山地风电场微观选址复核的研究

为优化山地风电场微观选址,提出了山地风电场微观选址复核的技术路线。主要从年满负荷小时数、尾流损失和风力机间隔3方面进行风力机机位的调整,同时还对比分析了不同风力机机型机位调整后的单台风力机的年理论发电量以及尾流损失。结果表明,机位调整后的风电场年理论发电量增加且尾流损失减少,经济增益显著。     

风电场微观选址的研究与分析

针对风电场宏观选址、测风塔定位和微观选址等方面进行了深入研究,并对山西北部某风电场一期微观选址和发电量做了分析,以期对风电项目的建设提供借鉴.     

基于集约型微观选址技术在风电场设计中的应用

结合工程实例,利用风资源分析软件WAsP、Meteodyn WT进行建模计算,研究风机间距、轮毂高度等布置方案的改变与风电场发电量和尾流损失等之间的关系,从而总结出一套微观选址优化布置建议。对于采用交错布置的平原风电场,风机间距越大,发电量越高,尾流损失越小,但随着风机间距的增大,发电量的提升幅度在减小;增加风机的轮毂高度对发电量的提升和控制尾流损失具有显著影响;针对同一风电场工程,分别采用了WAsP和Meteodyn WT两款软件进行了模拟分析计算,二者的计算结果变化趋势一致, WAsP软件的计算结果相对Meteodyn WT软件保守一些,发电量较低,尾流损失较大。     

WMS软件在风电场微观选址中的应用

以张北坝头风电场一期工程为基础,采用WMS软件（风电场工程特性分析与微观选址软件）对风电机组进行微观选址计算,使风场有较优的布机方案和更好的经济效益,表明用WMS软件对坝头风电场进行微观选址是可行和有效的。     

基于改进Pareto最优算法的海上风电场多目标微观选址规划

为了在海上风电场初步规划时可以兼顾考虑风机尾流影响、集电系统的经济性和可靠性,用风机层数表征集电系统可靠性,以风电场尾流折减系数、海缆投资、风机层数为优化目标,建立海上风电场多目标微观选址规划模型,并通过改进Pareto多目标优化算法求解最优解集,最后应用层次分析法进行最终优化决策。以某海上风电场的风资源分布状况为实例,验证了风机尾流、连接海缆及风机层数之间的相互制约关系,在规划时应予以综合考虑,同时证明了模型和方法的可行性,改进Pareto最优算法可以求出均匀分布的备选方案,层次分析法可以根据不同要求选择出对应的最优方案。     

基于风力机尾流排斥的平坦地形风电场微观选址优化

平坦地形风电场微观选址的优化研究中,常采用带有随机量的元启发式算法,这些算法难以达到全局最优,优化效率较低,且通常需要通过划分网格、增加约束才能得到稳定解。针对这些问题,文中提出了一种专门针对平坦地形风电场微观选址的高效且有稳定优化解的元启发式算法——风力机尾流排斥优化算法。参考范德华力原理,提出了风力机尾流排斥力的概念,用于描述风力机在尾流作用下的相互影响:2台风力机之间尾流作用越大,风力机尾流排斥力也越大。在算法优化过程中,风力机会在风力机尾流排斥力的作用下向使尾流减小的方向不断移动,直到达到最优解。仿真结果表明:风力机尾流排斥优化算法不需要网格约束,优化效率高,能得到确定的优质解,且优化结果符合实际工程要求。     

风电场选址与风机优化排布实用技术探讨

风电场建设需要进行宏观和微观选址,在一个较大的区域内综合考虑风能资源、联网条件、地形地貌和交通运输等条件,选择出适合风电场建设的小区域,再对该区域进行风资源评估,确定每台风机的位置,以取得风电场最大的年发电量和最佳经济效益。结合某风电场的实例,对风电场选址和风机优化排布实用技术进行了探讨。     

大型海上风电场风机微观选址与集电系统联合优化

海上风电开发已经成为我国可再生能源开发的重点内容之一。在海上风电场的开发与建设中,风机的微观选址关系着风电场中所有风机的发电效率,而集电系统承担汇集风机发出的风电功率并外送至陆上电网的重要任务,两者在成本与发电收益上存在相互制约与相互影响的关系。为了获得海上风电场更大的发电收益,文中提出了一种风机微观选址与集电系统双层联合优化方法;上层采用遗传算法进行风机微观选址优化,下层采用蚁群算法(ACS)实现集电系统拓扑结构优化。案例分析结果表明,风机微观选址与集电系统联合优化方法兼顾了风电场长期总发电效益与集电系统的投资成本,具有更高的经济性。     

东山风电场的选址

山东省第一座大型风电场选址是根据风电场选址原则,根据空气动力学理论,结合多年选址实践经验,参考了国内外风电场选址模式,通过赴长岛多次地实地考察,对当地复杂地形进行综合考虑,在当地政府和电业局的大力协助下有计划有步骤地进行的。通过风电场实例风能各数据,经计算分析提供选择风电场所需的风能各种参数为科学依据,提出东山可建大型风电场的科学建议,经各级政府和有关部门的认可和采纲,最终敲定东山风电场场址。风电场建成正式运行10个月,经经济评估,证实了东山风电场场址的选择是合理的、正确的、也是我国北方沿海地区比较理想的场地。     

基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型

为提高风电场风速的预测精度,解决时序模型预测延时的问题,文章提出了一种时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法。基本思路为：首先利用时间序列分析理论,对风电场风速信号进行非平稳建模,得到符合其变化规律的模型方程;其次通过得到的模型方程推导出卡尔曼滤波法的状态方程和观测方程;然后依靠卡尔曼预测递推方程进行预测;最后对某实测风速信号进行预测。实例分析表明：采用该混合算法可以提高预测精度,而且较好地解决了预测延时问题。     

基于Matlab与遗传算法的风电容量

搭建了含励磁和调频系统的同步发电机以及随风速变化的异步发电机系统的数学模型和仿真模块,以新疆布尔津风电-水电互补网络为实例,对系统在风电容量渐增、突增两种情况下的动态稳定性进行了仿真,并将仿真结果与系统的实测运行情况进行了对比分析.仿真结果说明,系统逐步投入所有风电机组,系统稳定;若同时投入所有风电机组,系统失稳;仿真结果与实际运行情况基本吻合;从遗传算法的角度建立了求解风电容量的数学模型,编程计算了系统风电容量的最佳配置,计算结果表明当风电容量占系统总容量比例超过15.23%时,风-水电互补系统稳定性破坏,该结果从仿真分析得到了验证.     

基于遗传神经网络的风电场输出功率短期预测

针对风电场短期输出功率的时变性和非线性特点,提出了基于遗传神经网络的短期风电功率预测方法。结合BP网络对非线性问题良好的逼近能力和遗传算法优良的全局寻优能力,遗传算法有效解决了BP神经网络全局搜索能力差、易陷入局部极小值的问题。与BP神经网络模型相比,遗传神经网络模型预测精度有所提高,为风电场输出功率短期预测提供了一种有效的方法。     

基于改进遗传算法的风电场并网容量方法研究

重点讨论了包含风力发电机组的配电网规划问题及各种约束条件，建立了一种考虑电能质量的规划模型，提出基于遗传算法的模型求解方法，并利用混沌产生初始种群，使开始迭代就能产生较好的解，提高了算法的速度和精确度。通过仿真计算表明上述模型和算法的有效性和实用性。     

基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

海上风电的集电系统的投资成本占比高，对集电系统的拓扑进行优化对降低固定投资有重要意义。集电系统的拓扑优化问题可转化成一个动态变权的最小生成树问题，由于边权变化与拓扑优化相互耦合，无法用传统的生成树方法求解。采用改进的遗传算法，通过优选初始种群、采用链表式编码、精英选择算子的环节改进，既提高了算法效率，又可处理海缆不可交叉等复杂约束。算例表明优化算法具有较好的寻优性和收敛性。     

基于聚类算法的风电场动态等值

风电机组在实际运行时,受尾流效应等因素影响,运行状态并不相同。为提高风电场实际运行模型的精度,提出了一种适用于双馈式风力发电机的动态等值建模方法。它将风电机组的状态变量矩阵作为分群指标,利用聚类算法将矩阵中的数据进行分群,将同群的风电机组等值成为一台风力发电机,实现了风电场的动态等值。利用PSD/BPA平台,对系统侧故障与风速变化2种情况仿真,并与传统等值方法及风电场详细模型对比。仿真结果表明,采用仿真过程中的状态变量作为分群指标是合理的,该模型与详细模型的动态特性基本一致,可以用来描述风电场的实际运行状态。     

基于准定向变异和变异回滚微分算法的风电场无功补偿

电网无功补偿方案求解是高维非线性寻优问题,大规模风电场的接入增加了求解这一问题的难度。微分进化算法是求解此类问题的有效算法,但该算法对初始种群依赖性强且前期寻优逼近能力弱,因此提出准定向变异和变异回滚策略对其进行改进。以全网母线电压偏移和为目标函数,以基于准定向变异和变异回滚策略的改进微分进化算法为求解工具,建立求解大规模风电场无功补偿方案的计算模型。与普通微分进化算法相比,该算法在寻优初期具有寻优能力强且快速逼近最优解的优点,其确定的补偿方案可明显提高地区电网的电压水平。     

基于改进遗传算法的含风电场的电力系统短期经济调度及其风险管理

风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源,其作为我国发展新能源的主要方向之一,发展潜力巨大。但由于风速的间歇性和不可控性,使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素。考虑了负荷、风速的不确定性,将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中,在最小化运行成本的同时,降低不确定因素对系统产生的风险。另外采用了遗传算法和免疫算法相结合的优化方法,并引用自适应理论来提高算法的效率,通过十机系统的仿真计算,验证了该模型和算法的可行性。     

基于WAsP软件的风电场机组选型

风电场设计工作中,风电机组的型式选择尤其重要。基于大唐东营风力发电场工程设计实例,提出了一种实用的风电机型选择方法。将先进的风图谱分析和应用软件引入风电场设计工作,通过技术经济分析进行进组选型,具有较高的工程实用意义。     

采用最小累积风险度法的含风电场电力系统发电机组检修计划

以等风险度原则为基础,以各检修时段风险度方差最小为目标函数,建立了含风电场的电力系统发电机组检修计划模型,提出了基于最小累积风险度的启发式求解方法。采用半不变量描述负荷、发电机组出力等随机变量,将等效持续负荷曲线的卷积和反卷积运算转化为半不变量的加减。采用离散化的方法将风电机组等效成多状态机组,进而求取风电机组停运容量的半不变量。考虑风电场出力的不确定性,采用半不变量法结合革兰–沙利叶(Gram-Charlier)级数展开法求解系统的风险度。通过寻找检修区间内累积风险度最小的区间确定待检修机组的检修位置。IEEE-RTS系统的机组检修计划结果验证了该最小累积风险度法的有效性。