風(fēng)能密度 最新動(dòng)態(tài)

釣魚島、黃巖島海域風(fēng)能及波浪能開發(fā)環(huán)境分析【摘要】:利用模擬海浪數(shù)據(jù)、CCMP風(fēng)場資料,對(duì)我國釣魚島、黃巖島附近海域的波浪能、風(fēng)能資源特征展開研究,為海浪發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、海水淡化等
2024-08-19
學(xué)術(shù)論文 快訊
丹麥風(fēng)電開發(fā)利用概況【摘要】:正 丹麥?zhǔn)钱?dāng)今世界風(fēng)能工業(yè)大國,也是歷史上最早發(fā)展風(fēng)力發(fā)電的國家,早在1890年丹麥就安裝了世界上第一臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)。丹麥位于北海和波羅的海之間的富風(fēng)區(qū)
2024-08-18
學(xué)術(shù)論文 快訊
海上風(fēng)電施工【摘要】:正風(fēng)電作為綠色可再生能源,取之不盡、用之不竭,是一種極為重要、有效的替代能源,有助于緩解我國目前優(yōu)質(zhì)能源供應(yīng)不足的現(xiàn)狀,減輕能源進(jìn)口的壓力。相比于陸上風(fēng)電,海
2024-08-18
酒泉風(fēng)電基地風(fēng)況變化對(duì)風(fēng)力發(fā)電的影響【摘要】:酒泉作為全國"千萬千瓦級(jí)"風(fēng)電基地之一,分析研究酒泉市風(fēng)電基地風(fēng)況變化對(duì)風(fēng)力發(fā)電的影響以及對(duì)酒泉市風(fēng)能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃和電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)
2024-08-18
擴(kuò)壓風(fēng)道型建筑風(fēng)能利用的探討【摘要】:正本文對(duì)一種新的建筑型式——擴(kuò)壓風(fēng)道型建筑的風(fēng)能利用進(jìn)行了探討。風(fēng)能可以顯著減少礦物燃料的消耗、溫室氣體的排放,以及傳統(tǒng)能源對(duì)自然生態(tài)的破壞。
2024-08-18
上海沿海及島嶼地區(qū)風(fēng)能的計(jì)算和分布特征【摘要】:本文采用Weibull分布模式計(jì)算了上海沿海及島嶼地區(qū)的有效平均風(fēng)能密度、有效風(fēng)力出現(xiàn)時(shí)數(shù)百分率及全年累積時(shí)數(shù),并和實(shí)測統(tǒng)計(jì)值比較,
2024-08-18
學(xué)術(shù)論文 快訊
風(fēng)能密度快速推算法【摘要】:正 最近,小型風(fēng)力發(fā)電機(jī)在我國邊遠(yuǎn)地區(qū)正在逐步推廣,日益受到用戶歡迎。但邊遠(yuǎn)地區(qū)往往缺乏必要的氣象資料,用戶不能及時(shí)地了解當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)速、風(fēng)能密度,無法估計(jì)
2024-08-18
青島沿海地區(qū)的風(fēng)能潛力與結(jié)構(gòu)【摘要】:本文使用二參數(shù)Weibull分布擬合了青島沿海地區(qū)三個(gè)氣象臺(tái)的風(fēng)速觀測資料,用數(shù)值積分方法分別計(jì)算了觀測高度處和距地面30米、60米處的有效風(fēng)
2024-08-18
學(xué)術(shù)論文 快訊
高樓風(fēng)能大可開發(fā)【摘要】:高樓風(fēng)能大可開發(fā)風(fēng)能是可利用的能源之一。據(jù)氣象部門測定:上海地區(qū)有效風(fēng)速為3.5m/s,風(fēng)能密度為28瓦/m3,而上海海岸線343公里,沿海風(fēng)力一般要大于
2024-08-18
韋伯(Weibull)分布參數(shù)估算風(fēng)能的討論【摘要】:正 風(fēng)能作為一種自然資源早已被人類所利用,隨著現(xiàn)代化建設(shè)的發(fā)展,作為最佳能源之一——風(fēng)能也成了重要研究的課題。如何更好地估算風(fēng)
2024-08-18
萍鄉(xiāng)地區(qū)風(fēng)能資源分布初探【摘要】:分析了萍鄉(xiāng)地區(qū)風(fēng)能資源的形成。采用風(fēng)速的韋布爾雙參數(shù)方法測算出平均風(fēng)能密度、平均有效風(fēng)能密度,以及年風(fēng)能可利用時(shí)間。根據(jù)風(fēng)能區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn),對(duì)萍鄉(xiāng)地區(qū)的
2024-08-18
用W—Ⅱ模型和W—Ⅲ模型估算風(fēng)頻和風(fēng)能密度的比較【摘要】:本文通過對(duì)南京資料的統(tǒng)計(jì)分析,比較了用W—Ⅱ模型和W—Ⅲ模型擬合風(fēng)速概率分布及估算風(fēng)能密度的差異。研究表明:在南京地區(qū)近地
2024-08-18
風(fēng)機(jī)風(fēng)能密度增加裝置的設(shè)計(jì)【摘要】:如何更經(jīng)濟(jì)地提高風(fēng)機(jī)的單機(jī)容量是風(fēng)力發(fā)電的核心問題之一。本文根據(jù)流體力學(xué)的基本原理,研制了一種收縮噴管狀的"風(fēng)能密度增加裝置";使風(fēng)吹到風(fēng)機(jī)葉片
2024-08-18
宿遷70米高度測風(fēng)塔風(fēng)速和風(fēng)能的變化特征分析【摘要】:本文利用2009年7月-2010年6月駱馬湖東岸70米高度測風(fēng)塔上的2分鐘觀測數(shù)據(jù),分析了該地區(qū)10米、30米、50米和70米
2024-08-18
啟東地區(qū)沿江沿海風(fēng)能資源分析【摘要】:利用啟東沿江、沿海兩個(gè)測風(fēng)站點(diǎn)一年多的實(shí)測風(fēng)資料,進(jìn)行風(fēng)能統(tǒng)計(jì)分析,可以看出,啟東沿江年平均風(fēng)能密度為291W/M~2,年可利用風(fēng)能密度為25
2024-08-18
1951~2010年沈陽地區(qū)風(fēng)速及風(fēng)能資源特征分析【摘要】:參考近60年的觀測資料,對(duì)沈陽地區(qū)地面風(fēng)速、風(fēng)能資源的月變化特征,有效風(fēng)速出現(xiàn)頻率,風(fēng)能密度等風(fēng)頻率,風(fēng)速長期變化趨勢進(jìn)
2024-08-18
中國風(fēng)能產(chǎn)業(yè)助推稀土永磁材料發(fā)展【摘要】:正風(fēng)能是地球表面大量空氣流動(dòng)所產(chǎn)生的動(dòng)能,風(fēng)能資源決定于風(fēng)能密度和可利用的風(fēng)能年累積小時(shí)數(shù)。風(fēng)能密度是單位迎風(fēng)面積可獲得風(fēng)的功率,與風(fēng)速的
2024-08-18
中國毗鄰海域海上風(fēng)能資源分析【摘要】:通過分析1999年至2009年共10年的QuikScat衛(wèi)星遙感反演的海面風(fēng)速資料,得到中國毗鄰海域平均氣候態(tài)的年平均風(fēng)速和各月平均風(fēng)速,并計(jì)
2024-08-18
安慶沿江河谷地區(qū)風(fēng)能資源分析【摘要】:利用安慶地區(qū)1971~2003年9個(gè)站點(diǎn)風(fēng)速氣候資料和2005年8月至2006年7月沿江河谷地區(qū)陳嶺、白嶺洲風(fēng)塔精細(xì)資料,研究了安慶沿江地區(qū)風(fēng)
2024-08-18
玉林大容山地區(qū)風(fēng)能資源分析評(píng)估【摘要】:利用風(fēng)能資源評(píng)估方法對(duì)廣西玉林大容山的風(fēng)能資源狀況進(jìn)行分析,結(jié)果表明,當(dāng)?shù)仫L(fēng)能資源豐富,風(fēng)能資源等級(jí)為3級(jí),其中30m~70m年平均風(fēng)速和年
2024-08-18
學(xué)術(shù)論文 快訊
烏魯木齊風(fēng)能資源評(píng)估【摘要】:為了評(píng)估烏魯木齊的風(fēng)能資源,分析了風(fēng)速概率分布、風(fēng)能功率密度和風(fēng)能密度等模型。利用威布爾分布分析了該地區(qū)典型氣象年不同月份的平均風(fēng)速、標(biāo)準(zhǔn)偏差、尺度參
2024-08-18
基于MM5與CALMET相結(jié)合的江蘇省風(fēng)能資源模擬及評(píng)估【摘要】:風(fēng)能作為一種取之不盡的自然清潔能源,合理的開發(fā)和利用對(duì)我國的環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有長遠(yuǎn)意義,而對(duì)風(fēng)能資源詳
2024-08-18
學(xué)術(shù)論文 快訊
黑龍江省風(fēng)能資源評(píng)估【摘要】:基于黑龍江地區(qū)周邊常規(guī)氣象站1971~2000年間逐月的風(fēng)速、溫度、氣壓、水汽壓資料以及黑龍江省數(shù)字高程(DEM)資料,以地理信息系統(tǒng)為數(shù)據(jù)處理平臺(tái),
2024-08-18
烏峭嶺地區(qū)風(fēng)速數(shù)據(jù)分析及風(fēng)能密度計(jì)算【摘要】:本文通過分析認(rèn)為解決我國能源短缺問題的出路在于大量使用可再生能源—風(fēng)能或太陽能。多年的氣象資料顯示我國甘肅省內(nèi)的烏峭嶺地區(qū)的風(fēng)力資源相
2024-08-18
近30年中國風(fēng)速和風(fēng)能的變化特征【摘要】:基于1980-2009年我國298個(gè)地面觀測站氣象要素日資料、137個(gè)探空站14個(gè)等壓面的月平均風(fēng)速資料以及NCEP/NCAR再分析月平均
2024-08-18