0 前言

近海可再生能源主要是指风、波浪、潮汐、潮流、温度差、盐度梯度差等形式的能源，这些能源具有储量丰富、清洁环保的特点[1]。目前，可大力开发、利用的近海可再生能源主要包括海上风能、波浪能以及潮流能。随着我国对海上风能利用相关探索研究的逐渐深入，以东海风电场为代表的部分风电场已经进入商业运营阶段[2]～[5]。波浪能作为我国储量最丰富的能源，对其能源利用的研究主要集中在波高与周期变化对波浪能发电效率的影响[6]，[7]。潮流能发电研究也进入了新的阶段，随着轮机叶片形态和轮机的阵列布置对潮流能发电效率影响的研究，以舟山潮流能实验基地为代表的潮流能实验基地逐渐进入运行阶段[8]～[10]。然而，关于波浪、潮流和风三者综合发电研究的成果较少。如果在技术相对成熟的海上风电基础平台上，增加波能发电装置和潮流能发电涡轮机，建立一个近海风、浪、流综合发电系统，理论上能够进一步提高原系统的发电稳定性，并且提高可再生能源的利用率，更有利于近海可再生能源的大规模开发与利用[11]。

本文依托于国家自然科学基金项目《近海可再生能源综合发电基础研究》，并参考秦川提出的近海可再生能源综合发电系统（带有直驱式波浪能发电装置和潮流能发电装置的海上风力发电机系统），建立综合发电概念模型，该模型上设置了两个波浪能装置，并带有一个风力发电机，同时水下还有一个潮流能吸收装置[12]。该模型能够在近海获得低成本的电能，对海上风能、波浪能和潮流能进行综合开发，减小风、波浪和潮流的波动性对电网的影响，提供稳定的电力[13]。

2013年，励丽开始整理报告，希望能够说服卫生部门开办“基层全科医生慢性病综合管理培训班”，并由宁波一院来实施。

相比其他算法，我们的正交不变矩由于存在正交性条件，高阶项系数趋于零，并且增加和删除一个项对其他项没有影响。

从实测资料出发，探讨风能、波浪能和潮流能综合发电的特性，不仅是对利用综合发电特性评估新概念的检验，也是对本研究中的风、浪、流综合发电模型的检验。本文基于河海大学港口海岸与近海工程学院实验中心提供的江苏沿海大丰测站的风、浪和潮流同步实测数据，对同步风速、浪高和潮流流速的时变特性进行研究，并基于综合发电的概念模型，采用合适的综合发电理论功率计算方法，应用综合发电特性评估新概念，对大丰测站综合发电理论功率的幅值稳定性、持续时间稳定性和同步相关性进行分析和研究，为将来江苏近海乃至全国范围内近海可再生能源的综合开发提供了新思路、新方法。

2.2.3 教练员对运动员文化学习的监管情况 教练员与文化课老师就运动员的文化学习进行沟通、交流的情况，在一定程度上也会左右运动员的学习态度。调查发现，绝大多数教练员勤于与文化课老师进行沟通，这对于运动员的学习将会起到良好的监管和督促作用。只有个别教练员表示与文化课老师交流情况“一般”。显然，这不利于帮助运动员端正学习态度。这可能是由于教练员自身训练和比赛的压力较大，缺少时间，交通不便等，从而与文化课教师疏于沟通和配合。

1 实测资料简介

实测数据由OSB-M3II水文气象浮标系统采集获得，该浮标（浮标直径为3 m）是一种新型海洋监测浮标，能够测量波浪、海流及有关水质的参数，并通过CDMA（或GPRS）实时传送所得数据到接收岸站，使用户及时了解海洋环境状况。风速、风向的采样频率为1 Hz，每1 h进行一次，每次记录10 min的数据，每次采集600个数据。波浪采样频率为2 Hz，每1 h进行一次，每次记录1 024 s的数据（约 17 min），采样间隔为 0.5 s，每次采集2 048个数据；另外，在部分月份，波浪的采样频率为4Hz，每1h进行一次，每次记录1024 s的数据（约17 min），采样间隔为0.25 s，每次采集4 096个数据。该系统利用配备的ADCP（流速仪）测量海流流速，每1 h测一次海流流速和流向，每次测24 h，分12～14层，得到每小时的垂线平均流速。

野外观测站设在江苏大丰外海10 m水深处。江苏大丰测站所在的东沙区域属半日潮，且为强潮流区，平均大潮流速不小于1.53 m/s，局部落潮流速可以达到 1.84 m/s，而涨潮流速可以达到1.94 m/s，且主流方向与岸线基本平行。大丰测站所在的东沙海域，波浪是以风浪为主的混合浪，主浪向为东北偏东方向，强浪向为西北和北向。东南风向为场区全年的盛行风向，其中，夏季的盛行风向为偏东南风向，冬季的盛行风向为偏北风向。

2 同步风速、浪高与潮流流速的时变特性

2.1 潮流流速的时变特性

从图1可以看出，潮流流速能谱密度最大值对应在频率为0.164 Hz附近，即6.1 h附近。另外，也有部分能量集中在频率为0.08 Hz附近，即12.5 h附近。潮流流速的变化与潮位变化密切相关，都具有比较明显的周期性。

  

图1 潮流流速能谱图Fig.1 Tidal current velocity energy spectrum

江苏大丰测站所在的东沙区域的潮流主要为半日潮，一天内两涨两落，潮流周期性明显。由于月球、太阳和地球周期性地改变相对位置，从而发生了潮汐半月不等的现象，每个月分别会出现两次大潮和小潮。图1为2013年4月2日-4月12日的潮流流速能谱图。

同步相关性 （Synchronous Correlation，SC）是指在给定的周期内，风、浪、流的理论发电功率之间的相关系数。同步性就是正相关性，当SC为正数且大于0.5，则认为同步；当SC为负数且小于-0.5，则认为异步，或者是具有最好的互补性。取一个月为时间窗，计算2013年9月风、浪、流的理论发电功率的同步相关性。风能和波浪能的理论发电功率平均值的同步相关性为0.78，这说明在整体趋势上，风能和波浪能的理论发电功率是同步的，具有较高的相关性；波浪能和潮流能的理论发电功率平均值的同步相关性为0.01，这说明在整体趋势上，波浪能和潮流能的理论发电功率不同步，不具有相关性。

2.2 同步风速、浪高的时变特性

图2，3分别为2013年3月24日-4月12日的平均风速图、有效波高随时间的变化情况。图4为2013年3月24日-4月12日的有效波高和风速的相关性图。

  

图2 每小时平均风速Fig.2 Mean hourly wind speed

  

图3 每小时有效波高Fig.3 Hourly significant wave height

  

图4 每小时有效波高和平均风速的相关性图Fig.4 Hourly significant wave height and wind speed correlation diagram

从图2～4可以看出，风速与波高都有较强的随机性，但二者之间存在一定的相关性，尤其当风速和波高较大时，二者之间的相关性较明显，提升了同步预测可行性。从图4中可以看出，平均风速越大，有效波高也相应变大，在一定的区间内，有效波高和平均风速表现为近似线性的关系。风时、风区和风速是波浪生成的3个主要因素。图4中大部分散点在一直线上侧，这有两层含义：一是同样的风速，即使风时和风区足够，能生成的最大波高也是有限的，达到这极限后，由于波浪破碎等机制，风能不能再转化为波浪能；另一层含义是对于一定的波高，有最低的风速极限，当风速低于此极限值，即使风时和风区足够，所生成的波高也达不到该极限值。这是符合风浪生成理论的。

2.3 波浪的时变特性

大丰测站所在海域的波浪是以风浪为主的混合浪，波浪周期为6～10 s，混合浪的海浪谱会呈现双峰或者多峰形态。海浪频谱中高频部分为风浪成分，低频部分为涌浪成分。下面取几组不同性质的波浪数据进行频谱分析。图5为不同时间段的波浪能谱图。

  

图5 波浪能谱图Fig.5 Wave energy spectrum

图 5（a）为 2013年 4月 3日 11时的波浪能谱图。该时间段内的最大波高为1.03 m，有效波高为0.39 m，3 m高度处的平均风速为14.3 m/s，风速较大。从图5（a）中可以看到双峰现象，波浪能量主要集中在频率为 0.04～0.1，0.14～0.23 Hz内，即波浪能量主要集中在周期为10～25 s的长波和周期为3.5～7 s的短波内。

图5（b）为2013年4月4日0时的波浪能谱图。该时间段内的最大波高为1.00 m，有效波高为0.62 m，3 m高度处的平均风速为8.8 m/s，风速不大，风浪不占优，存在涌浪。从图5（b）中可以看到双峰现象，波浪能量主要集中在频率为0.05～0.1，0.1～0.2 Hz内，即波浪能量主要集中在周期为10～20 s的长波和周期为5～10 s的短波内。主谱峰频率为0.15 Hz，即能量最集中的波浪的周期为6.67 s，该区域波浪的周期主要为6～7 s。

由于波浪的不规则波动以及风速的随机性，波浪能发电系统和风能发电系统输出的功率具有随机波动性，这会对电网的稳定运行产生不利影响。研究海上风能、波浪能和潮流能的综合开发，通过风能、波浪能和潮流能的互补匹配来减小三者的波动性对电网的影响，需要对风、浪、流综合发电理论功率的稳定性进行分析。

3 综合发电理论功率的稳定性分析

图5（c）为2013年4月6日5时的波浪能谱图。该时间段内的最大波高为3.95 m，有效波高为2.54 m，3 m高度处的平均风速为14.3 m/s，风速较大。从图5（c）中可以看到不太明显的双峰现象，涌浪能量所占比例明显增大。波浪能量主要集中在频率为0.07～0.2 Hz内，即波浪能量主要集中在周期为5～14 s的波浪上。

3.1 发电功率的计算

为了研究江苏大丰测站的风、浪、流综合发电的性质，选取了大丰测站2013年9月的风速、流速和波浪数据进行了发电功率的计算。

在这种情况下，AI界开始出现分裂。虽然麦卡锡等依然对强AI抱有信心，如他认为强AI依然可以很快实现，只需要“1.8个爱因斯坦，以及曼哈顿计划所需资源的1/10。”[16]116-117但是另外一些AI研究者则对这样的宏大纲领表现出怀疑及失望情绪，并由此出现了AI(约翰·麦卡锡为代表)与IA(增强人类智能，以“鼠标之父”道格拉斯·恩格尔巴特为代表)两个研究纲领之间的对立，前者(AI)强调发展能够替代人类、整体上超过人类的AI系统，而后者(IA)则强调人机交互，认为机器只是人类的辅助。

本文依据国家自然科学基金项目 《近海可再生能源综合发电基础研究》，并参考秦川提出的近海可再生能源综合发电系统，建立综合发电概念模型。该综合发电模型采用常用的发电机型，摆式波能发电装置的摆宽为5 m，风轮机叶片的直径为70 m，潮流能发电机的涡轮直径为5 m。在这种情况下，风能的发电功率远大于潮流能和波浪能，潮流能其次，波浪能最小。

在给定的周期内（如10 min、一天或一个月），对风、浪、流的理论发电功率进行计算，发电功率标准化之后最大值和最小值的差值就是幅值稳定性（Amplitude Stability，AS），AS 越大，表示理论发电功率越不稳定。分别用10 min、一天和一个月3个不同的时间窗对风、浪、流的理论发电功率的幅值稳定性进行计算，结果见表1。由表1可以看出，波浪能和风能的理论发电功率的幅值稳定性均较大，潮流能最小，综合发电的理论发电功率的幅值稳定性小于风能和波浪能。这说明潮流能的理论发电功率最稳定，综合发电的理论发电功率的稳定性要比风能和波浪能的理论发电功率的稳定性高。

现对上述发电机型做如下改变：取摆式波能发电装置的摆宽为5 m，风轮机叶片的直径为20 m，潮流能发电机的涡轮直径为10 m。由此得到如图6所示的风、浪、流发电功率的对比图。

  

图6 概念模型综合发电功率对比图Fig.6 The integrated power generation contrast figure of conceptual model

由图6可知，风、浪、流发电功率的大小在相同量级上,波功率和风功率的相关性比较明显，特别是大风大浪的时候，而波功率与潮流功率不相关。

目前，辽宁省完成山洪灾害防治非工程措施项目的42个县（市、区）共建有自动雨量站840个、简易雨量站617个、人工雨量站97个，自动水位站194个、简易水位站232个、多要素气象站227个、乡镇视频会议系统824个、预警广播3 116套。全省共配备传真机848台、手摇报警器720个、锣42 862个、宣传手册165 425册、光盘录音带7 319个、明白卡447 925张、警示牌7 188个、宣传栏7 261个。

3.2 幅值稳定性分析

目前，省医院“医疗设备维保服务招标文件规范化模板”已被广东省各级医院广泛借鉴采用。在引导各级医院建立售后服务量化评价体系，维护广大医院医疗设备质量安全控制和切实利益方面，案例的推行发挥了重要作用。

 

表1 不同时间窗的风、浪、流理论发电功率的幅值稳定性Table 1 The amplitude stability of the theoretical power generation of wind，wave and tidal current in different time windows

  

幅值稳定性时间窗波浪 潮流 综合1个月 1 0.9 1 4.5 7.5 8.7 2 4 h 1 6.8 1 6.6 5.6 1 2.1 1 0 m i n 7.8 5.3 3.5 4.2风

3.3 持续时间稳定性分析

在给定的周期内，分别对风、浪、流的发电理论功率进行标准化处理后，理论功率会在零点上下波动，持续时间稳定性（Temporal Stability，TS）指的是标准化处理后的理论功率经过零点的个数，持续时间稳定性表征了理论发电功率的振荡次数。和幅值稳定性相比，持续时间稳定性针对的时间窗较短。分别用10 min和一天的时间窗对风、浪、流的理论发电功率的持续时间稳定性进行计算，结果见表2。由表2可以看出：在较短的时间内，潮流能的理论发电功率的持续时间稳定性最小，这说明潮流能的理论发电功率最稳定，振荡的次数最少；波浪能的理论发电功率的持续时间稳定性最大，这说明波浪能的理论发电功率的震荡频率较大，稳定性不如潮流能和风能；综合发电的理论发电功率的持续时间稳定性比风能和波浪能低，这说明综合发电的理论发电功率的稳定性比风能和波浪能的理论发电功率的稳定性高。

 

表2 风、浪、流理论发电功率持续时间稳定性Table 2 The temporal stability of the theoretical power generation of wind，wave and tidal current

  

持续时间稳定性时间窗风波浪 潮流 综合1 0 m i n 1 5 4 4 1 3 2 4 h 2 1 1 1 3 3 3 7 2 0 8

3.4 同步相关性分析

随着社会的发展，我国的环保意识不断增强，很多地区的林业建设慢慢成为重要的生产活动，笔者结合从业经验，围绕生态林业建设中林业技术推广存在的问题，阐述了新时期林业技术推广的有效方式，以期为业内人士提供参考。

波功率和风功率的相关性如图7所示。

众所周知，笔、墨、纸、水是中国画中必不可少的因素。其中，水的功能是极其重要的。水可以使笔毛滋润饱满不干涩，也可以将墨分为五种颜色。所谓的“墨分五色”就是在水的帮助下分开的，水的多少就会决定墨的深浅，这在写意画中经常使用。然而写意中国画使用的是生宣纸，它具有极强的吸水性，所以墨在纸上很容易晕染开。但是工笔花鸟画需要的是熟宣纸，它没有吸水性。人们为了创造出那样的效果经过多方面的尝试，最后创造出来积水积色法。

  

图7 波功率和风功率的相关性Fig.7 The wave and wind power generation correlation diagram

从图7可以看出，波功率和风功率的相关性标胶明显，特别是大风大浪的时候。由图6可知，潮流能的理论发电功率有其周期性，从整体的变化趋势上可以看出明显的周期性变化，而波浪能和风能的理论发电功率没有周期性变化的特性。由图6还可以看出，风能和波浪能的理论发电功率的变化趋势相一致，波浪能的理论发电功率与潮流能的理论发电功率却不相关。

以图6中100～200 h （2013年9月5日-9月9日）为时间窗，计算得到风能和波浪能的理论发电功率的同步相关性为0.44，可以认为风能和波浪能的理论发电功率具有弱同步相关性，而潮流能和波浪能的理论发电功率的同步相关性为0.13，故两者不同步。在这段时间内，潮流能的理论发电功率较大，风能和波浪能的理论发电功率很小。此时风能、波浪能和潮流能之间可以互补匹配，从而保证综合发电系统能够稳定供电。因此，可以认为这段时间内潮流能、风能和波浪能的理论发电功率的互补性较好。

以图6中300～400 h （2013年 9月13日-9月17日）为时间窗，计算得到风能和波浪能的理论发电功率的同步相关性为0.58，即风能和波浪能的理论发电功率具有同步相关性，而潮流能和波浪能的理论发电功率的同步相关性为0.09，故两者不同步。在这段时间内，风能和波浪能的理论发电功率较小，而这段时间也正好处于小潮期间，潮流的流速较小，对应潮流能的理论发电功率也较小。因此，这段时间内潮流能的发电功率并不能与风能和波浪能的理论发电功率互补匹配，无法保证综合发电系统的平稳性。

4 结论

本文主要以江苏沿海大丰测站的风、浪、流实测数据为例，对同步的风速、浪高和潮流流速的时变特性进行研究，研究结果表明：潮流流速变化具有明显的周期性，与潮位变化密切相关；风速与波高均有较强的随机性，但二者之间的变化趋势存在明显的相关性。基于综合发电的概念模型，采用合适的综合发电理论功率计算方法，应用综合发电特性评估新概念，对大丰测站综合发电的理论功率的幅值稳定性、持续时间稳定性和同步相关性进行分析和研究，得到了如下结论。

①当时间窗为一个月时，波浪能的理论发电功率的幅值稳定性最大，风能其次，潮流能最小；当时间窗为24 h时，波浪能和风能的理论发电功率的幅值稳定性相差不大；当时间窗为10 min时，风能的理论发电功率的幅值稳定性最大，波浪能其次，潮流能最小。在不同的时间窗内，综合发电的理论发电功率的幅值稳定性均小于风能和波浪能。

②不同的时间窗内，波浪能的理论发电功率的持续时间稳定性最大，风能其次，潮流能最小，即潮流能的理论发电功率最稳定，振荡的次数最少，风能其次，波浪能的理论发电功率最不稳定，振荡的次数最多；综合发电的理论发电功率的持续时间稳定性小于风能和波浪能，即综合发电的理论发电功率的稳定性比风能和波浪能的理论发电功率的稳定性高。

③当时间窗为一个月时，在整体趋势上，风能和波浪能的理论发电功率是同步的，而波浪能和潮流能的理论发电功率不具有相关性；当时间窗为2013年9月5日-9月9日时，风能和波浪能的理论发电功率具有弱同步相关性，潮流能和波浪能的理论发电功率不同步，但在这段时间内，风能、波浪能和潮流能之间可以互补匹配，从而保证综合发电系统能够稳定供电。当时间窗为2013年9月13日-9月17日时，风能和波浪能的理论发电功率具有同步相关性，而潮流能和波浪能的理论发电功率不同步，且这段时间内，风、浪、流的理论发电功率均较小，三者不能通过互补匹配来保持综合发电系统的平稳性。

参考文献：

[1]郑金海，张继生.海洋能利用工程的研究进展与关键科技问题[J].河海大学学报（自然科学版），2015，43（5）：450-455.

[2]邢作霞，郑琼林，姚兴佳.近海风力发电技术的现状及展望[J].电机控制与应用，2005，32（9）：55-60.

[3]Bookman T.Wind energy promise，offshore[J].IEEE Technology and Society Magazine，2005，24（2）：9-15.

[4]仲颖，郑源，刘美琴，等.我国东南沿海海上风电场建设的探究[J].可再生能源，2010，28（3）：140-144.

[5]蒋楠，陈维荣，戴朝华，等.一种多维风电场相关性的优化建模方法 [J]. 可再生能源，2017，35 （9）：1359-1367.

[6]顾丽玲，秦川，鞠平，等.直驱式波浪能发电场的布局优化研究[J].可再生能源，2017，35（3）：467-474.

[7]盛松伟，张亚群，王坤林，等.波浪能发电装置能量转换系统多级负载试验 [J].可再生能源，2017，35（2）：311-316.

[8]盛其虎，赵东亚，张亮.水平轴潮流能水轮机设计与数值模拟[J].哈尔滨工程大学学报，2014（4）：389-394.

[9]盛其虎，周念福，张学伟，等.二维垂直轴水轮机强迫振荡水动力性能分析[J].哈尔滨工程大学学报，2015（1）：41-45.

[10]张继生，曹运修，吴修广，等.并排水平轴潮流能水轮机组水动力特性研究 [J].河海大学学报 （自然科学版），2017，45（3）：256-262.

[11]吴峰，鞠平，秦川，等.近海可再生能源发电研究综述与展望[J].河海大学学报（自然科学版），2014，42（1）：80-87.

[12]秦川，鞠平，闻丹银，等.近海可再生能源综合发电系统构建与并网方式 [J].中国电机工程学报，2014，34（13）：2013-2021.

[13]熊焰，王海峰，崔琳，等.大管岛多能互补独立供电系统总体设计研究[J].海洋技术，2008，27（4）：78-82.