基于实测数据的智能化尾流模型研究-王明伟.pdf

绿色低碳能源创新技术研究所

INSTITUTEOFGREEN-LOWCARBONENERGY

INNOVATIVETECHNOLOGY

基于实测数据的智能化尾流模型研究

汇报人：王明伟

指导教师：张明明教授

哈尔滨工业大学（深圳）

时间：2024/8/17

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目录：目录：

1、研究背景

2、智能化单高斯尾流模型研究

3、智能化双高斯尾流模型研究

4、结论

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研究背景

减少风电场内尾流影响的措施一运行期间--协同控制

减少风电场内尾流影响的措施一建设前期--布局优化

风电场尾流造成的影响：

(1)来流风速的降低

(2)发电量的减少,收益减少

(3)湍流强度增加

(4)机组载荷增加,寿命降低

经过布局优化后的风电场在实际运行过程中仍会存在尾流影响

(5)风电场建设运行的关键技术问题基于整场优化的协同控制策略有进一步降低其尾流效应的潜力

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研究背景

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研究背景

不同速度分布假设形成不同模型族模型参数确定方式

(Niayifar,2016,LES)

(Fuertes,2018,Lidar)

(Cheng,2019,LES)

Gaussian模型发展过程中借鉴了kw与TI存在比例关系的结论

Double-Gaussian模型发展过程中通过调整标准差达到较高精度

(Agle，2014，Gaussian)

(Keane,2021,Lidar)

(Soesanto,2022,LES)

(Zengler,2024,LES)

上述参数确定方式可以与某些模拟或者风洞实验的结果相匹配

(Soesanto，2022，但在实际风电场验证中误差最大可达到20%以上(Archer，2018)

Double-Gaussian)