Условия работы автономных ветроэлектростанций

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Азово-Черноморский инженерный институт (филиал Донского ГАУ)

Условия работы автономных ветроэлектростанций

Воронин С.М.

Цыганов В.В.

Боков И.В.

Турчанов А.С.

Аннотация

Рассмотрены особенности условий работы автономных ветроэлектростанций с учетом оценки ветроэнергетического потенциала, возможности запасать избыток энергии в электрохимических аккумуляторах. На основе закона распределения непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов ветра выявлены графики ветра по месяцам в Ростовской области за последние пятнадцать лет. Получены результаты аппроксимации зависимости продолжительности ветрового потока от его скорости.

Ключевые слова: ветровой поток, математическое ожидание, аккумулирование энергии, баланс энергии

Основная часть

Для эффективного и надежного электроснабжения удаленных сельскохозяйственных объектов от автономной генерирующей системы на основе ветроэнергетической установки необходимо исследовать условия работы такой системы.

В автономных системах электроснабжения на основе ветроэнергетической установки потоки поступления электроэнергии от генерирующего элемента являются прерывистыми, причем периодичность таких потоков достаточно низка и носит случайный характер. Поэтому оценка ветроэнергетического потенциала в месте установки ветроагрегата, является важной задачей, решение которой поможет создавать более эффективные системы автономного электроснабжения.

Краткий анализ работы ветроустановки [1] показал, что на параметры ветроагрегата наибольшее влияние оказывает скорость ветра. А для определения параметров аккумулирующей системы необходимо располагать информацией о продолжительности непрерывных энергетических (со скоростью ветра большей либо равной рабочей скорости) и аккумуляторных (со скоростью ветра меньше рабочей скорости) периодов.

Определить среднемесячные, среднесезонные и среднегодовые скорости ветра для различных районов можно, используя данные НАСА и специализированное программное обеспечение [2, 3, 4]. Однако полученная информация о средней скорости ветра относится к общим климатическим характеристикам для оценки теоретического ветроэнергетического потенциала (в соответствии с действующим на сегодняшний день РД 52.04.275-89 «Методические указания проведения изыскательских работ по оценке ветроэнергетических ресурсов для обоснования схем размещения и проектирования ветроэнергетических установок») [3]. Продолжительность же непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов относится к группе климатических характеристик, которые необходимы для оптимизации параметров ветроэнергетической установки, то есть с их помощью можно оценить реальные ветроэнергетические ресурсы.

На сегодняшний день в открытом доступе находятся архивы погоды [5, 6], содержащие, в том числе и информацию о скорости ветра за последние несколько лет. Таким образом, используя архив погоды в Ростовской области с 1999 г. по 2018 г. [5], можно путем статистической обработки получить параметры законов распределения непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов, а также статистические характеристики интересующих нас величин.

Непрерывные энергетические (t_Э) и аккумуляторные (t_А) периоды являются случайными величинами, поэтому имеет смысл говорить только о вероятности продолжительности этих периодов. В общем случае вероятности того, что продолжительность энергетического или аккумуляторного периодов будет находиться внутри заданного интервала, зависят от закона распределения этих величин [1, 7].

Для определения закона распределения непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов ветра были получены графики ветра по месяцам; пример такого графика для мая 2018 г. представлен на рис. 1.

Каждому графику соответствует набор данных о скорости ветра, представленный в виде таблицы приложения Microsoft Office Excel (табл. 1). С учетом большого объема таблиц возникла необходимость автоматизации обработки содержащейся в них информации. Для решения этой проблемы были написаны макросы на языке VBA (Visual Basicfor Applications), которые, работая по определенным алгоритмам, позволяют существенно сократить время обработки данных. В результате выполнения первого макроса (рис. 2) были получены таблицы, в которых содержится информация о продолжительности энергетических и аккумуляторных периодов ветра для каждого года по месяцам.

Рис. 1. График ветра для мая 2012 года

Таблица 1. Данные о скорости ветра в 2018 году (фрагмент)

Полные результаты обработки, отражающие информацию об энергетических и аккумуляторных периодах ветра в Ростовской области за последние пятнадцать лет, содержатся в соответствующих таблицах, которые невозможно здесь привести из-за их большого объема.

Подготовка данных к работе со вторым макросом (рис. 3) включала в себя создание сводной таблицы c информацией о продолжительности энергетических или аккумуляторных периодов за все пятнадцать лет наблюдений, для разных рабочих скоростей ветра (2, 4, 6, … м/с). В результате выполнения макроса были получены данные о частоте появления одинаковых по продолжительности непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов ветра (табл. 2).

На основании полученных данных были построены графики частоты непрерывных энергетических и аккумуляторных периодов, примеры которых приведены на рис. 4 и 5.

Таблица 2. Данные о частоте появления одинаковых по продолжительности энергетических периодов (фрагмент)

Анализ и обработка полученных графиков позволили установить, что наиболее точно данные случайные величины описываются степенным законом распределения. Алгебраические выражения законов распределения энергетических и аккумуляторных периодов, а также коэффициенты детерминации для различных рабочих скоростей ветра, представлены в таблице 3.

Рис. 2. Блок-схема алгоритма работы макроса со столбцом таблицы

Рис. 3. Блок-схема алгоритма работы макроса со сводной таблицей

Рис. 4. Распределение периодов со скоростью ветра 4 м/с

Рис. 5. Распределение периодов со скоростью ветра < 4 м/с

Таблица 3. Алгебраические выражения законов распределения энергетических и аккумуляторных периодов

Учитывая вероятностный характер энергетических и аккумуляторных периодов, необходимы их статистические параметры. Так как математические ожидания энергетического и аккумуляторного периодов определяются рабочей скоростью ветра, то для каждой выбранной или заданной скорости они будут иметь определенные значения. Полученные графики функции изменения математического ожидания этих величин представлены на рис. 6 и 7.

Для того, чтобы применять полученные функции изменения математического ожидания для оптимизации параметров автономной системы электроснабжения на основе ветроэнергетической установки с аккумуляторным резервом, необходимо располагать аналитическими выражениями данных зависимостей [8, 9, 10]. Поэтому графики (рис. 4 и 5) были аппроксимированы полиномами:

- для аккумуляторного периода

t_A = - 47,717 - 0,0444v⁴ + 1,4513v³ - 12,213v² + 47,459v (1)

- для энергетического периода

t_Э = 65,454 - 0,0004v⁵ + 0,0232v⁴ -0,5197v³ + 5,5091v² -28,088v (2)

Здесь t_A, t_Э - математическое ожидание аккумуляторного и энергетического периода, соответственно.

Рис. 6. Зависимость продолжительности (математического ожидания) аккумуляторного периода

1 - экспериментальная зависимость; 2 - полиномиальная аппроксимация

Рис. 7. Зависимость продолжительности (математического ожидания) энергетического периода

1 - экспериментальная зависимость; 2 - полиномиальная аппроксимация

ветроэлектростанция аккумулятор электрохимический

Список использованных источников

1. Воронин С.М. Формирование автономных систем электроснабжения сельскохозяйственных объектов на возобновляемых источниках энергии: монография. - Зерноград: ФГОУ ВПО АЧГАА. - 2010. - 304 с.

2. Никитенко Г.В., Коноплёв Е.В. Ветроэнергетические установки в системах автономного электроснабжения: монография // Ставропольский государственный аграрный университет. - Ставрополь: АГРУС. - 2008. - 152 с.

3. Раздел 7 Методы математического моделирования [Электронный ресурс] // Процессы и аппараты химических технологий. - URL: http://chemanalytica.com/book/novyy_spravochnik_khimika_i_tekhnologa/09_protsessy_i_apparaty_khimicheskikh_tekhnologiy_chast_I/5198 (дата обращения 20.05.2014).

4. Alam Md. Mahbub, ShafiqurRehman, Josua Meyer, Luai M. AlHadhrami. Wind speed and power characteristics at different heights for a wind data collection tower in Saudi Arabia // World Renewable Energy Congress. - 2011. - Р. 4082-4089.

5. Архив погоды в Ростове-на-Дону с 1999 года [Электронный ресурс] // RostovMeteo.ru. - URL: http://www.rostovmeteo.ru/archive.php (дата обращения 15.02.2014).

6. Погода в 243 странах мира [Электронный ресурс]. - URL: http://rp5.ru/ (дата обращения 10.05.2014).

7. Wind Turbines / Edited by Ibrahim Al-Bahadly. - Published by In Tech, Croatia. - 2011. - 652 p.

8. Воронин С.М., Закиров И.В., Закиров Ф.В. Энергетические и аккумуляторные периоды ветра в Ростовской области // В сборнике: Новые технологии в сельском хозяйстве и пищевой промышленности с использованием электрофизических факторов и озона. Международная научно-практическая конференция. - Ставрополь. - 2014. - С. 18-23.

9. Закиров И.В., Воронин С.М., Закиров Ф.В. Обоснование рабочей скорости ветроустановки // Возобновляемые источники энергии: Материалы всероссийской научной конференции с международным участием и IX научной молодежной школы. - М.: Университетская книга. - 2014. - С. 21-25.

10. Закиров И.В., Воронин С.М., Закиров Ф.В. Определение параметров автономной ветроэлектростанции малой мощности с комбинированным аккумуляторным резервом // Materialsofthe XI Internationalscientificandpracticalconference, «Fundamentalandappliedscience». - 2015, volume 18. Physics. Technical sciences. Sheffield. Science and education LTD. - C. 58-62.

Размещено на Allbest.ru