Метод оцінювання коефіцієнта використання встановленої потужності вітрової електричної установки

В.С. Подгуренко¹, канд. техн. наук,
О.М. Гетманець ², канд. фіз.-мат. наук, В.Є. Терехов ³, аспірант
¹ Національний університет кораблебудування ім. адмірала Макарова
  Україна, 54025, Миколаїв, проспект Героїв Сталінграду, 9,
  e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
² Національний університет ім. В.Н. Каразіна
  Україна, 61000, Харків, пл. Свободи, 4, 
  e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
³ Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
  Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15,
  e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2021, 43(2):37-50

АННОТАЦИЯ

Знайдено аналітичну залежність коефіцієнта використання встановленої потужності вітрової електричної установки (ВЕУ) від параметрів її характеристики потужності і парамет­рів вітрового кадастру на передбачуваній місцевості розміщення вітрової електрич­ної станції при заданій висоті розташування осі її вітроколеса. На основі дослідження харак­теристик потужності 50 вітрових електричних установок різних виробників по­тужністю від 2,0 до 3,6 МВт показано, що ці характеристики добре описуються двопараметричним інтегральним розподілом Вейбула — Гніденка (ІРВГ). Отримано простий асимптотичний вираз для коефіцієнта використання встановленої потужності в залеж­ності від двох параметрів диференціального розподілу Вейбула — Гніденка для швид­кості вітру і двох параметрів ІРВГ для характеристики потужності ВЕУ. Показники, от­ри­мані за допомогою даного асимптотичного виразу, відрізняють­ся від результатів кількісних розрахунків коефіцієнта використання встановленої потуж­ності не більше, ніж на 2 %, і тому можуть бути використані для вибору або проектування певної ВЕУ на пе­ред­бачуваній місцевості на заданій висоті розташування осі вітроколеса.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

вітроенергетика, вітроколесо, зони вітрового кадастру, розподіл Вейбула — Гніденка, табульована функція.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. BP p.l.c. Statistical review of world energy 2020 | 69th edition. URL: https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/ statistical- review/bp-stats-review-2020-full-report.pdf (останнє звернення 01.2021).
2. GWEC global wind report 2019. URL: https://gwec.net/global-wind-report-2019/ (останнє звернення01.2021).
3. НЕК «Укренерго». Встановлена потужність енергосистеми України на 12/2020. URL: https://ua.energy/vstanovlena-potuzhnist-energosystemy-ukrayiny/#12-2020 (остан­нє звернення01.2021).
4. Manwell J.F., McGowan J., Rogers A. Wind energy explained: theory, design, and application 2nd ed. Chichester: John Wiley &Sons, Ltd., 2008, 59—61.
5. Weibull W. A statistical distribution function of wide applicability.//Journal of Applied Mechanics, 1951, 18(3), pp. 293—297.
6. Гнеденко Б.В. Предельные законы для сумм независимых случайных величин. // Успехи математических наук, 1944, № 10,c. 115—165
7. Lydia M., Kumar S.S., Selvakumar A.I. et al. Сomprehensive review on wind turbine power curve modeling techniques // Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014. Vol. 30. 452—460.
8. Sohoni V., Gupta S.C., Nema R.K. A Critical Review on Wind Turbine Power Curve Modelling Techniques and Their Applications in Wind Based Energy System // Journal of Energy, 2016, No 1, pp. 1—18
9. Wind Turbines. Part 12-1: Power Performance Measurements of Electricity Produ­cing Wind Turbines; IEC61400-12-1; International Electrotechnical Commission. Geneva, Switzerland, 2005.
10. Romanuke V. Wind Turbine Power Curve Exponential Model with Differentiable Cut-in and Cut-out Parts. // Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine Kyiv Politechnic Institute. 33-43. 10.20535/1810-0546.2018.2.121504. 2018.
11. Albadi M., El-Saadany E. Wind Turbines Capacity Factor Modeling — A Novel Approach. Power Systems // IEEE Transactions, 2009, 24, pp. 1637—1638. 10.1109/TPWRS.2009. 2023274.
12. Al-Shamma'a Abdullrahman, Addoweesh Khaled, Eltamaly Ali. Optimum Wind Turbine Site Matching for Three Locations in Saudi Arabia. // Advanced Materials Research, 2015, pp. 347—353. 10.4028 URL: www.scientific.net/AMR.347-353.2130.
13. Diyoke Chidiebere. A new approximate capacity factor method for matching wind turbines to a site: case study of Humber region, UK // International Journal of Energy and Environmental Engineering, 2019. 10. 10.1007/s40095-019-00320-5.
14. Sagias N.C., Karagiannidis G.K. Gaussian class multivariate Weibull distributions theory and applications in fading channels // IEEE Transactions on Information Theory, 2005, Vol. 51 (10), pp. 3608—3619.

Полный текст: PDF