价值,给风电相关行业提供借鉴及参考。
风力发电利用已成为一种趋势,对风能资源的合理、精准掌握也就成为了各国攻坚的技术之一。
利用精准的风资源数据,通过优化的规划和设计风电场将对国家增加发电量,改善地区能源结构,带动地区经济发展及改善生态环境影响重大。
风力发电作为一种可再生能源,合理利用风力发电对于改善我国能源结构、提高地方能源供应的多样性和安全性及增加就业带动国内经济快速发展意义重大。
贵州省六盘水市盘县轿顶山地形相当复杂,风电场所处位置离城市较远,如果建立风电场,则就需要考虑很多因素,在进行风电场规划与设计时,应注意气象数据的不稳定、数据较少、可关联性低等问题[1];通过对轿顶山风电场的规划与设计,可以更高效地将风能资源转化为电能,将促进贵州省的能源结构的变革,实现风电场的优化设计,在风电场建设方面获取相关的技术经验,为山地、丘陵等复杂地形建立风电场和以后从事相关研究提供参考和借鉴。
1.2风力资源概述
1.2.1风力资源的特点
风力资源是因太阳辐射使地球表面受热不均,空气流动产生动能的自然资源。
风能属于可再生新能源,其全球资源蕴藏量巨大且分布广泛,利用过程中污染较小。
风能利用基本没有对环境的直接污染和影响;风电机组运行噪声在40~50dB左右,远小于汽车的噪声,在距离风电机组500m外已基本不受影响。
由于风能是由空气的流动而产生,而其风能密度将会随着空气密度的变化而变化,当空气密度很小时,风力能量密度也随着变得很低。
此时如果想要获得更多的风力,就必须要将风力机的风轮做的很大,这对于安装风力机难度加大且风力机的使用寿命也受到很大的影响。
根据不同地区风能差异和不稳定性;风能面临着地形地物的制约,风力发电的影响比较大,即便是在同一个区域,随着季节、昼夜、有利地形处风力的大小等因素的影响,导致风能也就不同,而在风能储存上也涉及这较多问题[2]。
这些因素都大大增加了风能的利用难度和制约着其发展。
1.2.2风力发电原理
随着社会的高速发展,人类对风的利用有了飞跃的变革;从远古风车经过相当长时间发展,如今在风的利用上,已经形成了比较成熟的风力发电技术,人类以风力发电原理为基础,在利用风力发电的过程中,随着科学技术的发展风力利用技术跟着技术创新,以更优、更高效的方式充分利用风能资源,为人类社会发展创造更多的价值。
对风力的认识知道风力发电分为陆地风力发电和海上风力发电,但是无论以何种风力发电形式进行风资源利用,其主要的构成设备是风力发电机组(简称风电机组)。
机械组中的风轮充当着风电机组的心脏,当风电机组进行风力发电时,风轮吸收风力,为风力机发电提供源源不断的机械能。
其中风轮包括叶片和轮毂。
叶片通过气流带动风轮旋转,将空气动力的能量换成机械能,要求具有较好的空气动力外形;机械能驱动齿轮箱里面的齿轮旋转并增加转速,牵引发电机发电,实现机械能向电能的转变;最后,通过场变压器将每一台风力发电机的风能汇集起来传输到升变压器,根据电网的要求变压器将电能升到同电网一样的电压等级电压,从而实现并网运行发电[3]。
1.2.3世界风力资源分布状况
根据相关资料的统计,全球风资源储量较为可观,每年有将近1.5×1018KWh的辐射能来自外层空间,其中2.5%的能量在辐射过程中被大气吸收,被吸收的能量使得大气受热不均从而产生大约4.3×l0l2kWh的风能。
全球风资源所占陆地面积及风力在3至7级面积分布情况如表1.1。
表1.1全球风能资源分布
地区
陆地面积(km2)
风力3~7级所占的面积(km2)
北美
19339
7876
拉丁美洲和加勒比
18482
3310
西欧
4742
1968
东欧和独联体
23049
6783
中东和北非
8142
2566
撒哈拉以南非洲
7255
2209
太平洋地区
21354
4188
(中国)
9597
1056
中亚和南亚
4299
243
总计
106660
29143
欧洲
在整个欧洲大陆上,大部分地区的风速基本在6至7m/s以上,但是部分地区如伊比利亚半岛中部、意大利北部、等部分东南欧地区以及土耳其地区等区域风速较小,在4至5m/s以下。
但相对于全球风力资源分布情况来说,欧洲风资源相当丰富,风能利用技术最为发达,其中在沿海地区风资源最为丰富,年平均风速到达9m/s以上[4]。
由此观之,合理利用好风资源是对于地区能源发展相当重要。
亚洲
中亚地区蕴含的风能十分丰富,在草原和阿拉伯半岛及其沿海沙漠大部分地区很多地区风速都在6至7m/s;蒙古高原风速更是到达9m/s,由于空气密度低,风功率密度就很低,风能的利用就不太好;南亚次大陆沿海和亚洲东部及其沿海地区风速也在6m/s以上,但气候复杂多变,地震台风海啸等自然灾害较多也不利于风能的开发利用。
非洲
撒哈拉沙漠沙漠在其以北地区风速基本是6至7m/s以上,以南地区风速较低,大部分地区均在5m/s以下,部分地区甚至还不到3m/s,南部不利于开发利用;南非陆地上风资源较好,其风速能基本达到7m/s以上;南部沿海风速很大,达到8至9m/s以上,中东部沿海风速也较大,达到6至7m/s,具有较大风资源储量可开发利用。
中北美洲
中北美洲具有丰富的风能资源,开发利用价值极大。
其风资源主要分布于北美大陆中东部及其东西部沿海等地区。
由于其开阔平坦地形,美国中部地区北美大草原及大部分沿海年平均风速均在7m/s以上;而在其东西部沿海地区风速可达到9m/s。
南美洲
阿根廷均处于风资源丰富区,风速均在6m/s以上,其南部地区的风速甚至达到8至9m/s;巴西东南部的高原地区风速在7m/s以上,安第斯山脉地区风速达到9m/s以上;沿海东部沿海以及南部沿海地区的风速普遍达到8至9m/s,南美洲风力资源较为丰富,风能储量较大。
1.2.4国内外风电发展现状
从20世纪90年代起,环境汅染和气候变化等由于能源的滥用从而导致的问题渐渐引起人们的注意,便使风力发电等洁净的可再生能源进行研发利用也重新使许多国家政府注目,在欧洲,利用风的能量来进行发电,这一环保举措,实现了风力发电从实验阶段进入到商业规模的联网运行。
一般来说大型风电机组大多建造在广阔、没有人员进行看管的郊区,在进行风力发电时,建造及运行过程中会受到恶劣气候的干扰,所以在进行示范性的试验时,样机经常会因各种因数出现各种问题,导致风电机组的稳定性较低。
所以,人们在进行试验时,优先选用选择结构简单,小容量、失速调节、三叶片、恒速运行的风力发电机组投入运行,实践证明这种机组相当成功。
在目前,实现商业化运行的风力发电机组单机总容量已经达到了20世纪80年代的示范机组规模,机组的效率得到很大的提高是由于机组实现变速方式调节及变桨距运行,并且出现了更先进的一种直接由风力来推动风机工作和双馈式新型风力发电机组。
我国的开发利用风力发电技术始于1970年。
根据牧民和农民所在地区的需求,从彷制国外的风电机组到我国的自行研究,我国的风力电场建设也在这时逐步进入起步阶段,并把新疆和内蒙古作为风电场地理位置选择,安装了数台国外引进的风电机组,以此开始了对并网风力发电技术进行测验和示范。
在经过了15年左右的技术与经历的发展,我国风力发电也已大致地弄清了300~500kW的大型风电机组的设计与制造技术。
到21世纪,由于世界各国大力发展经济,能源和环境问题日益突出。
使得我国的风电技术渐渐进入迅猛的发展时期。
并且风力发电必将在不就得将来成为我国解决边远地区的用电问题的的主要方法之一。
1.3我国风力资源区域划分概述
中国地大物博,幅员辽阔,地形复杂,因此风能资源的分布特点随地形和地理位置差异而变化较大。
根据相关风资源类别划分标准,按年平均风速的区域变化,将我国风力资源按各地风力资源的不同大体可分为以下4个区域,见表1.2[5]
表1.2中国风力资源区域划分
区别
平均风速(m/s)
分布地区
丰富区
>6.5
西北、华北、东北北部地区、福建等东南沿海、松花江下游、山东和辽东半岛
较丰富区
5.5~6.5
西北、华北、东北地区南部地区、东南沿海内陆及渤海、青藏高原区
可利用区
3.0~5.5
中部、大小兴安岭地区及两广沿海区
贫乏区
<3.0
塔里木盆地、云贵川和南岭山地区
我国风能资源丰富的地区主要分布在:
西北、华北、东北地区(简称“三北”地区);该地区内风能功率密度达到200~300W/m2以上,风能资源储量占到全国陆地风能资源总储量的79%左右。
全年可利用的小时数在5000h至7000h以上,由上可见,该地区资源条件优越,完全具备了建设大型风电基地的条件,拥有巨大的风力发电开发潜力。
1.4我国风力发电现状
中国正进入加速工业化建设的深水期,随着全球社会经济的持续发展,面临的资源和环境问题越加凸显,为此我国大力发展风电、太阳能等清洁能源。
2014年我国风力发电累计装机容量达到9.64亿千瓦,占全国发电装机容量的7%左右。
其中风力发电上网电量达到1500亿千瓦时,占全部发电量的2.8%。
我国2014年风电新装机容量和累计装机容量排名前五的省份如图1.1和图1.2,由图表可知我国风力发电在内蒙古和甘肃两个省份发展最快,无论是在新装机容量还是累计装机容量都在我国排前三,因此加强该省份地区的风能发电,从部分省份开始带动全国能源的发展将对于改善我国能源结构具有重要的意义。
图1.12014年中国风电新装机容量排名前五的省市
图1.22014年中国风电累计装机容量排名前五的省市
1.5贵州省风力资源分布及风电现状
1.5.1贵州省风力资源分布情况
根据贵州风能资源详查和评估报告可得,贵州70米高度风能资源情况如表1.3
表1.3贵州省风资源开发可利用情况表
区间(W/m2)
技术开发面积(km2)
技术开发量(万千瓦)
>200
2769
770
>250
2002
558
>300
1630
456
>400
568
157
从地区来看,贵州风资源较为缺乏且分布上也相对零散。
根据相关资料可得,贵州风能资源西部及中部好于东部、南部及北部,但是风资源利用的高值区分布也相对零散,分布不均[6]。
根据资料可知贵州省风能资源分布如图1.3。
由图可得较为丰富的区域主要分布为铜仁市、遵义市东部、毕节市中北部、市西部,六盘水市南部,黔西南州中南部及黔东南州北部等地区;缺乏区主要分布在遵义市西北部、贵阳市北部、黔西南州局部及黔南和黔东南州局部。
图1.3贵州省风力资源分布图
1.5.2贵州省风力发电现状
从我国风力资源分布情况来看,贵州省属于风能资源较差省份之一,其中因其气候条件恶劣,地形崎岖,一直以来贵州省被认为是风资源缺乏的省份。
在对贵州省风资源的精确评估后,经过了两年多时间,贵州省风力发电实现了突飞猛进地发展。
截止2013年底,贵州的风电并网装机容量达到了102.36万千瓦,在建容量达到了186.45万千瓦。
各市并网风电装机容量情况如下表1.4
表1.42013年贵州省各市并网风电装机容量情况
名称
毕节市
六盘水
黔东南州
黔南州
贵阳市
合计
装机容量(MW)
543
95
49.6
256.5
79.5
1023.6
从上表可看出毕节市2013年风电装机容量占全省的53.5%,由于毕节地区风力资源相对于其他市较为丰富,对于贵州省风能利用就主要以毕节地区为主的分散式开发。
然而从贵州省以煤为主,以水为辅的能源结构来看,对于“西南煤海”之称的贵州来说,为改善贵州日益凸显的环境问题及改变能源结构,对贵州风力发电开发利用就显得十分重要。
无论是国家还是省政府对风电也给予大力的支持。
在2011年,贵州省从2011年到2013获得的年度装机容量分别为:
50万千瓦、100万千瓦和120.6万千瓦;在2014年度更是达到了155.1万千瓦[7]。
然而高原山地风电场的建设更具难度,投资也更大。
但是通过合理的规划与设计还是有开发利用价值的,未来,贵州风电开发将一片光明。
1.6本设计的主要内容
(1)以六盘水轿顶山风电场为基础,通过收集风电场风资源数据,利用WAsP软件对风资源数据进行分析与评价;
(2)根据分析后的风资源结果,运用WAsP软件建立轿顶山风电场的矢量地形图,输入相关数据开展风电场风力发电机组优化选型及风电场微观选址分析;
(3)依据微观选址的结果对风电场进行电气一次设计和电气主接线绘制。
第2章风电场风资源数据分析与评估
2.1数据来源
新能源门网站。
该网站采用高性能计算服务器,利用先进的中尺度天气预报模式WRF及CFD流体力学模型,利用四维变分同化技术将近600座测风塔数据、300多座辐照仪观测数据、地面观测站以及卫星、雷达数据进行资料同化,提供全国1km分辨率的高精度历史模拟数据,包括风速、风向、风功率密度等风资源数据。
2.2风资源分析
2.2.1风资源区域概述
贵州省六盘水市盘县轿顶山风电场分为南北两个区域(经度:
104o49维度:
26o6),北部区域位于六盘水市盘县普古乡与水城县龙场乡交界处,南部区域位于六盘水市盘县普古乡与松河乡、淤泥乡交界处。
2.2.2风速和风功率密度数据分析
根据获取的贵州省六盘水市盘县轿顶山风电场所在地风资源数据表2,利用WAsP软件制出全年风速和风功率密度年变化曲线图2,从图中可知风场大风月出现在2月、3月、4月、5月、6月、7月、9月,风速、风功率密度较大;小风月出现在1月、8月、10月、11月、12月,风速、风功率密度较小;风速、风功率密度在3月份最大,1月份最小。
表2全年风速和风功率密度年变化
时间
10米风速(m/s)
10米风功率(W/m2)
70米风速(m/s)
70米风功率(W/m2)
1
4.3
66.26
5.03
104.7
2
5.42
125.38
6.3
195.13
3
5.69
160.4
6.46
230.34
4
5.43
147.05
6.24
217.19
5
5.55
134.22
6.38
199.35
6
5.19
113.99
5.98
167.34
7
5.2
131.05
6.18
208.25
8
4.9
108.6
5.86
179.83
9
5.13
196.55
6.09
317.15
10
4.72
99.08
5.51
158.7
11
4.72
95.47
5.55
157.47
12
4.81
103.61
5.68
169.93
图2全年10m、70m风速和风功率密年变化曲线
10m、70m风速全年变化曲线
10、70m风功率密度年变化曲线
2.2.3风速和风能频率分析
根据轿顶山风电场所在地全年风速和风能频率分布统计,表3数据,利用WAsP软件得出该地全年风速和风能频率分布图3,由图可知,10m高度处风速在1、2、3、4、5、6m/s出现的频率较高,总和为80.90%;风能在15、16、17、18、19、20m/s出现的频率较高,总和为74.74%;测风塔70m高度处风速在2、3、4、5、10、11m/s出现的频率较高,总和为92.42%;风能在14、16、17、20、21、22m/s出现的频率较高,总和为69.02%。
表3全年风速和风能频率分布统计表
风速区间
10m风速频率%
10m风能频率%
风速区间
70m风速频率%
70m风能频率%
0-1
7.84
0
0-1
1.45
0
1-2
14.14
0.02
1-2
9.38
0.02
2-3
18.52
0.06
2-3
20.37
0.05
3-4
17.21
0.15
3-4
25.7
0.12
4-5
13.5
0.29
4-5
26.02
0.22
5-6
9.69
0.49
5-10
6.33
1.74
6-7
5.94
0.78
10-11
4.62
2.31
7-8
4.24
1.18
11-12
2.67
2.98
8-9
3.06
1.67
12-13
1.48
3.83
9-10
1.8
2.3
13-14
1
4.8
10-11
1.23
3.06
14-16
0.45
7.11
11-12
0.78
3.92
16-17
0.22
8.48
12-13
0.38
5.06
17-20
0.11
13.91
13-14
0.29
6.29
20-21
0.06
16.17
14-15
0.16
7.69
21-22
0.07
18.55
15-16
0.09
9.48
16-17
0.06
11.22
17-18
0.07
13.36
18-19
0.04
15.75
19-20
0
17.24
图3全年风速和风能频率分布图
10m全年风速频率分布图70m全年风能频率分布图
10全年风能频率分布图70m全年风能频率分布图
月平均风速5.94m/s,其中3月风速最大,5月次之,而1月、8月、10月、11月、12月风速最小。
风速与风功率密度变化趋势一致,风能密度最大约为317.15W/m²,最小约为104.70W/m。
2.2.4风向频率和风能密度分析
表4和表5分别为项目所在地多年平均风向频率和风能频率统计表,由该表做出的风向和风能玫瑰图见图4和图5。
图表结合可知,项目所在地的主导风向为WSW(西南偏西风),占比11.9%。
盛行风能的方向与主导风向一致。
表4多年平均风向频率统计表(%)
方位
N
NNE
NE
ENE
E
ESE
SE
SSE
百分比
0.2
2.8
8.2
10.5
8.5
6.6
6.2
6.5
方位
S
SSW
SW
WSW
W
WNW
NW
NNW
百分比
7.9
8.7
11.4
11.9
6.5
2.2
1.2
0.6
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