Fiind o energie regenerabila curata si extrem de valoroasa, energia eoliana a devenit [607108]

Universitatea Politehnica din Bucuresti

Tema de casa
Energia eoliana
Surse de energie

Student: [anonimizat]:124A
Facultatea de Inginerie Electrica
Anul: II

Fiind o energie regenerabila curata si extrem de valoroasa, energia eoliana a devenit
treptat o ramura foarte importanta a tehnologiei energetice. Prin anumite metode de
masurare,sunt cercetate caracteristicele vantului in sine, aplicatiile de energie pentru
sursa distribuita de energie eoliana (DWES ) si sase situri din Muntii Heuduan si evaluarea
economica. Conform rezultatelor, caracteristicile vantului, inclusiv viteza vantului și
direcția vantului în regiunile muntoase, sunt afectate semnificativ de topografie; viteza
vantului depinde de anotimp, în timp ce direc ția medie a vantului nu este. Spre exemplu,
viteza maxima a vantului apare primavara, iar viteza minima a vantului apare vara. In ceea
ce priveste distributia valorilor extreme, datele vantului din zonele muntoase sunt mai
potrivite cu tipu l de distributie Frechet. Prin utilizarea functiei de distributie Weibull,
parametrii Weibull sunt calculati si potentialul energetic este estimat cu cinci metode.
Metodele de estimare potrivite pentru zonele de coasta pot fi, de asemenea, utilizate pentru
evaluearea energiei in mediile montane.

1. Introducere
Energia regenerabila, care include energia hidroenergetica, solara, eoliana, unda,
geotermala, etc., este un fel de aprovizionare cu energia durabila care poate satisface
cererea curenta de energie fara a dauna mediului. Printre aceste surse de energie,
distribuite pe scara lunga si cu multe politici de sprijin si stimulente financiare din partea
guvernelor, energia eoliana a primit multa atentie si a suferit o dezvoltare rapida, i nclusiv
metoda estimarii energiei eoliene si predictia vitezei vantului [1 -3]. Fig. 1 arata capacitatea
puterii eoliene cumulativa instalata si noua capacitate eoliana instalata pe an din 2006
pana in 2018.
Pana la finalul anului 2018, capacita tea cumulata de energie eoliana instalata in
lume a ajuns la 591,5 GW. In ultimii 13 ani, noua capacitate instalata a cunoscut doua
ascensiuni si s -a stabilizat la 52 GW pe an in ultimii 3 ani.
Top 10 tari cu o putere eoliana recent instalata i n anul 2018, este prezentata in
Fig. 2. Dupa cum este aratat, tarile in curs de dezvoltare contribuie cu mult mai mult de
jumatate din noua capacitate instalata.
Dupa zeci de ani de dezvoltare, au existat numeroase studii privind caracteristici le
eoliene si evaluarea energiei eoliene a fermelor eoliene mari construite in zonele de coasta
si in zonele indepartate de mal. Vizand zone in larg, Shu et al. a explorat caracteristicile
vantului din larg si a estimat potentialul eolian din Hongkong calc uland parametrii Weibull
cu metode diferite de estimare [4 -5]. La scurt timp, Shu et al. a investigat potentialul eolian
la inaltime diferita in diferite locatii din Hong Kong si a aratat ca parametrul de forma
Weibull este dependent de inaltime, in timp c e parametrii de scara Weibull demonstreaza
un tip de putere in inaltime in regiunea din larg [6].
In turcia, au fost ridicati doi stalpi de vant cu inaltimea de 30m in Kutahya, o zona
interioara, respectiv Izmir, o zona de coasta. Conform date lor culese, viteza media a
vantului in Izmir este de 8,14 m/s in timp ce viteza medie a vantului in Kutahya este de
4,62 m/s, ceea ce indica faptul ca caracteristicile vantului sunt afectate de topografie [7].

Fig. 1. Capacitatea eoliana instalata in intreaga lume intre 2006 si 2018.

Fig. 2. Top 10 tari cu capacitate eoliana recent instalata in 2018 (Unitate: MW).

In plus, datorita relatiei dintre densitatea energieri eoliene si viteza vantului este cubica,
presupunand ca in aceleasi alte conditii, densitatea energieri eoliene in Izmir este de
aproximativ cinci ori mai mare decat in Kutahya, se poate observa ca si viteza vantului este
un factor foarte important pentru locatia centrelor eoliene. In ultimii ani, odata cu
progresul tehnologiei eoliene, au fost dezvoltate turbine eoliene cu axa orizontala
miniaturizata (HAWT) si turbine eoliene cu axe verticale (VAWT) mai avansate, cercetarile
asupra sursei distribuite de energie eoliana (DWES) devin un subiect care a atras atentia
multora. DWES este un mod de alimentare cu energie descentralizata, construit la capatul
utilizatorului, care pot opera independent, precum si in retea. Chiar daca generarea de
energie electrica a DWES este mica, aceasta poate maximiza utilizarea resurselor si a
beneficiilor de mediu [8 -9]. Lu si Ip (2009) [10] au investigat usurinta proceducerii de
energie eoliana instalata de catre CFD pe cl adirile inalte din Hongkong, iar aceasta
presuunere fusese dovedita si teoretic. Avand in vedere cercul de capital al Malaeziei, a fost
propus si discutat un sistem DWES construit pe acoperisul cladirilor inalte, rezultatele au
aratat ca sistemul DWES poat e acoperi o portiune de semnificatie a cererii de energie a
unei cladiri si ajuta sa faca cladirea partial independenta de reteaua electrica urbana [11 –
12]. Pe baza evaluarii potentialului energiei eoliene in diferite parti din Singapore, este
confirmata i n continuare usurinta(fezabilitatea) energiei eoliene in oras [13]. Ca urmare, un
numar mare de savanti au discutat despre aplicarea sistemului DWES in orasul modern
[14-16].

Fig. 3. Harti topografice pentru patru statii de masurare( Efectuata pe Google Earth).

2. Metodologie
2.1. Zonele de masurare
Muntii Hengduan, situati in sud -vestul Chinei, sunt sistemul montan de granita al
Podisului Qinghai -Tibet si al Podisului Yunnan -Guizhou, acoperind o suprafata de peste
600.000 de kilometri patrati. Este cel mai lung, larg si tipic sistem montan nord -sud din
China [17]. Altitudinea celor mai multe terenuri din aceasta regiune variaza intre 1300 si
6000 de metri deasupra nivelului marii, iar diferenta de altitudine dintre munti si vaile
adiacente este in general de peste 1000 pana la 2000m. In aceasta lucrarem au fost
construite 4 statii, impreuna cu 6 statii de monitorizare a vremii, pentru a masura datele
vantului ( vezi Fig.3 si Fig.4). Cele patru statii sunt zona Zanl i, zona Jin, zona Baoshan si
zona Yimen. Zona Zanli si Jin sunt canioane taiate adanc in forma de U, situate la limitele
estice si, respectiv, in centrul Muntilor Hengduan. Zona Baoshan este situata la limita de
sud-vest a Muntilor Hengduan, unde terenul e ste relativ plat. Pentru a investiga influesnta
topografiei asupra caracteristicilor vantului si evaluarea potentialului energetic, au fost
amenajate trei zone, Yimen -A, Yimen -B si Yimen -C, in trei zone adiacente ale Yimen -ulu
(cu topografie diferita).

2.2. Catarg de masurare a datelor vantului
Fiecare statie meteorologica automata folosita in observatie este un catarg de 10m
inaltime (Fig. 5). Catargul este compus din tuburi circulare din otel, intarite de sarme tip
serval pentru a s pori stabilitatea. In plus, catargul este echipat cu echipamente de
protectieimpotriva trasnetului pentru a maximiza durata de viata a echipamentelor. In
masuratorile campului de vant, un anemometru cupa este de obicei selectat ca instrument
de achizitie s tandard pentru instalarea sa simpla si precizia ridicata [18 -20].
Prin urmare, in partea superioara a catargului sunt echipate un anemometru cu 3 cani si
un senzor de directie. In partea de jos a catargului, este instalat un termometru si un
senzor de pre cipitatii pentru a inregistra datele de temperatura si de precipitatii. Toate
datele vor fi inregistrate in timp real de catre inregistratorul de date si transmisie catre
centrul de date de la distanta prin intermediul datelor celulare. La final, o baterie cu
capacitate mare de rezistenta,de 72 de ore si incarcata de panourile solare este utilizata
pentru a alimenta intraga statie meteorologica automata. Durata de colecatare a datelor
eoliene fiind din decembrie 2012 pana in decembrie 2018.

2.3. E xtreme value analysis
Analiza valorilor extreme, cunoscuta si sub numele de teoria valorilor extreme, este
o metoda statistica folosita pentru a face fata deviatiei extreme a medianei distribuite
identic, analiza valorilor extreme foate evalua probabilitatea evenimentelor mai extreme din
secvente de proba decat cele observate anterior [21]. Presupunand ca lungimea
esantioanelor este suficient de mare, probabilitatea poate fi obtinuta prin distributia GEV,
a carei functie de densitate de probabil itate (PDF) si functia de distributie cumulativa (CDF)
este data de ecuatiile (1) si (2), respectiv [22].

(1) unde µ, σ și ξ sunt parametrii
de locatie, scarasi forma.
In functie de valoarea lui GE,
(2) GEV poate fi impartit in
trei tipuri [23]: Tipul I
de distributie de valori (distributia
Gumbel, ξ = 0), Tipul II de distribut ie de
valori extreme (distributia Frechet, ξ < 0) si Tipul II de distributie de valori extreme
(distributia inversa Weibull, ξ > 0).
Nivelul de rentabilitate, o valoare este definita ca fiind de asteptat sa fie egala sau
depasita in medie o data la fiecare interval al perioadei (P0), poate fi acumulata pentru a
estima probabilitatea de aparitie a cuantilelor extreme. Aici, P0 este perioada de intoarcere,
nivelul returnare poate fi obtinut ca urmatoarea ecuatie [24]: Gx = 1 – 1/P0 (3 ).

Fig. 4. Indica ția de ridicare a fiecărei sta ții și poziția relativă a fiecărui loc măsurat.

Fig. 5. Stația meteo automată de pe site -ul Jin’an
(fotografie luata de autori).
2.4. Distributia grea a datelor eoliene
Vantul este o variabila aleatorie in timp si
spatiu, de aceea este foarte dificil sa o evaluezi si
mai rezonabil sa folosesti o metoda de analiza
statisti ca pentru a evalua potentialul energiei
eoliene, mai degraba decat datele eoliene
instantanee [25]. Prin urmare, distributia Wwibull
cu doi parametrii, care este utilizata pe scara larga
in evaluarea potentialului energiei eoliene, este
utulizata pentru a analiza si a evalua datele eoliene
[26-28].

3. Rezultate si discutii
3.1. Caracteristicile medii ale vantului
In Fig. 6 ne este prezentat caracteristicile vantului mediu incluzand diagrama de
tranzacționare a vitezei vantu lui ai a vantului, bazata pe toate datele vantului, viteza medie
a vantului cu bara de eroare a deviatiei standard si directia medie corespunzatoare a
vantului in diferite anotimpuri si profilurile de viteza medie diurna pentru patru sezoane, la
șase zone (site-uri). Aaa cum am mentionat mai sus, seria este împartita in primavara,
vara, toamna și iarna, unde primavara este definita ca martie pana mai, vara ca iunie pana
in august, toamna ca septembrie pana noiembrie si iarna decembrie – februarie. In genera l,
directia vantului este uniforma pentru site -urile situate in vale, cum ar fi site -ul Baoshan,
site-ul Zanli, site -ul Jin’an și site-ul Yimen -C, care este de acord cu studiul anterior [29].
Atunci când siturile sunt construite în zona plană (Yimen -Asite) sau în vârf de deal (situl
YimenB) în zonele muntoase, direc ția vântului este foarte haotică, iar propor ția direcției
vântului care vine din toate direc țiile nu este scăzută, iar acest punct este similar cu
caracteristicile vântului în unele zone de coa stă [30 -31]. În general, cu cât este mai mare
viteza vântului, cu atât direc ția vântului este mai concentrată [32]. Pentru a arăta mai bine
starea vitezei vântului în diferite anotimpuri, sunt reprezentate vitezele medii sezoniere ale
vântului și direcțiile medii ale vântului, bara de eroare indică abaterea standard a datelor
privind viteza sezonului vântului.
Din rezultate, este de remarcat faptul că, de și cele patru sta ții selectate sunt separate cu
sute de kilometri, viteza medie a vântului în primăvar ă este întotdeauna cea mai mare, în
timp ce viteza medie a vântului în vară este cea mai mică din cele patru sezoane. Terenul
poate afecta serios direc ția vântului și viteza vântului, astfel încât regiuni diferite au
caracteristici diferite ale vântului [3 3-37]. Pentru văile în care sunt situate Zanli, Jin’an și
Yimen, direc ția medie a vântului variază pu țin de la anotimp la anotimp. De și situl
Baoshan este încă situat în zona montană, terenul său este relativ plat, astfel încât direc ția
medie a vântului fl uctuează mult în anotimpurile diferite, dar direc ția vântului rămâne în
general ca la sud. De asemenea, se subliniază în unele literaturi că, datorită influen ței
topografiei locale, direc ția vântului în zonele montane are o direc ție dominantă [38 -39].

Fig. 6. Caracteristicile vântului mediu la (a) situl Baoshan, (b) situl Zanli, (c) situl Jin'an, (d) site -ul
Yimen -A, (e) site -ul Yimen -B și (f) site -ul Yimen -C cu (1) direc ția anuală a vântului și distribu ția
vitezei vântului, (2) viteza medie sezonieră și direcția vântului și (3) profilurile diurne ale vântului
diurn.

Pentru profilurile diurne ale vântului pe șase situri, viteza medie a vântului este strâns
legată de răsăritul și căderea soarelui. Viteza vântului cre ște odată cu cre șterea soarelu i și
atinge o valoare maximă după -amiaza, iar apoi viteza vântului scade rapid odată cu apusul
soarelui. Acest lucru se datorează faptului că vânturile din vale, numite și vânturi de vale,
sunt de obicei cauzate de diferen țe de presiune induse termic. Conf orm legii schimbării
vitezei vântului pe timp de noapte, se pare că există două tipuri de profiluri. Unul este că
viteza vântului scade rapid după apusurile de soare și se men ține la această viteză a vântului
cu mici fluctua ții până la răsăritul zilei urmă toare.

Fig. 7. Histograma vitezelor diurne ale vântului observată pe diferite locuri.

Siturile de măsurare cu această caracteristică sunt situl Baoshan și situl Yimen.
Cealaltă este că viteza vântului scade lent după apusul soarelui, iar pro cesul poate dura
chiar până la răsăritul zilei următoare, un astfel de fenomen poate fi găsit pe site -ul Zanli și
pe site -ul Jin. Acest fenomen este legat de diferen ța de altitudine a văii. Este cunoscut
faptul că temperatura din fundul văii este de obicei mai mare decât cea din vârful muntelui
[40-41]. Pe măsură ce diferen ța de altitudine a văii cre ște, efectul de izolare este mai bun,
astfel încât diferen ța de presiune cauzată de efectul termic nu scade imediat după apusul
soarelui, ceea ce face ca viteza vântului din zona de diferen ță înaltă să scadă mai încet. În
plus, viteza medie a vântului în diferite anotimpuri are și diferen țe semnificative, iar viteza
medie a vântului în primăvară este relativ mare în general. În general, viteza medie a
vântului în majoritatea zonelor muntelui este mai mică decât viteza de vânt a turbinelor
eoliene moderne, care este de obicei între 610 m / s. Prin urmare, turbinele eoliene mici cu
viteză redusă a vântului, cum ar fi AIRCON (HAWT mic) sau VAWT [42] sunt recomandate
pentru echiparea parcului eolian distribuit.

3.2. Nivelele de intoarcere
Pe baza vitezei medii zilnice a vântului, această sec țiune se concentrează pe
caracteristicile de distribu ție a valorilor extreme ale vitezei vântului din diferite sta ții și
calculează viteza medie a vântului pentru perioade diferite de retur. Fig. 7 prezintă func țiile
teoretice ale densită ții probabilită ții cu histogramele de viteză ale vântului observate pentru
șase loca ții. De asemenea, func țiile de distr ibuție cumulate corespunzătoare sunt
reprezentate în Fig. 7. Pentru a evalua corela ția de montare, sunt introduse trei metode
incluzând pătratul R, eroarea medie a rădăcinei pătrate (RMSE) și eroarea medie absolută
(MAE) pentru a examina bunătatea din ea.
Indicele de bunătate și parametrii de montare sunt enumerate în Table 1(tabelul 1). În
ordinea Baoshan, Zanli, Jin'an, YimenA, Yimen -B și Yimen -C, parametrii de formă sunt
−0.1076, −0.1935, −0.0903, −0.1750, – 0.2201, 0.0416, parametrii de scară sunt 0 .4335,
1.5813, 0.6245, 0.3911, 0.5955, 0.4111, iar parametrii loca ției sunt 1.7065, 4.0448,
2.6092, 1.5011, 2.5784 și 1.6937, în site -ul corespunzător.

Conform valorilor R -Square, RMSE și MAE, distribu ția GEV are o performan ță bună
pentru un număr de șase site -uri. Valorile R -Square, RMSE și MAE sunt 0.9978, 0.0137 și
0.0104 în Baoshan, 0.9992, 0.0080 și 0.0062 în Zanli, 0.9931, 0.0239 și 0.0205 în Jin’an,
în jur de 0.9979, 0.0131 și 0.107 în Yimen. După cum am men ționat în sec țiunea 2.3,
parametrul de formă este foarte important. Pentru un total de cinci site -uri, parametrul de
formă este negativ, indicând o distribu ție legată, ceea ce este teoretic imposibil ca viteza
medie a vântului să fie situată peste limita superioară a sitului corespunzător [43 -44].
Prin urmare, pentru astfel de văi uscate -calde afectate de sezonul musonului, distribu ția
valorilor extreme este mai în concordan ță cu distribu ția Frechet, denumită și distribu ția
extremă de Tipul II. Ayuketang Arreyndipand Joseph a luat ca exemplu zona coastei de
vest a Africii și s-a comparat aplicabilitatea diferitelor modele de distribu ție a valorilor
extreme. Rezultatele au arătat că distribu ția Frechet a avut o coinciden ță mai bună [45]. De
asemenea, au fost găsite cazuri sim ilare în America de Sud [46]. Pe baza rezultatelor
distribu ției valorilor extreme, viteza medie a vântului, cu o perioadă de întoarcere de 5 ani
și 10 ani la 10 m înăl țime deasupra solului, este prezentată în Table 2 (tabelul 2). Viteza
medie a vântului pr evăzută cu o perioadă de întoarcere de 10 ani este de 4,07 m / s în situl
Baoshan, 10,54 m / s în situl Zanli, 6,24 m / s în site -ul Jin'an, 3,21 m / s în site -ul
Yimen -A, 4,85 m / s în site -ul Yimen -B și 5,72 m / s în site -ul Yimen -C. Pentru cele trei
site-uri din Yimen, se presupune că starea climatică, deci cele trei situri sunt acelea și
pentru distan ța apropiată din cauza locului adiacent. Respecta ți viteza medie a vântului
prevăzută pentru cele trei site -uri, diferen ța este foarte mare. Site -ul situat pe vale (Yimen –
C) are cea mai mare viteză medie a vântului, în timp ce site -ul de pe terenul plat (Yimen -A)
are cel mai mic. Acest lucru se datorează faptului că caracteristicile vântului din zonele
muntoase sunt afectate în mod semnificativ de teren. Când situl se află în vale, vântul este
restricționat de munte, determinând viteza vântului și direcția vântului să fie relativ
concentrate, deci este înso țit de o viteză mai mare a vântului. Pentru zonele plane din
zonele muntoase înconjurate de mun ți, vântul este blocat de mun ții din jur, astfel încât
viteza vântului este scăzută, iar direc ția vântului este dezordonată.
Compara ți patru locuri diferite, de și aceste patru locuri sunt situate în zone muntoase,
viteza vântului cu aceea și perioadă de întoarcere este destul de diferită. Pentru perioada de
întoarcere de 5 ani, viteza minimă a vântului este de 3.133 m / s pe site -ul Yimen -A, viteza
maximă a vântului este de 10.301 m / s în situl Zanli. Pentru perioada de întoarcere de 10
ani, locurile cu viteza maxi mă și minimă a vântului sunt acelea și cu perioada de întoarcere
de 5 ani. Se poate observa că influen ța topografiei locale asupra mediului eolian este
enormă. Există zăpadă perenă în vârful muntelui din jurul sitului Zanli, ceea ce duce la o
diferență de t emperatură mai mare, ceea ce duce la o viteză mare a vântului. În contrast,
temperatura din locul Yimen este relativ caldă, astfel încât viteza vântului este relativ
scăzută. Pe măsură ce perioada de întoarcere cre ște, viteza vântului cre ște ușor, ceea ce
este în concordan ță cu tendin ța CDF.

3.3. Distributia Wwibull
Fig. 8 prezintă distribu ția Weibull la histogramele de viteză ale vântului tuturor
datelor de viteză ale vântului cu cinci metode de estimare, iar parametrii statistici cu trei
tipuri de bunătate a criteriilor de încadrare pe diferite site -uri sunt tabula ți în tabelele 3 –8.
Așa cum a arătat Fig. 8, toate metodele se potrivesc bine datelor observate, cu excep ția
Weibull -AM (Metoda alternativă de probabilitate maximă / Alt ernative Maximum Likelihood
Method).
Performan ța Weibull -AM nu este stabilă. Pentru Zanli și Yimen -C, valorile de
estimare sunt apropiate de cele ale celorlalte patru metode, în timp ce pentru celelalte
patru site -uri, valorile de estimare sun t mult mai mari sau mai mici, iar abaterea maximă
poate ajunge chiar și la 30%. Prin urmare, discu ția următoare se concentrează în principal
pe celelalte patru metode. Parametrii de formă (k) sunt ob ținuți din metodele bine potrivite
sunt centrate cu valor ile în jur de 1,32 la situl Baoshan, 1,41 la situl Zanli, 1,82 la situl
Jin'an, 1,37 la situl Yimen -A, 1,60 la locul YimenB, 1,52 la site -ul Yimen -C, în timp ce
parametrii de scară (c) determina ți de la siturile corespunzătoare au o valoare medie de
2,08, 5,31, 3,30, 2,11, 3,21, 2,17. După cum s -a găsit, cea mai mare valoare a RMSE
este calculată prin metoda Alternative Maximum Likelihood, 0.08899, care a avut loc pe
site-ul Baoshan. Pătratul R corespunzător este de asemenea cel mai mic, cu o valoare d e
0,9050.
Consumul de energie este distribuit inegal în timp. Prin urmare, este necesar să se
folosească mai multe anotimpuri diferite. Parametrii Weibull ob ținuți din primăvară, vară,
toamnă și iarnă la șase site -uri sunt enumera ți în tabelul 9. În general, parametrii de formă
vara sunt mai mari decât cei din alte anotimpuri, în timp ce parametrii de scară
corespunzători sunt mai mici. Pentru diferite anotimpuri și situri de măsurare, parametrii
Weibull calcula ți prin diferite metode sunt foar te apropia ți, cu excep ția Weibull -AM.

3.4. Evaluarea energiei eoliene
Table 10 (tabelul 10) rezumă densitatea calculată a puterii eoliene la toate locurile
de măsurare cu diferite metode de estimare. Pentru a compara influen ța densită ții aerului,
datele din paranteze sunt calculate cu densitatea aerului care nu este corectată cu
altitudinea și temperatura. După cum s -a găsit, cu excep ția Weibull -AM, densită țile puterii
eoliene estimate prin celelalte patru metode sunt apropiate unele de altele. În plus,
comparând densitatea puterii eoliene a diferitelor site -uri, diferen ța de densitate a puterii
eoliene este uria șă. Densitatea puterii eoliene la situl Zanli este în jur de 210 W / m2, ceea
ce este de aproape 18 ori mai mare decât al site -urilor Yimen -A și Yimen -C. În mod clar,
densitatea puterii eoliene asociată cu vârful de deal este mai mare decât cea din vale și pe
un teren plat. În ciuda densită ții puterii eoliene ajunge la 210 W / m2, densitatea energiei
eoliene în zonele muntoase est e încă relativ mică. Mai mult decât atât, densitatea estimată
a puterii eoliene va fi mai mare dacă se folose ște densitatea de aer nemodificată, dar efectul
este limitat, iar eroarea cauzată de densitatea de aer nemodificată este controlată în
general cu 2 %.

Fig. 8. Distribu ția Weibull pentru viteza vântului pe diferite site -uri, cinci metode de estimare
comparate.

Fig. 9. Densitatea sezonieră a puterii eoliene cu metode diferite de estimare la șase situri.

3.5. Socialitate și economie
Efectele economice și sociale fac parte integrantă. În zona de socializare, trebuie luate în considerare
zonele tampon. Lucrările de construcție, cum ar fi baraje, poduri etc. au un impact asupra mediului,
schimbările în mediu nu vor afecta numai animalele și plantele din natură, ci și oamenii înșiși. Pentru a
minimiza impactul fermelor eoliene asupra oamenilor și asupra mediului natural, multe aspecte ale zonelor
tampon, cum ar fi ariile protejate (inclusiv zona păsărilor, parcul natural, zona naturală de conversie etc.),
corpurile de apă (râu, lac, fântână etc.), așezări, terenuri de producție, drum etc. Pentru obiectul de cercetare
din acest manuscris, datorită mediului geografic ondulant al zonelor montane , valoarea și densitatea
populației sunt mult mai mici decât cele ale orașelor și resursele de teren disponibile sunt relativ limitate,
astfel că zonele tampon ale corpurilor de apă, așezărilor și drumului ar putea fi de 200 m, 500 m și 200 m.
În ceea ce privește economia, luând ca exemplu o familie de 3 persoane, fiecare locuință este
proiectată cu o putere nominală de 3kW. Această putere poate satisface utilizarea zilnică a familiei și poate
încărca eficient aparatele de uz casnic, cum ar fi T V, desktop, frigider, mașină de spălat, cuptor cu microunde,
etc. Astfel, este selectată turbina eoliană cu o putere nominală de 10 kW. Pentru a asigura alimentarea
normală a unei familii, un DWES distribuit al unei familii ar trebui să conțină un invertor , un controler, o
baterie, cabluri și o turbină eoliană. Întregul sistem este controlat uniform de controler. Generatorul eolian
generează energie electrică, iar excesul de energie electrică va fi depozitat în baterie. Când vântul este redus
și energia ele ctrică generată de generatorul eolian este insuficientă, invertorul va suplimenta energia electrică
din baterie.

Costul total al unui DWES pentru o familie este compus din costuri de capital și costuri de operare și
întreținere. Costul de capit al constă în costurile echipamentelor eoliene și alte cheltuieli legate de lucrările
civile și costurile materiale.
Spre deosebire de Europa și alte țări, costul de exploatare și întreținere al sistemului de energie
electrică nu este calculat pe baza unui procent din costul total, ci este calculat în funcție de kilowatt -oră
(kWh). Prin urmare, elementele de calcul legate de costurile de exploatare și întreținere din formulă nu sunt
considerate deocamdată și sunt calculate doar costuril e echipamentului și instalarea. Pentru turbinele eoliene
mici, de obicei, pot fi selectate VAWT și HAWT. Prețul unui set de sisteme eoliene distribuite cu
VAWTisaboutCNY65.000, în timp ce prețul este de CNY 45.000 cu HAWT. Alte costuri inițiale, inclusiv
instalarea, transportul și o taxă personalizată sunt presupuse aproximativ 40% din sistem [47]. Durata de viață
utilă a sistemului este de 15 ani. Ca adaos, presupunem că costul mediu operațional și de întreținere al
parcului eolian distribuit este stabilit la 0,10 CNY / kWh (Tu și colab., 2019). Astfel, prețul cu VAWT -uri este de
aproximativ 0,406 CNY / kWh, prețul cu HAWT -uri este de 0,305 CNY / kWh.

4. Concluziile finale
Acest proiect fiind concentrat asupra masurarilor pentru aplicar ea energiei eoliene distribuite intr -o
zona muntoasa(oarecum complicata), putem conclude ca:
Energia eoliană este o energie regenerabilă curată și extrem de valoroasă. Odată cu dezvoltarea
tehnologiei eoliene, aceasta a devenit treptat o ramură importantă a tehnologiei energetice. Prin intermediul
unei metode de măsurare, sunt cercetate caracteristicile vântului la șase locuri în anotimpuri diferite și la
diferite ore ale zilei în zone montane complexe. Metodele estimate de energie și evaluarea potențială a
fermelor eoliene distribuite sunt efectuate. Estimarea precisă a caracteristicilor eoliene stă la baza evaluării
potențialului energiei eoliene. În general, afectată de topografie, direcția vântului în vale are directivitate, în
timp ce direcț ia vântului pe terenul plat înconjurat de munți este haotică. Viteza vântului este foarte afectată
de sezon. Viteza maximă a vântului apare primăvara, în timp ce viteza minimă a vântului apare vara. În plus,
direcția medie a vântului pare să fie independen tă de anotimp. Condusă de efectul termic, viteza diurnă a
vântului este legată de poziția spațială a soarelui și crește cu un vârf după -amiaza.
Cu parametrul negativ de formă, datele vântului din zonele muntoase sunt mai în concordanță cu
distr ibuția Frechet, numită și distribuție extremă Tipul II. Printre datele de măsurare de la șase site -uri, viteza
medie a vântului pentru perioade de întoarcere de 5 ani și 10 ani variază între 3.133 și 10.301 m / s, respectiv
de la 3.208 la 10.541 m / s. Vit eza maximă a vântului cu o perioadă de întoarcere diferită se produce într -un
canion adânc înconjurat de munți acoperiți de zăpadă pe tot parcursul anului (situl Zanli), în timp ce minimul
se produce pe un teren plat înconjurat de munți (site -ul Yimen -A).
Pentru aplicarea energiei, parametrii Weibull și potențialul energetic estimat sunt calculate cu cinci
metode. În plus față de metoda alternativă de probabilitate maximă, celelalte patru metode, și anume metoda
empirică, metoda momentului, meto da probabilității maxime și metoda factorului energetic sunt foarte
aplicabile mediilor montane. Astfel, metodele de estimare potrivite pentru zonele de coastă pot fi, de
asemenea, utilizate pentru evaluarea energiei în mediile montane.
Efectul potențial al energiei eoliene prin climă și topografie semnificativ, densitatea puterii eoliene în Zanli
este de peste 200 W / m2, în timp ce densitatea puterii în Yimen -A este mai mică de 10 W / m2. Asemănător
caracteristicilor medii ale vântului, densitatea puter ii eoliene prezintă sezonieritate puternică, cu valoarea
maximă primăvara și cea mai mică valoare vara. Pentru instalațiile eoliene încorporate în zone montane

complexe, instalațiile de producere a energiei electrice ar trebui să fie construite pe văi sau pe vârful muntelui
și nu ar trebui construite pe terenul plat înconjurat de munți.
Pentru socialitate și economie. Ar trebui setată o zonă tampon care să reducă la minimum impactul
unui parc eolian asupra mediului natural. De asemenea, se calculează costul total de energie electrică
generată de vânt de 1kWh, calculatoareleDWESwithVAWTsandaDWESwithHAWTsis0.406 CNY / kWh,
respectiv 0.305 CNY / kWh.
În plus, stabilitatea sistemului de alimentare este foarte importantă. În cercetăr ile ulterioare,
cercetările de robustete vor fi efectuate pentru sistemul DWES.

Simboluri si marimi(folosite sau necesare)

g(x) _____ Funcția densității de probabilitate a distribuției GEV
G(x) Funcția de distribuție cumulativă a dist ribuției GEV
μ Parametrul locației distribuției GEV
α _______ Parametrul la scară al distribuției GEV (m/s)
ξ Parametrul de formă al distribuției GEV
Po Perioada de returnare (an)
w(x) ____ Funcția densității probabilității distribuției Weibull
W(x) Funcția de distribuție cumulată a distribuției Weibull
k Shape parameter of Weibull distribution
c _______ Parametrul la scară al distribuției Weibull (m/s)
vm Viteza medie a vântului eșantionului vântului (m/s)
σ Abaterea standard a eșantionului de viteză a vântului (m/s)
RMSE ___ Rădăcină medie de eroare
MAE Eroare absolută maximă
ρ Densitatea aerului (kg/m3)
ρ0 _______ Densitatea standard a nivelului mării (egală cu 1.225 kg/m3)
go Accelerația gravitațională (egală cu 9,81 m/s2)
n Durata de viață utilă a DWES (an)
PR _______ Puterea nominală a turbinei eolien e (kW)
CF Factorul de capacitate
m Raportul dintre funcționarea și costul de întreținere și costul DWES
l _______ Rata dobânzii

Confirmare
Autorii declară că nu au cunoscute interese financiare concurențe sau relații personale care ar fi putut
părea să influențeze lucrările raportate în această lucrare.

Realizarea studiului
Lucrarea descrisă în această lucrare a fost susținută în totalitate de o subvenție din cadrul Program ului
Național de Cercetare și Dezvoltare din China (nr. 2018YFC1507800), subvenții de la Fundația Națională de
Științe Naturale din China (nr. 51525804, 51708464), o subvenție din partea Transportului provincial Hunan
Proiectul știință și tehnologie (nr. 2 01615) și o finanțare din fondurile de cercetare fundamentală pentru
universitățile centrale (nr. 2682019CX02).

Declarație de contribuție de autor de credit
Mingjin Zhang furnizează datele, oferă câteva sfaturi despre acest articol și o feră sprijin pentru
finanțare. Jingyu Zhang a analizat, vizualizat, a scris manuscrisul și a scris codul de analiză. Yongle Li a oferit
numeroase îndrumări semnificative cu privire la testele tunelului eolian, analize și scriere a acestei lucrări.
Jiaxin Y u a lucrat la revizuirile articolului. Jingxi Qing a lucrat împreună la revizuirile articolului. Kai Wei a lucrat
împreună la analiza datelor. Lili Song a furnizat câteva date măsurate.

5. Referinte
[1] Fyrippis, I., Axaopoulos, P.J., Panayiotou, G., 2010. Wind energy potential assessment in Naxos island.
Greece. Appl. Energy 87, 577 –586.
[2] Jiang, Y., Zhao, N., Peng, L., Liu, S., 2019. A new hybrid framework for probabilistic wind speed prediction
using deep feature selection and multi -error mod ification. Energy Convers. Manag. 199, 111981.
[3] Peng, W., Huang, X., Fan, Y., Zhang, J., Ren, X., 2017. Numerical analysis and performance optimization of a
submerged wave energy converting device based on the floating breakwater. J. Renew. Sustain. Ene rgy 9,
044503.
[4] Shu, Z.R., Li, Q.S., Chan, P.W., 2015a. Statistical analysis of wind characteristics and wind energy potential
in Hong Kong. Energy Convers. Manag. 101, 644 –657.
[5] Shu, Z.R., Li, Q.S., Chan, P.W., 2015b. Investigation of offshore wind energy potenti al in Hong Kong based
on Weibull distribution function. Appl. Energy 156, 362 –373.
[6] Shu, Z.R., Li, Q.S., He, Y.C., Chan, P.W., 2016. Observations of offshore wind characteristics by Doppler –
LiDAR for wind energy applications. Appl. Energy 169, 150 –163.
[7] Köse, R., 2004. An evaluation of wind energy potential as a power generation source in Kütahya. Turk.
Energy Convers. Manag. 45, 1631 –1641. Kose, R., Ozgur, M.A., Erbas, O., Tugcu, A., 2004. The analysis of wind
data and wind energy potential in Kutah ya. Turkey. Renew. Sustain. Energy Rev. 8, 277 –288.

[8] Bayod -Rújula, A.A., 2009. Future development of the electricity systems with distributed generation.
Energy 34, 377 –383, WESC 2006.
[9] Kaundinya, D.P., Balachandra, P., Ravindranath, N.H., 2009. Gri d-connected versus stand -alone energy
systems for decentralized power —A review of literature. Renew. Sustain. Energy Rev. 13, 2041 –2050.
[10] Lu, L., Ip, K.Y., 2009. Investigation on the feasibility and enhancement methods of wind power utilization
in high -rise buildings of Hong Kong. Renew. Sustain. Energy Rev. 13, 450 –461.
[11] Chong, W.T., Pan, K.C., Poh, S.C., Fazlizan, A., Oon, C.S., Badarudin, A., NikGhazali, N., 2013. Performance
investigation of a power augmented vertical axis wind turbine for urban high -rise application. Renew. Energy
51, 388 –397.
[12] Chong, W.T., Naghavi, M.S., Poh, S.C., Mahlia, T.M.I., Pan, K.C., 2011. Technoeconomic analysis of a wind –
solar hybrid renewable energy system with rainwater collection feature for urban high -rise application. Appl.
Energy 88, 4067 –4077.
[13] Karthikeya, B.R., Negi, P.S., Srikanth, N., 2016. Wind resource assessment for urban renewable energy
application in Singapore. Renew. Energy 87, 403 –414.
[14] Chong, W.T., Naghavi, M.S., Poh, S.C., Mahlia, T.M.I., Pan, K.C., 2011. Technoeconomic analysis of a wind –
solar hybrid renewable energy system with rainwater collection feature for urban high -rise application. Appl.
Energy 88, 4067 -4077.
[15] Kumar, R., Raahemifar, K., Fung, A.S., 2018. A critical revi ew of vertical axis wind turbines for urban
applications. Renew. Sustain. Energy Rev. 89, 281 –291.
[16] Pagnini, L.C., Burlando, M., Repetto, M.P., 2015. Experimental power curve of small -size wind turbines in
turbulent urban environment. Appl. Energy 154, 112–121.
[17] Xing, Y., Ree, R.H., 2017. Uplift -driven diversification in the Hengduan Mountains, a temperate
biodiversity hotspot. Proc. Natl. Acad. Sci. 114, E3444 –E3451.
[18] Khan, K.S., Tariq, M., 2018. Wind resource assessment using SODAR and meteoro logical mast – A case
study of Pakistan. Renew. Sustain. Energy Rev. 81, 2443 -2449.
[19] Kristensen, L., 1999. The perennial cup anemometer. Wind Energy 2, 59 –75.
[20] Kristensen, L., 1998. Cup anemometer behavior in turbulent environments. J. Atmos. Ocea n. Technol. 15,
5–17.
[21] Castillo, E., 1988. Extreme Value Theory in Engineering. In: Statistical Modeling and Decision Science,
Academic Press.
[22] Kruyt, B., Lehning, M., Kahl, A., 2017. Potential contributions of wind power to a stable and highly
renewable Swiss power supply. Appl. Energy 192, 1 –11.
[23] Jenkinson, A.F., 1955. The frequency distribution of the annual maximum (or minimum) values of
meteorological elements. Q. J. R. Meteorol. Soc. 81, 158 –171.
[24] Perrin, O., Rootzén, H., Taesler, R., 2006. A discussion of statistical methods used to estimate extreme
wind speeds. Theor. Appl. Climatol. 85, 203 –215.

[25] Shu, Z.R., Li, Q.S., He, Y.C., Chan, P.W., 2016. Observations of offshore wind characteristics by Doppler –
LiDAR for wind energy applic ations. Appl. Energy 169, 150 –163.
[26] Carneiro, T.C., Melo, S.P., Carvalho, P.C.M., Braga, A.P. de S., 2016. Particle swarm optimization method
for estimation of Weibull parameters: A case study for the Brazilian northeast region. Renew. Energy 86, 751 –
759.
[27] Cost Rocha, P.A., de Sousa, R.C., de Andrade, C.F., da Silva, M.E.V., 2012. Comparison of seven numerical
methods for determining Weibull parameters for wind energy generation in the northeast region of Brazil.
Appl. Energy 89, 395 –400 (Special is sue on Thermal Energy Management in the Process Industries).
[28] Lee, J.K., Yook, D., Lee, K.J., Yun, J. -I., Beeley, P.A., 2015. Weibull parameter calculation and estimation of
directional and seasonal wind speeds for the return period: A case study in th e barakah NPP area. Ann. Nucl.
Energy 80, 62 –69.
[29] Belu, R., Koracin, D., 2013. Statistical and spectral analysis of wind characteristics relevant to wind energy
assessment using tower measurements in complex terrain. J. Wind Energy 2013, 1 –12.
[30] Gu altieri, G., Secci, S., 2011. Wind shear coefficients, roughness length and energy yield over coastal
locations in Southern Italy. Renew. Energy 36, 1081 –1094.
[31] Oh, K. -Y., Kim, J. -Y., Lee, J. -K., Ryu, M. -S., Lee, J. -S., 2012. An assessment of wind ener gy potential at the
demonstration offshore wind farm in Korea. Energy Energy Exergy Model. Adv. Energy Syst. 46, 555 –563.
[32] Pérez, I.A., García, M.A., Sánchez, M.L., de Torre, B., 2004. Analysis of height variations of sodar -derived
wind speeds in North ern Spain. J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 92, 875 –894.
[33] Cheynet, E., Jakobsen, J.B., Obhrai, C., 2017. Spectral characteristics of surfacelayer turbulence in the
North Sea. In: Energy Procedia, 14th Deep Sea Offshore Wind R & D Conference, EERA DeepWind’20 17, vol.
137, pp. 414 –427.
[34] Huang, G., Jiang, Y., Peng, L., Solari, G., Liao, H., Li, M., 2019. Characteristics of intense winds in mountain
area based on field measurement: Focusing on thunderstorm winds. J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 190, 166 –182.
[35] Mukut, A.M.I., Islam, M.Q., Alam, M.M., 2008. Analysis of wind characteristics in coastal areas of
Bangladesh. J. Mech. Eng. 39, 45 –49.
[36] Song, L., Chen, W., Wang, B., Zhi, S., Liu, A., 2016. Characteristics of wind profiles in the landfalling
typhoon b oundary layer. J. Wind Eng. Ind. Aerodyn. 149, 77 –88.
[37] Wulfmeyer, V., Janjić, T., 2005. Twenty -four -hour observations of the marine boundary layer using
shipborne NOAA high -resolution Doppler lidar. J. Appl. Meteorol. 44, 1723 –1744.
[38] Zhang, M., Li, Y., Fang, C., 2020. Comparison of wind characteristics at different heights of deep -cut
canyon based on field measurement. Adv. Struct. Eng. 23, 219 –233.
[39] Zhang, M., Yu, J., Zhang, J., Wu, L., Li, Y., 2019b. Study on the wind -field characteristics over a bridge site
due to the shielding effects of mountains in a deep gorge via numerical simulation. Adv. Struct. Eng. 22, 3055 –
3065.
[40] Danielson, E.W., Levin, J., Abrams, E., 2003. Meteorology. McGraw -Hill.

[41] Kattel, D.B., Yao, T ., Yang, K., Tian, L., Yang, G., Joswiak, D., 2013. Temperature lapse rate in complex
mountain terrain on the southern slope of the central Himalayas. Theor. Appl. Climatol. 113, 671 –682.
[42] Dabiri, J.O., 2011. Potential order -of-magnitude enhancement o f wind farm power density via counter –
rotating vertical -axis wind turbine arrays. J. Renew. Sustain. Energy 3, 043104.
[43] Castillo, E., 1988. Extreme Value Theory in Engineering. In: Statistical Modeling and Decision Science,
Academic Press.
[44] Kruyt, B., Lehning, M., Kahl, A., 2017. Potential contributions of wind power to a stable and highly
renewable Swiss power supply. Appl. Energy 192, 1 –11.
[45] Ayuketang Arreyndip, N., Joseph, E., 2016. Generalized extreme value distribution models for the
assess ment of seasonal wind energy potential of debuncha. Cameroon. J. Renew. Energy 2016, 935781.
[46] de Oliveira, M.M.F., Ebecken, N.F.F., de Oliveira, J.L.F., Gilleland, E., 2011. Generalized extreme wind
speed distributions in South America over the Atlanti c Ocean region. Theor. Appl. Climatol. 104, 377 –385.
[47] Saeidi, D., Sedaghat, A., Alamdari, P., Alemrajabi, A.A., 2013. Aerodynamic design and economical
evaluation of site specific small vertical axis wind turbines. Appl. Energy 101, 765 –775.

6. Bibliografie
• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484719311035
• https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenrg.2018.00102/full