風(fēng)總是吹到某個(gè)地方，但是決定風(fēng)電場的位置比舉起潮濕的手指要復(fù)雜得多。現(xiàn)在，賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員團(tuán)隊(duì)有了一個(gè)模型，該模型可以找到風(fēng)電場的最佳位置，甚至可以幫助進(jìn)行24小時(shí)的能源輸出預(yù)測。

“通常情況下，人們計(jì)劃建造一座風(fēng)力發(fā)電場將尋找良好的地形和平均風(fēng)速的速度，是不是太強(qiáng)烈，而不是太弱，但一致的，”圭多塞文，地理學(xué)教授，氣象學(xué)和大氣科學(xué)說。“我們發(fā)現(xiàn)了一種更準(zhǔn)確，更有效的方法來查看特定位置的風(fēng)能可預(yù)測性，這是考慮建立新風(fēng)電場的關(guān)鍵因素。有了化石燃料和核能，您確切知道將擁有多少能源。但是風(fēng)能并不像那。”

對(duì)于一般的電力輸出而言，位置很重要，但是能夠預(yù)測該農(nóng)場將來24小時(shí)將產(chǎn)生多少風(fēng)能也很重要。電力供應(yīng)商購買風(fēng)電場產(chǎn)生的能量，并希望獲得可靠性。風(fēng)電場通常將其電力輸出賣給供應(yīng)商，但他們也希望能夠提前24小時(shí)計(jì)劃它們將產(chǎn)生多少電力。

Cervone表示：“電力供應(yīng)商需要知道每天有多少電力可用。” Cervone也是賓州州立計(jì)算機(jī)科學(xué)研究院的副主任。“他們需要有可靠的資源，因?yàn)樗麄儾荒芡ｋ姟Ｋ麄円膊幌朐诂F(xiàn)貨市場上購買更多的電力，因?yàn)楫?dāng)日購買的價(jià)格更高。”

賓夕法尼亞州立大學(xué)能源與礦物工程博士學(xué)位的獲得者Cervone和Mehdi Shahriar使用了由國家大氣研究中心開發(fā)的模擬合奏來分析全國風(fēng)電場發(fā)電量預(yù)測中的誤差。

AnEn使用了一組過去至少幾個(gè)月，但最好是兩年的過去觀察和預(yù)測的歷史記錄。它提供了預(yù)測的概率模型，在這種情況下為發(fā)電的可用風(fēng)。

研究人員最近在《可再生能源》雜志上在線報(bào)道：“我們觀察到平均風(fēng)速較高的地區(qū)與較大程度的預(yù)測不確定性有關(guān)，這增加了預(yù)測這些地區(qū)風(fēng)速的難度。”

使用過去來自潛在選址地點(diǎn)的預(yù)測，風(fēng)電場建設(shè)者可以選擇平均風(fēng)速可能較低但風(fēng)能更一致且可預(yù)測的地點(diǎn)。

研究人員的方法并不能簡單地回答是否會(huì)有風(fēng)。該模型生成風(fēng)能生產(chǎn)的概率曲線，公司可以據(jù)此做出決策，同時(shí)了解風(fēng)險(xiǎn)。如果模型說有足夠的風(fēng)力用于電力生產(chǎn)的可能性約為80%，則風(fēng)電場所有者和電力購買者都知道風(fēng)力不足的風(fēng)險(xiǎn)。如果概率為20%，那么毫無疑問，雙方都會(huì)認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)太大，無法依靠風(fēng)電場發(fā)電。

Cervone說：“如果我們能夠預(yù)測風(fēng)速，那么我們就可以預(yù)測輸出并告訴我們在給定時(shí)間內(nèi)將產(chǎn)生多少能量。”

該模型非常有效。在給出當(dāng)前預(yù)報(bào)的情況下，它將搜索與之匹配并提供實(shí)際風(fēng)速和持續(xù)時(shí)間的歷史預(yù)報(bào)。