山地风电场稳态输出评估方法研究

由于山体地形的特殊性,加之风电机组间存在相互遮挡,在风速和风向变化时山地风电场的稳态输出波动较大,无法充分利用风能。针对以上问题提出一种山地风电场稳态输出评估方法,该方法首先分别构建了计及尾流效应的山体地形风速模型、风电机组的输出功率模型和随机风向模型。在此基础上,结合ArcGIS开发了一套风电场稳态输出评估系统。通过该系统分析了风速和风向变化对山地风电场稳态输出的影响,找出了最佳风向角和最佳风速范围,从而为山地风电场风电机组的最优布局和提高风电场的风能利用率提供了理论指导。     

风电场尾流干涉效应及布局优化研究

为探寻风电场尾流干涉效应及定量预报不同风电场布局下整体输出效能,从工程中预报单台风电机尾流效应使用最普遍的Jensen模型出发,基于风电场布局中上游风力机对下游风力机的遮蔽效应及遮蔽模式,构建尾流干涉效应数学模型,编制风电场尾流干涉效应预报程序,研究齐位排列方式下风电场整体输出效能随风电场规模、行列间距及风向角的变化规律,以及错位排列方式下风电场整体输出效能随错位间距和风向角的变化规律。结果表明：不同风电场规模下整体输出效能均随着行列间距的增大而增大,不同行列间距下整体输出效能均随着风电场规模的增大而减小;不同错位间距和风向角下风电场整体输出效能差异明显,需根据风电场所在地风向来合理安排风力机行列间距,以最大化整体输出效能。研究可为工程中预报任意风电场布局下风电机组尾流干涉效应及合理化设计风电场布局提供技术支撑。     

基于尾流效应的低风速地区风电场布局优化方法

为了减少低风速地区风电场尾流效应对其发电能力的影响,提出一种通过改变风机塔筒高度以提高风电场收益的布局优化方法。首先分析了塔筒高度与风电场年发电量的关系,进而优化风电场主风向上机组塔筒高度,以使轮毂海拔高度呈渐进式增加,实现风电场年发电量提升的同时尾流损失下降的优化目标。最后,使用Wasp10.0风资源评估软件建立风电场模型,与未使用优化方法的风电场进行仿真对比。仿真结果表明,随着主风向上前后排机组轮毂海拔高度差值的不断增加,风电场年发电量不断增加,验证了所提方法的有效性。     

考虑尾流效应的风电场建模以及随机潮流计算

采用变量变换法拟合了风速频率的三参数weibull分布函数,在风能分布的Jensen和Lissaman模型的基础上,结合风速的频率分布模型与风力发电机组的单机稳态模型,建立了大型并网运行风电场的综合模型.该模型同时考虑了尾流效应和风电场地形因素对不同位置风机风速的影响,得到了考虑以上因素时风电场的输出功率.在此基础上,应用蒙特卡罗法对风电场接入系统进行了随机潮流计算.最后,以40机的风电场为例建立了风电场模型,将此模型引入到IEEE14系统中,通过随机潮流计算得到系统节点电压的概率分布以及风电场输出功率的概率分布,分析了风电场并网运行对系统各节点电压的影响,从而为减小风电接入系统的电压波动提供参考.     

使用WRF-Fitch对湖区风电场风力发电机尾流效应特征的数值模拟

为解析不同稳定度情况下多种风机排布配置对尾流效应的强度、作用范围和风能利用效率的影响, 以鄱阳湖地区风电场为例, 使用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecast)和Fitch尾流模型进行模拟实验。结果表明: 在不同大气层结稳定度情况下, 单个风机尾流效应的影响范围能够达到下游4~10 km处, 对下风向风速的削弱强度可达−0.2~−1.2 m/s。在风的来向上风机数量越多, 下游风速减弱越大; 正方形紧密排布风电场的尾流效应对风速的削弱效果最明显, 而空心菱形稀疏排布风电场的尾流区风速更容易恢复。由于不稳定的大气层结内热力和动力湍流交换强度更强, 更有利于尾流区内中动量的交换和下传, 因此稳定大气层结的尾流效应影响范围比不稳定大气层结更广。风机所在位置垂直剖面上的湍流动能呈现中心最强、向外耗散的特征, QKE(湍流动能的两倍)随着高度增加而先增至最大值(> 19 m²/s²), 再减至0左右, 之后趋于稳定, 最大值出现在约离地90 m的高度, 估计尾流效应的垂直影响范围可达约离地1.1 km的高度。     

计及杆塔绕流效应的风速模型及其对风电机组输出功率的影响研究

风电场中电力杆塔对风的遮挡可能造成下游风电机组输出功率的降低,为了分析杆塔遮挡对下游风电机组迎风风速的削弱作用,提出了一种基于亚临界雷诺值的杆塔绕流风速模型,该模型计及了尾流效应、山体地形、随机风向三个因素,研究了杆塔绕流对风电机组输出功率的影响;通过理论评估值与山西某风电场的实际监测数据的对比分析可知:在一些特定环境下,绕流效应对风电机组输出功率的影响不可忽视。因此,有必要评估杆塔绕流效应对风电机组输出功率的影响,为风电机组的微观选址提供理论指导。     

基于三次修正Jensen尾流模型的海上风电场布局优化

目前修正的Jensen尾流模型均没有同时修正尾流初始半径和尾流初始风速，无法准确预测海上风电场的实际尾流风速。本文基于二次修正Jensen尾流模型基础上，提出三次修正Jensen尾流模型，并通过海上风电场风洞实验数据验证该修正尾流模型的正确性。其次，考虑全尾流及部分尾流面积，将该三次修正Jensen尾流模型应用到海上风电场的布局优化中，以风力机的坐标及数量为优化变量，以度电成本为优化目标函数，并利用樽海鞘算法对海上风电场的风力机布局进行优化设计。优化结果表明：对比采用改进Jensen模型指导风电场布局，采用三次修正Jensen模型时，风电场的布局更加均匀；对比考虑全尾流的布局，当考虑部分尾流布局时，度电成本降低了2.16%。     

致动盘模型在风电场上的应用

为了提高风力机的利用效率,优化风电场布局,利用实测以及基于致动盘的数值模拟方法,对风电场中多台串列布置的风力机的尾流进行研究,获得尾流的速度场、压力场及各台风力机功率的分布规律.结果表明:致动盘模型能很好地模拟上下游风力机之间功率的损失,但获得的功率小于风电场的实际数据;上下游之间风力机的功率损失达到35%左右,然而随着尾流向下游发展,对下风向风力机功率的影响减弱;风电场排布设计时应避免将风力机串列布置在常年盛行风方向.     

风电接入后的电力系统可靠性研究综述及展望

对风电场可靠性建模中风速的模拟、尾流效应、风速相关性、风电机组的随机停运模拟等内容进行了综述,对风电机组参数、风电渗透率对系统可靠性指标的影响进行了总结;对解析法和模拟法在风电接入后的电力系统可靠性评估中的应用进行了分析;指出电动汽车储能、VSC-HVDC输电、混合发电、系统运行可靠性等是未来风电并网电力系统可靠性研究的重要内容.     

一种新型结构叶片对风力机气动性能的影响

针对风力机在旋转过程中产生的叶尖涡影响风力机本身以及下游风力机气动性能的问题,提出了一种控制叶尖涡的策略,以减小叶尖涡对风力机本身及下游风力机气动性能的影响.以PhaseⅥ叶片的1/8模型为原始模型,在叶尖处和轮毂处同时开洞,用管道将洞连接的模型称作新模型.采用数值模拟的方法对来流风速从6 m/s到20 m/s的15个工况下原始模型和新模型风力机进行了对比分析,结果表明:在低风速下原始模型和新模型气动性能几乎一样,即新模型对叶片气动性能影响很小,尾流扩散速度也相近;但随着来流风速的增大新模型对风力机气动性能的影响也随之增大,新模型风轮功率比原始模型风轮功率有明显提高,尾流在风轮旋转平面内扩散速度变快,在来流方向传播距离变短.新模型尾流可以减小对下游风力机的影响,提升了风电场风能的利用效率.     

大气稳定性对风力机尾流影响的数值模拟

基于Park模型尾流区线性膨胀假设和涡黏性模型对尾流区径向风度呈高斯分布假设,提出了一种ParkGauss新模型,对单台风机尾流进行数值模拟.为了进一步提高模型精度,对初始尾流半径进行了修正.基于ParkGauss模型,研究了大气稳定性对风力机尾流的影响.通过理论与试验结果对比分析结果表明:文中提出的ParkGauss模型对尾流区风速模拟取得较好的效果;不稳定大气条件尾流区风速恢复快,与试验结果最接近;稳定大气条件下尾流风速恢复慢,风速低于试验结果;中性大气条件介于二者之间,风速略低于试验结果.     

基于实测数据的西北地区风电场风场及尾流特性分析

基于西北地区某风电场2015—2016年的风速风向实测数据,分析了风电场风塔的尾流特性,并与现有风力机尾流模型进行了对比分析.在此基础上,对在远尾流场作用下的风速风向、湍流强度、湍流积分尺度、概率密度分布等风场特性进行了详细分析.研究结果表明:现有的Jensen模型、Park-Gauss模型与实际工程中多个尾流作用下的风电场尾流特性存在差异.在多风向多尾流叠加作用下,当风速大于10 m/s时,各风塔湍流强度随着平均风速的增长呈增大趋势,风电场内部风塔湍流强度在低湍流段更加集中,外围风塔湍流强度随平均风速的增大速率略快于内部风塔,而湍流积分尺度随平均风速的增大程度总体慢于内部风塔,且外围风塔实测风速更加接近高斯分布.     

卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.     

针对高频地波雷达的海上风电场遮蔽效应分析

提出一种评估海上风车阵列对高频地波雷达目标探测影响的方法.首先,通过雷达方程证明目标散射截面积(RCS)为雷达接收目标回波功率与衰减因子的乘积,由衰减因子对布拉格回波功率和目标回波功率影响的一致性,利用统计的布拉格功率的距离曲线补偿目标回波功率.然后,通过比较目标船只在经过风电场遮挡区和非遮挡区的散射截面积变化,分析风电场的遮蔽效应.对桂山实验的15条船只分析结果发现:船只的回波功率在通过风电场时有明显变化;风车遮挡区域与非遮挡区相比,目标散射截面积减小7 dB.提出的评估方法为沿海高频地波雷达建站提供了理论依据.     

考虑尾流效应的分频海上风电系统有功功率控制策略

为保证分频海上风电系统在每个分配周期内功率指令的准确、可靠响应，该文分析了尾流效应对风电机组有功调节能力和功率指令响应持续性的影响，提出了一种基于有功功率闭环的优化分配策略。在优化过程中引入尾流模型和闭环反馈控制。SimWindFarm仿真结果显示，该文闭环控制方法和传统比例分配方法的结果比较：通过在优化模型中引入尾流模型，能够更准确地计算各台机组的有功调节能力，保证功率指令分配的合理性；设计了基于有功功率闭环的反馈控制器，能够及时地对机组出现的功率跌落做出调整，提高了分频海上风电系统功率指令响应的可靠性；能够更好地适应湍流风速变化场景，保证分频海上风电系统出力满足电网调度需求。     

H型垂直轴风力机远场尾流特性研究

基于非定常CFD数值模拟方法,采用FLUENT软件对H型垂直轴风力机的流场进行模拟,并分析尖速比和叶片数对远场尾流特性的影响规律。结果表明:风轮在运转过程中的空气流动近似于圆柱绕流,绕流和旋转对尾流两侧风速具有增大作用,增大的风速不断汇入到尾流中,有助于尾流风速恢复;随着尖速比的增大或叶片数的增多,远场尾流形成卡门涡街,尾流风速呈周期性上下波动分布;在风电场中风力机组的排布应根据不同的尾流特性,采取不同的布置方案。     

基于PSO算法的风电场储能容量优化计算

本文提出为风电场配置合理容量的储能设备,用于平滑其输出功率的随机波动,并建立了储能容量优化配置的数学模型。该模型以风电弃风率最小化和储能投资成本最小化为多目标函数,以有功功率偏差率来衡量平滑效果,应用粒子群算法（PSO）对该模型进行求解,可以快速、精确地求得最优储能容量值,使得风电场的综合效益实现最优。算例表明,该研究可以较小储能成本及弃风率实现风电场功率的平滑输出。     

考虑风电场并网的电力系统短期多目标经济调度

风力发电的优势使得风电装机容量在电力系统中不断增加,但风速的随机性和间歇性使大规模风电并网后会对电网的安全性造成影响,这对传统的电力系统经济调度问题提出新的要求.在风速和风功率预测的基础上,将风电场运行时的总费用函数纳入到短期经济调度模型中,并对风电功率进行修正.同时考虑到风电功率的波动对电网安全性和调度策略的影响,在模型中加入风电场功率调整量函数,从而建立考虑风电场的电力系统短期经济调度多目标优化模型.采用向量评价遗传算法(VEGA)对一典型算例进行优化求解,确定合理的经济调度方案,验证该模型的可行性和有效性.     

基于大涡模拟方法的风力机气动性能和尾流干扰研究

利用致动线(Actuator Line Method,ALM)和大涡模拟(Large-Eddy Simulation,LES)结合的方法,采用4种亚格子模型,对低湍流度均匀来流中不同转速下两台串列风力机的气动性能和尾流干扰开展数值模拟研究,并探讨了亚格子模型对尾流场模拟的影响.两台风力机功率系数和推力系数,以及尾流场的轴向平均速度和雷诺应力分布的计算结果与实验值基本吻合,验证了ALM-LES方法对风力机尾流研究的可靠性.受上游风力机尾流的影响,下游风力机功率系数和推力系数大幅降低,最大功率系数仅为上游风力机最大功率系数的25%左右.与来流风况的低湍流度相比,风力机尾流场中湍流强度大幅提高.通过不同亚格子模型计算结果的对比分析,得出亚格子模型的选择对风力机气动性能和尾流场湍流特征参数的计算影响较小.     

基于风速数值预报的两种风电功率预测方法

针对风电场风功率预测,根据2011年11-12月的北方某大型风电场132台风机的实测风速资料与输出功率资料,以及BJ-RUC数值预报模式在该风电场风机高度(50 m)的预报风速资料,探讨了2种利用神经网络将风速数值预报转化为风功率预测值的途径:1)利用神经网络对风速数值预报进行预测后延误差动态订正,以订正后的风速预测风功率;2)用风速的数值预报值直接与风功率输出建立神经网络模型的释用方法。根据该风电场的实测资料和BJ-RUC模式输出资料,对0-4 h的风功率预报进行了试验,结果表明2种方法相较直接使用BJ-RUC模式风速得到的风功率预报效果有明显改进,第1种方法,风速的绝对误差下降了48.7%,风功率的平均绝对误差下降了58.2%,第2种方法,风功率的平均绝对误差下降了60.4%。