Trong một số trường hợp nhất định, tổng số liệu về tốc độ gió so với thời gian trong một năm có thể không có sẵn, nhưng tốc độ gió trung bình hàng năm có thể được biết đến. Trong trường hợp này, các đường cong phân bố tốc độ gió có thể thu được xấp xỉ ở cường độ của tốc độ gió trung bình, bằng cách sử dụng hàm số phân phối thống kê tiêu chuẩn, chẳng hạn như hàm số phân phối Rayleigh [5]. Có thể thấy rằng sự phân bố tốc độ gió ở các vị trí khác nhau có sự tương đồng nhất định và có thể phỏng chừng bởi hàm phân phối Rayleigh.
Hàm phân phối được cho bởi :
T = 8760 𝜋
2 ʋ
ʋ−2exp (− 𝜋 ʋ2
4 ʋ−2) (3.1)
Trong đó t là thời gian (giờ mỗi năm), ʋ là tốc độ gió ( m/s), 𝑣⃑ là vận tốc gió trung bình hàng năm(m/s) Phương trình (3.1) dự đoán tổng số giờ gió thổi mỗi năm ở tốc độ ʋ tại nơi với kết quả tính trung bình tốc độ gió 𝑣⃑. Nó có thể chứng minh cho hàm phân bố Rayleigh, tốc độ gió thường xuyên xảy ra nhất tại ʋ mf = 0.8 𝑣⃑ và năng lượng tối đa có sẵn tại 1.6 𝑣⃑. Những mối quan hệ này đưa ra rất nhanh chóng phương pháp của sự tìm kiếm tốc độ gió tại cái mà năng lượng tối đa luôn có sẵn, tức là tốc độ tại điểm tuabin gió cần được đánh giá, đo đạc. Cũng nên lưu ý rằng, dù thế nào, sự phân bố Rayleigh trở nên không phù hợp để đánh giá ở tốc độ gió dưới 10 mph, và do đó, hàm phân bố Rayleigh không nên được sử dụng cho các vị trí có tốc độ gió trung bình hàng năm dưới 10 mph.
Cần có một hàm phân phối tổng quát hơn để có được kết quả xấp xỉ tốt hơn cho sự phân phối tốc độ gió trong mỗi ngày hoặc thời gian ngắn hơn. Trong những trường hợp như vậy, người ta có thể áp dụng hàm phân phối Weibull [6], được cho bởi:
f( ʋ) = (𝑘
𝑐) (ʋ
𝑐)𝑘−1exp [− (ʋ
47
Trong đó c là hệ số tỉ lệ được lấy bằng với tốc độ gió trung bình tính tại độ cao của trụ (hub height) [7], k là hệ số hình dạng nằm trong khoảng từ 1.8 đến 2.3:
𝑓(ʋ) =
𝑃ℎâ𝑛 𝑠ố 𝑐ủ𝑎 𝑡ℎờ𝑖 𝑔𝑖𝑎𝑛 𝑣à 𝑡ố𝑐 độ 𝑔𝑖ó 𝑙à 𝑔𝑖ữ𝑎 ʋ 𝑣à (ʋ + ∆ʋ)
∆ʋ (3.3)
Các đường cong được tính bằng Eqn (3.2) với k = 1.8 và k = 2.3 được thể hiện trong hình 3.1(a). Giá trị của k được chọn sao cho phù hợp với đường cong thực tế theo cách tốt nhất. Có thể lưu ý rằng k=2 , hàm phân phối Weibull giảm đến hàm phân phối Rayleigh khi được chuyển đổi thành các đơn vị thích hợp.
Sự phụ thuộc của hàm phân phối dựa trên sự lựa chọn hệ số tỉ lệ c được thể hiện trong hình 3.1(b) . Đối với các giá trị lớn hơn của c, đường cong dịch chuyển sang phải, với tốc độ gió cao hơn, điều này ngụ ý rằng tốc độ gió cao được thí nghiệm số lượng ngày lớn hơn. Như đã nêu trước đó, một lựa chọn tốt của c cho một nơi cụ thể là tốc độ gió trung bình hàng năm 𝑣⃑.
Tốc độ gió (Kmph) (a)
48
Tốc độ gió (Kmph) (b)
Hình 3.1: Hàm phân bố Weibull của (a) cho k=1.8 và 2.3, với c đặt ở tốc độ
gió trung bình 𝑣⃑ = 10 kmph, và (b) c = 10 và 20 kmph, với k đặt tại 2.
Chúng ta có thể lấy ý tưởng về năng lượng điện thế của một nơi từ tốc độ khối trung bình gốc (rmc), cái mà được ra bởi:
𝑉𝑟𝑚𝑐 = ( 1
8760∫ 𝑓(ʋ)ʋ0∞ 3𝑑ʋ)1/3 (3.4)
Trong điều kiện quan sát gián đoạn của tốc độ đo gió có thể được tính bằng công thức:
ʋ̅ = (∑ 𝑉𝑗 3 𝑁 𝑗=1 𝑁 ) 1/3 (3.5)
Trong đó vj là tốc độ gió tại lần quan sát thứ j và N là số lần quan sát tốc độ gió. Giá trị của Vrmc trong việc ước tính công suất trung bình hàng năm của một nơi, được cho bởi:
𝑃𝑟𝑚𝑐 ≈ 1
4 𝜌 𝑉𝑟𝑚𝑐3 (w/ m2) (3.6) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Do đó chúng ta thu được đường cong phân bố tốc độ gió thể hiện trong hình 4.1 bằng đo lường trực tiếp hoặc bằng cách sử dụng công thức thống kê trên.
49 Số giờ trên mỗi năm (m/s)
Hình 3.2: Biểu đồ với tốc độ gió trên trục tung và tổng thời gian trong năm
cho tốc độ gió giả thiết trên trục hoành.