考虑尾流效应的风电场可靠性模型研究

考虑风电场的风况条件及风机排布阵列、风机强迫停运率、风电机组之间的尾流效应和风电机组输出功率特性曲线,建立了风电基地发电可靠性模型.据此,对东北地区某一风电场的风速和有功出力进行了仿真研究,结果表明,风电场可靠性评估考虑尾流效应,有利于进一步准确研究风电场可靠性模型的应用以及风电场对电力系统可靠性的影响.     

尾流效应和时滞对风电场输出特性的影响

由于大型风电场风电机组数量众多,占地面积较大,风电机组间尾流效应和风速时滞将对风电场并网点输出特性有较大的影响。以定速机组风电场为例,在电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC平台上,搭建了25台750kW风电机组组成的风电场模型。分析和比较了不同风速模型的风电场输出特性。结果表明,时滞会平滑风电场输出功率,使得并网点功率变化率变小,从而提高其电能质量;尾流效应会造成风电场的风能损失。在风电场接入电网检测中,需要考虑尾流效应和时滞的影响。     

基于尾流效应的海上风电场有功出力优化

以海上风电场风速平稳和尾流效应影响距离远为背景,提出基于尾流效应的海上风电场有功出力优化方案,使风电场各机组有功出力之和大于传统单机最大风能捕获方案。挖掘风电机组有功出力和尾流效应的关系,给出基于有功控制的尾流定量调控方法,并建立了风电场有功出力优化模型;重点研究了基于现有计算资源实现控制策略的方法:根据尾流传播路径,对风电场进行分组,有效降低控制对象数;根据风电机组运行与有功控制特性,降低优化方程求解的搜索空间,抑制计算规模;通过数据拟合,降低优化变量数,将离散域优化问题转化为连续域优化问题,便于使用具有广泛公信力的优化算法。仿真结果表明,提出的方案能有效提升风电场功率,在不增加风电硬件设备投资的前提下,提高风电场效益。     

考虑风速时空分布及风机运行状态的风电场功率计算方法

大规模风电并网背景下,准确计算风电场输出功率对调度控制和电网安全运行至关重要。以区域内测风塔观测的分钟到小时级平均风速和风向为输入,研究风机地理分布以及风机启停对尾流模型的影响,计及风速在空间分布的时延效应,建立了考虑风速时空分布特性的等效风速模型。在此基础上,进一步考虑风机的机械特性及运行状态,提出了风电场功率计算方法。以某实际风电场地理数据和风机参数为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和合理性。     

风电场动态分析中风速模型的建立及应用

考虑风电场内机组间尾流效应的风速模型能较准确地描述风速扰动下风电场输出功率的波动，使研究结果更具有实际意义和价值。该文分析了风力机背面风速的计算方法，提出应用风电场及场内风电机组通常可得到的数据，根据在某风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同，建立考虑机组尾流效应的风速模型，此方法适合于由任何台数风电机组组成的大型风电场风速建模。将输出风速与电力系统分析程序，DIgSILENT/PowerFactory相连，形成了以风速为基础的风电场与电力系统相互影响研究的计算程序，分析了尾流效应对风电场输出特性的影响。     

基于改进Lissaman模型风电场内增设小风机的可行性分析

提出在已建成的风电场中,通过科学合理地优化布置增设小风机,使风电场的整体发电效益最大。在风电场现有风机已并网运行的基础上,分析在场内间隔中增设小风机的技术可行性。研究复杂地形下风电机组尾流效应对风电场输出功率的影响,建立计及遮挡尾流效应的改进Lissaman模型,构建风速与不同塔筒高度的风机出力之间的关系。该模型具有通用性,可给出任意风电场内增设小风机的优化方案。算例仿真分析结果表明,通过合理规划布置场内小风机,能够有效增加风电场的整体发电效益。     

基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究EI北大核心CSCD

在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。     

基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究EI北大核心CSCD

在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。     

基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究

在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。     

基于尾流效应的风电场最大出力优化控制

当前单台风电机组普遍采用最大风能捕捉方案,往往因忽略尾流效应而未能实现整个风电场的出力最大,故有必要提出一种考虑尾流效应的风电场最大出力优化控制方案。文章采用了Park尾流模型,重点研究了风电场功率分配优化策略,该策略通过内点法调整尾流效应下各机组的轴向诱导因子,进而协调优化机组的有功功率。针对不同的风速区域设置相应的控制策略,从而构建了优化控制方案的基本框架。给出了方案的具体思路,并以江苏某海上风电场为例,对比传统的最大风能捕捉方案,验证了所提方案的有效性。     

基于改进FCM聚类算法的风电场等值建模研究

考虑风电场中各机组接收到的风速、机械特性、控制特性等差异,以风速-功率作为聚类指标,并以隶属度-权值构成的多条件聚合约束对风电机组进行分群优化,结合尾流效应模型提出了改进FCM聚类算法的风电场等值建模方法。最后,以陕西某风电场实测数据为样本进行等值建模,验证了模型的准确性和有效性。     

计及风速不确定性及相关性的风电场分区虚拟惯量估计

随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进,风电在全国各个区域电网的渗透率将高速提升。然而大规模风电场无法提供转动惯量支撑,引入虚拟惯量控制后亦缺少能够分区且精确的虚拟惯量评估方法。考虑了风场内风速的随机性及相关性,提出了基于Copula函数及聚类算法的风电场分区虚拟惯量估计方法。首先,考虑风速的尾流及时延效应,建立场内各风机风速的概率分布模型。其次,根据各风机的风速分布特性,采用双尺度谱聚类算法对场内风机进行聚类分区。然后,选取各区中心机组,构建最优Copula函数描述各分区间的风速相关性。最后,基于风电场机组分布和风速数据估计风电场内各分区的虚拟惯量储备。根据甘肃某风场的实际风速及出力数据构建仿真算例,仿真结果表明所提算法能有效实现风电场虚拟惯量的特征提取、聚类分区、惯量估计。     

采用时间序列预测风电场出力

基于时间序列的方法,采用自回归滑动平均（ARMA）模型进行短期风速预测;考虑风力发电机组排列布置时尾流效应的影响、风电场址地面粗糙程度、空气密度、风向变化以及不同型号风机功率特性的差异等因素,采用Jasen尾流模型建立了大型风电场的综合模型。结果表明,合理的风电场布置方案有利于减小尾流效应的影响,从而提高风电场出力。     

基于数据驱动的多风电机组协同控制方法

风机的尾流效应会严重降低风电场的发电效率,传统风电场能量管理方法未考虑尾流效应的影响,各风机均采用最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制方案,风电场整体输出功率并非最优。尾流耦合现象极其复杂,难以用解析模型描述,传统基于模型的控制思路难以适用。为此,提出一种基于数据驱动的多风电机组协同控制方法。基于风电场的历史运行数据,采用神经网络辨识多风电机组之间的尾流交互模型。进一步,在风电场层通过粒子群算法在线求解多风电机组协同控制功率优化指令;在机组层由各机组控制器实现指令跟踪,最终实现风电场整体发电功率的优化。仿真结果表明:基于数据驱动方法建立的尾流交互模型,其误差在1%之内;在此基础上,进行多机协同优化控制,相比传统未考虑尾流效应的单机MPPT控制,风电场平均输出功率得到提升,验证了所提控制方法的有效性。     

风电场及机组出力损失计算模型与方法

提出了一种风电场及机组出力损失计算模型与方法。利用风电机组的历史运行数据建立风速、风向与功率间的专家数据库,基于该数据库建立风电机组出力损失计算模型,将机组故障或弃风期间的实测风速和风向代入该模型,计算得出风电机组以及该风电场的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量。通过利用现场数据模拟计算,验证了该计算模型与方法的有效性,可对各种原因造成的机组出力损失做出准确计算。该方法既可提高风电场的运行管理水平,还可为风电场参与电网调峰调频提供准确的数据支持。     

考虑复杂尾流效应和连接电缆故障的风电场可靠性建模

通过分析复杂地形下风电机组间的部分遮挡尾流影响,建立了考虑复杂地形情况下的部分遮挡尾流效应计算模型;在考虑风电机组的功率输出特性、复杂尾流效应和风电机组停运的基础上,特别考虑了风电机组间连接电缆故障对风电场可靠性的影响,提出了计及连接电缆停运的风电场可靠性模型。运用威布尔分布模拟风速,对风电机组和连接电缆故障进行序贯蒙特卡洛抽样仿真,利用MATLAB编写相应程序进行算例分析,结果表明复杂尾流效应模型能够相对准确地描述风电机组间尾流影响,计及连接电缆停运的风电场可靠性模型提高了原有风电场可靠性模型的精确性。     

基于机舱风速数据的风电场弃风电量计算方法研究

为准确评估风电场弃风时段的电量损失,提出了一种新的风电场理论功率与弃风电量计算方法—机舱风速法。该方法基于风电机组正常运行时段的输出功率与机舱风速计的测量风速建立映射关系,再应用到弃风时段,计算风电场的理论功率与弃风电量。为研究该方法的可靠性,分析了仪器测量偏差、风机尾流波动性、开停机状态对理论功率计算结果的影响,并给出了开、停机状态下机舱测量风速的换算方法。采用风电场实测数据对机舱风速法进行了验证,验证结果显示机舱风速法计算的理论功率的相关性系数平均为0.9960,均方根误差平均为1.87%,理论电量误差平均为0.68%。与已有方法相比,机舱风速法计算精度高,便于区分电量损失来源,能针对不同开机方案进行灵活设置。机舱风速法不需要建立测风塔,但如能引入测风塔数据修正机舱风速,有可能进一步提升计算精度。     

基于高斯模型的海上风电场尾流效应评估及偏航优化

风电场尾流效应可导致位于下游方位风力机处来流风速减小,进而造成全局出力下降.为准确评估尾流效应对全局出力影响,提出一种基于蒙特卡洛抽样的尾流效应评估方法.首先在现有单尾流模型的基础上考虑尾流叠加效应,然后在MATLAB环境下构建三维高斯尾流叠加模型,最后以此为基础,引入蒙特卡洛随机抽样评估尾流效应对风电场出力的影响.仿...     

计及转子动能损失和风速相关性的风电场有效惯量估计

随着以新能源为主体的新型电力系统建设持续推进，风力发电在全国各区域电网的渗透率快速提升。然而，大规模风电场无法提供惯量支撑，风机引入虚拟惯量控制后，缺乏对风电场虚拟惯量估计及其变化态势的准确感知。对此，根据风机虚拟惯量控制机理和外界风速影响提出一种风电场有效惯量估计方法。该方法首先考虑虚拟惯量响应阶段风机工作点偏移造成的机械能损失，在此基础上提出有效惯量的概念并研究有效惯量与风速的关系。其次，考虑风电场内风速的随机性、相关性，提出了基于Copula函数、尾流效应和时延效应的风速时空分布模型。最后，综合得到风电场有效惯量的时空分布估计。根据甘肃某风场的实际风速及出力数据构建仿真算例，结果表明，所提算法能在变化风速下有效估计风电场内各机组有效惯量的大小和时变特性，能实时反映各机组虚拟惯量支撑能力，为掌握系统频率抗扰性提供数据基础。     

基于测风数据的经验尾流模型适用性分析研究

风电机组的尾流效应是风电场能量损失的重要因素,研究尾流效应是为了优化风机布置,尽量减小风力机尾流的影响,降低风电场能量损失,使风电场的经济性达到最佳。而现有的许多工程应用的经验尾流模型,在准确性和适用性上都存在差异。以单台水平轴风电机组经验尾流模型为研究对象,分析了Jensen模型、Larsen模型、Frandsen模型和无粘近场模型等具有代表性的经验尾流模型的各自优缺点以及适用条件。然后,针对Jensen模型和无粘近场尾流模型的缺点进行了改进,并结合改进Jensen模型与改进的无粘近场尾流模型,分段建立了准确度更高适用性更强的全场尾流模型。最后,基于Sexbierum风电场尾流区测风数据对建立的全场尾流模型进行了对比验证。结果表明,全场尾流模型能够较好的拟合风场的实测数据,可以适用于风力机全场尾流速度分布的模拟以及指导工程实践。