Содержание к диссертации
Введение
1. Научные основы оценки ветроэнергетических ресурсов 10
1. 1. Краткий очерк развития ветроэнергетики 10
1.2. Основы теории утилизации энергии ветра 20
1.3. Развитие требований ветроэнергетики к климатологическому обеспечению 28
1.4. Учет местных климатологических особенностей в ветроэнергетике 36
1.5. Анализ качества исходных данных 42
2. Теоретическое выравнивание распределения скоростей ветра 53
2.1. Развитие учения о выравнивании распределения скоростей ветра 53
2.2. Принципы выбора оптимального теоретического закона распределения скоростей ветра 64
2.3. Оценка параметров оптимального закона распределения 72
2.4. Совмещение и обобщение законов распределения 90
2.5. Обобщение законов распределения по территории и высоте 98
3. Закономерности изменения средней скорости ветра с высотой 107
3.1 Методы построения вертикальных профилей ветра 107
3.2. Вертикальные профили климатических параметров ветра 119
4. Климато-информационная технология решения ветроэнергетических задач 137
4.1. Метод оценки средней скорости ветра на различных уровнях 139
4.2. Метод оценки производительности ВЭУ 145
4.3. Методы оценки эксплуатационных характеристик ВЭУ 149
5. Закономерности силы и изменчивости ветра вблизи земной поверхности 154
5.1. Особенности циркуляции атмосферы в регионе 154
5.2. Характеристика подстилающей поверхности 158
5.3. Ветер вблизи земной поверхности 166
5.4. Мощность ветрового потока 188
5.5. Длительность энергоактивных и слабых ветров 192
6. Ветроэнергетический потенциал юго-востока ЕТР на различных высотах 199
6.1. Общие закономерности географического распределения харак теристик ветроэнергетического потенциала 199
6.2. Изменение ветроэнергетического потенциала во времени 220
Заключение 226
Список использованной литературы
- Развитие требований ветроэнергетики к климатологическому обеспечению
- Принципы выбора оптимального теоретического закона распределения скоростей ветра
- Методы оценки эксплуатационных характеристик ВЭУ
- Длительность энергоактивных и слабых ветров
Развитие требований ветроэнергетики к климатологическому обеспечению
История применения энергии ветра уходит вглубь веков. Древние греки считали, что легендарный Прометей снабдил их не только огнем, но и оснастил парусами, которые обусловили почти все географические открытия. Энергию ветра научились использовать в древнем Египте, Персии и Китае, там сохранились остатки каменных ветряных мельниц барабанного типа, построенных еще во II-I вв. до н.э. [49, 111-115].
Предположительно в VIII-IX вв. ветряные мельницы появились в Европе, в том числе в России. Широкое распространение они получили позднее XIII в, особенно в Западной Европе: Голландии, Англии, Дании. Там они использовались для подъема воды, приведения в движение различных станков, помола зерна. Исследуя применение природных сил и науки в развитии производства К. Маркс отмечал [124]: «Мельницы на козлах, так называемые немецкие мельницы, являлись до середины XVI в. единственно известными. Сильные бури могли опрокинуть такую мельницу со станиной. В середине XVI столетия один фламандец нашел способ, посредством которого это опрокидывание мельницы делалось невозможным. В мельнице он сооружал подвижной лишь крышу, а для того чтобы поворачивать крылья по ветру, необходимо было повернуть лишь крышу, в то время как само здание мельницы было прочно укреплено на земле».
В XVI в. в использовании ветряков особенно преуспела Голландия. Они использовались для осушения польдеров - отвоеванных у моря земель, для приводов лесопилок и других производств. В то время Голландия, выражаясь современным языком, была самой энерговооруженной страной. В России ветряные установки использовались в основном для размола зерна, до революции их насчитывалось около 2500 общей мощностью около 1 млн. кВт. Они перемалывали более 2 млрд. пудов зерна в год. После 1917 года мельницы остались без хозяев и постепенно разрушились. Правда, делались попытки использовать тот же источник энергии уже на научной и государственной основе.
Появление паровой машины как источника энергии замедляет развитие ветроэнергетики. Научно-технический прогресс XX в. в корне изменил технологическую картину мира. На первый план выдвинулось использование в качестве энергоносителей нефти и газа, настолько интенсивное, что через несколько десятилетий появилась реальная угроза их скорой исчер-паемости.
Теория ветряной мельницы впервые была разработана в России профессором В. Залевским, он же сформулировал несколько принципов, которым должна отвечать ветроэнергетическая установка. Позднее в 1910 г. в Центральном аэродинамическом институте профессор Н.Е. Жуковский разработал теоретические основы определения подъемной силы крыла, давшие толчок к развитию теории ветродвигателя. К 30-м годам XX в. бывший СССР занимал ведущие позиции в разработке теории использования энергии ветра. С 1931 г. в Ялте была смонтирована крупнейшая на то время ветроэнергетическая установка мощностью 100 кВт, а чуть позднее даже был разработан проект агрегата на 5 МВт. Но реализовать его не удалось, так как Институт ветроэнергетики, занимавшийся этой проблемой, был закрыт [112-114].
С 1950 г. бывший СССР производил до 9000 ветроэнергетических установок в год единичной мощностью до 30 кВт. В годы освоения целины в Казахстане была сооружена многоагрегатная ветроэлектростанция, работавшая в паре с дизелем, общей мощностью 400 кВт - прообраз современных европейских ветропарков и систем типа «ветродизель
Совсем недавно основные надежды возлагались на атомную энергетику, но ныне картина не представляется уже столь ясной и бесспорной. Что заставляет менять недавно укрепившуюся концепцию? Думается, четыре глобальных фактора, затрагивающие интересы всего человечества: 1. Себестоимость ветровой электроэнергии выше, чем от невозоб новляемых источников. 2. Воздействия на природу, оказываемые мировой энергетикой, вы зывают у большинства людей вполне оправданное беспокойство. В экстрен ных ситуациях, возникающих при авариях на атомных электростанциях, возможны даже изменения человеческого генотипа. Пока «чернобыльский синдром» только нарастает, и с этим уже не могут не считаться специали сты. 3. Невозобновляемые традиционные энергоресурсы (уголь, нефть, газ), потребляемые на планете за жизнь одного поколения, стали соизмери мы с их разведанными запасами. 4. Весьма сильна и пока продолжает увеличиваться неравномерность в обеспечении энергией разных стран. Она связана как с распределением ес тественных энергоресурсов по регионам, так и с отличием в уровнях техни ко-экономического развития мировых держав. Последние события в районе Персидского залива убеждают, что эта проблема может стать источником трагических конфликтов.
Неудача крупномасштабной ветровой энергетики сороковых годов не была случайной. Нефть оставалась сравнительно дешевой, резко снизились удельные капитальные вложения на крупных тепловых электростанциях, освоение гидроэнергии, как казалось тогда, гарантирует и низкие цены, и удовлетворительную экологическую чистоту. Нужно заметить, что сложившаяся ситуация отнюдь не обуславливалась региональными особенностями, такова была тогда общемировая тенденция. Так в США к 1940 году построили крупнейший ветроагрегат мощностью в 1,250 МВт. К концу войны одна из его лопастей получила повреждение, но ее даже не стали ремонтировать - экономисты подсчитали, что выгодней использовать обычную дизельную электростанцию. Дальнейшие исследования этой установки прекратились, а ее создатель и владелец П. Путнэм изложил свой горестный опыт в прекрасной книге «Энергия ветра», которая не потеряла до сих пор своей актуальности. Это, так сказать, внешние неблагоприятные факторы, но были и внутренние [120].
Однако главная причина неудачи развития ветроэнергетики все же экономическая: агрегат по мощности остается сравнительно небольшим, и доля затрат на его эксплуатацию оказывается довольно значительной. В итоге стоимость энергии не позволяет ветрякам с горизонтальной осью оказать реальную конкуренцию традиционным источникам энергии. Ветроагре-гат не представляется простой конструкцией. На самом деле его создание -требует тщательной научной подготовки. Традиционная компоновка ветряков - с горизонтальной осью вращения - была сравнительно неплохим решением для малых размеров и мощностей. Когда же размахи лопастей выросли, она оказалась неэффективной.
Таким образом, использование энергии ветра в крупномасштабной энергетике оказалось несвоевременным - нефть оставалась сравнительно дешевой, устойчиво наращивались капитальные вложения в строительство тепловых электростанций, в развитие гидроэнергетики. В 1960-1980-е годы энергетическая отрасль нашей страны была ориентирована на строительство крупных ТЭС, ГЭС, АЭС. Ветряки не выдержали конкуренции с электроэнергетическими гигантами, объединившимися в единую национальную сеть. В конце 1960-х годов их серийное производство было свернуто.
И только к началу 1990-х годов, значительно позже, чем в других странах, в бывшем СССР вновь вернулись к этому вопросу. К работам были привлечены МКБ «Радуга» Минавиапрома СССР и НПО «Южное» Миноб-щемаша СССР, они организовали в 1990 г. производство ВЭУ мощностью 200, 250 и 1000 кВт. Проектные институты приступили к созданию первых крупных системных ветроэлектростанций: Восточно-Крымской, Ленинградской, Калмыцкой, Магаданской и Заполярной (в Воркуте). Но события 1990-х годов и вслед за тем разразившийся экономический кризис остановил работы на этих объектах.
Сейчас в России действуют всего три-четыре десятка небольших ветроэлектростанций, в сумме производящих менее 0,1% вырабатываемой в стране энергии. В настоящее время установленная мощность ветроэлектростанций в России составляет чуть более 13 МВт [144]. Самой мощной на сегодняшний день считается ветроэлектростанция в Калининградской области. Введенная в строй в 2002 году (первая установка - в 1999 г.), она состоит из 21 ВЭУ, переданных в дар Данией. Ее суммарная мощность составляет 5,1 МВт (табл. 1.1.1).
Принципы выбора оптимального теоретического закона распределения скоростей ветра
При выборе типа уравнения распределения преследуют обычно две цели: с одной стороны стремятся увеличить точность интерполяции эмпирических распределений, с другой - уменьшить объем вычислительных работ, связанных с определением параметров уравнения. В результате обработки данных наблюдений получаем эмпирическую кривую распределения, которая характеризует частоту различных значений исследуемой величины. Эмпирическая кривая распределения всегда получается на основании ограниченного числа наблюдений, и, как правило, не позволяет объективно судить о законе, которому подчиняется распределение генеральной совокупности значений изучаемой величины. Для установления такого закона обычно вво дится предположение (гипотеза), что статистический ряд, лежащий в основе эмпирического распределения, представляет собой случайную выборку из генеральной совокупности, имеющей закон распределения f(x). Параметры этой функции, являющейся теоретическим законом распределения, как уже говорилось, вычисляют по данным наблюдений. Естественно, что между эмпирическим и теоретическим рядами распределения всегда будет некоторое расхождение.
Возникает вопрос, можно ли получившиеся расхождения считать несущественными, имеющими случайный характер, обусловленные ограниченным объемом выборки, или же они являются существенными и противоречат гипотезам, согласно которым данный статистический ряд можно рассматривать как выборку из генеральной совокупности с принятыми теоретическими законами распределениями. Задача, таким образом, сводится к тому, чтобы установить, носит ли расхождение случайный характер или нет.
Для решения указанной задачи необходимо, прежде всего, выбрать меру расхождения между теоретическим и эмпирическим рядами [57, 58, 93]. Оценка согласия между эмпирическим и теоретическим распределениями осуществляется на основании принятой гипотезы о случайном характере расхождения. В результате чего мера расхождения является случайной величиной, для которой может быть найден интегральный закон распределения. Далее пользуются «принципом практической невозможности маловероятных событий». Согласно этому принципу, событие, обладающее малой вероятностью, считается практически невозможным, и поэтому, если оно все же наблюдается, то это говорит о несостоятельности гипотезы, на основании которой была определена его вероятность. Для практического применения данного принципа необходимо задаться уровнем значимости (Р0) - это вероятность отвергнуть выдвинутую гипотезу при условии, что она верна. Сам выбор величины уровня значимости является условным. Чаще всего принимают Ро=0,05=5%. Существует ряд критериев согласия, основанных на изучении распределения различным образом составленной меры расхождения. В климатологической практике наиболее широко используются критерии Пирсона и А.Н.Колмогорова. Но, ни один из критериев согласия не может рассматриваться как достаточный, так как в его основе лежит условно установленная мера расхождения и известная условность в оценке практически невозможных событий. Поэтому обычно необходимо производить оценку, по крайней мере, по двум критериям согласия.
За меру расхождения теоретического и эмпирического распределений Пирсон принимает величину х2, определяемую формулой: X2 = I.fJJ , (2-2.1) йде п - объем совокупности, rrii - относительные частоты эмпирического распределения, р, — соответствующие теоретические плотности вероятности, к - число градаций. Для случайной величины х2 был найден интегральный закон распределения: P{X2 X2Q) = -F(X2,9\ (2-2.2) где g - число степеней свободы. Число степеней свободы вычисляется по формуле: g=s-l, (2.2.3) где s - число градаций. Если между теоретическими и опытными частотами существуют некоторые дополнительные связи, число которых /, то g=s-l-L (2.2.4) Так, если при расчетах частот по нормальному закону распределения, х и а оценивались по опытным данным, то этим устанавливаются два дополнительных соотношения. В этом случае 1=2, a g=s-3.
А.Н.Колмогоров предложил другой критерий согласия, который в отличие от критерия Пирсона основан на сравнении интегральных законов опытного и теоретического распределений. Пусть X], х2, х3,..хп представляют результаты независимых наблюдений над случайной величиной X и функция F (x) = Р(Х х) представляет эмпирический интегральный закон распределения X (функцию накопленных частностей эмпирического распределения). Необходимо выяснить согласуется ли с этими данными предположение, что рассматриваемая случайная величина имеет некоторую непрерывную интегральную функцию F(x). Были составлены абсолютные значения разности \F (.X0 F(.xi)\ = 8(хі) Для разных значений xt данного опытного распределения. Очевидно, что при идеальном совпадении теоретического и эмпирического законов распределения 6(х{) = 0. В качестве меры расхождения А.Н. Колмогоров использует величину Я = Dyfn, (2.2.5) где п - объем совокупности, D - соответствует верхней границе (наибольшему значению 8(х{)). Согласно теореме Колмогорова, для различных уровней значимости Р0 можно рассчитать те значения Я0, которые не должна превышать полученная из опыта величина. Практическое применение критерия Я для оценки степени близости экспериментального и теоретического распределений сводится к следующему. Задавшись уровнем значимости Р0 =5% по соответствующей таблице определяют критерий согласия Я0=1,358. Затем вычисляют по данным теоретического и статистического рядов величины 8{х{). и определяют из них наибольшую D = \тах8{х[У\. Умножая ее нал/п, находим Я = Ол/п. Важным вопросом является определение точности расчета статистических характеристик. Если точность характеристик не оценена или оценена неправильно, использование ее в климатических исследованиях может привести к неверным выводам. Рассматривая статистическую совокупность значений метеорологических величин как выборку из генеральной совокупности, статистические ошибки климатических характеристик оценивают по отношению к соответствующим характеристикам генеральной совокупности (неявно предполагается, что нет закономерных изменений климата).
Средние ошибки климатических характеристик определяются средними квадратическими отклонениями этих характеристик из совокупностей данного объема от соответствующих характеристик генеральной совокупности. Чаще всего при этом исходят из допущения о нормальности распределения характеристик распределения. Если допустить так же стационарность метеорологических процессов и отсутствие внутрирядной связности, то формулу средней ошибки относительной частоты данной градации можно записать следующим образом: где п - объем совокупности, Р - эмпирическая обеспеченность.
Следуя изложенным выше в настоящей главе подходам и принципам, выработанным российской и зарубежной наукой, нами впервые решена задача выбора наиболее оптимального теоретического закона распределения скоростей ветра на юго-востоке европейской части России, включающей Астраханскую, Волгоградскую, Оренбургскую, Саратовскую, Пензенскую, Самарскую области, Татарстан и Калмыкию. К исследованию привлечены нормальный и логнормальный законы распределения, а также Максвелла и Вей-булла-Гудрича, применяемые для выравнивания ветрового режима различ ных территорий. В качестве исходных данных использовались многолетние данные о повторяемости скоростей ветра по градациям, содержащиеся в «Справочниках по климату СССР» и «Научно-прикладных справочниках по климату СССР» [142, 198]. Параметры, входящие в теоретические распределения, рассчитывались по этим данным, что влекло снижение степеней сво у боды для определения критического значения х К. Пирсона в соответствии с уравнением 2.2.4.
Для оценки критериального значения х К- Пирсона важно оценить число степеней свободы, зависящее не только от количества градаций, но и от дополнительных соотношений. При выравнивании распределения скоростей ветра по нормальному и логнормальному законам число дополнительных соотношений 1=2, по закону Максвелла 1=1, и по закону Вейбулла-Гудрича 1=2. Применительно к нашим расчетам при уровне значимости 5% допустимый предел критерия согласия для 9 градаций j20=16,9.
Методы оценки эксплуатационных характеристик ВЭУ
Наиболее надежные данные о профилях ветра могут быть получены при помощи измерений на высотных мачтах. Преимущество этих данных перед аэрологическими заключается в том, что они могут быть получены по абсолютно синхронным наблюдениям, однотипными приборами на всех высотах. Точность измерений на высотных мачтах выше, чем точность аэрологических методов. Недостатком данных измерений на высотных мачтах является то, что период этих наблюдений пока невелик, к тому же производятся они в немногих пунктах. Поэтому для изучения закономерностей изменения скорости ветра с высотой в разнообразных физико-географических условиях данные этих наблюдений иногда следует использовать как ориентировочные. Значительно больший материал дают аэрологические наблюдения, на основе анализа и обобщения которых можно получить профили скорости ветра в большем числе районов обширной территории. Однако некоторые вопросы, в частности такой важный вопрос, как точность аппроксимации профилей ветра с помощью той или иной функции высоты, целесообразнее все же решать на основе результатов измерений на мачтах.
В ряде работ оценки средних скоростей ветра на высотах приземного слоя атмосферы выполнены с использованием параметра шероховатости z0. Наше исследование показало, прежде всего, что параметр т значительно (в разы) больше рекомендованных РД 52.04.275-89 [162] и в стандартах Западной Европы. В большинстве внутриматериковых регионов России он составляет 0,35-0,40, а в некоторых (Минск, Ростов-на-Дону, Нижний Новгород) значения параметра т весьма велики 0,60-0,95. Вместе с тем, обращает на себя внимание снижение параметра т в прибрежных районах океанов и морей или расположенных поблизости от них (Мурманск, Санкт-Петербург, Хабаровск), здесь параметр т составляет 0,25-0,30.
Результаты проведенного нами диссертационного исследования пространственного изменения параметра т по территории России с использованием имеющихся данных, позволяют сделать прежде всего качественный вывод о том, что, несмотря на низкие скорости ветра у земной поверхности у земли, в отдельных районах на высотах 70-100 м они могут быть весьма перспективны для ветроэнергетики, поскольку, как отмечалось выше, нарастание их значений с высотой осуществляется интенсивнее.
Как известно, способы определения параметра шероховатости можно разделить на три группы: по данным о вертикальном профиле скорости ветра, по визуальным или картографическим данным о местности и по данным о турбулентности. При этом всегда следует учитывать масштаб явления или процесса, для которого предполагается использовать полученное значение z0. Так, для расчета испарения с влажной поверхности и моделирования пограничного слоя масштабы подстилающей поверхности, свойства которой надо учитывать, весьма различны.
Исторически первые способы определения z0 по профилям скорости ветра хорошо разработаны, они широко используются в разных вариантах в зависимости от числа и высоты измерительных уровней (см., например, [47, 75, 149]). При расположении их в пределах нижних 10-30 м приземного слоя значения z0 отражают свойства подстилающей поверхности, которая должна быть однородной до расстояний порядка 1-2 км. Область подстилающей поверхности, влияющая на профили скорости ветра, а значит, на эффективную шероховатость при использовании более высоких уровней измерений увеличивается, достигая при z=100 м расстояний до 10 км [47, 48, 285-287]. Профиль скорости ветра в пределах всего пограничного слоя и соответствующая ему эффективная шероховатость ("мезошероховатость") характеризуют подстилающую поверхность уже в пределах сотни километров. Оценки парамет pa шероховатости по профилям скорости ветра, измеренным на мачтах, приведены в [47, 48, 264,]. Данные о z0 по результатам аэрологических измерений приведены в [149]. Слабым местом способов определения z0 по профилям скорости ветра являются, с одной стороны, высокие требования к точности измерений, а с другой - зависимость формирования этих профилей от температурной стратификации, которую с той или иной степенью точности все же можно учесть с помощью универсальных функций приземного слоя.
Для определения zo по характеристикам местности имеется большое число таблиц, обобщающих результаты измерений (см., например, 149, 285-287] и др.). В недавних обобщениях [286, 287], где критически обсуждаются эти результаты, различаются однородные (параметр шероховатости которых обозначается Z0Q) и сложные (неоднородные) случаи подстилающей поверхности, для которых локальный параметр шероховатости того или иного ее элемента отличается от «мезошероховатости» (z0). Здесь же обсуждается степень надежности тех или иных измерений при определении z0 по данным о местности, представляющей собой мозаику более или менее однородных пятен с разными ZQO Тем не менее, в научных работах вопрос о выборе вида закона изменения средней скорости ветра с высотой окончательно не решен. Одни авторы, особенно в США и Германии, используют степенной закон, другие логарифмический. Для окончательного ответа на этот вопрос в настоящей диссертации поставлена задача - исследовать предпочтительность того или иного закона для оценки именно средней скорости ветра на произвольной высоте. Нами эта задача решалась с привлечением материалов срочных наблюдений на высотных метеорологических мачтах [126]. В результате их обработки рассчитаны средние месячные и годовые скорости ветра на различных высотах приземного слоя атмосферы в ряде пунктов на ЕТР. Они послужили основой для применения графического метода представления связи измене
Длительность энергоактивных и слабых ветров
Прикаспийская низменность - плоская морская равнина, прорезанная с севера на юг глубокими долинами Волги и Урала, образующими ближе к морю огромные дельты. Охватывая широким полукружием Северный Каспий и отделяя Ергени и Ставрополье от Подуральского плато и Устюрта, Прикаспийская низменность представляет собой одну из наиболее опущенных (абс. высоты падают от 50 до -28 м) и обширных бессточных внутриконтинен-тальных впадин мира и является восточным завершением широтной цепи краевых низменностей, окаймляющих южные моря Европейской части России. В пределы рассматриваемой территории входит лишь западная часть Прикаспийской низменности, пересекаемая долиной нижней Волги да включающая на ее правом берегу Сарпинскую низменность, или Калмыцкую степь, а на левом - западную окраину Волго-Уральского междуречья. Над плоской поверхностью низменности здесь на берегах крупнейших соленых озер Эльтон и Баскунчак поднимаются высокие для этих мест солянокуполь-ные «горы» Улаган (абс. высота 67 м) и Большой и Малый Богдо (абс. высоты 152 и 34 лі).
К востоку от заволжской цепи низин поднимается цепь возвышенностей (Высокое Заволжье), протягивающихся вдоль Урала и образующих восточный край Русской равнины. Приуральская возвышенная полоса в пределах рассматриваемой территории включает древние пластово-ярусные возвышенности: Бельско-Камскую (Уфимское плато) и Бугульминско-Белебеев-скую, разделенные Вельской низиной, а на юге (южнее р. Самары) - западную часть Общего Сырта. Наиболее высокими являются Бугульминско-Беле-беевская и Бельско-Камская возвышенности (абс. высоты 250-400 м, вблизи гор - до 450 м). Высота Общего Сырта колеблется от 200-250 м на западе и юге до 350-400 м (отдельные вершины) на востоке.
Характерной особенностью гидрографической сети Высокого и Низкого Заволжья (без Прикаспийской низменности) является то обстоятельство, что большая часть расчленяющих их рек, относящихся к бассейнам Волги и Урала, имеет широтное направление течения в противоположность основным рекам западной части района, которые текут здесь преимущественно в продольном, близком к субмеридиональному, направлении. На фоне преобладания широтного простирания сети притоков Волги, в Заволжье есть участки, где преобладают реки меридионального направления. Это ряд притоков нижней Камы (Вятка, Ик, Зай, Шешма), а также р. Белая.
Разрабатывая новую шкалу для обзорных гипсометрических карт. Ю.А. Мещеряков указал на ряд известных в геоморфологической литературе гипсометрических рубежей, соответствующих также геологическим и морфост-руктурным рубежам рассматриваемой территории. Так, горизонталь 50 м хорошо оконтуривает широкую низменную морфоструктурную зону, включающую Прикаспийскую низменность. Изогипсы 160-180 м окаймляют субмеридиональные прогнутые полосы равнин. Эти же изогипсы нередко служат границей между равнинами и возвышенностями юго-востока Русской равнины, а также Урала. Наконец, изогипсы 250, 350, 400, 450 ти оконтури-вают ярусы поверхностей выравнивания Приволжской и приуральских возвышенностей.
В южной половине Европейской территории СССР почти от западных ее границ и до Урала простираются зоны лесостепи и степи. На юго-востоке к степной зоне примыкает зона полупустыни, охватывающая Ергенинскую возвышенность и почти весь Северный Прикаспий. Она делится на северную и южную подзоны. На юге Прикаспийской низменности протягивается узкая полоса северной пустыни, которая к востоку заметно расширяется. Почти вся территория лесостепи и степи освоена под зерновые и технические культуры. В полупустыне и северной пустыне большая часть площади используется под пастбищное животноводство.
Лесостепная зона Европейской части России представляет собой широкую полосу, от западной границы до западных предгорий Урала на востоке. Естественно, что на столь большом протяжении она неоднородна. С запада на восток возрастает континентальность климата и изменяются почвооб-разующие породы и растительность. В пределах слабо расчлененной пониженной равнины в области древнего «донского ледникового языка» развита степная растительность. По возвышенностям на юг проникает лесная растительность. В восточной части лесостепной зоны растительный покров отличается значительной пестротой, что связано в основном с пестротой поверхностных отложений и наличием небольших понижений и западин, в прошлом занятых лесной растительностью.
Лесостепную зону по характеру растительности одни ботаники подразделяют на две подзоны - северную и южную, другие же выделяют в ее пределах и третью подзону - среднюю (или центральную). В северной лесостепи дубравы занимают в настоящее время всего 6-10% ее общей площади. В центральной лесостепи леса обычно встречаются небольшими пятнами, крупные лесные массивы очень редки. Леса большей частью приурочены к узким водоразделам, к которым подходят верховья многочисленных оврагов и балок, или к крутым расчлененным склонам долин. В южной лесостепи, как и в центральной, дубравы разбросаны отдельными пятнами.
Рассматриваемая территория включает в себя следующие административные образования: Ульяновскую, Пензенскую, Самарскую, Саратовскую,
Для решения задач об оценке ветроэнергопотенциала региона необходимо иметь ясное представление об особенностях распределения ветровых характеристик по территории и во времени. От того, какова сила ветра, повторяемость и продолжительность энергоактивных скоростей, во многом будут определяться экономичность и эффективность ветроиспольэования. Поэтому первоочередной задачей является создание ветроэнергетического кадастра (ВЭК) и анализ его элементов. В него, помимо общеизвестных статистических параметров ветра, входят расчетные характеристики (учитывающие суммарную и непрерывную длительность работы и простоя ВЭУ, ветровые нагрузки на нее и др.) и специализированные (полная и утилизируемая мощность ветрового потока, оптимальная скорость регулирования ВЭУ и т.д.) [1, 72, 162, 164].
Анализ литературы, посвященной изучению ветрового режима как вообще, так и ветроэнергетики в особенности, свидетельствует, что территория европейской Юго-Восточной части России в этом отношении является менее изученной по сравнению с другими регионами России. Подтверждением этому могут служить результаты оценки климатических характеристик ветра и ветро-энергоресурсов (ВЭР), выполненные и опубликованные в различное время для Прикамья [72], Московской и центральночерноземных областей [101, 208], северо-запада России [134-138], Сибири [70-71] и других районов [17, 19, 123], а также для территории бывшего СССР в целом [13, 44, 92, 133].
Отметим также, что в последнее время появился целый ряд работ по изучению ветрового режима Среднего Поволжья и его отдельных террито 166 рий, структуры воздушного потока [1-2, 152]. В них представлены многочисленные статистические параметры скорости ветра. Тем не менее, вышеназванные разработки не являются исчерпывающими для оценки ветровых ресурсов и климатического обоснования развития ветроэнергетики всей Юго-Восточной европейской территории России. Работы, появившиеся в последние годы, отражают в основном условия ветрового режима и величину ветровых ресурсов региона на высоте 10м над землей.
Для изучения особенностей пространственного и временного распределения характеристик ветра на территории европейской Юго-Восточной части России в качестве исходного материала были использованы данные справочников по климату СССР [142, 198]. Для изучения распределения характеристик ветра с высотой использовались данные «Нового аэроклиматического справочника» [146].
Похожие диссертации на Климатологическая оценка ветроэнергетического потенциала на различных высотах : на примере Юго-Востока Европейской территории России
