CN116484652B - 基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，属于海上风力发电技术领域。该检测方法采用载荷‑风关系模型获取转子有效风速；根据转子有效风速与环境平均风速、水平风切变的关系判断是否存在尾流干扰及存尾流干扰的区域。该方法公开的载荷‑风关系模型包含对风速、水平风切变、垂直风切变、水平风向、上入流角，能解决对所有风参数的求解。本发明公开的方法包含对尾流干扰的检测，改善了以往未能全部检测尾流的缺陷；包括全尾流干扰的检测、半尾流干扰的检测。半尾流干扰是尾流控制的关键区域，明确半尾流干扰对于尾流控制意义重大。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于叶根载荷的风电场中的尾流检测方法，属于海上风力发电技术领域。
背景技术
为了应对碳中和的挑战，海上风力发电正在迅速发展，大容量风力涡轮机的数量显著增加。大容量风力涡轮机同时带来了风电场气动耦合强、尾迹效应明显等气动问题。尾迹具有尾迹风速减小、湍流强度增大、稳定的涡旋结构难以消散等特点。尾迹会导致力的不平衡，从而增加疲劳损伤，降低风力涡轮机的可靠性。此外，尾迹引起的低风速使风力机输出功率降低。
基于偏航的尾迹重定向控制是一种高效的主动尾迹控制方法，但使用较大的偏航失调角既会增加风力机负荷，又会降低风电场的总功率输出。为了减轻这些影响，选择一个合适的偏航偏差角是很重要的。例如，如果已知受尾迹干扰影响的转子一侧，则可以通过调整上风向涡轮的偏航不对中角来减小重叠面积或减轻尾迹干扰。研究表明，风力涡轮机在半尾流干扰下发生最大疲劳载荷，如果使用基于偏航的控制，在全尾流干扰下可能会导致更大的疲劳损伤。
针对不同的尾迹干扰情况，选择合适的主动尾迹控制方法是非常重要的，在风信息准确和尾迹重叠的情况下，这变得更加具有挑战性。风杯或风速计是目前常用的测风设备，但是经常会受到转子和机舱的干扰；其测量数据为点风信息，尾迹难以识别。虽然激光雷达测风技术可以解决这一问题，但由于其成本高，且在雾和雨中测量精度下降，仍未得到广泛应用。由于转子扫掠区域的不同风况会对转子产生响应，因此转子本身可以用作风况传感器。根据转子在不同方位角下的转矩响应，可以分析转子上的风分布。与传统的单点测风相比，转子响应能提供更全面的风特性，是一种有价值的测风工具。负载传感器在现代风电场中越来越受欢迎，消除了获取转子响应的额外硬件需求。
Bottasso等人于2010年公开了应用转子力矩响应来估计风速技术，虽然所使用的物理模型与实际风速之间可能存在一些偏差，但这种方法为后续的研究提供了良好的榜样。Bertelè et al.于 2017年，以及Bertelè等人于2021年均介绍了一种使用低频响应的风参数估计方法，其中包括垂直和水平切变的估计，以及偏航和上升气流的偏差角。该方法在实际风电场中进行了测试和验证，具有较高的精度，但在尾流干扰条件下无法进行测试。Bottasso et al.于2018年公开了通过不同风速的叶根弯矩响应估计转子左右两侧的风速，并根据风速分布将风速较低的一侧识别为受尾迹干扰的一侧。Schreiber et al.于2020年在风场中对该方法进行了测试，证明可以确定尾迹重叠的转子侧。但由于尾迹控制对确定尾迹重叠区域的要求较高，因此，需要对尾迹干扰的进行检测，确定尾迹控制的关键干扰区域。但是，目前并没有关于尾流干扰检测方法的相关报道。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法。
为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，包括：
第一，采用载荷-风关系模型获取转子有效风速；
所述载荷-风关系模型为其中，m为载荷集合，F和g0是模
型参数，θ是系统参数，，V是转子有效风速，
是水平风切变，KV是垂直风切变，是水平方向入流角偏差，是垂直方向入流角偏差，β是
变桨角度，ω是转子转速，q0是不受风参数影响的叶根的重力矩；
第二，根据转子有效风速与环境平均风速、水平风切变的关系判断是否存在尾流干扰及存尾流干扰的区域：
转子有效风速≥0.95*环境平均风速，则无尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变>0.225*转子有效风速/R，则存在半尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变<0.09*转子有效风速/R，则存在全尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，0.09*转子有效风速/R≤水平风切变≤0.225*转子有效风速/R，则存在其他区域尾流干扰；R为转子半径。
根据本发明公开的实施例，载荷集合为叶根在锥坐标系中的力矩，i表示第i个叶片，i=1，2，3；所述锥坐标系，以叶根和轮毂的连接处为原点，变桨轴为zc轴，平行于旋转面的方向、与旋转方向一致为yc轴，按照右手定则得到xc轴，/>是第i个叶片关于xc轴的力矩，/>是第i个叶片关于yc轴的力矩。
根据本发明公开的实施例，叶根在锥坐标系中的力矩通过传感器获取。
根据本发明公开的实施例，将所述叶根在锥坐标系中的力矩转换为叶根在轴坐标系中的力矩；所述轴坐标系建立在转子主轴上，原点为塔筒和主轴的连接处，xs轴沿转子主轴指向上风向，zs轴垂直于xs轴向上，ys轴根据右手定则定义；分析如下：
；
其中，，
式中，分别表示叶片i在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量；/>分别表示叶片/>的面内力矩在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量，/>是关于xc轴旋转角度为/>的旋转矩阵，是关于yc轴旋转角度为/>的旋转矩阵，将三个叶片的面外叶根力矩相加得到关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩/>,同理，/>是三个面内叶根力矩关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩；载荷集合。
根据本发明公开的实施例，通过设置仿真的自由来风参数以获取模型参数F和g 0。
本发明的有益效果是：
本发明公开的载荷-风关系模型包含对风速、水平风切变、垂直风切变、水平风向、上入流角，是目前文献中求解必要的风信息最全的模型。采用本发明公开的载荷-风关系模型能解决对所有风参数的求解。
本发明公开的方法，包含对尾流干扰的检测。改善了以往未能全部检测尾流的缺陷，包括全尾流干扰的检测。
本发明公开的方法，包含对半尾流干扰的检测。半尾流干扰是尾流控制的关键区域，明确半尾流干扰对于尾流控制意义重大。
附图说明
图1是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法所涉及的坐标系示意图，其中，图2中（a）为锥坐标系、图2中（b）为轴坐标系；
图3是转子有效风速v在“Reference”,"Bottasso“，”Estimation"三组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Bottasso”表示Bottasso的转子有效风速估计方法，“Reference”表示虚拟测量；
图4是转子有效风速v在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图5是水平风切变kh在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图6是垂直风切变kv在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图7是水平方向入流角偏差γ在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图8是垂直方向入流角偏差χ在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图9是水平方向入流角偏差γ在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，“Estimation”经过滚动时间窗口求平均，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图10是垂直方向入流角偏差χ在“Reference”，“Estimation”两组测量下的结果对比图，“Estimation”经过滚动时间窗口求平均，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Reference”表示虚拟测量；
图11是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法获得的风机排布特征图像；
图12是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法对尾流干扰的检测率；其中，
图12中（a）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为6%情况下对尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“Bottasso”表示Bottasso的尾流干扰判断方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图12中（b）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为10%情况下对尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“Bottasso”表示Bottasso的尾流干扰判断方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图12中（c）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为6%情况下对尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“Bottasso”表示Bottasso的尾流干扰判断方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图12中（d）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为10%情况下对尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“Bottasso”表示Bottasso的尾流干扰判断方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图13是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法对全尾流干扰的检测率；其中，图中（a）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为6%情况下对全尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图13中（b）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为10%情况下对全尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图13中（c）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为6%情况下对全尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图13中（d）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为10%情况下对全尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图14是本发明实施例公开的尾流干扰检测方法对半尾流干扰的检测率，其中，图14中（a）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为6%情况下对半尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图14中（b）是在水平风切变kv为0.13，湍流强度为10%情况下对半尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图14中（c）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为6%情况下对半尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；
图14中（d）是在水平风切变kv为0.17，湍流强度为10%情况下对半尾流干扰的检测结果，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
如图1-图7所示，一种基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，包括以下步骤：
（1）获取叶根力矩载荷：采用传感器获得三个叶片i在锥坐标系(如图2中（a）)中的力矩，i表示第i个叶片，i=1，2，3；图2中的锥坐标系，以叶根和轮毂的连接处为原点，变桨轴为zc轴，设定变桨角度为0时，与弦线平行指向叶片的后缘为/>轴，按照右手定则得到xc轴，/>是第i个叶片关于xc轴的力矩，/>是第i个叶片关于yc轴的力矩。
（2）为了分析转子平面上的风态，综合考虑三个叶片力矩，将三个叶片在锥坐标系中的力矩转换为其在轴坐标系(图2中（b）)中的力矩并进行分析。轴坐标系建立在转子主轴上，原点为塔筒和主轴的连接处，xs轴沿转子主轴指向上风向，zs轴垂直于xs轴向上，ys轴根据右手定则定义。分析如下：
,
其中，，
式中，分别表示叶片i在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量；/>分别表示叶片/>的面内力矩在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量；/>是关于xc轴旋转角度为/>的旋转矩阵，是关于yc轴旋转角度为/>的旋转矩阵；将三个叶片的面外叶根力矩相加得到关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩/>,同理，/>是三个面内叶根力矩关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩；载荷集合。
（3）为确定荷载-风关系，模拟不同工况以覆盖所有可能出现的发电风况，设置仿真的自由来风参数并获取模型参数F和g 0；所有验证由仿真软件Openfast完成。
（4）将获取的模型参数F和g 0代入载荷-风关系模型其中，m为载荷集合，F和是模型参数，
θ是系统参数，，V是转子有效风速，是水平风
切变，KV是垂直风切变，是水平方向入流角偏差，是垂直方向入流角偏差，β是变桨角度
（由风机运行数据获取，已知），ω是转子转速（由风机运行数据获取，已知），q0是不受风参
数影响的叶根的重力矩；计算结果如图3所示：
图3-图10所示计算结果为模型直接获取的风参数，图例中“Estimation”表示本发明提出的方法，“Bottasso”表示Bottasso的转子有效风速估计方法，“Reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；图3是对转子有效风速的估计，并Bottasso转子有效风速估计方法进行比较，图4是为了避免“Bottasso”曲线对“Estimation”曲线的影响，仅展示“Reference”和“Estimation”的结果；本发明的平均误差在1m/s以内，相较Bottasso方法更好；图5-图8分别展示瞬时时刻计算出的风切变和的精度为90%，风向误差角和的瞬时误差大；图9-图10为滚动时间为60s窗口内对风向误差角求平均值，通过数值比较，与图7-图8相比精度提高至90%。
（5）将步骤（4）获得的转子有效风速采用图1所示流程对转子平面上的尾流干扰状态判断；
转子有效风速≥0.95*环境平均风速，则无尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变>0.225*转子有效风速/R，则存在半尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变<0.09*转子有效风速/R，则存在全尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，0.09*转子有效风速/R≤水平风切变≤0.225*转子有效风速/R，则存在其他区域尾流干扰；
其中，R为转子半径，环境平均风速是由位于上风向位置，未受尾流干扰的风机感知转子有效风速获取。
（6）工况设定如下：T2风机位于下风向，通过改变T2风机所在的横向位置，使用本发明的方法判断尾流干扰，将本发明的方法的判断结果与Bottasso的方法的判断结果的比较；
图11以风机T1和风机T2转子中心的距离0.5D为例，仅展示风机排布特征图像；
图12，横坐标为风机T1和风机T2转子中心横向距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“Bottasso”表示Bottasso的尾流干扰判断方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；图12发明的检测方法优于“Bottasso”的尾流检测方法，特别是在位于0D附近时风机T2收到尾流干扰的检测率大幅度提升；
图13，横坐标为风机T1和风机T2转子中心的距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；分别对图13中（a）和图13中(c)中kv为0.13和0.17情况下的尾流检测总次数与参考检测总次数对比，获取环境风6%湍流强度下全尾流干扰（尾流干扰覆盖区域大于90%）的检测率大于75%，分别对图13中(b)和图13中(d)中kv为0.13和0.17情况下的尾流检测总次数与参考检测总次数对比，获取环境风10%湍流强度下全尾流干扰（尾流干扰覆盖区域大于90%）的检测率大于50%；
图14，横坐标为风机T1和风机T2转子中心的距离，负值表示风机T2位于风机T1的右侧，正值表示表示风机T2位于风机T1的左侧，纵坐标为检测到尾流干扰次数，图例中“optimization”表示本发明提出方法的尾流干扰检测次数，“reference”表示虚拟测量的尾流干扰检测次数；分别对图14中(a)和图14中（c）中kv为0.13和0.17情况下的尾流检测总次数与参考检测总次数对比，获取环境风6%湍流强度下半尾流干扰（尾流干扰覆盖区域35-65%）的检测率大于90%，分别对图14中（b）和图14中（d）中kv为0.13和0.17情况下的尾流检测总次数与参考检测总次数做统计对比，获取环境风10%湍流强度下半尾流干扰（尾流干扰覆盖区域35-65%）的检测率大于50%。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可作出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (3)
1.基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，其特征在于，包括：
第一，采用载荷-风关系模型获取转子有效风速；
所述载荷-风关系模型为m＝[F*cos3(φ-π/2)+g0,q0][θ,1]T；其中，m为载荷集合，F和g0是模型参数，θ是系统参数，θ＝[v,kh,kv,γ,χ,ω,β]，v是转子有效风速，kh是水平风切变，kv是垂直风切变，γ是水平方向入流角偏差，χ是垂直方向入流角偏差，β是变桨角度，ω是转子转速，q0是不受风参数影响的叶根的重力矩；
所述载荷集合为叶根在锥坐标系中的力矩(mop(i),mip(i))，i表示第i个叶片，i＝1,2,3；所述锥坐标系，以叶根和轮毂的连接处为原点，变桨轴为zc轴，设定变桨角度为0时，与弦线平行指向叶片的后缘为yc轴，按照右手定则得到xc轴；mop(i)是第i个叶片关于xc轴的力矩，mip(i)是第i个叶片关于yc轴的力矩；
将所述叶根在锥坐标系中的力矩转换为叶根在轴坐标系中的力矩；所述轴坐标系建立在转子主轴上，原点为塔筒和主轴的连接处，xs轴沿转子主轴指向上风向，zs轴垂直于xs轴向上，ys轴根据右手定则定义；分析如下:
其中，
式中，分别表示叶片i的面外力矩在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量；/>分别表示叶片i的面内力矩在轴坐标系上围绕xs轴、ys轴、zs轴的三个力矩分量；Rx(φi)是关于xc轴旋转角度为φi的旋转矩阵，Ry(α)是关于yc轴旋转角度为α的旋转矩阵；将三个叶片的面外叶根力矩相加得到关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩/>同理，/>是三个面内叶根力矩关于xs轴、ys轴、zs轴的总扭矩；载荷集合/>
第二，根据转子有效风速与环境平均风速、水平风切变的关系判断是否存在尾流干扰及存尾流干扰的区域：
转子有效风速≥0.95*环境平均风速，则无尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变>0.225*转子有效风速/R，则存在半尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，水平风切变<0.09*转子有效风速/R，则存在全尾流干扰；
转子有效风速＜0.95*环境平均风速，同时，0.09*转子有效风速/R≤水平风切变≤0.225*转子有效风速/R，则存在其他区域尾流干扰；R为转子半径。
2.根据权利要求1所述的基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，其特征在于，叶根在锥坐标系中的力矩(mop(i),mip(i))通过传感器获取。
3.根据权利要求1所述的基于叶根载荷的风电场中的尾流干扰检测方法，其特征在于，通过设置仿真的自由来风参数以获取模型参数F和g0。
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