基于CFD和NCPSO的复杂地形风电场微观选址优化

针对复杂地形条件下风电场微观选址技术难度大的问题,提出一种基于数值计算结果和高效优化方法的微观选址优化算法。将测风数据按风向等分成12个扇区,并利用平均风速和CFD对复杂地形的每个扇区进行数值模拟,得到风电场各扇区的风资源分布,提取轮毂高度处的风速和风向分布。优化中风力机的尾流影响采用Jensen尾流模型,风电场风能计算中风速按照威布尔分布处理,并考虑每个扇区风速的大小、概率密度。目标函数为整个风电场的输出功率倒数的对数,自变量为风力机在给定风电场中的位置坐标,约束条件为地形边界和风力机之间的最小距离,优化算法采用该文提出的改进小生境粒子群算法(NCPSO),优化风力机组微观选址的最优解。该文提出优化算法得到的结果与基于高度的经验布置方法(EX-TH)、基于风能密度的经验布置方法(EX-PH)以及普通粒子群算法(PSO)进行比较,证明在复杂地形条件下所提出方法的可靠性与有效性,并可应用于工程实践。