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针对尾流效应对风电场输出功率造成的损失,文章提出了一种基于改进Jensen模型的优化方法。基于激光雷达实验数据验证了改进Jensen模型的有效性,并建立了多机组尾流叠加模型。对考虑尾流效应的风电场输出功率优化可行性进行分析,建立了风电场输出功率模型。针对标准粒子群算法过早收敛、易局部最优的缺陷进行了改进,在其迭代方程中加入二阶振荡环节,增加了粒子的多样性,提高了算法的全局搜索能力,同时保证了算法的运行速度;引入模拟退火操作,增强了算法的局部搜索能力。建立了风电场输出功率最大化优化模型,以轴向诱导因子为优化参数,利用改进粒子群算法对山西省某风电场模型进行了仿真分析。结果表明:当入流风速分别为8 m/s和12 m/s时,经改进粒子群算法优化之后,风电场输出功率分别提高了6.26%和4.59%;改进粒子群算法改善了标准粒子群算法存在的过早收敛、易局部最优的缺陷。 相似文献
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考虑尾流效应对风电场机组布局的影响分析 总被引:2,自引:0,他引:2
尾流效应的存在会导致风电场下风向风能减少,流场湍流度增加,进而影响风电场中位于下风向风机的效率和风轮的使用寿命。文章对尾流效应研究现状进行了概述,利用WASP软件以及风资源数据进行风电场模拟计算,将上下游风机之间间距以及上下游风机连线与主导风向的偏向角作为风机定位坐标,建立了分别由2台、3台、4台风机组成的模型并进行计算。比较在不同风机布局的情况下,风电场内每台风机和风电场的年净发电量以及尾流损失值随风机布局的变化趋势。对比计算结果得出风电场机组布局中风机之间的最佳间距和偏向角的定量值,确定风机尾流效应分析在风电场内机组布局中的重要性,为优化风电机组布局以及提高风电场风能利用率提供理论依据。 相似文献
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采用时间序列预测风电场出力 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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海上风电场运行维护成本高,而其尾流效应影响更加突出,不但会影响风电场的发电效率,还会增大风电场内机组的疲劳载荷,增加运维成本。文章针对基于疲劳均匀的海上风电场主动尾流控制展开研究,通过GH-Bladed软件计算建立了风电机组在典型控制工况下关键零部件的疲劳损伤量数据库。其中的工况包括最大功率追踪、桨距角控制和偏航控制3种,并引用了量子粒子群算法,通过变桨和偏航两种方法进行优化控制,以实现海上风电场发电量提升和风电机组疲劳均匀的多目标主动尾流优化控制策略,降低海上风电场运维成本。仿真结果表明了所提出控制方法的可行性。 相似文献
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《可再生能源》2017,(12):1854-1861
文章提出了同时考虑径向上的非均匀风速分布和轴向控制体侧面上空气流量变化对尾流风速影响的改进模型。采用Jensen模型、轴向改进的半经验模型、径向改进的二维模型、文章提出的改进模型进行风电场产能分析,验证不同尾流模型用于风电场产能分析时的计算精度。计算的产能结果与江苏省某风电场的实际产能进行对比,结果表明,文章提出的改进模型具有较好的计算精度。风电场的产能损失主要来源于尾流损失,其主要取决于3个因素:(1)风力机与上风向风力机间距的大小;(2)尾流效应影响的风向上的风速在全年风速中的比例大小;(3)是否受多台风力机尾流叠加影响。文章提出的改进模型能提高风电场产能的评估精度。文章提出决定尾流损失的3个因素对优化风电场的排布设计、提高风电场的总产能和经济效益具有重要指导意义。 相似文献
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风力发电在风能资源丰富的沿海和山区大力发展,受机组间尾流效应的影响,风力发电机组间的相对位置对风能利用效率有较大影响,进而影响风电场的发电效率。通过分析机组间尾流效应的一般规律,得到风电场内部风电机组布局的基本原则,以降低机组间的相互影响,使得风电场发电效率最优。根据沿海、戈壁滩等开阔地带的地理特点,结合尾流效应影响,总结规则分布的风电场布局的一般规则和电气接线方式。最后,针对山区等特殊地理区域不规则分布的风电场,结合地理和电气两方面的影响,给出不规则分布风电场布局的指导性原则。 相似文献
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《可再生能源》2016,(3)
研究了分散式风电的多状态运行模式,提出了一种基于机会约束规划的分散式风电场多目标优化规划方法。基于风速与负荷的随机变化及常规发电机组运停的问题,构建了风电并网系统的多运行状态数学模型。以开发商净现值收益和电网节点静态电压稳定为目标函数,以节点最大接入容量、风电场最大装机容量和分散式风电极限穿透功率等因素为约束,构建了系统多目标规划数学模型。根据节点优选原则,确定分散式风电场拟接入节点;借助随机潮流计算方法,使用改进的GA算法对上述模型求解,以确定分散式风电场的规划容量与待接入节点的接入容量。基于IEEE14节点系统仿真结果表明,文章所提出的分散式风电场优化规划方法的有效性与正确性。 相似文献
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Richard J. A. M. Stevens 《风能》2016,19(4):651-663
Recent large eddy simulations have led to improved parameterizations of the effective roughness height of wind farms. This effective roughness height can be used to predict the wind velocity at hub‐height as function of the geometric mean of the spanwise and streamwise turbine spacings and the turbine loading factors. Recently, Meyers and Meneveau used these parameterizations to make predictions for the optimal wind turbine spacing in infinitely large wind farms. They found that for a realistic cost ratio between the turbines and the used land surface, the optimal turbine spacing may be considerably larger than that used in conventional wind farms. Here, we extend this analysis by taking the length of the wind farm, i.e. the number of rows in the downstream direction into account and show that the optimal turbine spacing strongly depends on the wind farm length. For small to moderately sized wind farms, the model predictions are consistent with spacings found in operational wind farms. For much larger wind farms, the extended optimal spacing found for infinite wind farms is confirmed. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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