Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Функции распределения скоростей ветра





Для изучения ветрового режима в местах отсутствия метеорологических станций или недостаточности метеорологических станций в непосредственной близости от места предполагаемой установки ВЭУ прибегают к построению аналитической (теоретической) кривой повторяемости скорости ветра. Математические аппроксимации эмпирических повторяемостей скоростей ветра аналитическими или табулированными функциями tм(V) определяются статистическим моделированием, основанным на обработке имеющихся реальных эмпирических повторяемостей скоростей ветра t(V), полученных на сети метеорологических станций. Оценить точность математических аппроксимаций можно сравнением с реальными эмпирическими повторяемостями скоростями ветра. В качестве критерия точности применения аналитического или табулированного распределения можно принять среднеквадратичное отклонение данных эмпирической кривой распределения от модельных. При этом количественной мерой погрешности принимают среднеквадратичное отклонение s в процентах (%), рассчитанное по разности повторяемостей модельных tм(V) и фактических значений t(V) с учетом переменной величины градаций скоростей ветра. Допустимое максимальное среднеквадратичное отклонение s теоретической кривой повторяемости скорости ветра tм(V) от эмпирической t(V) принято для условий России 6 %. Окончательно из нескольких рассматриваемых моделей предпочтение следует отдать той tм(V), среднеквадратичное отклонение s которой от эмпирической t(V) будет наименьшим.

В качестве наиболее распространенных для аппроксимации повторяемостей ветра по скоростям в отечественной ветроэнергетике в середине прошлого века являлись табулированные распределения Поморцева, Гуллена, Колодина, Гринцевича. Наиболее общепринятыми для аппроксимации t(V) в зарубежной практике в настоящее время являются двухпараметрическая функция Вейбулла, которая также является основой аппроксимации в европейской методике и дает хорошие результаты аппроксимации для многих регионов России, что подтвердили проведенные расчеты на кафедре НВИЭ МЭИ (ТУ). Полученные результаты показали, что наиболее точные способы восстановления функции распределения ветра в условиях России дают двухпараметрическое распределение Вейбулла и табулированное распределение Гринцевича.

Математическое выражение двухпараметрического распределения Вейбулла имеет вид:

t(V) = × × ,

где a и b - параметры функции распределения Вейбулла, параметр a определяет форму рассматриваемой кривой распределения, а параметр b - масштабный параметр скорости. В качестве примера ниже представлен график зависимости t(V) для трех значений параметра a = 1, 2, 3 при постоянном значении параметра b =9.

При a =1 функция распределение Вейбулла носит название экспоненциального, при a =2 распределение имеет специальное название – однопараметрическое распределение Рэлея, принятое базовым для аппроксимации в американской методике.

Разработаны различные методы определения параметров a и b функции распределения Вейбулла: ниже подробно рассматриваются два метода определения параметра a функции распределения Вейбулла:

1. По формуле Л.Б. Гарцмана:

 

a= СV-1,069,

где СV, б/р – коэффициент вариации скоростей ветра, который обычно известен для опорной метеостанции либо может быть рассчитан по формуле.

2. Графический метод с использованием логарифмической клетчатки вероятностей ГГО им. А.И. Воейкова.

Используется свойство: кривая обеспеченности скоростей ветра Fi(Vi), построенная в логарифмической системе координат на клетчатке вероятностей ГГО им. А.И. Воейкова, представляет собой зависимость близкую к линейной с коэффициентом наклона a.

Параметр a. определяется численным методом и равен котангенсу угла наклона Fi(Vi), т.е.

a = сtg(b) = АВ(мм)/ВС (мм).

Точность определения a существенно зависит от точности построения линейной зависимости Fi(Vi), особенно в диапазоне скоростей от 5 м/с до
20 м/с, так как именно в этой зоне скоростей функция Вейбулла хорошо аппроксимирует реальную повторяемость скоростей ветра.

 

 

Рисунок - Графическое определение параметра a по логарифмической клетчатке вероятностей ГГО им. А.И. Воейкова

 

Второй параметр двухпараметрического распределения функции Вейбулла - b (о.е.) может быть определен по формуле:

b = ,

где ` V, м/с – средняя скорость за рассматриваемый период времени (обычно среднемноголетняя или среднегодовая) на высоте флюгера (10 м); Г (1+1/ a), о.е. – значение гаммы функции.

Восстановление распределения по табулированному распределению Гринцевича происходит по значению среднегодовой (среднемноголетней) скорости Vо, лежащей между значениями средних скоростей ветра Vоj и
Vоj+1 (см. исходные данные таблица 1). Тогда частоты распределения ветра t(Viгр), соответствующие i –ым градациям ветра, находятся линейной интерполяцией:

tГр (Vгр)= ti j + [ (ti j+1- ti j) / (Vоj+1- Vоj) ] * (Vо- Vj),

 

где ti j, ti j+1, % - частоты распределения ветра, соответствующие i –ым градациям ветра для средних скоростей ветра Vоj и Vоj+1 .

Cреднеквадратичное отклонение аппроксимирующей зависимости от фактической повторяемости скоростей ветра s определяется по формуле:

s= ,

 

где tмi(Viгр) - теоретическая повторяемость, рассчитанная по формуле Вейбулла или табулированному распределению Гринцевича; ti(Viгр) – заданная исходная повторяемость; DVi * в о.е. рассчитывается по формуле

DVi * =DVi /V max,

где DVi диапазон i -й градации

 

 


ЛЕКЦИЯ № 11

В околоземном слое на изменение скорости влияет множество факторов: шероховатость местности, погодные условия, высота и т.д.

 

Скорости ветра как правило приводят к сравниваемым условиям:

· условия открытой ровной местности с учетом Кр;

· высота флюгера 10 м от поверхности Земли.

 







Дата добавления: 2015-10-02; просмотров: 3088. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...


ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...


Теория усилителей. Схема Основная масса современных аналоговых и аналого-цифровых электронных устройств выполняется на специализированных микросхемах...

Тема: Изучение фенотипов местных сортов растений Цель: расширить знания о задачах современной селекции. Оборудование:пакетики семян различных сортов томатов...

Тема: Составление цепи питания Цель: расширить знания о биотических факторах среды. Оборудование:гербарные растения...

В эволюции растений и животных. Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений Цель: выявить ароморфозы и идиоадаптации у растений. Оборудование: гербарные растения, чучела хордовых (рыб, земноводных, птиц, пресмыкающихся, млекопитающих), коллекции насекомых, влажные препараты паразитических червей, мох, хвощ, папоротник...

Предпосылки, условия и движущие силы психического развития Предпосылки –это факторы. Факторы психического развития –это ведущие детерминанты развития чел. К ним относят: среду...

Анализ микросреды предприятия Анализ микросреды направлен на анализ состояния тех со­ставляющих внешней среды, с которыми предприятие нахо­дится в непосредственном взаимодействии...

Типы конфликтных личностей (Дж. Скотт) Дж. Г. Скотт опирается на типологию Р. М. Брансом, но дополняет её. Они убеждены в своей абсолютной правоте и хотят, чтобы...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия