基于WRF模式及其同化QuikSCAT/Windsat卫星资料对舟山群岛近海风能资源的模拟与评估
发布时间：2021-08-20 19:00
本文首先应用WRF模式对舟山群岛地区2012年的风场进行数值模拟试验,并结合舟山群岛地区2012年测风塔资料对比分析模拟结果,选取风模拟最优参数化集合方案。继而应用WRF模式同化QuikSCAT/Windsat卫星资料结合最优模拟方案对舟山群岛地区2008年风资源进行模拟,并结合2008年测风塔及自动站资料比较了未同化与同化的模拟效果,并选取出最佳模拟方式。最后进行舟山群岛风能资源评估及风电场选址工作。2012年舟山群岛的WRF风模拟试验结果表明：在风速风向的时间序列及风速风向频率的分布、月均风场等方面,WRF能够充分展现良好的模拟能力；通过五种统计参数和线性回归分析的验证发现代表月（1、4、7和10月）中Case2集合方案的模拟量与实测量之间存在显著相关对应性,故将Case2集合方案作为舟山群岛的风资源模拟的最优方案；模式不同集合方案模拟近地层大气稳定度的结果与实际大气间的误差是模拟近地层风况产生误差的主要原因,由于Case2集合方案模拟的大气稳定度状况较接近于实际大气,使其在近地层风况的模拟方面发挥着积极作用,而其他Case模拟的大气稳定度结果误差相对偏大,这可能是它们模拟近地层风...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：110 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２?２０１２年舟山群岛测风塔７０米高度的平均风速、最大风速（ａ）与平均风速日变化（ｂ）??
式Ｗ及ＭＭ５模式等，成为更便捷、更完善、更成熟的主流模巧预报系统，具有广阔的应??用前景。本文应用ＷＲＦ中用于模拟研究的模式ＷＲＦ－ＡＲＷ?（ｔｈｅ?Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ＷＲＦ）??模式对舟山群岛进行风资源模拟评估，该模式主要的结构流程如图３．１所示。??ＷＲＦ－ＡＲＷ?Ｍｏｄ妨说ｇ?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｆ於Ｗ?Ｃｈｄｆｔ??ｒｒｔｍｒｎ＾ｆ??祀＊掉巧?Ｍ巧＂肋Ｉ！．?Ａ??／＂ＩＩ?Ｉ，?■■…－???■■■■???■■■■、???????！苗；＇?一一Ｉ?＇細一》度泌浦樹汹＊?????—Ｉ?１?＂Ｈ?＾?Ｉ??Ｔ?？?？?巧約色ａＳ?＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿??占?ｉ?．．?＇＇；‘屢＇仰．去Ｍ＇Ｖｙ辦妨??〇ｅｓＧｉ％ｉ？?；?ｗｍ－－＾?ｋ?—＇＊?如常？??．衣?！?ｉ??ｎ＾Ｔｉ?１１＇＇?—??？－？■—３＇?．，Ｔ．Ｉ?－?■。…＇品…??－ｉ詢Ｈ－就獻＾方應庫勝）??ｊ?Ｉ?Ｉ?ｉ?????ｆ?０）＾１?＾?—＊１?品，！??总ｓ容????巧ｗ?勝??图３．１?ＷＲＦ－ＡＲＷ模式结构流程圍??１５??
３．４．１统计参数分析??３．４丄１?１月份的模拟结果与实现ｉｊ风的对比??显而易见，图３．３中，无论是对风速或是风向的模拟，ＷＲＦ模式都能够较准确地再现??当地的风况。实测风速最大值和最小值分别为１６．４０ｍ／ｓ和０．６０ｍ／ｓ，对应的风向的分别为??ＮＮＥ和ＳＳＷ；?Ｃａｓｅｌ模拟的风速最大值和最小值分别为１６．７８ｍ／ｓ和０．２８ｍ／ｓ，对应的风向??分别为ＮＥ和ＷＳＷ；?Ｃａｓｅ２模拟的风速最大值和最小值分别为１６．８１ｍ／ｓ和化３０ｍ／ｓ，对应??的风向的分别为ＥＮＥ和ＷＳＷ，这些在山现的时间上也有偏差。就时间序列而言，基本上，??模拟与实测具有一定的对应性。由表３．２的统计评估参数分析知，ＷＲＦ模拟的风速稍小于??实测风速值，模拟的风向均大于实测风向值。因为Ｃａｓｅ２在风速风向的模拟中有较小的均??方根误差及风速风向偏差，且综合的标准偏差均比ｅａｓｅｌ小，故Ｃａｓｅ２在１月份的模拟??中效果耍好于Ｃａｓｅｌ。??ａ?１?月?Ｃａｓｅ１－２?—ＯＢ?—Ｃａｓｅｌ?ＣａｓｅＺ??Ｉ?■；??Ｑ??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｔ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?＇‘
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WRF模式的渤海海面风的预报与订正[J]. 薄文波,高山红,王永明. 海洋湖沼通报. 2013(03)
[2]浙江省沿海海洋风能资源评估[J]. 姜波,刘富铀,徐辉奋,马治忠,张松. 海洋技术. 2012(04)
[3]应用WRF模型模拟分析风力发电场风速[J]. 张华,孙科,田玲,晏刚. 天津大学学报. 2012(12)
[4]2008年东海海面WRF风场和QuikSCAT风场差异分析[J]. 崔琳琳,胡松. 海洋预报. 2012(05)
[5]新一代中尺度预报模式（WRF）国内应用进展[J]. 王晓君,马浩. 地球科学进展. 2011(11)
[6]中国风能资源的详查和评估[J]. 风能. 2011(08)
[7]基于WRF模式的江苏沿海风资源评估[J]. 罗梦森,何浪,彭华青. 江苏农业科学. 2011(03)
[8]中国近海风能资源开发潜力数值模拟[J]. 周荣卫,何晓凤,朱蓉,程兴宏. 资源科学. 2010(08)
[9]中国海上风能开发研究展望[J]. 辛华龙. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2010(06)
[10]风功率密度等级划分和风能区划的修订建议[J]. 王晓林. 电力技术. 2010(08)
硕士论文
[1]WRF-3DVAR对近地层风速预报改进的数值试验[D]. 张飞民.兰州大学 2014
[2]WRF模式物理过程参数化方案对降水模拟影响研究[D]. 孙科.华北电力大学（北京） 2011
本文编号：3354055
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：110 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．２?２０１２年舟山群岛测风塔７０米高度的平均风速、最大风速（ａ）与平均风速日变化（ｂ）??
式Ｗ及ＭＭ５模式等，成为更便捷、更完善、更成熟的主流模巧预报系统，具有广阔的应??用前景。本文应用ＷＲＦ中用于模拟研究的模式ＷＲＦ－ＡＲＷ?（ｔｈｅ?Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ＷＲＦ）??模式对舟山群岛进行风资源模拟评估，该模式主要的结构流程如图３．１所示。??ＷＲＦ－ＡＲＷ?Ｍｏｄ妨说ｇ?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｆ於Ｗ?Ｃｈｄｆｔ??ｒｒｔｍｒｎ＾ｆ??祀＊掉巧?Ｍ巧＂肋Ｉ！．?Ａ??／＂ＩＩ?Ｉ，?■■…－???■■■■???■■■■、???????！苗；＇?一一Ｉ?＇細一》度泌浦樹汹＊?????—Ｉ?１?＂Ｈ?＾?Ｉ??Ｔ?？?？?巧約色ａＳ?＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿??占?ｉ?．．?＇＇；‘屢＇仰．去Ｍ＇Ｖｙ辦妨??〇ｅｓＧｉ％ｉ？?；?ｗｍ－－＾?ｋ?—＇＊?如常？??．衣?！?ｉ??ｎ＾Ｔｉ?１１＇＇?—??？－？■—３＇?．，Ｔ．Ｉ?－?■。…＇品…??－ｉ詢Ｈ－就獻＾方應庫勝）??ｊ?Ｉ?Ｉ?ｉ?????ｆ?０）＾１?＾?—＊１?品，！??总ｓ容????巧ｗ?勝??图３．１?ＷＲＦ－ＡＲＷ模式结构流程圍??１５??
３．４．１统计参数分析??３．４丄１?１月份的模拟结果与实现ｉｊ风的对比??显而易见，图３．３中，无论是对风速或是风向的模拟，ＷＲＦ模式都能够较准确地再现??当地的风况。实测风速最大值和最小值分别为１６．４０ｍ／ｓ和０．６０ｍ／ｓ，对应的风向的分别为??ＮＮＥ和ＳＳＷ；?Ｃａｓｅｌ模拟的风速最大值和最小值分别为１６．７８ｍ／ｓ和０．２８ｍ／ｓ，对应的风向??分别为ＮＥ和ＷＳＷ；?Ｃａｓｅ２模拟的风速最大值和最小值分别为１６．８１ｍ／ｓ和化３０ｍ／ｓ，对应??的风向的分别为ＥＮＥ和ＷＳＷ，这些在山现的时间上也有偏差。就时间序列而言，基本上，??模拟与实测具有一定的对应性。由表３．２的统计评估参数分析知，ＷＲＦ模拟的风速稍小于??实测风速值，模拟的风向均大于实测风向值。因为Ｃａｓｅ２在风速风向的模拟中有较小的均??方根误差及风速风向偏差，且综合的标准偏差均比ｅａｓｅｌ小，故Ｃａｓｅ２在１月份的模拟??中效果耍好于Ｃａｓｅｌ。??ａ?１?月?Ｃａｓｅ１－２?—ＯＢ?—Ｃａｓｅｌ?ＣａｓｅＺ??Ｉ?■；??Ｑ??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｔ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?＇‘
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WRF模式的渤海海面风的预报与订正[J]. 薄文波,高山红,王永明. 海洋湖沼通报. 2013(03)
[2]浙江省沿海海洋风能资源评估[J]. 姜波,刘富铀,徐辉奋,马治忠,张松. 海洋技术. 2012(04)
[3]应用WRF模型模拟分析风力发电场风速[J]. 张华,孙科,田玲,晏刚. 天津大学学报. 2012(12)
[4]2008年东海海面WRF风场和QuikSCAT风场差异分析[J]. 崔琳琳,胡松. 海洋预报. 2012(05)
[5]新一代中尺度预报模式（WRF）国内应用进展[J]. 王晓君,马浩. 地球科学进展. 2011(11)
[6]中国风能资源的详查和评估[J]. 风能. 2011(08)
[7]基于WRF模式的江苏沿海风资源评估[J]. 罗梦森,何浪,彭华青. 江苏农业科学. 2011(03)
[8]中国近海风能资源开发潜力数值模拟[J]. 周荣卫,何晓凤,朱蓉,程兴宏. 资源科学. 2010(08)
[9]中国海上风能开发研究展望[J]. 辛华龙. 中国海洋大学学报(自然科学版). 2010(06)
[10]风功率密度等级划分和风能区划的修订建议[J]. 王晓林. 电力技术. 2010(08)
硕士论文
[1]WRF-3DVAR对近地层风速预报改进的数值试验[D]. 张飞民.兰州大学 2014
[2]WRF模式物理过程参数化方案对降水模拟影响研究[D]. 孙科.华北电力大学（北京） 2011
本文编号：3354055
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