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两种数值模式用于风场模拟的对比研究被引量：3: 1; 作者黄润兰余志 +2 位作者邓院昌曾雪兰马辉《可再生能源》 CAS 北大核心 2011年第6期29-33,共5页; 以珠海横琴风电场为实例,分别使用线性模型WAsP及基于Fluent的计算流体力学(CFD)模型进行风场模拟及发电量计算,得出两种模型下的计算结果;分别对两者的模拟风速、计算发电量与实际发电量进行比较,并分析误差原因。试验结果表明:对于地... 展开更多; 关键词数值模拟风电场 WASP FLUENT; 在线阅读下载PDF 职称材料

佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟被引量：11: 2; 作者黄艳玲刘永红 +2 位作者蔡铭徐伟嘉禤福荣《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期570-574,共5页; 以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO2的扩散传输过程.在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(... 展开更多; 关键词 CALPUFF MM5 佛山市数值模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

障碍物对山坡地形风场的影响分析被引量：6: 3; 作者卢玉华曾雪兰黄润兰《可再生能源》 CAS 北大核心 2012年第4期33-36,41,共5页; 针对上游有障碍物的山坡地形风场进行了一系列数值模拟,研究在不同来流速度下,障碍物的尺寸及其离山坡的距离对山坡地形风场的影响,考察距山坡坡顶50 m高度处的风速和湍流强度,并与无障碍物时加以比较,总结出可在坡顶形成更有利风况的... 展开更多; 关键词障碍物山坡地形数值模拟湍流强度; 在线阅读下载PDF 职称材料

连续山坡地形下风场的数值模拟被引量：4: 4; 作者魏桢邓院昌《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第11期56-59,65,共5页; 为了研究复杂地形条件下连续山坡对近地面风场分布的影响，采用计算流体力学（CFD），基于商用软件Fluent 6．3平台，模拟了迎风方向上相邻两座山的风场分布情况，具体分析了山间距和上游山高度两种因素对下游山迎风坡、坡顶、背风坡和... 展开更多; 关键词山坡地形 FLUENT 风场模拟风速平均偏差平均加速比; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型被引量：4: 5; 作者魏桢邓院昌杨正浩《水电能源科学》北大核心 2015年第5期203-206,共4页; 针对风电场噪声易受风速风向等多因素影响的特点,引入具有动态递归性能的Elman神经网络,综合考虑风速、风向和距离三个主要因素的影响,建立了基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型,并以某风电场为例,选取基于无指向性经验拟合预测模... 展开更多; 关键词风电场 ELMAN神经网络噪声预测噪声等值线地图指向性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两种数值模式用于风场模拟的对比研究被引量：3: 1; 作者黄润兰余志邓院昌曾雪兰马辉; 机构中山大学工学院风资源研究中心珠海国华汇达丰风能开发有限公司; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2011年第6期29-33,共5页; 文摘以珠海横琴风电场为实例,分别使用线性模型WAsP及基于Fluent的计算流体力学(CFD)模型进行风场模拟及发电量计算,得出两种模型下的计算结果;分别对两者的模拟风速、计算发电量与实际发电量进行比较,并分析误差原因。试验结果表明:对于地形复杂的横琴风电场,WAsP模拟的风速值普遍高于Fluent模拟的风速值;WAsP计算年发电量的误差为21.6%,Fluent的误差为10.4%;基于Fluent的CFD模型在风场模拟中比线性模型WAsP具有更高的准确性。; 关键词数值模拟风电场 WASP FLUENT; Keywords numerical simulation wind field WAsP Fluent; 分类号 TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟被引量：11: 2; 作者黄艳玲刘永红蔡铭徐伟嘉禤福荣; 机构中山大学智能交通研究中心中山大学风资源研究中心; 出处《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期570-574,共5页; 基金国家自然科学基金项目(50808181) 2007年广东省科技计划(2007B030102003) 2008年广东省科技计划(2008A080800012); 文摘以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO2的扩散传输过程.在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(SO2)模拟值与实测值的变化趋势一致,表明模拟方案可较好地反映ρ(SO2)的时空分布特征.分析中心城区工业源排放时空分布模拟结果发现,工业污染源排放与分布特征和气象环境是影响城区工业源排放SO2的时空分布的重要因素.; 关键词 CALPUFF MM5 佛山市数值模拟; Keywords CALPUFF MM5 Foshan City numerical simulation; 分类号 X511 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名障碍物对山坡地形风场的影响分析被引量：6: 3; 作者卢玉华曾雪兰黄润兰; 机构华南农业大学工程学院中山大学工学院风资源研究中心; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2012年第4期33-36,41,共5页; 基金国家"863"资助项目(2008AA05Z414); 文摘针对上游有障碍物的山坡地形风场进行了一系列数值模拟,研究在不同来流速度下,障碍物的尺寸及其离山坡的距离对山坡地形风场的影响,考察距山坡坡顶50 m高度处的风速和湍流强度,并与无障碍物时加以比较,总结出可在坡顶形成更有利风况的障碍物条件。; 关键词障碍物山坡地形数值模拟湍流强度; Keywords obstacle hilly terrain numerical simulation turbulence intensity; 分类号 TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名连续山坡地形下风场的数值模拟被引量：4: 4; 作者魏桢邓院昌; 机构中山大学工学院风资源研究中心; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第11期56-59,65,共5页; 基金国家高新技术研究发展计划"863"项目(2008AA05Z414); 文摘为了研究复杂地形条件下连续山坡对近地面风场分布的影响，采用计算流体力学（CFD），基于商用软件Fluent 6．3平台，模拟了迎风方向上相邻两座山的风场分布情况，具体分析了山间距和上游山高度两种因素对下游山迎风坡、坡顶、背风坡和山一侧近地面50m高度内风速的影响。结果表明，山间距和上游山高度对下游山风速均有显著影响；山间距为1．25—1．75倍下游山高度时，上游山对下游山近地面部分区域风场有加速作用；上游山高度小于下游山高度时，下游山近地面风场受到的影响较小。; 关键词山坡地形 FLUENT 风场模拟风速平均偏差平均加速比; Keywords hillside topography Fluent wind field simulation wind speed average deviation average acceleration ratio; 分类号 TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程] O242.1 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型被引量：4: 5; 作者魏桢邓院昌杨正浩; 机构中山大学工学院风资源研究中心国电阳江海陵岛风力发电有限公司; 出处《水电能源科学》北大核心 2015年第5期203-206,共4页; 基金国家高新技术研究发展计划(863计划)课题(2008AA05Z414); 文摘针对风电场噪声易受风速风向等多因素影响的特点,引入具有动态递归性能的Elman神经网络,综合考虑风速、风向和距离三个主要因素的影响,建立了基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型,并以某风电场为例,选取基于无指向性经验拟合预测模型作为对比模型,分别预测风电场噪声,绘制风电场噪声等值线地图。结果表明,基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型具有更高的拟合相关性系数,且噪声预测更符合实际情况。; 关键词风电场 ELMAN神经网络噪声预测噪声等值线地图指向性; Keywords wind farm Elman neural network noise forecasting noise contour map directivity; 分类号 TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	两种数值模式用于风场模拟的对比研究	黄润兰余志邓院昌曾雪兰马辉	《可再生能源》 CAS 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟	黄艳玲刘永红蔡铭徐伟嘉禤福荣	《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	障碍物对山坡地形风场的影响分析	卢玉华曾雪兰黄润兰	《可再生能源》 CAS 北大核心	2012	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	连续山坡地形下风场的数值模拟	魏桢邓院昌	《可再生能源》 CAS 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型	魏桢邓院昌杨正浩	《水电能源科学》北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料