Calculation of wind turbine generator power characteristics using Windpowerlib software module



如何引用文章

全文:

详细

The problem of using alternative energy sources is becoming more and more urgent every year. Wind turbogenerators are one of the most promising alternative power plants. The article is devoted to the creation and testing of a calculation program for determining the main indicators of wind generators - the dependence of the power factor (efficiency) and the generated power on wind speed, the power change curve by time intervals, and the average power per year. At the beginning of the work, basic information is given about alternative power plants, in particular, about wind generators, their advantages, disadvantages and methods of feasibility study for use in a given area according to weather statistics. The following are the modules used in the program, the main of which is a special command library for calculating wind turbines Windpowerlib. The sequence of implementation of the calculation algorithm stages is described: methods of entering weather data and the main characteristics of the turbine, the procedure for calculating the power of the turbine generator, and the output of results in the form of qualitatively formalized graphs. To test the developed program, the energy characteristics of one of the most common and widely used wind generators in the world were calculated - the Siemens SWT 3.6-120 model, the calculation results were compared with operational data published by the manufacturer of this plant. The graphs proved a high degree of conformity between the calculated and actual characteristics. The plant capacity change during the year is determined by hourly time intervals, as well as the average capacity generated per year. The resulting software product allows the end user to easily download input data and automatically calculate all the above characteristics of any wind turbine. In conclusion, conclusions were drawn on the work done, recommendations were made to expand the scope of the methodology to determine the characteristics of other power plants. The planned direction of further research in this area using the developed software product is indicated.

作者简介

V. Ilichev

Kaluga Branch of Bauman Moscow State Technical University

Email: patrol8@yandex.ru
PhD in Engineering Kaluga, Russia

D. Shevelev

Kaluga Branch of Bauman Moscow State Technical University

PhD in Engineering Kaluga, Russia

参考

  1. Бухарицин П.И. Альтернативные источники энергии // Международный журнал экспериментального образования. 2015. № 8-2. 189 с.
  2. Бухтияров В.В., Рябыкин А.А., Рындин Р.А., Золкин Д.О., Лютиков М.П. Сравнительный анализ альтернативных источников энергии // В сборнике: Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении. Сборник научных статей 3-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. Ответственный редактор А.А. Горохов. 2018. С. 50-53.
  3. Плюсы и минусы ветроэнергетики. URL: https://alternativenergy.ru/vetroenergetika/581-plyusy-minusy-vetroenergetiki.html (дата обращения: 29.07.2020).
  4. Мощные ветрогенераторы: сравнительная характеристика. URL: https://mirenergii.ru/energiyavetra/moshhnye-vetrogeneratory-sravnitelnaya-xarakteristika.html (дата обращения: 29.07.2020).
  5. Квитко А.В., Хицкова А.О. Характеристики ветра, особенности расчёта ресурса и экономической эффективности ветровой энергетики // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 97. С. 359-374.
  6. Что определяет мощность ветрогенератора. URL: http://e-veterok.ru/otvety_na_voprosy/3.php (дата обращения: 29.07.2020).
  7. Windpowerlib documentation. URL: https://windpowerlib.readthedocs.io/en/stable/ (дата обращения: 29.07.2020).
  8. Feedinglib. Project description. URL: https://pypi.org/project/feedinlib/0.1.0rc2/ (дата обращения: 29.07.2020).
  9. Чернов Д.А., Тягунов М.Г., Дерюгина Г.В. Обоснование моделей вертикального профиля ветра на территории дальневосточного федерального округа России // Инновации в сельском хозяйстве. 2015. № 3(13). С. 222-225.
  10. Siemens SWT-3.6-120 Offshore. Техническое описание. URL: https://ru.wind-turbine-models.com/turbines/669-siemens-swt-3.6-120-offshore (дата обращения: 29.07.2020).
  11. Пушкарёв А.Э., Морозов Д.А., Пушкарёва Л.А. Синтез структурной схемы и параметров ветроустановки малой мощности. // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2010. № 4. С. 25-29.
  12. Дерюгина Г.В., Карпов Н.Д., Чернов Д.А. Исследование влияния различных факторов на энергоэффективность ветроэлектрической станции, внедряемой в локальную энергосистему. // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2016. № 10. С. 20-29.
  13. Ильичев В.Ю., Юрик Е.А. Исследование и оптимизация термодинамического цикла газотурбинного двигателя // Научное обозрение. Физико-математические науки. 2020. № 1. URL: https://physics-mathematics.ru/article/view?id=90 (дата обращения: 29.07.2020).
  14. Ильичев В.Ю., Юрик Е.А. Разработка программы для исследования термодинамического цикла Ренкина. // Научное обозрение. Технические науки. 2020. № 2. С. 32-36.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Ilichev V.Y., Shevelev D.V., 2021

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».