CN107784386A - 一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法及系统 - Google Patents
一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法及系统,包括计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;计算风电场内任一位置处的风电场风速衰减因子;计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;依据风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当总发电量为所述风电场的最大发电量时风电场内风机排布为最优排布;所述系统包括单台风机风速衰减因子计算模块、风电场风速衰减因子计算模块、风电场尾流风速计算模块和风电场总发电量计算模块。与现有技术相比,本发明提供的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题。
Description
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域,具体涉及一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法及系统。
背景技术
风机尾流效应是指风经过风机后风轮吸收了部分风能,风机下游风速会出现一定程度的突变减小;随着风向下游流动,在湍流混合作用下尾流影响范围不断扩大,而风速逐渐恢复的现象。尾流效应对风速的影响与风电机组的风能转换效率、风电机组排布、风电场地形特点、风特性等因素有关,一般来说,尾流效应带来的风电场年发电量损失大约在2%-20%之间。此外,尾流效应还会引起湍流的增加,降低下游风机的寿命。
大型风电场通常由几百台甚至上千台风电机组组成,风机尾流效应对下游风机的影响直接影响了整个风电场的发电水平,因此以减少风机尾流效应作为风机微观选址的重要因素,是提高风电场发电水平和经济效益的重要手段。
目前针对小型风电场的风机尾流计算方法主要包括平方求和法、能量平衡法、几何求和法等。这些方法算法较为复杂,且将计算目标锁定在风机位置处,因而不适用于风电场全区域的尾流计算。针对大型风电场的风机尾流计算方法主要包括:
1、根据上游风机之间是否存在二次作用,分类建立模型。但是此类方法较为复杂,并仅能适用于特定的风机布局,且如果风向发生变化,原模型不再适用。
2、动量守恒定理,建立风机动量吸收模型和下游动量补偿模型。但是此类方法中尾流风速受到旋转叶片的搅动作用,是多种要素综合作用的结果,不是单一的动量平衡能模拟的。
同时,由于传统的单机尾流模型都是根据上游风速计算下游风速,因而计算多台风机的尾流风速时,必须按照风速流经风机的顺序进行计算。但风机之间的尾流影响关系较为复杂,有的风机尾流覆盖下游多台风机,有的风机处于上游多台风机的尾流影响区内。此外,随着风向的变化,风机的相关性也发生变化。因而,已有的风机尾流计算方法存在计算方案复杂、灵活性差、对尾流影响存在重复/遗漏计算等问题。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷,本发明提供了一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法及系统。
第一方面,本发明中一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法的技术方案是:
所述方法包括:
计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;
获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子;
依据所述风电场风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;
依据所述风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当所述总发电量为所述风电场的最大发电量时所述风电场内风机排布为最优排布。
第二方面,本发明中一种风电场风机优化排布系统的技术方案是:
所述系统包括:
单台风机风速衰减因子计算模块,用于计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;
风电场风速衰减因子计算模块,用于获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子;
风电场尾流风速计算模块,用于依据所述风电场风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;
风电场总发电量计算模块,用于依据所述风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当所述总发电量为所述风电场的最大发电量时所述风电场内风机排布为最优排布。
与最接近的现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明提供的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,通过风速衰减因子计算风电场的发电量,不需要考虑该风机受其他风机影响的来流风速,使得可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题;同时,还可以计算风电场内任一位置处的风速衰减因子,涵盖了风电场的全部区域,因此可以针对实际工况需求调整计算范围。
2、本发明提供的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,通过优化风电场的分级排布,可以提高风机对风能资源的利用率,进而提高风电场的发电水平和经济效益。
3、本发明提供的一种风电场风机优化排布系统,包括单台风机风速衰减因子计算模块、风电场风速衰减因子计算模块、风电场尾流风速计算模块和风电场总发电量计算模块,通过风速衰减因子计算风电场的发电量,不需要考虑该风机受其他风机影响的来流风速,使得可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题。
附图说明
图1:本发明实施例中一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法实施流程图;
图2:本发明实施例中另一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法实施流程图;
图3:本发明实施例中风电场内风机梅花式排布示意图;
图4:本发明实施例中Larsen尾流模型示意图;
图5:本发明实施例中主导风向直角坐标系与实际风向直角坐标系的关系示意图;
图6:本发明实施例中第二风速分布转换至主导风向直角坐标系的位置坐标计算实施流程图;
图7:本发明实施例中单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子示意图;
图8:本发明实施例中两台风机的尾流叠加影响示意图;
图9:本发明实施例中多台风机的尾流叠加效应计算方法实施流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面分别结合附图,对本发明实施例提供的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法进行说明。
图1为本发明实施例中一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法实施流程图,如图所示,本实施例中基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法可以采用下述步骤实施:
步骤S101:计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子。
步骤S102:获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子。
步骤S103:依据风电场风速衰减因子计算所述的任一位置的风电场尾流风速。
步骤S104:依据风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当总发电量为所述风电场的最大发电量时风电场内风机排布为最优排布。
本实施例中风速衰减因子指的是单台风机衰减后的风速与未受尾流影响的来流风速的比值,因此通过风速衰减因子计算风电场的发电量,不需要考虑该风机受其他风机影响的来流风速,使得可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题。同时,本实施例中可以计算风电场内任一位置处的风速衰减因子,涵盖了风电场的全部区域,因此可以针对实际工况需求调整计算范围。
进一步地,本发明中步骤S101还包括下述实施步骤:
本实施例中计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子之前包括:
1、以主导风向为x轴建立主导风向直角坐标系,并依据主导风向直流坐标系构建单台风机的风机尾流模型,依据该模型确定风机尾流区域内的第一风速分布。
风机尾流模型指的是描述风机尾流结构的数学模型,用于计算风机尾流区域的风速分布。本实施例中可以采用Jensen模型或Larsen模型。风速分布指的是风速在某一区域范围内的分布情况,包括该区域内各位置点坐标。本实施例中第一风速分布包括主导风向直角坐标系下风机尾流区域的各位置点坐标,其中各位置点的风速值为受到尾流影响的来流风速,即衰减后的风速,该风速值依据选取的风机尾流模型计算得到。
2、以实际风向为x轴建立实际风向直角坐标系,得到在实际风向直角坐标系下风机尾流区域内的第二风速分布,第二风速分布包括实际风向直角坐标系下风机尾流区域的各位置点坐标,其中各位置点的风速值为受到尾流影响的来流风速,即衰减后的风速,该风速值依据第一风速分布确定:
判断实际风向与主导风向是否相同:若相同则第一风速分布与第二风速分布相同,可以依据第一风速分布或第二风速分布计算风速衰减因子;若不同则将第二风速分布由实际风向直角坐标系转换至主导风向直角坐标系,并依据转换后的第二风速分布计算风速衰减因子,此时转换后的第二风速分布包括主导风向直角坐标系下风机尾流区域的各位置点坐标,且各位置点的风速值通过第一风速分布确定。
本实施例中设定实际风向直角坐标系为X'-Y',主导风向直角坐标系为X-Y。下面结合附图对实际风向直角坐标系内任一位置(x2,y2)转换至主导风向直角坐标系后的位置坐标(x1,y1)进行说明。
图5本发明实施例中主导风向直角坐标系与实际风向直角坐标系的关系示意图,如图所示,本实施例中风向角θ,OP连线与X'轴正向的夹角为α,与X轴正向的夹角为β,三夹角满足:β=α+θ。
图6为本发明实施例中第二风速分布转换至主导风向直角坐标系的位置坐标计算实施流程图,如图所示,本实施例中风机尾流区域内第二风速分布在主导风向直角坐标系内位置坐标的计算方法包括下述实施步骤:
(1)计算OP连线长r:
(2)判断OP连线长r是否为零,若为零则x1=x2、y1=y2;若不为零则执行步骤(3)。
(3)计算OP连线与X'轴夹角α:
(4)计算OP连线与X轴夹角β:β=α+θ,本实施例中θ=0~360°。
(5)计算P点在实际坐标系的坐标:x1=r×cosβ、y1=r×sinβ。
3、单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子vr(x,y)如下式(1)所示:
其中,v(x,y)为风机尾流区域中位置坐标(x,y)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受尾流影响的来流风速。
本实施例中通过对第一风速分布进行主导风向直角坐标系转换可以计算实际风向偏转条件下,风机尾流区域内各点的风速值和坐标值。
进一步地,本发明中步骤S102还包括下述实施步骤:
本实施例中获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子包括:
若所述的任一位置处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为
若所述的任一位置未处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为vr,i(x0,y0)=1;
其中,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标,v(x0,y0)为第i台风机的风机尾流区域中位置坐标(x0,y0)处的风速。
本实施例中获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子适用于由多台风机组成的风电场,便于获取该风电场内各个位置处的风速衰减因子。
风电场的尾流包含多台风机尾流的叠合效应,现假设风电场内包括两台风机,#1风机和#2风机,下面结合附图对风电场内任一位置P处的风速衰减因子进行说明。
图8为本发明实施例中两台风机的尾流叠加影响示意图,如图所示,当任一位置P处于#1风机的尾流影响区时P点风速降低,P点衰减后风速与未受尾流影响的来流风速之比为vr,1;当任一位置P也处于#2风机的尾流影响区时P点风速进一步降低,P点衰减后风速与#2风机未受尾流影响的来流风速之比为vr,2;而P点的风速同时受到#1风机和#2风机的叠加影响,所以P点处的衰减后风速与未受尾流影响的来流风速之比为vr=vr,1×vr,2。同理可以得到包含n个风机的风电场的风电场风速衰减因子vrn(x0,y0)的计算公式如下式(2)所示:
vrn(x0,y0)=vr,1(x0,y0)×,...,×vr,i(x0,y0)×,...,×vr,n(x0,y0) (2)
其中,vr,i(x0,y0)为第i台风机在风电场中所述的任一位置处的风速衰减因子。
本实施例中通过计算风电场内不同风机在同一位置处的风速衰减因子,并结合风机的尾流叠加影响可以得到风电场在任一位置处的风电场风速衰减因子,计算方法简单、易于实现。
进一步地,本发明中步骤S103还包括下述实施步骤:
通过步骤S102中对风电场风速衰减因子的分析可知,风电场内任一位置处的衰减风速等于该任一位置处的风电场风速衰减因子与未受尾流影响的来流风速的乘积。下面结合附图对风电场内任一位置处的风电场尾流风速进行说明。
图9为本发明实施例中多台风机的尾流叠加效应计算方法实施流程图,如图所示,本实施例中风电场包括n个风机,#1风机、#2风机、……、#n风机,计算风电场内任一位置(x0,y0)处风电场尾流风速包括下述步骤:
(1)确定风电场尾流风速的计算范围,包括风电场及其尾流可能影响到的区域,并对上述计算范围建立主导风向直角坐标系。
(2)选取风机尾流模型类型,在主导风向直角坐标系下构建风机尾流模型,依据该模型构建风机尾流区域R(x)和风速衰减因子vr(x,y)的计算公式。
(3)采用步骤S102公开的方法分别确定每台风机在任一位置(x0,y0)处的风速衰减因子vr,1(x0,y0),...,vr,i(x0,y0),...,vr,n(x0,y0),继而得到风电场风速衰减因子vrn(x0,y0)。综上所述本实施例中风电场尾流风速v'(x0,y0)如下式(3)所示:
v'(x0,y0)=v0×vrn(x0,y0) (3)
本实施例中基于多台风机的尾流叠加效应计算风电场尾流风速,从而可以得到风电场的尾流分布。
进一步地,本发明中步骤S104还包括下述实施步骤:
本实施例中单台风机的发电量E如下式(4)所示:
其中,ρ为空气密度,η为风机的能量转化效率,v(x0,y0)为风电场中所述的任一位置处的风电场尾流风速,(x0,y0)为的任一位置的坐标,t为时间,dt为风电场尾流风速的时间分辨率。
本实施例中风电场的总发电量Efarm如下式(5)所示:
其中,Ej为风电场内第j台风机的发电量,m为风电场内风机的总数。
本实施例中通过风电场尾流风速计算单台风机的发电量,计算方法简单、易于实现。
下面分别结合附图,对本发明实施例提供的一个优选实施例进行说明。
图2为本发明实施例中一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法实施流程图,如图所示,本实施例中基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法可以采用下述步骤实施:
1、根据风电场的预定容量、风电场面积和所在的主导风向对风机进行梅花式排布。
图3为本发明实施例中风电场内风机梅花式排布示意图,如图所示,本实施例中风电场内所有风机均按照主导风向梅花式排布。
2、在主导风向直角坐标系下构建单台风机的Larsen尾流模型。
图4为本发明实施例中Larsen尾流模型示意图,如图所示,本实施例中Larsen模型基于普朗特湍流边界层方程的渐近表达式,也是一种广泛使用的尾流模型。该模型假定下风向不同位置的风速衰减具有相似性,但与叶轮平面平行的平面内各点的风速并不相同。设计算点P到风机叶轮平面T的垂直距离为x,到风机叶轮轴线的垂直距离为y,则P点的风速是与x、y相关的函数。
根据Larsen模型,P点的风速v(x,y)如下式(6)所示,P点所处垂直平面内的尾流影响半径R(x)如下式(7)所示:
其中,R0为风机半径,CT为风机推力系数,v0为未受尾流影响的来流风速,A为风机叶轮的扫风面积,c1为无量纲值,x为计算点到风机叶轮平面的垂直距离,且x≥0;y为计算点到风机轴线的垂直距离,且y≤R(x);v(x,y)为风机下风向尾流区域内,与风机叶轮平面距离为x,与风机轴线距离为y的点位处的风速。
3、以实际风向为x轴建立实际风向直角坐标系,得到在实际风向直角坐标系下风机尾流区域内的第二风速分布;判断所述实际风向与主导风向是否相同:若相同则执行步骤4;若不同则将第二风速分布由实际风向直角坐标系转换至主导风向直角坐标系再执行步骤4。
4、根据Larsen模型计算主导风向直角坐标系下每台风机在风机尾流区域中每个位置点的尾流。
5、计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子。
6、获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子。
7、依据风电场风速衰减因子计算所述的任一位置的风电场尾流风速。
8、依据风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量。
9、判断总发电量是否为风电场的最大发电量:若是则此时风电场内风机排布为最优排布;若不是调整风电场内的风机排布后返回步骤6。
本实施例提供的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,通过风速衰减因子计算风电场的发电量,不需要考虑该风机受其他风机影响的来流风速,使得可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题。同时,本实施例中可以计算风电场内任一位置处的风速衰减因子,涵盖了风电场的全部区域,因此可以针对实际工况需求调整计算范围。
下面对本发明实施例提供的一种风电场风机优化排布系统进行说明。
本实施例中风电场风机优化排布系统包括单台风机风速衰减因子计算模块、风电场风速衰减因子计算模块、风电场尾流风速计算模块和风电场总发电量计算模块。其中,
单台风机风速衰减因子计算模块,用于计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;
风电场风速衰减因子计算模块,用于获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子;
风电场尾流风速计算模块,用于依据风电场风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;
风电场总发电量计算模块,用于依据风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当总发电量为所述风电场的最大发电量时风电场内风机排布为最优排布。
本实施例中风电场风机优化排布系统包括单台风机风速衰减因子计算模块、风电场风速衰减因子计算模块、风电场尾流风速计算模块和风电场总发电量计算模块,通过风速衰减因子计算风电场的发电量,不需要考虑该风机受其他风机影响的来流风速,使得可以按照任意顺序对风电场内的风机进行计算,不会出现重复计算和遗漏计算的问题。
进一步地,本实施例中单台风机风速衰减因子计算模块还包括下述结构。
本实施例中单台风机风速衰减因子计算模块包括风机尾流模型、数据采集子模块、数据变换子模块和数据处理子模块。其中,
风机尾流模型,用于计算以主导风向为x轴建立主导风向直角坐标系下风机尾流区域内的第一风速分布;
数据采集子模块,用于采集以实际风向为x轴建立实际风向直角坐标系下风机尾流区域内的第二风速分布;
数据变换子模块,用于判断实际风向与主导风向是否相同:若相同则不对第二风速分布进行坐标变换,若不同则将第二风速分布由实际风向直角坐标系转换至主导风向直角坐标系;
数据处理子模块,用于依据第二风速分布计算所述风速衰减因子。其中风速衰减因子计算模型如下式(8)所示:
其中,v(x,y)为风机尾流区域中位置坐标(x,y)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受风机尾流影响的来流风速。
本实施例中单台风机风速衰减因子计算模块通过对第一风速分布进行主导风向直角坐标系转换可以计算实际风向偏转条件下,风机尾流区域内各点的风速值和坐标值。
进一步地,本实施例中风电场风速衰减因子计算模块还包括下述结构。
本实施例中风电场风速衰减因子计算模块包括风电场风速衰减因子计算模型,其如下式(9)所示:
vrn(x0,y0)=vr,1(x0,y0)×,...,×vr,i(x0,y0)×,...,×vr,n(x0,y0) (9)
其中,n为风电场内风机的总数,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标;
vr,i(x0,y0)为第i台风机在风电场中所述的任一位置处的风速衰减因子:
若所述的任一位置处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为
若所述的任一位置未处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为vr,i(x0,y0)=1;
其中,v(x0,y0)为位置坐标(x0,y0)处受该单台风机衰减后的风速。
本实施例中风电场风速衰减因子计算模块通过计算风电场内不同风机在同一位置处的风速衰减因子,并结合风机的尾流叠加影响可以得到风电场在任一位置处的风电场风速衰减因子,计算方法简单、易于实现。
进一步地,本实施例中风电场尾流风速计算模块还包括下述结构。
本实施例中风电场尾流风速计算模块包括风电场尾流风速计算模型,其如下式(10)所示:
v'(x0,y0)=v0×vrn(x0,y0) (10)
本实施例中风电场尾流风速计算模块基于多台风机的尾流叠加效应计算风电场尾流风速,从而可以得到风电场的尾流分布。
进一步地,本实施例中风电场总发电量计算模块还包括下述结构。
本实施例中风电场总发电量计算模块包括单台风机发电量计算模型和风电场总发电量计算模型。其中,
单台风机发电量计算模型如下式(11)所示:
其中,ρ为空气密度,η为风机的能量转化效率,t为时间,dt为风电场尾流风速的时间分辨率;
风电场总发电量计算模型如下式(12)所示:
其中,m为风电场内风机的总数;Ej为风电场内第j台风机的发电量。
本实施例中风电场总发电量计算模块通过风电场尾流风速计算单台风机的发电量,计算方法简单、易于实现。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (14)
1.一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述方法包括:
计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;
获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子;
依据所述风电场风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;
依据所述风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当所述总发电量为所述风电场的最大发电量时所述风电场内风机排布为最优排布。
2.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子之前包括:
以主导风向为x轴建立主导风向直角坐标系,并依据主导风向直流坐标系构建所述单台风机的风机尾流模型;依据所述风机尾流模型计算得到在主导风向直角坐标系下风机尾流区域内的第一风速分布;
以实际风向为x轴建立实际风向直角坐标系,得到在实际风向直角坐标系下风机尾流区域内的第二风速分布;
判断所述实际风向与主导风向是否相同:若相同则第一风速分布与第二风速分布相同,依据第一风速分布或第二风速分布计算所述风速衰减因子;若不同则将第二风速分布由实际风向直角坐标系转换至主导风向直角坐标系,并依据转换后的第二风速分布计算所述风速衰减因子;所述转换后的第二风速分布在主导风向直角坐标系下风机尾流区域内各位置点的风速值通过第一风速分布确定。
3.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,
所述单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子vr(x,y)如下式(1)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>r</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>=</mo>
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<mi>v</mi>
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<mi>x</mi>
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<msub>
<mi>v</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,v(x,y)为所述风机尾流区域中位置坐标(x,y)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受风机尾流影响的来流风速。
4.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子包括:
若所述的任一位置处于第i台风机的风机尾流区域内,则所述风速衰减因子为
若所述的任一位置未处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为vr,i(x0,y0)=1;
其中,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标,v(x0,y0)为位置坐标(x0,y0)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受风机尾流影响的来流风速。
5.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述风电场风速衰减因子vrn(x0,y0)如下式(2)所示:
vrn(x0,y0)=vr,1(x0,y0)×,...,×vr,i(x0,y0)×,...,×vr,n(x0,y0) (2)
其中,vr,i(x0,y0)为第i台风机在风电场中所述的任一位置处的风速衰减因子,n为所述风电场内风机的总数,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标。
6.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述风电场尾流风速v'(x0,y0)如下式(3)所示:
v'(x0,y0)=v0×vrn(x0,y0) (3)
其中,vrn(x0,y0)为所述风电场中所述的任一位置处的风电场风速衰减因子,v0为未受风机尾流影响的来流风速,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标。
7.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述单台风机的发电量E如下式(4)所示:
<mrow>
<mi>E</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
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<mo>&times;</mo>
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<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,ρ为空气密度,η为风机的能量转化效率,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标,v'(x0,y0)为所述的任一位置处的风电场尾流风速,t为时间,dt为所述风电场尾流风速的时间分辨率。
8.如权利要求1所述的一种基于风速衰减因子的风电场风机优化排布方法,其特征在于,所述风电场的总发电量Efarm如下式(5)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>E</mi>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mi>a</mi>
<mi>r</mi>
<mi>m</mi>
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<mi>E</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,Ej为风电场内第j台风机的发电量,m为风电场内风机的总数。
9.一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,所述系统包括:
单台风机风速衰减因子计算模块,用于计算单台风机在其风机尾流区域内的风速衰减因子;
风电场风速衰减因子计算模块,用于获取单台风机在风电场内任一位置处的风速衰减因子,并依据所述的任一位置处所有风机的风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场风速衰减因子;
风电场尾流风速计算模块,用于依据所述风电场风速衰减因子计算所述的任一位置处的风电场尾流风速;
风电场总发电量计算模块,用于依据所述风电场尾流风速计算单台风机的发电量,进而确定风电场的总发电量:当所述总发电量为所述风电场的最大发电量时所述风电场内风机排布为最优排布。
10.如权利要求9所述的一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,所述单台风机风速衰减因子计算模块包括风机尾流模型、数据采集子模块、数据变换子模块和数据处理子模块;
所述风机尾流模型,用于计算以主导风向为x轴建立主导风向直角坐标系下风机尾流区域内的第一风速分布;
所述数据采集子模块,用于采集以实际风向为x轴建立实际风向直角坐标系下风机尾流区域内的第二风速分布;
所述数据变换子模块,用于判断所述实际风向与主导风向是否相同:若相同则不对第二风速分布进行坐标变换,若不同则将第二风速分布由实际风向直角坐标系转换至主导风向直角坐标系;
所述数据处理子模块,用于依据所述第二风速分布计算所述风速衰减因子。
11.如权利要求10所述的一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,
所述数据处理子模块中风速衰减因子计算模型如下式(6)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>r</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
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<mo>=</mo>
<mfrac>
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<mi>v</mi>
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<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>y</mi>
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<mi>v</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,v(x,y)为风机尾流区域中位置坐标(x,y)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受风机尾流影响的来流风速。
12.如权利要求9所述的一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,
所述风电场风速衰减因子计算模块中风电场风速衰减因子计算模型如下式(7)所示:
vrn(x0,y0)=vr,1(x0,y0)×,...,×vr,i(x0,y0)×,...,×vr,n(x0,y0) (7)
其中,n为所述风电场内风机的总数,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标;
vr,i(x0,y0)为第i台风机在风电场中所述的任一位置处的风速衰减因子:
若所述的任一位置处于第i台风机的风机尾流区域内,则所述风速衰减因子为
若所述的任一位置未处于第i台风机的风机尾流区域内,则风速衰减因子为vr,i(x0,y0)=1;
其中,v(x0,y0)为位置坐标(x0,y0)处受该单台风机衰减后的风速,v0为未受风机尾流影响的来流风速。
13.如权利要求9所述的一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,
所述风电场尾流风速计算模块中风电场尾流风速计算模型如下式(8)所示:
v'(x0,y0)=v0×vrn(x0,y0) (8)
其中,vrn(x0,y0)为所述风电场中所述的任一位置处的风电场风速衰减因子,v0为未受风机尾流影响的来流风速,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标。
14.如权利要求9所述的一种风电场风机优化排布系统,其特征在于,所述风电场总发电量计算模块包括单台风机发电量计算模型和风电场总发电量计算模型;
所述单台风机发电量计算模型如下式(9)所示:
<mrow>
<mi>E</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
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<mo>&Integral;</mo>
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<mo>,</mo>
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<mn>3</mn>
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<mo>&times;</mo>
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<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,ρ为空气密度,η为风机的能量转化效率,(x0,y0)为所述的任一位置的坐标,v'(x0,y0)为所述的任一位置处的风电场尾流风速,t为时间,dt为所述风电场尾流风速的时间分辨率;
所述风电场总发电量计算模型如下式(10)所示:
<mrow>
<msub>
<mi>E</mi>
<mrow>
<mi>f</mi>
<mi>a</mi>
<mi>r</mi>
<mi>m</mi>
</mrow>
</msub>
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<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
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<mi>E</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
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<mo>-</mo>
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其中,m为风电场内风机的总数;Ej为风电场内第j台风机的发电量。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108520319A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-11 | 太原理工大学 | 基于大数据的风电场微观选址研究方法 |
CN110728066A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-24 | 华北电力大学 | 一种风电场扇区优化方法及系统 |
CN113688581A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-23 | 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 | 风电场有功出力优化控制的方法、装置、电子设备及介质 |
CN113962114A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-01-21 | 华中科技大学 | 一种大型海上风电集群风机排布优化方法及系统 |
CN114254527A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-03-29 | 浙江中自庆安新能源技术有限公司 | 一种风力发电机尾流评估方法及系统 |
CN114297787A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-08 | 国核电力规划设计研究院有限公司 | 风机布置方案的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103942608A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-23 | 华北电力大学 | 一种基于尾流模型的风电场优化调度方法 |
US20150240789A1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-27 | State Grid Corporation Of China | Method of analyzing wake flow of wind turbine based on multiple wake flow models |
CN105354632A (zh) * | 2015-10-26 | 2016-02-24 | 江苏省电力公司电力经济技术研究院 | 一种考虑尾流效应的风电场功率优化分配策略 |
-
2016
- 2016-08-31 CN CN201610798155.3A patent/CN107784386B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150240789A1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-08-27 | State Grid Corporation Of China | Method of analyzing wake flow of wind turbine based on multiple wake flow models |
CN103942608A (zh) * | 2014-03-28 | 2014-07-23 | 华北电力大学 | 一种基于尾流模型的风电场优化调度方法 |
CN105354632A (zh) * | 2015-10-26 | 2016-02-24 | 江苏省电力公司电力经济技术研究院 | 一种考虑尾流效应的风电场功率优化分配策略 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108520319A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-11 | 太原理工大学 | 基于大数据的风电场微观选址研究方法 |
CN110728066A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-24 | 华北电力大学 | 一种风电场扇区优化方法及系统 |
CN113688581A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-11-23 | 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 | 风电场有功出力优化控制的方法、装置、电子设备及介质 |
CN114297787A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-08 | 国核电力规划设计研究院有限公司 | 风机布置方案的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113962114A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-01-21 | 华中科技大学 | 一种大型海上风电集群风机排布优化方法及系统 |
CN114254527A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-03-29 | 浙江中自庆安新能源技术有限公司 | 一种风力发电机尾流评估方法及系统 |
CN114254527B (zh) * | 2022-03-01 | 2022-06-28 | 浙江中自庆安新能源技术有限公司 | 一种风力发电机尾流评估方法及系统 |
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