haku: @keyword project development / yhteensä: 3
viite: 3 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä: | Lohman, Atte |
Työn nimi: | Improving the efficiency of the first phases of wind power project development |
Tuulivoimaprojektikehityksen ensimmäisten vaiheiden tehostaminen | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2009 |
Sivut: | 95 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Energiatekniikan laitos |
Oppiaine: | Energiatekniikka (Ene-47) |
Valvoja: | Fogelholm, Carl-Johan |
Ohjaaja: | Laakso, Timo |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark TKK 6509 | Arkisto |
Avainsanat: | wind power project development wind modelling MCP GIS tuulivoima projektikehitys tuulimallinnus MCP GIS |
Tiivistelmä (fin): | Tuulivoimaprojekteja kehitetään aktiivisesti, jotta tuulivoiman osuus uusiutuvan energian tavoitteista voitaisiin täyttää. Tuulivoimaprojektikehityksen alkuvaihetta voidaan tehostaa. Tämän diplomityön tavoitteena oli tutkia menetelmiä, joilla tätä vaihetta voidaan parantaa. Tutkimuksen pääpaino on esiselvitysvaiheessa ja tuuliolosuhteiden arvioinnissa. Diplomityössä on tutkittu tarkemmin kolmea aihetta: GIS tuulivoimaprojekteissa, MCP -menetelmä sekä WAsP -tuulimallinnusohjelman käyttö metsäisessä maastossa. Työssä tarkasteltiin GIS-pohjaisen (Geographic Information System) ArcGIS -ohjelman käyttömahdollisuuksia tuulivoimaprojekteissa uusien tuulivoima-alueiden etsimisessä sekä esiselvitysvaiheessa. Toiseksi tutkittiin menetelmiä tuulivoima-alueen pitkäaikaisen tuulisuuden arvioimiseksi. MCP -menetelmä (measure-correlate-predict) yhdistää paikanpäällisen tuulimittausdatan ja pitkäaikaisen referenssidatan. Referenssidata voi olla mitattu esimerkiksi läheisellä sääasemalla. Tarkasteltavan alueen pitkäaikavälin keskimääräinen tuulisuus arvioidaan edellä mainittujen datojen avulla. Työn painopiste oli kolmen MCP -mallin eroavaisuuksissa sekä referenssidatan valinnan merkityksen selvittämisessä. Tämän diplomityön kolmannessa aiheessa tarkastettiin eri menetelmiä käyttää WAsP -tuulimallinnusohjelmaa metsäisillä alueilla, koska metsäisten alueiden tuulimallinnusta ei vielä tunneta riittävän hyvin. Työssä havaittiin ArcGIS -ohjelman olevan hyödyllinen työkalu tuulivoima-alueiden etsintäprosessissa. ArcGIS -ohjelmalla myös analysoidaan ja tuotetaan selkeitä taustakarttoja, joita käytetään hyväksi tuulivoimaprojektin jatkosuunnittelussa kuten turbiinien sijoitussuunnittelussa. Ohjelmalla voidaan myös muuntaa korkeuskäyrät tuulimallinnusohjelmille yhteensopivaan muotoon. Työssä tutkittiin kolmen MCP -mallin soveltuvuutta eri tilanteisiin. Kunkin mallin havaittiin antavan tarkkoja tuloksia tietyissä tilanteissa. MCP -analyyseissä hyvälaatuisen referenssidatan havaittiin kuitenkin olevan tärkeämpi tekijä kuin sopivan MCP -mallin valinta. WAsP -ohjelman tuulimallinnuksessa metsäisillä alueilla parhaat tulokset saavutettiin, kun käytettiin empiiristä mallia WAsP -parametrien määrittämiseen. Empiirisessä mallissa mallinnettua tuuliprofiilia verrataan mitattuun profiiliin ja WAsP -parametrit määritellään iteroimalla. |
Tiivistelmä (eng): | Wind power projects are developed actively so that the wind power share of renewable energy targets could be fulfilled. The early phases of wind power project development could be done more efficiently and accurately. The objective of this Master's Thesis was to examine methods to improve the project development process. Focus was in prefeasibility study phase and evaluation of wind conditions. This Master's Thesis focuses on three specific subjects: GIS, MCP and using WAsP wind modelling program in forested areas. The possibility of using GIS-based (Geographic Information System) ArcGIS software in site identification process and pre-feasibility study phase were considered. Secondly methods for evaluating long-term wind conditions at a wind power site were studied. MCP (measure-correlate-predict) method, which combines the on-site measurement data with long-term reference data from for example a nearby meteorological station, was analyzed. The motive was the accurate estimation of long term wind conditions at the site. The most critical issues in selecting the reference data and differences of three MCP models were investigated. The third topic was the comparison of alternative methods in using WAsP wind modelling program in forested areas, since this issue is not well-known. In course of the work ArcGIS was found to be a useful tool in improving the site identification process. With ArcGIS also explicit background maps that contain only the necessary information can be exported. The map material can be formed, analyzed and exported directly to layout design programs such as WindFarmer. Also the height contours can be exported from ArcGIS in a format that is compatible with wind modelling programs. Good quality reference data was found to be more important in MCP than the MCP model used. The suitability of the three investigated MCP-models in different situations was studied. Each model was found to provide accurate results in certain types of situations. The situations may vary for example in correlation strength between the on-site and reference measurements. Best results for wind modelling in forested areas with WAsP program were achieved, when an empirical method in defining the WAsP parameters was applied. In this method modelled wind profile is compared with the actual measured profile and WAsP parameters are determined by iteration. |
ED: | 2010-02-01 |
INSSI tietueen numero: 38835
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI