风电场智能化设计云平台关键技术探讨

基于大数据、人工智能与云计算等信息技术,分别从风电场设计的资源分析、机组布置、基础优化、升压站优化等4个主要方面,对风电场智能化设计云平台开发的关键技术进行了研究分析。结果表明,该云平台的开发将促进专业协作,提升全局优化能力,提高风电场技术经济水平。     

风电场设计年上网电量的概率折减法研究

系统论述了概率折减法计算设计年上网电量的原理及方法,并以中国西北地区某风电场为例进行演算,得到了不同目标保证率下的设计电量值,计算结果能够很好地满足业主的风险管理需要,具有很强的投资参考价值。     

东北地区夏季降水变化特征及预报模型的构建

基于东北地区27个测站1951～2010年夏季降水资料,采用10年滑动平均和逐步回归趋势分析法分析和预测了东北地区夏季降水量随时间的变化趋势,并通过单相关系数法研究了74项环流指数与东北地区夏季降水量的关系,发现西半球副高指数、极涡指数、东亚槽强度及编号台风与东北地区夏季降水量均存在很好的线性相关关系,据此建立了逐步回归预报模型,拟合和预报了东北地区夏季降水量.结果表明,该模型预报精度较高、结果可信.     

沿海地带大气热稳定性判定模型及其在风切变的应用研究

文章基于某沿海测风塔的实测风数据,分析比较了不同大气热稳定度判定参数及分类标准对沿海地带风切变系数计算的适用性,并采用合适的大气热稳定度分类方法对该地区的大气热稳定度进行分类,计算不同大气热稳定度等级下的风切变系数,外推高层风速,并与该测风塔的实测高层风速进行对比分析。分析结果表明:推算小风速时误差较大;风切变系数的日变化与大气热稳定性的日变化存在着高度的相关性;相比于其他判定模型,使用基于梯度理查森数的模型能得到更具有鲁棒性的风廓线特性;相比于传统的不分类推算方法,按照不同热稳定性下的风切变系数外推可得到更准确的高层风速。     

西北地区可利用年降水量趋势分析及预测

利用1951—2009年逐月降水量和气温资料,分析了近60 a来西北地区的年降水量、气温、年蒸发量及可利用年降水量的变化特征,采用逐步回归周期分析法对各气候要素及可利用年降水量建立预报模型,并对未来5 a上述要素的变化趋势进行了预测。结果表明:西北地区的年降水量、气温、年蒸发量及可利用年降水量随时间的变化特征各不相同;未来5 a内,西北地区年降水量、年均气温、年蒸发量及可利用年降水量均有减少或降低趋势。