江苏某风电场风机布置优化及产能精细化评估

目前风电开发与生态环境保护的矛盾日益尖锐,阻碍了风电产业的持续健康发展.采用基于线性模式和CFD模式的常用商业软件,对同一种风机排布方案进行了发电量计算比对,旨在找到线性模式和CFD模式之间的差异,为实际工程中的风电场产能精细化评估提供参考.以典型丘陵风电项目——江苏某风电场为例,运用三款基于不同发电量计算模型的风资源...     

测风数据不同时间尺度对风电场产能评估的影响

风资源状况模拟的准确度主要体现在测风数据时间间隔上。以淮安某风电场测风塔一年及以上每10min的测风数据为基准,对不同时间间隔(30min、1h、2h)所记录的测风数据分别应用最小二乘法、平均风速和标准差估计法及极大似然估计法求解风速概率分布进行产能评估,对不同时间间隔下计算所得的发电量进行误差对比。结果指出,风电场发电量估计误差随着时间尺度增大而增大,采取30min时间间隔测风数据计算出的发电量与10min实测数据计算结果更为接近,当风电场选址区域的测风数据完整性较差时,研究结果具有一定指导作用。     

基于SSA-BP的风电场超短期风速预测方法研究

在风电场风速预测方法中,BP神经网络是常用的方法之一。针对BP神经网络相关参数选取不当影响预测结果的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的权值W及阈值B的优化方法,构建SSA-BP超短期风速预测模型。从数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中收集得到的风速数据,预处理后及分类之后,使用该模型进行预测。实验表明,与BP、遗传算法(genetic algorithm,GA)-BP、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-BP预测模型相比,SSA-BP预测模型可有效提高风电场风速预测的准确率,且收敛速度快、寻优能力强。     

风力机尾流对风轮气动载荷影响的研究

为研究风电机组尾流对下游风电机组载荷的影响,根据已有的理论研究结果,假设几个重要尾流参数:上下游风电机组间距、上游风电机组推力系数、自然风速等。采用GH Bladed软件,在FL1500/70双馈式兆瓦风电机组上建模,并进行尾流计算。使用Matlab软件,对计算结果数据进行频谱图生成,用Bladed对计算结果进行后处理。所得结论为:机组间距减小,载荷稳定性降低,极限载荷增大;推力系数增大,载荷稳定性降低,极限载荷增大,但一般低于无尾流情况;自然风速增大,载荷主频增大且趋于0.3 Hz,载荷稳定性提高,载荷对其他参数的变化的敏感度上升。通过仿真分析,给出降低风电机组尾流影响的建议。     

风电场理论发电量快速估算模型研究

为快速估算风电场理论发电量，对比风电机组实际功率曲线与风电机组功率曲线线性模型、二次方模型与三次方模型的差异，并对二次方功率曲线模型进行优化，结合威布尔分布函数形成风电场理论年发电量快速估算模型。模型检验与结果显示模型误差在合理范围内，表明模型在快速决策阶段具有可行性。