CC BY
34ВЕТРОЭНЕРГЕТИКА
WIND ENERGY
Статья поступила в редакцию 30.06.14. Ред. рег. № 2038
The article has entered in publishing office 30.06.14. Ed. reg. No. 2038
УДК 551.553, 551.508.5
ИЗМЕРЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ВЕТРОВОГО ПОТОКА УСТАНОВКОЙ СОДАР ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ
В.В. Елистратов, М.В. Дюльдин, Н.В. Столяров, М.А. Сливканич
Санкт-Петербургский Государственный Политехнический университет НОЦ «Возобновляемые виды энергии и установки на их основе» 195251 Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29, Тел/факс: (812) 552-77-71, е-mail: elistratov@cef.spbstu.ru
Заключение совета рецензентов 01.06.14 Заключение совета экспертов 03.06.14 Принято к публикации 07.06.14
Одной из проблем при оценке ветроэнергетических ресурсов является отсутствие реальных измерений характеристик ветрового потока на высоте оси ротора ветроэлектрической установки (ВЭУ) и использование численных методов экстраполяции, что может приводить к ошибочному прогнозу ее выработки. В связи с тенденцией увеличения единичной мощности и массогабаритных характеристик современных ВЭУ, для измерения высотного профиля ветра в мировой практике все чаще применяются установки дистанционного зондирования. В статье рассмотрен опыт практического применения установки дистанционного акустического зондирования содар, проведен анализ полученных данных измерений за 12 месяцев, получены высотный профиль и характеристики ветрового потока в диапазоне 20-140 м, построена карта распределения ветроэнергетических ресурсов в акватории Финского залива Ленинградской области на высоте 100 м.
Ключевые слова: измерение скорости ветра, установка дистанционного акустического зондирования, содар, ветроэлектрическая установка, ветроэлектростанция, ветроэнергетические ресурсы, высотный профиль скорости ветра, корреляционный MCP анализ, выработка электроэнергии, Финский залив, Ленинградская область.
MEASUREMENT OF WIND FLOW CHARACTERISTICS FOR WIND RESOURCE
ASSESSMENT USING SODAR FACILITY
V.V. Elistratov, M.V. Diuldin, N.V. Stolyarov, M.A. Slivkanich
Saint-Petersburg State Polytechnic University Science and Educational Center «Renewable Energy Sources»
29 Polytechnicheskaya St., St.-Petersburg, 195251, Russia Ph./fax: +7 (812) 552-77-71, e-mail: elistratov@cef.spbstu.ru
Referred 01.06.14 Expertise 03.06.14 Accepted 07.06.14
Lack of in-situ measurements of wind flows at the rotor axis height of a wind turbine and usage of numerical extrapolation methods, which may lead to its erroneous production forecasts are the main problems in wind resource assessment. In connection with the trend of increasing capacity and mass-dimensional characteristics of modern wind turbines in the world practice, remote sensing devices are often used for measuring the vertical wind speed profile. This article describes the experience of practical application of remote acoustic sensing device SODAR. The analysis of the obtained measurement data for 12 months period was carried out, vertical wind speed profile and wind flow characteristics in the height of 20-140 m was calculated and wind resources map of Gulf of Finland and Leningrad region at 100 m height was composed.
Keywords: wind speed measurement, remote acoustic sensing device, sodar, wind turbine, wind power station, wind energy resources, vertical wind speed profile, MCP analysis, annual energy production, Gulf of Finland, Leningrad region.
Сведения об авторе: младший научный сотрудник Научно-образовательного центра «Возобновляемые виды энергии и установки на их основе» СПбГПУ. Образование: высшее
Область научных интересов: возобновляющиеся источники энергии, совместное использование возобновляемых и традиционных источников энергии; нормативно-правовое регулирование энергетической отрасли в области возобновляемых источников энергии; распределенная генерация. Публикации: 6.
Максим Викторович Дюльдин
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 11 (151) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
Николай Витальевич
Столяров
Сведения об авторе: директор учебно-научной лаборатории «Информационные технологии в энергетике» Научно-образовательного центра «Возобновляемые виды энергии и установки на их основе» СПбГПУ. Образование: высшее
Область научных интересов: возобновляющиеся источники энергии, совместное использование возобновляемых и традиционных источников энергии; нормативно-правовое регулирование энергетической отрасли в области возобновляемых источников энергии; распределенная генерация. Публикации: 3.
Сведения об авторе: техник Научно-образовательного центра «Возобновляемые виды энергии и установки на их основе» СПбГПУ. Образование: неоконченное высшее
Область научных интересов: возобновляющиеся источники энергии, совместное использование возобновляемых и традиционных источников энергии; нормативно-правовое регулирование энергетической отрасли в области возобновляемых источников энергии; распределенная генерация Публикации: 2.
Маргарита Андреевна Сливканич
Введение
Метеорологическая информация о скорости ветра, его направлении и интенсивности турбулентности в приземном 200-метровом слое атмосферы является одной из важнейших для оценки эффективности строительства ветроэлектрических станций (ВЭС).
Перед началом строительства ВЭС производится краткосрочная оценка ветроэнергетических ресурсов (ВЭР). В соответствии с международными стандартами ветромониторинга [1,2], оценка производится при помощи метеорологических мачт в течение одного года и более с 10-и минутным осреднением ежесекундных измерений. Для получения высотного профиля скорости ветра измерения производятся одновременно на разных высотах. Результаты ветромониторинга
сопоставляются с многолетними справочными данными о ветровом режиме и используются для оценки ВЭР.
Современные ветроэлектрические установки (ВЭУ) мегаваттного класса имеют высоту башни 80140 м и диаметр ротора 50-80 м. Таким образом, общая высота ВЭУ может достигать 220 м, например Vestas V164-8.0 MW. По причине дороговизны высотных метеомачт и сложности их установки измерения характеристик ветрового потока на таких высотах не производятся. Как правило, характеристики ветра измеряют на высоте 4080 метров, а для прогноза выработки ВЭУ используют методы численной экстраполяции, пересчитывая измеренную скорость ветра на высоту оси ротора ВЭУ, а для динамических расчетов - на высоту верха лопасти. Такие методы широко распространены в мировой практике, однако используемые в них численные методы экстраполяции могут приводить к погрешности в
оценке скорости ветра и, как следствие, недостоверному прогнозу выработки ВЭУ. Так, например, при определении среднегодовой скорости ветра на высоте 100 м над поверхностью земли известные модели (1, 2), используемые в программе WAsP [3], разработанной датской национальной лабораторией RIS0, при экстраполяции одноуровневых измерений могут давать погрешность до 30% [4].
u(z) = — ^ln—, (1)
k z0
(2)
где, u(z) - скорость ветра на высоте z над уровнем земли, м/с; и* - скорость трения, м/с; к = 0,4 -постоянная Кармана; z0 - параметр шероховатости подстилающей поверхности; - эмпирически определяемая функция; L - масштаб Монина-Обухова.
Наряду с логарифмическим законом распределения скорости ветра (1, 2) распространен степенной закон, описываемый зависимостью (3):
u(z) = u(za) • Q", (3)
где, u(za) - скорость ветра на высоте za оси анемометра над уровнем земли, м/с; а - показатель степени.
Для повышения точности измерений скорости и направления ветра на высоте ротора ВЭУ наиболее приемлемым является использование систем дистанционного зондирования атмосферы. Несмотря на то, что использование мачт является обязательным требованием международных стандартов по оценке ветроэнергетических ресурсов
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 11 (151) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
(ВЭР), дистанционные системы все чаще используются в дополнении к ним для повышения надежности и точности измерений.
Основным преимуществом дистанционных систем зондирования является возможность измерения скорости ветрового потока выше максимальных отметок типовых метеорологических мачт, захватывая при этом весь диаметр ротора ВЭУ мегаваттного класса (рис. 1). Также содары и лидары являются более мобильными и быстрее монтируются, позволяя легко перемещаться по выбранной площадке в границах проектируемой ветроэлектростанции. Таким образом, необходимые данные могут быть получены за более короткий промежуток времени срок и с меньшими капиталовложениями, чем с использованием традиционных мачт.
200
h, м
80
отклонением от вертикали на угол около 18" во взаимноперпендикулярных плоскостях (рис. 2). Акустические волны отражаются от подвижных турбулентных воздушных масс в атмосфере, и часть посланного сигнала возвращается обратно с некоторой измененной частотой в виде эхо. После этого установка измеряет отраженный сигнал и рассчитывает доплеровское изменение частоты для заданных высот по каждому направлению сигнала. Затем скорости ветра по каждому направлению сигнала усредняются за 10-ти минутный интервал, рассчитывается средняя векторная скорость и направление ветра.
Рис. 1. Сравнение метеомачты высотой 80 м и установки содар при определении высотного профиля скорости ветра Fig. 1. Comparison of meteorological mast of 80 m height and sodar for determining vertical wind speed profile
Теоретический анализ
В современной практике распространены несколько типов наземных систем дистанционного зондирования атмосферы. Наиболее часто для нужд ветроэнергетики используются установки типа содар и лидар.
Содар (англ. SODAR - Sound Detection and Ranging) представляет собой метеорологический инструмент наземного базирования,
предназначенный для дистанционного акустического зондирования приземного слоя атмосферы. Лидар (англ. LIDAR - Light Detection and Ranging) схож по принципу работы с содаром, отличается лишь тем, что источником сигнала у него является световая, а не акустическая волна.
Принцип работы содара основан на эффекте Доплера, который описывает изменение частоты звуковой волны от движущегося источника, регистрируемое неподвижным приемником. Содар для работы посылает в атмосферу высокочастотные звуковые сигналы (около 4,5 кГц) последовательно в трех направлениях w - вертикально, u и v - с
Рис. 2. Направления акустических сигналов содара Fig. 2. Direction of sodar acoustic signals
Одним из главных отличий содара от традиционных метеорологических приборов является то, что содар измеряет векторную скорость ветра, в то время как чашечный анемометр -скалярную. Несмотря на принципиально разные подходы, точность измерений содара не уступает чашечным или ультразвуковым анемометрам, что подтверждено многочисленными европейскими испытаниями, проведенными в разные годы институтами RISO National Laboratory (Дания), Uni of Salford (Великобритания), консалтинговой компанией GWU-Umwelttechnik (Германия), ГУ «НПО «Тайфун» (Обнинск, Россия) и др. [5-8]. Скалярная скорость ветра, как правило, превышает векторную на 1-2% [6].
В процессе работы содаром фиксируется количество успешных измерений, в результате которых рассчитываются не только скорость и направление ветра, но и другие параметры: стандартное отклонение, вертикальная
интенсивность турбулентности; скорость порыва ветра, направление порыва ветра и др. [9].
Экспериментальные исследования
С целью оценки ветроэнергетических ресурсов в акватории Финского залива в районе о. Котлин в период с 12.08.2012 по 19.08.2013 были проведены натурные измерения характеристик ветрового потока
0
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 11 (151) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
с использованием содара ASC WindExplorer 4000 в диапазоне высот от 20 до 200 м с шагом 10 м. Содар был размещен на моле судопропускного сооружения С2 комплекса защитных сооружений (КЗС) Санкт-Петербурга от наводнений (рис. 3).
Рис. 3. Расположение содара на КЗС (широта N 60°1'43.240", долгота E 29°50'4.200") Fig. 3. Location of Sodar on St. Petersburg Flood Protection
Barrier (latitude N 60°1'43.240", longitude E 29°50'4.200")
За 377 дней наблюдений для каждой высоты было получено 54288 значений скорости ветра, направления ветра, стандартного отклонения, вертикальной интенсивности турбулентности, скорости порыва ветра, направления порыва ветра и др. С 01 по 25 декабря 2012 г. в процессе работы содара зафиксирована ошибка в работе его системы отопления, что привело к обледенению и образованию снежного наноса на стенках корпуса рефлектора и, как следствие, нарушению корректной работы установки. В результате анализа измеренных данных установлено снижение количества измеренных данных с увеличением высоты зондирования. Это обусловлено тем, что сила звукового сигнала, посылаемого установкой содар в атмосферу, с увеличением высоты ослабевает, рассеивается, а площадь пространства, которую охватывает сигнал, увеличивается. Дополнительным фактором снижения количества полученных значений является уровень постороннего шума вблизи установки содар («гул» ветра, шум прибоя и др.). Это приводит к тому, что отраженный сигнал не распознается и не фиксируется приемником. Доплеровское изменение частоты при этом не определяется, а высота зондирования содара снижается. Также низкая высота зондирования могла быть вызвана инверсией температуры с низкой границей, т.н. приземной инверсией, предположительно имевшей место в определенные часы в течение дня. При этом, чем интенсивнее инверсия, тем ниже высота зондирования [5].
В связи с этим, отсутствующие и некачественные измерения были удалены из анализируемого ряда и для дальнейших расчетов характеристик ветрового потока использовались данные с высот 30-140 м, так как количество данных на высотах, превышающих 140 м составляет менее 30%. В соответствии с
рекомендациями производителя содара из ряда данных также были исключены периоды осадков в виде дождя и снега, в течение которых установка показывает некорректные значения и зачастую сильно завышает показания скорости ветра.
В результате обработки полученного ряда данных для каждой высоты были определены: распределение скоростей ветра по градациям, параметры распределения Вейбулла, повторяемости направления ветра, изменения среднемесячной скорости ветра (рис. 4), и другие параметры.
/ Качественные измерения Скорость ветра, м/с
Кол-во. шт. Доля, %
-140 16640 и 7 449
130 20402 39 7 188
-120 21SOS авз
110 38443 54 6 812
100 32013 61 6 827
90 35323 67 907
fr 70 •10662 77 914
60 42642 81 704
-50 43548 83 558
40 43839 83 5 438
Яне Фев Map Апр Май Июн Июл Авг Сен Опт Ноя Дек 30 44186 84 4 928
20 44454 85 4 279
Рис. 4. Годовой ход скорости ветра для высот 20-140 м Fig. 4. Monthly wind speed profile on 20-140 m height
Для размещения ВЭУ на местности рекомендуется иметь данные о ветровой статистике не менее чем по 8 румбам, поэтому высотные профили скорости ветра были построены для 16 направлений в различных временных интервалах -суточные, месячные и годичные. Среднегодовой профиль ветра представлен на рис. 5, а его показатели, полученные по 16 направлениям для использования в зависимостях (1-3) в месте расположения содара - в таблице 1.
140
120
£
| 100
си m
S
^ 80 ю О Q.
^ 60 (О X ГО
8 40 л со
20
°0 2 4 6 а
Средняя скорость ветра, м/с
Рис. 5. Среднегодовой высотный профиль скорости ветра Fig. 5. Mean annual vertical wind speed profile
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 11 (151) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
Преобладающие направления ветра приходятся на 3 из 16 секторов (З, ЮЗ, СЗ). Их суммарная повторяемость для различных высот составляет 2025%.
Таблица 1
Показатели среднегодового высотного профиля скорости ветра по 16 направлениям
Table 1
Characteristics of mean annual vertical wind speed profile for 16 directions
В целях повышения точности прогноза выработки ВЭС был проведен корреляционный MCP (Measure-Correlate-Predict) анализ полученных данных. MCP анализ позволяет установить внутрирядовую корреляционную связь измеренных скорости и направления ветра с многолетними данными натурных измерений ближайших метеостанций или данными реанализа NCEP/NCAR,
Merra и др., а также получить многолетний прогнозный ряд ветровой статистики. При проведении MCP анализа обязательным условием является не менее чем 9 месячное совпадение краткосрочного периода ветромониторинга с многолетним рядом.
Для сопоставления годичных данных с многолетними проведен MCP анализ результатов 10-и минутных измерений содара и почасовых данных CFSR, предоставленных интернет-сервисом Vortex. Десятилетний ряд Vortex представляет собой результат мезомасштабного метеорологического моделирования с разрешением 3х3 км на высоте 50 м, основанный на данных реанализа NCEP CFSR (Climate Forecast System Reanalysis 1979-2010).
Общий период совпадения наблюдений из двух источников составил 11 месяцев или 6681 почасовое значение.
Сравнительный анализ данных на высоте 50 м показал высокий коэффициент корреляции по направлению ветра (R2direction = 0,866) и относительно невысокий коэффициент корреляции по скорости ветра (RR2 speed = 0,675).
Несмотря на то, что у Vortex CFSR значение почасового коэффициента корреляции по скорости ветра чуть ниже рекомендуемого в международной практике ветромониторинга (min R2 > 0,7-0,8 [10]), оно гарантирует хорошую сопоставимость двух рядов и считается приемлемым для составления многолетнего синтезированного ряда ветровой статистики с высокой точностью), многолетний ряд данных Vortex CFSR является лучшим из имеющихся и был принят для дальнейшего использования.
В результате MCP-анализа также был получен почасовой 10-и летний прогнозный ряд, учитывающий почасовую, годовую и многолетнюю изменчивость ветрового режима и содержащий значения параметров скорости ветра на высоте 50 м над уровнем земли в районе судопропускного сооружения С2 КЗС Санкт-Петербурга (табл. 2).
Направление, Показатель Шероховатость
град. степени а Zü, м
348,75 - 11,25 G,244 G,952
11,25 - 33,75 G,244 G,896
33,75 - 5б,25 G,257 G,982
5б,25 - 78,75 G,234 G,733
78,75 - 1G1,25 G,262 1,227
1G1,25 - 123,75 G,248 G,942
123,75 - 14б,25 G,128 G,G15
14б,25 - 1б8,75 G,139 G,G29
1б8,75 - 191,25 G,275 1,62G
191,25 - 213,75 G,337 3,1G7
213,75 - 23б,25 G,35 3,279
23б,25 - 258,75 G,325 2,831
258,75 - 281,25 G,196 0,286
281,25 - 3G3,75 G,116 0,003
3G3,75 - 32б,25 G,118 0,006
32б,25 - 348,75 G,175 0,167
Все 0,214 0,487
Обработка и верификация результатов
Таблица 2. Сравнение характеристик ветрового потока
Table 2. Comparison of measurement results and synthesized MCP data at 50 m height
Параметр Измерения содара Прогнозный 10-и летний ряд
Среднегодовая скорость ветра 6,56 м/с 7,06 м/с
Параметр Вейбулла к 2,18 2,70
Параметр Вейбулла А 7,42 м/с 7,94 м/с
Удельная мощность ветрового потока 316 Вт/м2 323 Вт/м2
Преобладающее направление ветра 245,1° 234,6°
Как видно из таблицы, период проведения ветромониторинга характеризуется значениями ВЭР ниже среднемноголетних на 2%.
Для оценки эффективности применения ВЭУ различных классов проведены расчеты выработки электроэнергии (таблица 3) в месте расположения содара для трех ВЭУ различных классов [11]:
Enercon E-82 E4 / 3,0 МВт / 78 м / Class IEC Ia, Vestas V100 / 2,6 МВт / 75 м / Class IEC IIb, GE 2.5-103 / 2,5 МВт / 85 м / Class IEC IIIa. Выработка каждой ВЭУ рассчитана на основании 10-летних рядов ветровой статистики для соответствующей высоты оси ротора ВЭУ, полученных в результате MCP.
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 11 (151) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
Таблица 3. Прогнозная выработка ВЭУ в окрестности С 2 КЗС Санкт-Петербурга Table 3. Predicted annual energy production at St. Petersburg Flood Protection Barrier
Параметры ВЭУ Скорость ветра на высоте оси ротора, м/с Процент времени работы Годовая выработка, МВтч в год КИУМ, %
Марка Мощность, МВт Высота башни, м Диаметр ротора, м Класс при нулевой мощности при номинальной мощности
Enercon E-82 E4 3,0 МВт H=78 м D=82 м Class IEC Ia 7,77 1,56 0,78 6,793 25,85
Vestas V100 2,6 МВт H=75 м D=100 Class IEC IIb 7,70 5,18 1,38 7,844 34,44
GE 2.5-103 2,5 МВт H=85 м D=103 Class IEC IIIa 7,91 5,18 10,44 8,846 40,39
Из таблицы следует, что для строительства ВЭС в районе КЗС и о. Котлин целесообразным представляется использование ВЭУ III класса, имеющего большее значение КИУМ.
Оценка ветроэнергетических ресурсов
Для оценки ВЭР акватории Финского залива Ленинградской области использована описанная выше методика приведения краткосрочных измерений к многолетнему периоду. Данный подход отличается от существующих методик оценки ВЭР, описанных в российской нормативной и справочной литературе [3-4, 12-14] тем, что позволяет определять ВЭР на любой высоте в измеряемом содаром диапазоне на основании натурных 10-минутных измерений, приведенных к почасовым многолетним, а не интерполированных или экстраполированных 4-6 часовых многолетних данных ближайших метеорологических или аэрологических станций.
Оценка ресурсов и их распределение на высоте 100 м (рис. 6) для акватории Финского залива и Ленинградской области выполнены в рамках проекта приграничного сотрудничества ENPI BLESK, направленного на содействие развитию альтернативной энергетики и использованию возобновляемых источников энергии. Расчеты произведены в программном комплексе Meteodyn WT, использующем нелинейный метод моделирования ветрового потока с учетом топографических особенностей и характера подстилающей поверхности.
3d km Север
I___>___I—1..1
# # # # д
Рис. 6. Распределение ВЭР в акватории Финского залива Ленинградской области на высоте 100 м над уровнем земли Fig. 6. Wind resources map of Gulf of Finland in the area of Leningrad region at 100 m height
Заключение
1. В результате измерений параметров ветрового потока с помощью установки содар в окрестности судопропускного сооружения С2 КЗС Санкт-Петербурга от наводнений для высот 20-140 м с шагом по высоте 10 м по 16 направлениям получены фактические распределения скоростей ветра по градациям, параметры распределения Вейбулла, повторяемости направлений ветра, среднемесячные скорости ветра.
2. Средняя скорость ветра за рассматриваемый период на высоте 50 м составила 6,56 м/с. Средняя удельная мощность ветрового потока на высоте 50 м составила 316 Вт/м2. По классификации
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 11 (151) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
Национальной лаборатории возобновляемой энергетики Департамента энергетики США (National Renewable Energy Laboratory (NREL) данная величина соответствует 3 классу мощности ветра («достаточный») находящемуся в диапазоне 300400 Вт/м2.
3. По результатам измерений для 16 направлений получены показатели высотного профиля скорости ветра для различных временных интервалов (сутки, месяц, год). Среднегодовые значения показателей составляют: а=0,214, z0 =0,487 м.
3. Построена карта распределения ВЭР в акватории Финского залива Ленинградской области на высоте 100 м над уровнем земли. Удельные значения ВЭР в окрестности о. Котлин и КЗС на высоте 100 м составили 430-520 Вт/м2.
4. Произведен сравнительный анализ выработки электрической энергии ВЭУ I-III классов на основании почасовых 10-летних данных, полученных в результате корреляционного MCP анализа краткосрочных данных содара и многолетних данных реанализа CFSR. Наибольший
Список литературы
1. International Electrotechnical Commission (IEC) Standard 61400-12-1 First edition 2005-12: Wind turbines, Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines.
2. MEASNET Procedure: Evaluation of Site Specific. Wind Conditions. Version 1. November 2009.
3. Старков А.Н., Ландберг Л., Безруких П.П., Безруких П.П. Атлас ветров России. М.: Можайск-Терра, 2000.
4. Николаев В.Г. Ресурсное и технико-экономическое обоснование широкомасштабного развития ветроэнергетики в России. М.: Атмограф. 2011.
5. Новицкий М.А., Мазурин Н.Ф., Кулижникова Л.К. Сравнение данных измерений ветра при помощи выпускаемого промышленностью содара и высотной метеорологической мачты в Обнинске // Метеорология и гидрология. 2011. № 10. C. 74-83.
6. Antoniou I., Jorgensen H.E., Ormel F., Bradley S. et al. On the Theory of Sodar Measurement Techniques // Final reporting on WP1, EU WISE project NNE5-2001-297. Riso National Laboratory, Roskilde. 2003.
7. Bradley S., Antoniou I., von Hunerbein S. et. al. Sodar calibration for wind energy applications // Final reporting on WP3, EU WISE project NNE5-2001-297. The University of Salford, Greater Manchester, UK. 2005.
8. Warmbier G., Albers F., Hanswillemenke K. Verification of wind energy related measurements with a sodar system // Pittsburgh: Presentation at Windpower 2006 Conference, 5 June 2006.
9. Дюльдин М.В., Панфилов А.А., Столяров Н.В. Методы измерения ветрового потока при проектировании ветроэлектрических станций // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2012. № 3.
коэффициент использования установленной мощности 40,39% имеет ВЭУ III класса и представляется наиболее целесообразной для использования на рассматриваемой территории.
5. Выполненные измерения параметров ветрового потока установкой содар подтверждают наличие высоких ветроэнергетических ресурсов в районе острова Котлин для нужд промышленной ветроэнергетики. Установка дистанционного акустического зондирования показала хорошую практическую применимость для проведения круглогодичного ветромониторинга.
Исследования проводились при поддержке проекта №14.577.21.0099 в рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы» и Президентского гранта НШ-2240.2014.8 государственной поддержки ведущих научных школ РФ
References
1. International Electrotechnical Commission (IEC) Standard 61400-12-1 First edition 2005-12: Wind turbines, Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines.
2. MEASNET Procedure: Evaluation of Site Specific. Wind Conditions. Version 1. November 2009.
3. Starkov A.N., Landberg L., Bezrukih P.P., Bezrukih P.P. Atlas vetrov Rossii. M.: Mozajsk-Terra, 2000.
4. Nikolaev V.G. Resursnoe i tehniko-èkonomiceskoe obosnovanie sirokomasstabnogo razvitiâ vetroènergetiki v Rossii. M.: Atmograf. 2011.
5. Novickij M.A., Mazurin N.F., Kuliznikova L.K. Sravnenie dannyh izmerenij vetra pri pomosi vypuskaemogo promyslennost'û sodara i vysotnoj meteorologiceskoj macty v Obninske // Meteorologiâ i gidrologiâ. 2011. №> 10. C. 74-83.
6. Antoniou I., Jorgensen H.E., Ormel F., Bradley S. et al. On the Theory of Sodar Measurement Techniques // Final reporting on WP1, EU WISE project NNE5-2001-297. Riso National Laboratory, Roskilde. 2003.
7. Bradley S., Antoniou I., von Hünerbein S. et. al. Sodar calibration for wind energy applications // Final reporting on WP3, EU WISE project NNE5-2001-297. The University of Salford, Greater Manchester, UK. 2005.
8. Warmbier G., Albers F., Hanswillemenke K. Verification of wind energy related measurements with a sodar system // Pittsburgh: Presentation at Windpower 2006 Conference, 5 June 2006.
9. Dûl'din M.V., Panfilov A.A., Stolârov N.V. Metody izmereniâ vetrovogo potoka pri proektirovanii vetroèlektriceskih stancij // Naucno-tehniceskie vedomosti SPbGPU 2012. № 3. Vyp. 2. S. 205-211.
10. Rogers, Anthony L. et. al. Comparison of the
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 11 (151) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
Вып. 2. С. 205-211.
10.Rogers, Anthony L. et. al. Comparison of the performance of four measure-correlate-predict algorithms // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 2005. V. 93. No. 3. P. 243-264.
11. Елистратов В.В. Возобновляемая энергетика. Изд. 2-е доп. СПб.: Наука, 2013.
12. РД 52.04.275-89. Методические указания. Проведение изыскательских работ по оценке ветроэнергетических ресурсов для обоснования схем размещения и проектирования ветроэнергетических установок. Государственный комитет СССР по Гидрометеорологии, 1989.
13. Елистратов В.В., Кузнецов М. В. Методические указания. Определение ветроэнергетических ресурсов региона. СПб.: Издательство СПбГПУ, 2003.
14. Елистратов В.В. и др. Климатические факторы возобновляемых источников энергии. Под ред. Елистратова В.В., Кобышевой Н.В., Сидоренко Г.И. СПб.: Наука, 2010.
performance of four measure-correlate-predict algorithms // Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. 2005. V. 93. No. 3. P. 243-264.
11. Elistratov V.V. Vozobnovlaemaa energetika. Izd. 2-e dop. SPb.: Nauka, 2013.
12. RD 52.04.275-89. Metodiceskie ukazania. Provedenie izyskatel'skih rabot po ocenke vetroenergeticeskih resursov dla obosnovania shem razmesenia i proektirovania vetroenergeticeskih ustanovok. Gosudarstvennyj komitet SSSR po Gidrometeorologii, 1989.
13. Elistratov V.V., Kuznecov M. V. Metodiceskie ukazania. Opredelenie vetroenergeticeskih resursov regiona. SPb.: Izdatel'stvo SPbGPU, 2003.
14. Elistratov V.V. i dr. Klimaticeskie faktory vozobnovlaemyh istocnikov energii. Pod red. Elistratova V.V., Kobysevoj N.V., Sidorenko G.I. SPb.: Nauka, 2010.
Транслитерация по ISO 9:1995
< - i - TATA —
28
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 11 (151) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
ISJAI
