刘静,俞炳丰,姜盈霓

• 1:长安大学环境科学与工程学院
• 2:西安交通大学能源与动力学院
• 3:武警工程学院 西安710054
• 4:西安交通大学能源与动力学院

摘要(Abstract)：

本文通过分析认为解决我国能源短缺问题的出路在于大量使用可再生能源—风能或太阳能。多年的气象资料显示我国甘肃省内的乌峭岭地区的风力资源相当丰富。基于对该地区近15年的日平均风速的统计分析,计算了各月的风能密度,说明该地区是未来风场建设的理想地区。另外,基于实测数据计算出了两种风速分布密度函数的特征参数,用两种分布密度函数—Weibull和Rayleigh函数预测了各月的风能密度,并与实测值进行了对比及相关性分析,结果说明Weibull函数比Rayleigh函数更准确。

关键词(KeyWords)： 风速;Weibull;分布密度函数;风能密度

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 刘静,俞炳丰,姜盈霓

参考文献(References)：

• [1]何祚庥,王亦楠.风力发电是我国能源和电力可持续发展战略的最现实选择[J].上海电力,2005,20(1),8~18.
• [2]姚国平,余岳峰,王志征.如东沿海地区风速数据分析及风力发电量计算[J].电力自动化设备,2004,24(4):12~14.
• [3]Seguro JV,Lambert TW.Modern estimation of the parameters of the Weibull probability density distribution for wind energy analysis[J].Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics,2000,85(3):75~84.
• [4]Dorvlo Ass.Estimating wind speed distribution[J].Energy Conversion and Managenent,2002,43(2):2311~2318.
• [5]Ali Naci Celik.A statistical analysis of wind power density based on the Weibull and Rayleigh models at the southern region of Turkey[J].Renewable Energy,2003,29(2):593~604.
• [6]Hennessey JP.Some aspects of wind power statistics[J].Journal of Applied Meteorology,1977,16(2):119~128.
• [7]Garcia A,Torres JL.Fitting probability density distributions:A case study[J].Solar Energy,1998,62(2):139~144.
• [8]Corortis RB,Sigl AB,Klein J.Probability models for wind velocity magnitude and persistence[J].Solar Energy,1978,20:483~493.