江西省山地风场风能资源储量及特征分析

论文利用数值模拟GIS空间分析法以及实测与野外勘察调研两种方法规划了江西省山地风能资源的具体分布并定量估算了其储量,此外,还利用山地2座测风塔资料,详细地分析了山地风能资源特性,结果表明:江西省高山地区风能资源呈沿山脉走向的线状分布或孤立山峰的点状分布,技术可开发量约为111×10⁴ kW,技术可开发面积约为136 km²,装机容量约为148×10⁴ kW。山地低层风速和风功率密度较大,随高度的增加略有增大,风切变指数很小,分别为0.017、0.098。山地风场风速和风功率密度日变化明显呈U型分布,正午前后风速最小,凌晨至清晨风速较大,最大风速与最小风速相差1~2 m/s;山地风场有两个接近相反的主导风向,集中在NW-N以及SSW-SSE扇区,对于风机机组布局较为有利。     

青岛华威风电场风能资源分析

根据华威风电场2008年4月1日-2009年3月31日一整年的测风仪测风资料,对风电场的风能资源各参数进行了详细地计算和分析,对风电场的风能资源进行评价,为当地的风能开发提供分析基础。     

青岛华威风电场风能资源分析

根据华威风电场2008年4月1日-2009年3月31日一整年的测风仪测风资料,对风电场的风能资源各参数进行了详细地计算和分析,对风电场的风能资源进行评价,为当地的风能开发提供分析基础。     

中国东南沿海风能资源评价

本文选取322个气象台站(自记158个,非自记174个)10年(1971—1980)风速资料统计计算了3.5—20.4m/s有效风速出现的小时数,年(月)风能和风能密度,风速、风能变化规律;绘制了年有效风能和有效风速频率分布图,进而按风能资源分布规律做出风能区划及风能的高度变化。其次,结合实际风能资料,阐明风能与风力机输出能量转换关系,从而测算出该地区农田灌溉和风力发电的风能资源利用转换值。最后,根据当地实际风能资源、环境、地形及地下水位高低,为选择合理的设计风速或引进适合当地的风力机以及解决当地部分能源提供合理化建议和对该区发展风力机的前景提出了看法。实践证明具有一定的实际应用价值。     

西北地区水资源数量、质量及其分布规律

运用40年降雨、蒸发、径流的同步资料,计算了西北地区的降水总量为7981.9×10⁸m³,地表水资源总量为2164.8×10⁸m³;地下水资源量为1034.6×10⁸m³,扣除重复量后的水资源总量为2304.4×10⁸m³。分析了水资源的地区分布及年内、年际变化规律,评价了西北地区水资源质量,并总结了西北内陆河区径流主要形成于山区,散失于山前平原盆地等水资源六大特点。     

湖北省风能资源的高分辨率数值模拟试验

利用边界层模式CALMET耦合中尺度模式MM5对湖北省的风能资源分布特征进行数值模拟,得到水平分辨率1 km、 垂直高度10~150 m覆盖全省的风能资源分布。通过与测风塔对比发现,模式对九宫山7月、 11月的逐时有效风速的模拟相关系数分别为0.59、 0.57;受下垫面复杂地形的影响,10 m高度上的误差最大,50 m高度的模拟效果好于其他高度。70 m高度上数值模拟风速年均误差为7.21%,逐月平均风速误差范围在6.62%~7.30%之间。全省风能资源的总体分布特征是:中东部大于西部,西部的等值线相对凌乱且密集,冬、 春季风速、 风功率大于秋季,西部地区为风资源较贫乏地区。数值模拟结果虽然存在一定的误差,但模拟得到的风能资源分布趋势是符合本地区气候和地形特征变化规律的,可以作为制定区域风电发展规划的科学依据。在进行风电场选址时,对于误差大于平均水平的地区需要多布设测风塔。     

中国各区域秸秆资源可能源化利用的潜力分析

在我国能源需求迅速增长并日益依赖国际市场的背景下,能源化利用秸秆资源是我国缓解能源短缺的重要选择之一。论文在综合相关研究成果的基础上,对我国不同区域农作物秸秆可能源化利用的潜力及资源密度进行了分析。研究表明,2009年中国农作物秸秆理论资源量为7.48×10⁸ t,可获得资源量为6.34×10⁸ t,可能源化利用量为1.52×10⁸ t。中国可能源化利用秸秆资源区域分布极不均匀。长江中下游、东北、华北等区域可能源化利用秸秆潜力较大,分别为0.42×10⁸、 0.37×10⁸和0.35×10⁸ t,青藏高原、黄土高原和西南可能源化利用秸秆资源潜力较低。根据各区域可能源化利用秸秆资源密度,论文对不同省份建造较大规模秸秆发电企业或燃料乙醇企业的适宜性进行了分析。     

基于资源价值折耗的石油资源账户建立与分析——以黄河三角洲石油开发为例

在国际上通行的环境经济综合核算体系(SEEA)的基础上,以黄河三角洲石油资源开发为研究案例,根据黄河三角洲2003-2008年石油开发利用等数据,经过计算和统计依次建立了石油资源的实物型账户、价值型账户和综合账户。计算和统计结果表明:2003-2008年,黄河三角洲石油资源因开采而造成的价值折耗分别为154.0×10⁸、111.3×10⁸、121.6×10⁸、104.9×10⁸、106.0×10⁸、83.0×10⁸元,考虑了资源价值折耗的石油行业增加值占工业增加值和地区GDP的比例,以及因价值折耗造成的工业经济和地区GDP损失比例都有减小的趋势,平均分别为59.1%和42.0%,以及14.3%和9.8%。巨大的价值折耗带来了石油资源利用的可持续性下降,但是在当地的整体经济中,黄河三角洲石油开发带来的经济增长的可持续性在一定程度上增强。最后对结果进行了分析和讨论。     

新疆玛纳斯河流域农业水资源可利用潜力分析

结合新疆玛纳斯河流域水文水资源、种植结构和节水技术发展等资料,从开源、节流两方面对流域近期(至2010年)、中远期(2010-2030年)农业水资源极限潜力、可挖掘潜力进行了估算。结果表明,就目前水资源的利用水平和开发趋势,玛纳斯河流域未来农业水资源的主要利用途径是开源与节流相结合,以节流为主。全流域尚有的农业灌溉水资源极限潜力为10.75×10⁸m³,近期农业水资源可挖掘潜力为2.13×10⁸m³,其中开源增水潜力0.40×10⁸m³,占18.8%,节流增水潜力1.73×10⁸m³,占81.2%;中远期农业水资源可挖掘潜力5.33×10⁸m³,其中开源增水潜力1.12×10⁸m³,占21.0%,节流增水潜力4.21×10⁸m³,占79.0%。该研究对区域制订节水灌溉规划及水资源系统优化配置具有重要参考价值。     

黄河流域可供水量究竟有多少?

摘要:黄河是我国水资源最紧张的河流之一,但关于黄河流域可供水量,几个很权威的文献却差别很大,高的达到692×10⁸m³,低的低到580×10⁸m³。而20世纪90年代又出现了黄河流域天然径流大为减少的情况,平水年份下河川天然径流量比多年平均减少110×10⁸m³。所以,黄河流域的可供水量究竟有多少是急迫需要弄清的问题,因为它关系到黄河流域的水资源可持续利用战略决策。论文的研究结论是:在2010年水平年,在平水年条件下,黄河流域的可供水量只有550×10⁸～560×10⁸m³,其中地表水390×10⁸～400×10⁸m³,地下水160×10⁸m³。所以,黄河流域的可供水量比原来估算的最低数580×10⁸m³还低20×10⁸～30×10⁸m³,而比原来估计的最高数692×10⁸m³要低20%,差140×10⁸m³。这就给黄河流域的水资源供需平衡对策提出了更严峻的问题。     

风力发电场对鸟类迁徙的影响分析与对策

风能资源的地域分布与鸟类迁徙通道重叠,表现为沿海及岛屿、内陆湖泊、水库、沼泽及其它湿地,既是风能资源丰富地区,也是鸟类迁徙的主要通道和停歇地;风能资源的季节分布与鸟类迁徙季节重合。导致风力发电场的兴建对鸟类迁徙带来直接影响。所以,在发展风力发电的同时,必须注意对鸟类的保护。     

海上深水区风电场并网的空间布局优化——以粤东地区为例

海上深水区风电场具有水深深、离岸远、规模大的特点,其并网空间布局的合理规划直接关系到投资成本和用海效率,而现有研究多停留于二维平面,精度有待提高。从风电汇集至岛屿再送出的设想出发,建立深水区风电场并网的三维空间布局优化设计模型,以粤东深水区风电场为例进行分析。研究表明：（1）深水区风电场并网需要考虑海底地形因素,尽管研究范围坡度很小,优化方案的电缆总长度还比二维平面计算结果长约5%;（2）汇集输电的方式能有效减少用海面积、降低总投资成本,其中征海面积、总投资成本减幅最大均可达65%;（3）不同输电方式的电缆成本越低,空间布局越接近以岛屿为中心的辐射状,随岛屿数量增加区别逐渐减小,220 kV交流、500 kV交流、±320 kV直流电缆成本依次减小,1个岛屿时对应方案的岛屿与汇集中心距离分别为38 km、27 km、9 km,4个岛屿时分别降至19 km、19 km、5 km。     

吉林省的风能潜力(英文)

近两年我国电力突然短缺,已经引起政府的高度重视。由于我国风电发展的紧迫性和风电发展的潜力,特别是国际上正在如火如荼地开发风电的情景,中国- 奥地利政府间双边合作计划将风电评估列入2001～2003 年度合作计划,论文是该计划的成果之一。以我国吉林省为研究对象,采用广泛使用的风机选址算法和空间分布诊断程序( WAsP和ZAWIMOD2),运用数字地形图和遥感资料获得的土地利用图,进而得到数字化的表面粗糙度,再对吉林省的风能潜力进行估算。完成了近1km² 分辨率的距地面60m高度的风速和风能密度计算,并制作了它们的分布图。这是我国第一次在较大区域上估算距地面60m 高度的风速和风能密度,其方法对我国风电资源的评估有重要的借鉴作用。结果显示最有效的风能资源在吉林省的中西部地区,而南部和东部的高风资源区位于山脊和山顶,对风能的开发有一定的限制。     

MM5/CALMET模式系统在风能资源评估中的应用

论文建立了一个适用于区域性风能资源评估的数值模式系统,该系统由中尺度气象模式MM5和微尺度模块Calm et以及风能资源参数计算模块组成。运用该模式系统分别对代表我国沿海风能丰富区的江苏省沿海地区和复杂地形条件下的北部风能丰富区的甘肃省酒泉地区的风能资源进行1 km×1 km高分辨率的逐时模拟,并通过与模拟范围内测风塔观测资料的对比检验该模式系统对我国不同地形条件下的风能资源评估能力。对比结果表明该模式系统可以很好地模拟出这两个地区的风能资源分布情形,不仅各测风塔处的年平均风速模拟值与实测值较为接近,风向频率和风功率密度方向频率也与观测值较为吻合。总体来看,该模式系统对甘肃省酒泉地区的模拟值与实测值的对比结果要优于江苏省沿海地区的对比结果。因此,该模式系统可以用来对我国不同地形条件下的风能资源进行高分辨率的评估。同时通过分析这两个地区70 m高度处的年平均风速、年平均风功率密度、年有效小时数、年发电量的水平分布结果发现,江苏省沿海地区海面上风能资源比陆上沿岸区域丰富,且风能资源沿海岸线往南逐步增加;甘肃省酒泉地区中部的盆地区域由于受南北高山形成狭管效应的作用,风能资源非常丰富。     

中国风电的时空分布特征和发展趋势

利用1990-2005年中国和英国风电发展数据,对两国风电的时空分布特征和发展趋势进行了比较分析。据英国风电发展的阶段性,把中国风电发展划分为试验性发展、规模发展、过渡发展3个阶段,并预测到2007年步入大规模发展阶段。因此,未来几年,中国风电场数目和规模将会快速增长,并且由集中走向高密度集中分布。据对影响风电场省级时空分布的自然、市场和政策共8个选择因子的主成分分析和系统聚类分析结果,将中国风电场按省级划分为3个区域和8个亚区域,对聚类结果进行逐步判别回判,结果表明准确率达92.6%。     

中国生物质能源的定量评价及其地理分布

利用已有统计资料和数据,定量估算了中国生物质能源的数量,并对其地理分布格局进行了探讨。研究表明:①2004年中国生物质资源实物蕴藏量为:秸秆7.28×10⁸t,主要分布在河南、山东、黑龙江、吉林、四川等省;畜粪39.26×10⁸t,主要分布在河南、山东、四川、河北、湖南等省;林木生物质21.75×10⁸t,主要分布在西藏、四川、云南、黑龙江、内蒙古等省区;城市垃圾1.55×10⁸t,主要分布在广东、山东、黑龙江、湖北、江苏等省;废水482.4×10⁸t,主要分布在广东、江苏、浙江、山东、河南等省;②2004年中国生物质能实物总蕴藏潜力为35.11×10⁸tce,前五位依次为四川、云南、黑龙江、河南和内蒙古;其中理论可获得量为4.6×10⁸tce,前五位为四川、黑龙江、云南、西藏和内蒙古。可获得量中秸秆、薪柴和畜粪所占比例分别达38.9%、36.0%和22.14%;③中国生物质能分布不均,省际差异较大。按农村人口计算,人均理论可获得生物质能最大的西藏自治区达14.17tce,最小的浙江省仅0.15tce。而生物质能蕴藏潜力分布在一定程度上与常规一次能源蕴藏潜力分布呈现互补状态,则更加突出了在一次能源蕴藏量较低的地区开发利用生物质能的巨大潜力。     

基于混合生命周期分析的我国海上风电场能耗及温室气体排放研究

随着我国海上风电的快速发展,对其资源环境成本进行系统核算对于全面评价海上风电的节能减排潜力具有重要意义.本研究采用混合生命周期评价方法,对我国第一个海上风电场—上海东海大桥海上风电场(二期)的能耗和温室气体排放进行核算,并将核算结果与典型陆上风电场和其它类型的可再生能源进行比较.结果表明:该海上风电项目全生命周期发电能耗为0.51 MJ·k Wh~(-1),相应的温室气体排放量为26.47g·k Wh~(-1)(以CO_2当量计);在设备制造与运输、建设施工、运行维护、回收处置4个阶段中,设备生产与运输阶段在能耗和温室气体排放的占比最大,分别贡献了能耗的91.23%和温室气体排放量的60.48%;横向比较发现,海上风电场单位发电量的能耗和温室气体排放均高于陆上风电项目,但与光伏、生物质、地热等可再生能源发电项目相比,海上风电项目全生命周期能耗和温室气体排放依然具有一定优势.     

风电场生命周期CO2排放核算与不确定性分析

提出了风力发电技术生命周期能耗和CO2排放核算的详细方法.应用上海某风电场数据进行核算,结果认为,风机生产阶段能耗和CO2排放占风电场生命周期能耗和CO2排放的比例均为最大,分别为68.23%和67.18%.不确定性分析认为,在所有强度参数中,钢生产综合能耗最为灵敏.风电场能耗强度和CO2强度分别为3.24gce/(kW?h)和9.47g/(kW?h),明显低于300MW火力发电机组的相同指标,分别为330gce/(kW?h)和915g/(kW?h). 20a服役期的50MW风电场满期后,同比300MW火电机组少排放CO2约234万t.