基于SCADA数据的风电机组群尾流效应计算与验证研究

准确评估风电机组尾流导致的发电量损失是风电场设计的重要环节。基于高斯尾流模型,根据动量守恒,引入有效风速衰减计算叶轮面内风速衰减,利用国内某海上风电场SCADA数据,从径向和轴向尾流损失分布两方面进行验证和分析。结果表明,高斯有效风速衰减尾流模型模拟的尾流分布更符合实测尾流损失规律,径向和轴向模拟结果与实测结果相关性超过0.92,有效风速衰减法的精度比叶轮中心风速衰减法提升30%～40%;与Jensen和Frandsen模型相比,高斯有效风速衰减尾流模型的表现更为稳定,有效风速衰减法提高了高斯模型计算精度,更适用于风电场产能评估。     

无人机自动化巡检技术在光伏电站中的应用

光伏组件自身缺陷是影响光伏电站发电量的重要因素,由于单块光伏组件运行状况无法进行实时监测,同时又不易被人工巡检发现,因此,本文提出利用无人机搭载双光相机(包括可见光镜头和红外热成像镜头)对光伏电站中的光伏组件区域进行自动化巡检,配合图像自动识别技术及时发现存在问题的光伏组件,提高故障消缺效率。以40 MW地面光伏电站为例进行对比分析后发现,单架无人机8 h可完成1次巡检,而两个巡检人员每天工作10 h仍需4～5天才能完成1次巡检,由此可知,无人机自动化巡检相较人工巡检效率提高了90%以上。