А. М. Газалиев ректор, академик нан рк, д

Раздел  «Автоматика.  Энергетика.  Управление» 
 

 
 
 
Энергетика ветровых потоков  
Акмолинской области 
 
И.А. ПЯСТОЛОВА, к.т.н., доцент, 
А.Х.ТЛЕУОВ, д.т.н., профессор, 
А.А. ТЛЕУОВА, к.т.н., ст. преподаватель, 
Казахский  агротехнический  университет  им. С. Сейфуллина 
 
Ключевые слова: скорость, ветер, установка, мощность,  поток, энергия, ветровой кадастр, расчет. 
 
нализ 
существующих 
автономных 
ветроэнергетических  установок  показывает,  что  их 
применение  возможно  только  при  превышении 
среднемесячной  скорости  ветра  в  3  м/с.  Наиболее  же 
экономично  их  использование  при  скорости  ветра 
более 
5 
м/с. 
В 
Казахском 
агротехническом 
университете  им.  С.  Сейфуллина  более  15  лет 
проводятся  исследования  по  оценке  энергетических 
характеристик 
ветровых 
потоков. 
Данные 
исследования 
необходимы 
для 
определения 
и 
обоснования 
характеристик 
ветроэнергетических 
установок  применительно  к  метеорологическим 
условиям Акмолинской области. 
В  качестве  методов  исследования  и  источниками 
информации были приняты: 
– анализ первичной информации; 
– экспертные опросы; 
– мониторинг СМИ; 
– специализированные базы данных; 
– мониторинг официальной статистики; 
– специальные и отраслевые издания; 
– материалы конференций; 
– собственные базы знаний и исследований. 
Для 
эффективного 
использования 
энергии 
ветрового  потока  необходимо  иметь  исчерпывающую 
информацию 
о 
нем. 
Общеметеорологические 
характеристики,  даваемые  метеостанциями,  для  этого 
недостаточны. 
Необходимы 
характеристики, 
учитывающие  природную  структуру  ветра,  пределы 
достоверности 
и 
репрезентативности 
исходных 
данных  и т.д. 
Основой 
всех  ветроэнергетических  расчетов 
является 
ветроэнергетический 
кадастр, 
который 
представляет  собой  совокупность  аэрологических  и 
энергетических  характеристик  ветра,  позволяющих 
выявить  его  энергетическую  ценность  и  определить 
возможные режимы работы ветроустановок. 
К  числу  основных  кадастровых  характеристик 
ветра относятся:   
– среднегодовая  скорость;  
– годовой и суточный ход;   
– повторяемость скоростей ветра по градациям;   
–  распределение  ветровых  периодов  и  периодов 
затишья  по длительности;   
– максимальная скорость;  
–  удельная  мощность  и  удельная  энергия 
ветрового потока;  
– ветроэнергетические  ресурсы района. 
Данные  о  средних  скоростях  ветра  за  длительные 
периоды  времени  служат  исходной  информацией  об 
общем 
уровне 
интенсивности 
ветра. 
Средняя 
многолетняя  скорость  ветра  является  одним  из 
критериев  оценки  эффективности  ветровой  энергии. 
По  ее  величине  в  первом  приближении можно судить 
о  перспективности  применения  ветроустановок  в  том 
или ином районе. 
Для  получения  исчерпывающей  информации  о 
ветровом  потоке  с  энергетической  точки  зрения 
необходимы  климатологические  данные  срочных 
наблюдений 
метеостанций 
или 
же 
данные 
собственных 
наблюдений, 
обработанные 
с 
использованием  соответствующего  математического 
аппарата. 
Надежность  получаемых  характеристик  ветрового 
потока  зависит  от  длительности  наблюдений  или 
количества  исходных  данных. 
Теоретически 
для  получения  вероятностных 
характеристик  стационарного  процесса  по  одной  его 
реализации  необходимо  вести  в  течение  интервала 
T → ∞.  Для  того  чтобы  достаточно  строго  задать 
продолжительность  T,  необходимо  знать  допустимую 
величину 
дисперсии 
определяемого 
закона 
распределения  (или  задаться  ею),  а  также  располагать 
статистическими 
характеристиками 
исследуемого 
процесса. 
Длительность 
выборки 
для 
анализа 
низкочастотных  процессов  можно  установить  по 
следующему выражению: 
 
 
0
0
2
1
,
T
T
NT
F x



 
 
где  T − продолжительность  анализа на данном уровне;  
T  − интервал  между наблюдениями;   
N − количество  наблюдений;  
F (x) − вероятность  события;  

  − допустимая погрешность измерения. 
Выбор  интервала  между  наблюдениями  T  
осуществляется  в соответствии  с выражением:  
 
0
. .
,
m k
T


 
 
где 

m.k.
 − максимальный интервал  корреляции. 
Необходимую 
продолжительность 
выборки 
определяем  согласно  выражению  (1)  при  численных 
значениях  T  =   ч;  F (x) = 

 = 0,1.  Необходимое 
количество  наблюдений  N  в  этом  случае  составит 
порядка  N = 2000.  При  использовании  срочных 
месячных  данных  о  скоростях  ветра  с  интервалами 
наблюдений  3  часа,  согласно  данным  метеостанций, 
А
 

Раздел  «Автоматика.  Энергетика.  Управление» 

 
 
 
продолжительность 
выборки 
должна 
составлять 
8
248
N
T


 лет.   
Следовательно,  если  мы  пользуемся  данными 
метеостанций  о  распределении  скоростей  ветра,  то 
необходимо  иметь  результаты  срочных  наблюдений 
по  каждому  месяцу  в  течение  8  лет.  В  этом  случае 
наибольшую  сложность  представляет  то,  что  на 
метеостанциях  результаты  срочных  метеонаблюдений 
сохраняются  в течение только  3-х  лет. 
При  увеличении  сроков наблюдений от 5 до 10 лет 
точность  вычислений,  начиная  с  8-летнего  периода, 
повышается  всего  на  2-3%  (с  5-7%  до  2-4%),  а 
количество  данных  наблюдений  резко возрастают. 
В  таблицах  1  и  2  приведены  результаты 
наблюдений  за  скоростями ветра на высоте 10 м за 10-
летний  период времени. 
В  результате  анализа  полученных  данных  можно 
заключить,  что  скорость  ветра  в  течение  года 
достигает  своего  максимального  значения  в  зимние 
месяцы. 
Особый  интерес  представляет  вопрос  полученных 
метеоданных  о  скоростях  ветра  за  период  с  1987  по 
1997  гг.  В  последние  годы  не  представляется 
возможным  получение  данных  о  срочных  суточных 
скоростях  ветра.  Из  создавшегося  положения  можно 
выйти, 
используя 
теорию 
цикличности 
и 
повторяемости  погодных  условий.  По  данным 
российских  и  американских  климатологов,  существует 
связь  между  периодами  солнечной  активности  и 
погодными  условиями  на  Земле.  Причины  такой 
зависимости  пока  не  установлены,  но  что  она 
существует,  вполне  доказано.  Поэтому  мы  можем 
воспользоваться  гипотезой  о  том,  что  распределение 
среднегодовых  скоростей  ветра  также  подчиняется  11-
летнему  циклу,  как  и  в  случае  с  11-летним  циклом 
солнечной активности. 
 
Таблица 1 – Среднемесячные скорости ветра за период 
Показатель 
Месяц 
январь  апрель 
июль 
октябрь 
Математическое 
ожидание 
 
 
 
 
Среднеквадратичн
ое отклонение 
 
 
 
 
Коэффициент 
вариации 
 
 
 
 
 
Таблица 2 – Среднегодовые  скорости ветра  
Показатель 
Год 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Математич
еское 
ожидание 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Среднеква
дратичное 
отклонени
е 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Коэффици
ент 
вариации 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Однако  для  снятия  вопроса  о  устаревании  данных 
проведенных  замеров  скоростей  ветра  в  различные 
периоды  времени  были  просчитаны  средние скорости 
ветра за 2010  год.  
В  качестве  источника  данных  о  срочных суточных 
скоростях 
ветра 
мы 
использовали 
данные 
метеорологической  станции  аэропорта  г.  Астаны.  На 
сайте 
www.meteoprognos .net
 
выложены 
данные 
замеров  по  следующим  параметрам:  скорость  ветра, 
направление  ветра,  относительная  влажность  воздуха, 
температура  воздуха,  видимость  и  т.д.  Замеры 
производятся  ежедневно,  с интервалом в 30 минут.  
Результаты 
скоростей 
ветра 
за 
2010 
г. 
представлены  в таблицах  3-  
Сравнивая  данные  2010  г.  с  данными  средних 
скоростей  за  1989  год,  указанных  в  таблице  6, 
получаем, 
что 
среднегодовые 
скорости 
ветра 
отличаются  с  погрешностью  до  5  %  (январь  – 
; 
апрель –
; июль –
 
Мощность, 
которую 
можно 
получить 
от 
генератора  электрической  энергии  в  зависимости  от 
скорости  ветра,  можно  представить  в  виде следующей 
математической модели: 
 
min
3
min
. .
. .
max
max
0
,
1
,
2
,
.
0
общ
н р
эл
н р
ном
A
P
при
P
 



 

 
 




 


 

 





 
 
Возможное  годовое  производство  электрической 
энергии определяется  выражением: 
 
1
,
m
уд
i i
н j
n
k
W
Pt
P t




 
 
где  P
i
 − мощность ветрового потока, соответствующая 
скорости ветра 

i
, меньше расчетной;  
(n – m)  − градации скорости ветра меньше 
расчетной и находящейся  в пределах 
на
р

 
;  
P
н
 − расчетная или номинальная мощность;  
(k  –   − градация  скоростей ветра, 
соответствующая  отношению 
max
р

 

; 
t
j
 − время, соответствующее  скоростям  ветра, 
находящимся  в пределах 
max
р

 

. 
 
Таблица  3  –  Срочные  суточные  суммарные  скорости 
ветра за 2010  г. 
Месяц 
Часы суток 
 
 
 
 
 
 
 
 
январь 
 
 
 
 
 
 
 
 
апрель 
 
 
 
 
 
 
 
 
июль 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Таблица  4  –  Среднесуточные  скорости  ветра  (январь 
2010  г.) 
День/дата  Vср сут.  День/дата  Vср сут.  День/дата  Vср сут. 
 
 
 
 
 
 

Раздел  «Автоматика.  Энергетика.  Управление» 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Таблица  5  –  Месячные  статистические характеристики 
распределения скоростей ветра 
Год 
Месяц 
январь 
апрель 
июль 
октябрь 
m 

 
m 

 
m 

 
m 

 
 
 
- 
 
- 
 
- 
- 
- 
Результаты 
расчетов 
возможного 
годового 
производства  электрической  энергии  приведены  в 
таблице 
7. 
При 
расчетах 
мы 
задавались 
определенным  численным  значением  расчетной 
скорости,  а  минимальную  скорость,  при  которой 
ветроустановка 
начинает 
вырабатывать 
электрическую  энергию,  определяли  исходя  из 
отношения 
2
р

.  Анализ  технических  параметров 
существующих  ветроустановок  показал,  что  такое 
допущение  вполне  справедливо  для  установок  малой 
мощности,  численные  значения  расчетной  скорости 
для  которых  лежат  в  пределах  от  6  до  9  м/с.  Для 
ветроустановок 
средней 
мощности 
численное 
значение  минимальной  скорости  ветра  в  большинстве 
случаев определяется  соотношением 
3
р

. 
Для 
определения 
годового 
производства 
электрической 
энергии 
ветроэнергетическими 
установками  и  времени  работы  ветромеханических 
установок  необходимо  знание  времени,  в  течение 
которого  скорость  ветра  больше  минимального  и 
меньше  максимального  значений,  соответствующих 
рабочему периоду ветроустановок. 
Анализ  данных  таблицы  7  показывает,  что  для 
Северного  Казахстана  преобладающими  по  времени 
протекания  являются  скорости  ветра  в  диапазоне  от  2 
до  8  м/с,  которые  составляют  в  среднем  от  95  до  15% 
общегодового времени.  
Удельная  кинетическая  энергия  ветрового  потока 
также  неравномерно  распределяется  по  месяцам.  Для 
Северного  региона  суммарная  месячная кинетическая 
энергия  ветрового  потока  в  осенне-зимний  период 
составляет  10-13%  от  годовой  суммы  и  снижается  в 
летние  месяцы до 5-
 
В 
таблице 
8 
представлено 
процентное 
распределение 
удельной 
кинетической 
энергии 
ветрового  потока  и  времени  наблюдения  по 
градациям 
скоростей 
ветра.  При  определении 
интервалов градаций скоростей ветра учитывалось, что 
в  основном  ветроустановки  начинают  вырабатывать 
как  механическую,  так  и  электрическую  энергию,  при 
скоростях  ветра,  превышающих  3 м/с. 
 
Таблица 6 – Сравнение среднегодовых  скоростей ветра  
Показатель 
Год 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
мат.ожидание 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Таблица  7  −  Возможное  удельное  годовое  производство  электрической  энергии  (кВтч/м )  и  время  работы  (ч) 
ВЭУ 
Расчетная 
скорость 
Время, соответствующее скорости ветра 
Удельное годовое производство энергии при 

 равном 

m in
 
р
 
 
р
 

 
t
год
 
 
 
 
 
 
Астана 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Таблица  8  −  Процентное  распределение  удельной  кинетической  энергии  ветрового  потока  и  времени  по 
градациям скоростей ветра 
Пункт наблюдения 
Удельная кинетическая  энергия, W
уд
 
Время, соответствующее градациям скор остей ветра 
до 3 м/с 
4-10 м/с 
>10 м/с 
до 3 м/с 
4-10 м/с 
>10 м/с 
Астана 
 
 
 
 
 
 
 
Полученные  значения  удельной  кинетической 
энергии  ветрового  потока,  возможного  удельного 
годового  производства  электрической  энергии  и 
времени  наблюдения  различных  градаций  скоростей 
ветра  в  дальнейшем  были  использованы  для 
обоснования  рекомендуемой  расчетной  скорости 
ветроагрегатов. 
Выводы: 

Раздел  «Автоматика.  Энергетика.  Управление» 

 
 
 
. Разработана 
методика  выбора  технических 
характеристик 
ветроустановок, 
учитывающая 
локальные  метеорологические  условия  региона  и 
годовое производство  электрической энергии. 
. Анализ  результатов  расчетов  показывает,  что 
удельная  кинетическая  энергия  ветрового  потока 
неравномерно распределяется  по месяцам. 
Для  Северного  региона  суммарная  месячная 
кинетическая  энергия  ветрового  потока  в  осенне-
зимний  период  составляет  10-13%  от  годовой  суммы 
и снижается  в летние  месяцы до 5-
 
. Расчетную 
скорость 
ветроустановки 
необходимо 
определять 
исходя 
из 
следующих 
условий: 
– 
получение 
максимального 
значения 
вырабатываемой  энергии  (для  системных  ВЭУ  и  при 
наличии аккумулирующего устройства); 
–  время  работы  в  течение  года  или  другого 
промежутка  времени  с  возможностью  максимального 
использования 
установленной 
мощности 
(для 
автономных 
ВЭУ 
или 
при 
отсутствии 
аккумулирующего устройства). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Научные сообщения 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
УДК 622 
 
Повышение качества подготовки 
маркшейдерских кадров 
 
Н.Ф. НИЗАМЕТДИНОВ, к.т.н., ст. преподаватель, 
Р.Ф. НИЗАМЕТДИНОВ, к.т.н., ст. преподаватель, 
С.Б. ОЖИГИНА, к.т.н., ст. преподаватель, 
О.Г. БЕСИМБАЕВА, к.т.н., ст. преподаватель, 
Д.В. МОЗЕР,  к.т.н., ст. преподаватель, 
Карагандинский  государственный  технический  университет,  кафедра  МДиГ 
 
Ключевые слова: кадровый состав, качество, оборудование, обеспеченность, маркшейдер, форум. 
 
 Казахстане  идет  бурное  развитие  горнорудной  и 
нефтегазовой 
промышленности. 
Осваиваются 
новые 
месторождения 
и 
дорабатываются 
существующие 
с 
внедрением 
прогрессивных 
технологий  разработки  и  высокопроизводительной 
зарубежной  техники.  В  разработке  месторождений 
полезных  ископаемых  принимают  участие  более  50 
горнорудных 
компаний, 
среди 
них  крупными 
являются  ТОО  «Корпорация  Казахмыс»,  ведущая 
добычу  и  переработку  медной  руды,  АО  «ССГПО»  – 
железной  руды,  АО  «Миттал  Стил  Темиртау»,  АО 
«Шубарколь  комир»  –  угля,  ТОО  «Алтынтау 
Кокшетау»,  АО  «Варваринское»  –  золота  и  др.  На 
этих 
предприятиях 
ведущая 
роль 
отводится 
маркшейдерской 
службе, 
которая 
занимается 
обеспечением  проектных  решений  при  разработке 
месторождений.  
В  маркшейдерских  отделах  этих  предприятий 
работают 
свыше 
1000 
маркшейдеров 
и 
маркшейдерских 
рабочих. 
В 
крупных 
маркшейдерских 
службах, 
таких 
как 
ТОО 
«Корпорация  Казахмыс»,  работают  256  человек,  АО 
«ССГПО»  –  114  человек,  угольный  департамент  АО 
«Арселор  Миттал  Темиртау»  –  71  человек,  в  средних: 
ТОО  «Алтынтау  Кокшетау»  –  15  человек,  РУ 
«Казмарганец»  –  17  человек,  АО  «Шубарколь комир» 
–  16  человек,  АО  «Жайремский  ГОК»  –  10  человек, 
остальные  предприятия  имеют  до  5  человек.  Все 
имеют  базовое  образование  по  специальности 
«Маркшейдерское дело» как по пятилетней программе 
подготовки,  так  и  четырехлетней.  Перечисленные 
выше 
маркшейдерские 
службы 
оснащены 
современным 
оборудованием: 
электронными 
тахеометрами,  цифровыми  нивелирами,  глобальными 
спутниковыми 
системами 
(GPS), 
лазерными 
рулетками, 
отдельные 
имеют 
3D 
сканеры  и 
геоинформационные  системы:  SURPAC,  AutoCAD, 
GEMS, 
DATAMINE. 
Наличие 
современного 
оборудования  позволяет  маркшейдерской  службе 
вести  на  качественно  новом  уровне  полевые  и 
камеральные  работы  с  изготовлением  планов  и 
разрезов в цифровом виде. 
Однако, 
несмотря 
на 
имеющиеся 
успехи 
маркшейдерских  служб,  следует  обратить  внимание 
на  существующие  на  производстве  проблемные 
вопросы,  связанные  с  творческой  переработкой 
нормативно-правовой  базы  на  основе  появившихся 
новых  приборов  и  инновационных  технологий 
измерений.  Это  касается,  в  первую  очередь,  принятия 
в 
новой 
редакции 
проектов 
«Положения 
о 
маркшейдерской  службе»,  а  затем  и  «Инструкции  по 
производству  маркшейдерских  работ».  Назрел  вопрос 
создания 
новой 
номенклатуры 
обеспеченности 
инструментами 
маркшейдерских 
служб 
В
 

жүктеу/скачать 6,79 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: