авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

Оценка ветроэнергетическогопотенциала на различныхвысотах (напримере юго-востокаевропейской территориироссии)

-- [ Страница 2 ] --

Данные о скоростиветра, полученные на метеорологиче­ских станциях,строго говоря, характеризуют режим ветрана пло­щадке,где установлен ветроизмерительный прибор.Вне этой зоны ветровыеусловия остаются неизвестными, апотребителя интересуют особенности ветрав пунктах, где осуществляетсяхозяйственная дея­тельность. Характерподстилающей поверхности самымнепосредственным образом влияет наветровой поток, его скорость и направление.Под влиянием ландшафта и различныхпрепятствий скорость ветра может, какусиливаться, так и ослабевать. Поэтому учетположения места наблюдения за ветром вветроэнергетике должен, на наш взгляд, бытьпроизведен, во-первых, для выявления его влияния напоказания ветроизмерительного прибора,во-вторых, для разработкиспособов интерполяциисредних скоростей ветра по территории вместопредполагаемого размещения ВЭУ. Решению этой задачи в настоящем исследовании уделено особое внимание. Обычно для этогоиспользуетсяклассификацииместоположений В.Ю. Милевского. Несколько иной подход к учетурельефа местности использован приразработке «Атласаветров России». В нем методикаобработки данных и моделирования местногои регионального ветрового климата дляРоссии использует численное моделированиеветрового потока в пограничном слое атмосферы с учетомменяющихся параметров подстилающейповерхности, эффектов затенения от зданийи других препятствий, а также влияниерельефа вокруг метеостанции.

Вовторой главерешаются задачи выбора научно обоснованноготеоретического закона распределенияскоростей ветра, соответствующегореальному ветровому режиму территории.Поскольку фактическиераспределения скоростей представлены, какправило, в сгруппированном виде, то дляпроведения косвенных расчетов требуетсяпривлечение какой-либо статистическоймодели. Подысканиетеоретического распределения,соответствующего эмпирическому, или«выравнивание» его, является одной изважнейших задач климатологическойобработки метеорологической информации.Если удачно найдено теоретическоераспределение, то климатолог получает нетолько удобную форму представленияизучаемой величины, которую можнозакладывать в машинные расчеты, но ивозможность расчета характеристик,непосредственно не содержащихся висходныхрядах, а такжевыявления в них скрытыхзакономерностей. Поэтомуподысканию теоретического распределения ипроверки его правильности внастоящем исследовании уделено особое внимание.

В ХХ в. разрабатывалосьнесколько способов расчета вероятностискоростей ветра у поверхности земли,имеющих свои достоинства и недостатки.В работе рассмотрены различныеаппроксимирующие выражения рекомендованные для выравниванияраспределения скоростей ветра по всейсовокупности наблюдений. Однако, как установлено в диссертационномисследовании, по значениям критериевКолмогорова иПирсона окончательный выборсделан в пользураспределения Вейбулла-Гудрича,лишь оно не противоречитгипотезе соответствия эмпирическомускоростному режиму. Именно его рекомендуется использовать для выравниванияреального ветрового режима.

Удачный подбортеоретической функции еще не гарантируетнеобхо­димуюточность аппроксимации. Другим важнымусловием уменьшения пог­решностей расчетовявляется надежная оценка параметровапп­рок­си­мирующе­го выражения. Длярасчета параметровраспределения Вейбулла-Гудрича разработаныразличныеметоды:графический,наименьших квадратов, максималь­ного правдоподобия,моментов. Ранее метод наименьших квадратовподвергсякритике (Л.Л. Брагинская, 1982 г.) из-зазавышения средних скоростей ветра. Однако,как нам удалось установить, если учесть, что скорости ветра являются недискретной, а непрерывной величиной, то прииспользовании в расчетах повторяемостейпо градациям (0-1, 2-3, 4-5 и т.д.), обеспеченностиразличных значений следует относить не кначалу градации, а к значению между ними.Расчеты показали, что при предложенномнами способе использования методанаименьших квадратов, значения среднихскоростей ветра, среднихквадратических отклонений и коэффициентоввариации практическиидентичны значениям, полученным другими какпрямыми, так и косвенными расчетами.Метод наименьших квадратов более удобенпри объединении несколькихвыборок и реализован всовременных офисных программах дляЭВМ.

В диссертации впервые для юго-восточной частиРоссии получены оценки параметровраспределения Вейбулла-Гудрича с использованиемметода наименьших квадратов. Они позволяют надежно воспроизводить режимразличных скоростей ветра и на этой основерешать многие практические задачи, в том числеветроэнергетические. Длявыяснения надежности воспроизводстваветровых характеристикс использованием рассчитанных нами параметров распределения, былиполучены теоретическиеповторяемости различных скоростей ветрапо метеостанциям региона и сравнены снаблюденными. Анализ показал, что наиболеечасто расхождения между теоретическими иэмпирическими среднимимесячными повторяемостямискоростей ветра составляют 1,0-1,5%, что соответствуетстатистическим погрешностям. Наибольшие расхожденияприходятся на градации 2-3и 4-5 м/с, здесь они могутповышаться до 2-3%. На наш взгляд, это может бытьсвязано не сточностьюих расчета, а спогрешностями измеренияскорости ветра в области малых значений.Для годаже в целомпогрешности заметно меньше, чем дляконкретных месяцев. Поэтому использованиесредних годовых повторяемостей скоростейветра для оценки общеговетроэнергетического потенциала той или иной территориирегиона следует считатьпредпочтительным.

Несмотря надостоинства распределения Вейбулла-Гудрича, ему присущнедостаток, связанный с изменением параметровраспределения от месяца к месяцу и отстанции к станции. В этой связи нами поставлена и решена задача по разработке методовсовмещения распределений скоростей ветраво времени и обобщения их в пространстве.К настоящему времени общиепринципы решения этой задачи не разработаны.Наиболее часто ее все жерешают графическим методом,он позволяет наглядно представить формузависимости переменных.

Известно, что распределения, изме­няющиеся в большейили меньшей степени от района к району илиот сезона к сезону, могутсоответствовать одному закону. Если же такой общийзакон существует, то имеетсяпринципиальная возможность совмещениягеометрически подобныхраспределений, путем изменения ихчисловых параметров. В этих условиях основная задачасостоит в отыскании такой функциипреобразования переменной (v, ,v,...) случайнойвеличины и ее чис­ловых характеристик, v,которая -21,v,...) случайнойвеличины и ее чис­ловых характеристик, v,которая -22,v,...) случайнойвеличины и ее чис­ловых характеристик , v,которая позволила бы представить функциюраспределения, зависящую от тех жеаргументов, в виде однозначнойфункции:

P(Vv) = F().(4)

После этого совмещениекривых в координатной сетке (Р, )становится элементарным.

Если видпреобразования найден, то нанеся на графикфактические данные и убедившись в том, чторассеивание точек находится в пределахслучайных ошибок – по совокупноститочек можно провести среднюю линию,получив тем самым типовую кривуюраспределения, которая по закону большихчисел будет значительно более надежной,чем каждая из сопоставляемых кривых [Марченко и Анисимова, 1964]. При таком решениизадачи гарантируется тесная связь междутеорией и экспериментом.В случаях, когда фактическоерассеивание точек превышает случайныеошибки, совокупность точек необходимодифференцировать на подтипы. Применительно ко многим существенноположи­тельным случайным величинам,каковой, в частности,является скорость ветра, вкачестве преобразования переменнойраспределения намипредлагается использоватьотношение натурального зна­чения случайнойвеличины к ее среднему значению .

Интегральные кривые,соответствующие одномодальным плотностямвероятностейположительных и теоретически неограниченных сверху случайных величинтипа Вейбулла-Гудрича, в значительной мереудается спрямить на сетке, котораяспрямляет закономерность вида:

.(5)

являющуюся некотороймодификацией формулыВейбулла-Гудрича [Марченко иАнисимова, 1964].

С целью проверкиприменимости такого подхода к совмещению иобобщению распределений нами применен графический метод отображенияобеспеченности разных скоростей ветра(рис. 1),он позволяетнаглядно убедиться в удачно выбранном модифицированномзаконе распределенияВейбулла-Гудрича, а так жев спрямляющеми совмещающем эффектах. Достоинство обобщенного вовремени закона распределения заключаетсяв том, что вместо нескольких месячных пар и для каждойметеостанции используется лишь одна, а этопозволяет упростить переход к обобщению или районирова­нию их потерритории независимо от времени года.

 Рис.1.Примерсовмещениямесячных распределений скоростейветра В -29

Рис.1.Примерсовмещениямесячных распределений скоростейветра

В качестве величиныдостоверности аппроксимации намииспользовался коэффициент детерминированностиR2, который являетсяфункцией квадратовотклонения эмпирических yiи модельных значений обеспеченности:

.(6)

ЗначениеR2 иногда называют квадратомсмешанной корреляции, оно позволяетсудить о близости теоретических и фактических значений. Величина R2 может изменяться от 0 до 1. Если она равна 1, тоимеет место полное совпадение эмпирических данных стеоретической моделью или функциональнаязависимость. В случае линейной зависимостиэта величина представляет собой квадраткоэффициента корреляции.

Типизация линийраспределения потерритории осуществленапутем замены их совокупностиодной линией, которая наилучшим образомотражает свойства каждой из них. При этомсчитается, что каж­дая из сопоставляемых кривыхсоответствует как бы отдельнойсовокупностинаблюдений одного и того же явления. Вконеч­номсчете, такого рода типизация позволяетвыполнить и физико-географическоерайонирование территории по определенномупризнаку. Какнам удалось установить, такое совмещениезаконов распределения достаточноэффективно ипо территории ЮВ ЕТР (рис. 2).

 Рис. 2. Пример обобщениясредних годовых распределений скоростейветра по -34

Рис. 2. Пример обобщениясредних годовых распределений скоростейветра

по метеостанциямВолгоградской области на уровне 10 м.

Массовые вычислениязначений R2 для всех областейрассматриваемого региона позволили намустановить, что их значения выше 0,98. Этоуказывает на практически функциональнуюзависимость между переменными в выбранныхкоординатах и позволяет считать выбранныйзакон распределения весьма удачным.

В диссертацииустановлено, что параметрыобобщенныхпо областям распределений мало изменяются от области кобласти (табл. 1). Это обусловленообщностьюциркуляционных условий региона иотносительной однородностью подстилающейповерхности.Несколько выделяются лишьОренбургская область и Татарстан.

Таблица 1

Параметрыраспределения и по административным областямюго-востока ЕТР

Область

Параметры распределения

R2

Волгоградская

1,38

0,88

0,99

Саратовская

1,34

0,89

0,98

Астраханская

1,39

0,87

0,99

Оренбургская

1,22

0,93

0,99

Татарстан

1,42

0,89

0,99

Самарская

1,35

0,90

0,99

Пензенская

1,36

0,87

0,99



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.