水平轴风力机组风场全局优化策略研究

为优化风场布置,减小上游风力机尾迹影响,以实现风场全局优化,基于致动线方法,利用OpenFOAM(多物理场运行与操作开源软件)对风力机组风场进行了15种风轮俯仰工况及9种错排布置的数值模拟,比较各优化策略下的风场总输出功率,并结合流场细微结构参数分布,分析不同优化方法对风场全局影响的流动机理。结果表明:尾迹对风场下游风力机影响严重。两种数值模拟优化方法均可实现风场全局优化,其中风轮俯仰优化策略可使风场总输出功率最大提高34.5%;风力机组错排布置可提高68.5%。此外,风场上游风力机功率在风轮俯仰时下降明显,风力机组错排时几乎无变化。     

水平轴风力机组尾迹偏移控制策略研究

风场上游风力机的尾迹不仅导致下游风力机功率显著降低,且易引起疲劳载荷等结构问题。故通过CFD模拟两台5 MW风力机串列布置的风场,在考虑大气边界层环境的情况下,使用不同控制方法改变尾迹流向,使其偏离下游风力机风轮中心位置以提高风场总输出功率。结果表明:对上游风力机使用基于偏航和仰角的控制策略时尾迹偏移效果显著,尽管上游风力机的功率有所降低,但下游风力机输出功率增加,使得风场输出总功率得以提高;锥角控制的效果相反,增大锥角时尾迹并未产生明显的偏移而尾迹范围却扩大,导致风场总输出功率降低。     

风力机组尾迹控制策略研究

为减小风力机尾迹的影响,以实现风场总功率最大化及风力机组气动性能全局协调控制的目标,采用大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)方法,基于致动线模型,利用开源CFD软件OpenFOAM对9种风力机组偏航控制及9种风场错列布置进行数值模拟,比较这18种方案的风场总功率,并结合流场参数分析不同尾迹控制策略影响风场下游风力机的流动机理.结果表明:尾迹对下游风力机气动性能影响严重;2种尾迹控制方法均可实现全风场优化,其中各偏航控制下,风场总功率最大可提高35.3%,风场错列布置时最大可提高68.5%.     

偏航尾迹特性及对下游风力机的影响研究

通过非定常CFD方法模拟在大气边界层影响下2台串列布置的全尺寸5 MW风力机组,研究使用尾迹的偏移效应及其对下游风力机的影响。结果表明:上游风力机偏航30°可有效提高风场全局发电量;速度场分析显示偏航风力机的尾迹在传播过程中逐渐扭曲,尽管尾迹中心偏移距离与经验模型吻合,但功率曲线表明该尾迹经验模型或低估了偏航尾迹对下游风力机的影响。     

基于偏航的风力机尾迹偏移控制流动机理研究

通过非定常CFD方法模拟在大气边界层环境下2台串列布置的全尺寸5MW风力机组,研究在风场多尺度流动特性下基于偏航的尾迹控制方法导致尾迹偏移的流动机理.结果表明:上游风力机偏航可有效提高风场总功率;速度场分析显示偏航时尾迹发生形变,而涡量场分析表明偏航的尾迹在传播过程中将产生一对逆时针旋转的涡,从而导致尾迹在宏观上表现为偏移;尾迹偏移效果仅在轮毂高度处较为显著,发生形变的尾迹低速区仍会向其余区域扩散.     

俯仰策略对两台串列风力机功率输出影响研究

为增加风电场总输出功率,基于大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)方法,采用致动线(Actuator Line,AL)技术,通过swak4Foam产生指数率风剪切,利用OpenFOAM对两台串列布置的5 MW风力机风电场进行不同叶轮俯仰数值模拟,对比各工况下风电场总输出功率,并结合流场分布云图分析总输出功率存在差别的内在原因。结果表明：风电场上游风力机尾迹会严重减弱下游风力机性能;俯仰策略可有效提升风电场总输出功率;俯仰角从0°增大/减小到±35°过程中,呈现出上游风力机功率先增后减、下游风力机功率持续增加的规律,风电场总输出功率升至极大值后开始下降;正俯仰角时风电场总输出功率较负俯仰角时的总输出功率更高。     

风力机垂直交错对下游风力机性能的影响研究

为降低上游风力机尾流的影响、优化风场布置,在两台串联的NERL 5 MW水平轴风力机中间安装1台小型的垂直轴风力机,形成垂直交错风场。采用FLUENT软件对串联风场和垂直交错风场进行数值模拟,对比两种风场的输出功率与流动特性。同时,改变垂直轴风力机的安装位置,分析其与下游风力机的距离对垂直交错风场的影响。结果表明：当风力机串联布置且为标准间距7D(D为风轮直径)时,下游风力机受上游风力机尾流影响仍然很大,输出功率下降57.1%;串联风场中加入垂直轴风力机加快了相应垂直交错风场尾流的恢复,提高了下游风力机的输出功率;垂直交错风场中垂直轴风力机安装距离为1D～6D时,可以在上游风力机功率变化不明显的情况下提高下游风力机的输出功率;当安装距离为6D时,下游风力机提高功率最高,比串联风场增加了40.1%。     

基于致动线方法的风力机组尾迹控制策略研究

为提高风场总功率,减小上游风力机尾迹的影响,以实现风场全局优化的思想,利用致动线(ALM)方法,基于开源软件OpenFOAM对9种偏航工况、15种风轮俯仰工况及9种风场错列布置进行数值模拟。对比不同尾迹控制策略下的风场总功率输出,并结合流场云图分析尾迹对风力机性能影响的流动机理。结果表明:3种尾迹控制方法均可减弱上游风力机尾迹对下游风力机气动性能的影响,且偏航尾迹控制方法略优于风轮俯仰,风场错列显著优于偏航,其中偏航、风轮俯仰及风场错列分别可提高无尾迹控制策略时风场总功率的35.3%、34.5%和68.5%。     

风剪切下风力机组俯仰控制策略研究

为增加风电场总输出功率,采用大涡模拟(LES)方法,利用致动线法(ALM),基于开源CFD软件OpenFOAM对风剪切下的风力机组4种风轮俯仰工况进行数值模拟,对比每种工况下的风电场总输出功率,并结合流场参数分析输出功率存在差别的内在原因。结果表明:风电场上游风力机尾迹可对下游风力机性能产生严重影响;风轮俯仰角增加时,风电场上游风力机输出功率先增后减,下游风力机输出功率持续增加;仰角为9°时风电场总输出功率比无俯仰控制策略时提升393982.25 W。     

风力机气动-结构仿真平台构建与计算

为在研究大型风力机气动性能的同时考虑其结构动力学特性,基于开源计算流体力学软件OpenFOAM及气动-水动-伺服-控制软件FAST,并结合致动线方法（Actuator Line Method,ALM）实现风力机叶轮周围流场信息与结构响应间的数据交换,最终完成风力机气动-结构仿真平台FASTFOAM构建。通过该平台计算了风场中两台串列布置5 MW风力机的气动性能及结构动力学特性。结果表明：FASTFOAM平台能够快速计算出风力机的功率输出、结构响应及流场信息;风力机尾迹在发展过程中可持续与周围流场进行能量交换而使其速度亏损得以弥补;下游风力机受上游风力机尾迹影响严重,输出功率只有上游风力机的21.05%,且结构动力学响应与上游风力机不同;上游风力机和下游风力机叶轮的主要刺激频率分别为0.16和0.15 Hz。     

风电场风速预测模型研究

介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。     

风切变指数在风电场风资源评估中的应用

以内蒙古地区3座70m高测风塔连续2年的实测数据来分析风切变指数的变化,结果表明:1)不同高度梯度的风切变指数受地面粗糙度及周围地形地貌的影响较大。2)计算相邻高度的风速时,采用相邻高度间的风切变指数计算得到的结果较好;计算相差较大的高度间风速时,采用拟合曲线得到的风切变指数计算得到的结果较好。3)利用3～25m/s的风切变指数计算各月风速及年均风速结果都与实测值最接近;而利用全部风速数据的风切变指数计算统计各月风速往往比实测值偏大;利用3～25m/s拟合曲线得到的风切变指数统计各月风速比实测值偏小。     

大型风电场超短期风电功率预测

针对大规模风电场风电功率的非线性特性,采用最小二乘支持向量机（LS—SVM）的预测模型。由于LS—SVM的参数选择直接影响着模型的预测精度,于是采用一种基于量子粒子群优化方法来选择模型的超参数。为了弥补模型损失的鲁棒性,通过给每个样本误差不同的权系数,建立了具有良好泛化性能的WLS—SVM回归模型,从而进一步提高了模型预测的精度。本文提出一种基于量子粒子群优化（0uantum—behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）参数选择的加权最小二乘支持向量机（Weighted Least Squares Support Vector Machine,WLS—SVM）的超短期风电功率预测模型。应用上述方法对内蒙古地区大型风电场进行了预测,结果证明了该方法的有效性。     

一种全方位采风罩装置

描述了一种有效利用风能的装置，它不需要导向装置就可以全方位采集风力。装有这种装置的风力发电机非常适用于山区。     

风电场风切变指数研究

根据山东某风电场实测资料,对风电场逐月、逐时、不同风速下的风切变指数进行研究并探究风切变指数不同取值对风电场轮毂高度处风资源的影响。在分析轮毂高度风资源时,建议采用高差较小的高度处风速根据综合风切变指数进行推导。     

风场风力条件评估系统开发

运用VC＋＋编写风场风力条件的评估系统．该系统包括正常风力条件和极端风力条件2大部分。在各个模块中针对不同的风力条件,采用交互式数据输入方式,计算出具体数值,且绘出图形,从而全面、具体地对风场风力条件进行分析与评估。     

风能奏鸣曲

风,是大自然最常见的现象,它与人类发展相随相伴。古人日：风不可系,影不可捕。高兴时“忽如春风一夜来,千树万树梨花开”。生气时“一川碎石大如斗,随风满地石乱走”。真是利也风矣,害亦风矣。     

基于激光测风雷达及SSA-ELM的风电场短期风速预测

基于激光测风雷达数据,针对风速的非线性特性,提出麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）优化极限学习机（extreme learning machine,ELM）进行风速预测。搭建预测模型,根据预测风速对风电机组进行预变桨,分析风电机组叶根矩载荷。采用新疆某风电场激光测风雷达数据仿真并与其他预测模型分析对比。结果表明,麻雀算法优化的极限学习机可精确预测风速,且显著提升极限学习机预测速度及不同风速条件下的动态性能;预变桨后,风电机组叶根矩载荷大幅减小,提升了桨叶使用寿命及运行安全性。     

海上测风塔整体耦合风荷载计算

风荷载是海上测风塔受到的主要荷载之一,其设计取值与测风塔的安全性、经济性密切相关。测风塔风荷载通常根据《建筑结构荷载规范》建立单独上部模型进行分析。为了更加真实地模拟测风塔风荷载,采用了测风塔上、下部整体耦合模型,通过数值方法进行分析,并与通常采用的规范估算方法进行对比。针对风荷载与结构自振频率之间的相互影响关系,提出了迭代求解风振系数的方法。通过对比分析计算,发现数值计算得出的风荷载量值比相同输入条件下规范法计算的结果小6%～26%。     

平陆风电场风能资源研究

分析了山西省平陆风电场工程的测风资料、实测场址空气密度、风速,得出了风功率密度、风速频率及风能频率等指标,可为该风场风能资源的精确评估提供科学依据。