Оценка ветровых ресурсов — это процесс, с помощью которого разработчики ветроэнергетики оценивают будущее производство энергии ветровой электростанцией . Точные оценки ветровых ресурсов имеют решающее значение для успешного развития ветряных электростанций.
Современные оценки ветровых ресурсов проводятся с момента разработки первых ветровых электростанций в конце 1970-х годов. Используемые методы были впервые предложены разработчиками и исследователями в Дании , где впервые появилась современная ветроэнергетическая промышленность .
Картографирование потенциала ветровых ресурсов с высоким разрешением традиционно проводилось на уровне страны правительством или исследовательскими агентствами, отчасти из-за сложности процесса и интенсивных вычислительных требований. Однако в 2015 году Технический университет Дании в рамках Министерского совещания по чистой энергии запустил Глобальный атлас ветров (версия 1.0) для предоставления свободно доступных данных о потенциале ветровых ресурсов во всем мире. Глобальный атлас ветров был перезапущен в ноябре 2017 года (версия 2.0) в партнерстве со Всемирным банком , и теперь карты ветровых ресурсов доступны для всех стран с разрешением 250 м.
Другим аналогичным международным примером является Европейский атлас ветров, который в настоящее время обновляется в рамках проекта «Новый европейский атлас ветров», финансируемого Европейским союзом .
Примерами карт ветровых ресурсов стран являются Канадский атлас ветров, Атлас ветровых ресурсов США и серия ветровых карт, опубликованных Всемирным банком в рамках инициативы, запущенной ESMAP в 2013 году и ориентированной на развивающиеся страны. [1] Это последовало за предыдущей инициативой Программы ООН по окружающей среде , проектом оценки ресурсов солнечной и ветровой энергии (SWERA), который был запущен в 2002 году при финансировании Глобального экологического фонда . Однако эти карты ветровых ресурсов стран были в значительной степени вытеснены Глобальным атласом ветров с точки зрения качества данных, методологии и выходного разрешения.
Вышеуказанные глобальные и страновые картографические результаты, а также многие другие, также доступны в Глобальном атласе возобновляемой энергии [2], разработанном Международным агентством по возобновляемой энергии (IRENA), который объединяет общедоступные данные ГИС по ветровым и другим возобновляемым источникам энергии.
Ветроразведка может начинаться с использования таких карт, но отсутствие точности и мелких деталей делает их полезными только для предварительного выбора мест для сбора данных о скорости ветра. [3] С увеличением числа наземных измерений со специально установленных станций анемометров, а также эксплуатационных данных с введенных в эксплуатацию ветровых электростанций точность карт ветровых ресурсов во многих странах со временем улучшилась, хотя покрытие в большинстве развивающихся стран все еще неравномерно. В дополнение к общедоступным источникам, перечисленным выше, карты доступны в качестве коммерческих продуктов через специализированные консультации, или пользователи программного обеспечения ГИС могут создавать свои собственные, используя общедоступные данные ГИС, такие как набор данных о ветре высокого разрешения Национальной лаборатории возобновляемой энергии США. [4]
Хотя точность улучшилась, маловероятно, что карты ветровых ресурсов, будь то государственные или коммерческие, устранят необходимость в измерениях на месте для проектов ветрогенерации коммунального масштаба. [5] Однако картирование может помочь ускорить процесс идентификации места, а наличие высококачественных наземных данных может сократить количество времени, необходимое для сбора измерений на месте.
В дополнение к «статическим» атласам ветровых ресурсов, которые усредняют оценки скорости ветра и плотности мощности за несколько лет, такие инструменты, как Renewables.ninja, предоставляют изменяющиеся во времени симуляции скорости ветра и выходной мощности различных моделей ветряных турбин с часовым разрешением. [6]
Чтобы оценить выработку энергии ветровой электростанцией, разработчики должны сначала измерить ветер на месте. Устанавливаются метеорологические вышки, оборудованные анемометрами , флюгерами и иногда датчиками температуры , давления и относительной влажности . Данные с этих вышек должны регистрироваться как минимум в течение одного года, чтобы рассчитать ежегодное репрезентативное распределение частоты скорости ветра.
Измерения, собранные с помощью устройств дистанционного зондирования, таких как SODAR и LiDAR, получают признание в ветроэнергетике. Для кампаний по измерениям в открытом море стандартом стали плавучие системы LiDAR . [7]
Поскольку измерения на месте обычно доступны только в течение короткого периода, данные также собираются с близлежащих долгосрочных опорных станций (обычно в аэропортах). Эти данные используются для корректировки данных измерений на месте, чтобы средние скорости ветра были репрезентативными для долгосрочного периода, для которого измерения на месте недоступны. Версии этих карт можно просматривать и использовать с помощью таких программных приложений, как WindNavigator.
Для точной оценки выработки энергии предлагаемым проектом ветровой электростанции необходимы следующие расчеты:
Разработчики ветроэнергетики используют различные типы программных приложений для оценки ветровых ресурсов.
Программное обеспечение для управления данными о ветре помогает пользователю собирать, хранить, извлекать, анализировать и проверять данные о ветре. Обычно наборы данных о ветре собираются непосредственно с регистратора данных, расположенного на объекте метеорологического мониторинга, и импортируются в базу данных. После того, как набор данных находится в базе данных, его можно проанализировать и проверить с помощью встроенных в систему инструментов или экспортировать для использования во внешнем программном обеспечении для анализа данных о ветре, программном обеспечении для моделирования потока ветра или программном обеспечении для моделирования ветровых электростанций.
Многие производители регистраторов данных предлагают программное обеспечение для управления данными о ветре, совместимое с их регистратором. Эти программные пакеты обычно собирают, хранят и анализируют данные только с регистраторов производителя.
Существуют сторонние программы и сервисы для управления данными, которые могут принимать данные от самых разных регистраторов и предлагают более комплексные инструменты анализа и проверки данных.
Программное обеспечение для анализа данных о ветре помогает пользователю устранять ошибки измерений из наборов данных о ветре и выполнять специализированный статистический анализ.
Методы моделирования потока ветра вычисляют карты потока ветра с очень высоким разрешением, часто с горизонтальным разрешением менее 100 м. При моделировании с высоким разрешением, чтобы избежать превышения доступных вычислительных ресурсов, типичные домены моделей, используемые этими мелкомасштабными моделями, имеют несколько километров в горизонтальном направлении и несколько сотен метров в вертикальном направлении. Модели с таким малым доменом не способны фиксировать мезомасштабные атмосферные явления, которые часто управляют ветровыми моделями. Чтобы преодолеть это ограничение, иногда используется вложенное моделирование . [8]
Программное обеспечение для моделирования потока ветра нацелено на прогнозирование важных характеристик ветрового ресурса в местах, где измерения недоступны. Наиболее часто используемым таким программным приложением является WAsP, созданное в Национальной лаборатории Рисё в Дании. WAsP использует потенциальную модель потока для прогнозирования того, как ветер течет по местности на участке. Meteodyn WT и WindStation — это похожие приложения, которые вместо этого используют расчеты вычислительной гидродинамики ( CFD ), которые потенциально более точны, особенно для сложных рельефов. [9]
Программное обеспечение для моделирования ветряных электростанций нацелено на имитацию поведения предлагаемой или существующей ветряной электростанции, что наиболее важно для расчета ее выработки энергии. Пользователь обычно может ввести данные о ветре, контурные линии высоты и шероховатости, спецификации ветряных турбин, фоновые карты и определить объекты, которые представляют собой ограничения окружающей среды. Затем эта информация используется для проектирования ветряной электростанции, которая максимизирует выработку энергии, принимая во внимание ограничения и проблемы строительства. Доступно несколько программных приложений для моделирования ветряных электростанций, включая ZephyCFD, Meteodyn WT , Openwind, Windfarmer, WindPRO, WindSim и WAsP .
В последние годы [ когда? ] новое поколение ветровых электростанций выросло из-за возросшей потребности в распределенной генерации электроэнергии из местных ветровых ресурсов. Этот тип ветровых проектов в основном реализуется землевладельцами с высокими энергетическими потребностями, такими как фермеры и руководители промышленных объектов. Особым требованием с точки зрения моделирования ветра является включение всех местных особенностей, таких как деревья, живые изгороди и здания, поскольку высота ступицы турбины варьируется от 10 до 50 м. Подходы к моделированию ветра должны включать эти особенности, но очень немногие из доступных коммерческих программ для моделирования ветра предоставляют такую возможность. Несколько рабочих групп были созданы по всему миру для изучения этого требования к моделированию, и такие компании, как Digital Engineering Ltd (Великобритания), NREL (США), DTU Wind Energy (Дания), находятся на переднем крае разработок в этой области и рассматривают применение методов моделирования ветра meso-CFD для этой цели.
{{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )