CN110728066B - 一种风电场扇区优化方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种风电场扇区优化方法及***。所述方法包括：首先，获取每台风电机组的历史数据，建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；然后基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；根据风速与发电功率的关系曲线及有效风速，确定每台风电机组的发电功率；并计算所有发电机组的总发电功率；然后，采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角。本发明基于模型确定每台风电机组的有效风速，并结合根据历史数据获取的关系曲线，确定每台发电机组的发电功率，并采用优化算法确定总功率最大时的最优偏航角，将模型计算、机组特性提取及优化结合实现了风电场扇区的快速有效优化。

Description

一种风电场扇区优化方法及***

技术领域

本发明涉及风电场扇区管理技术领域，特别是涉及一种风电场扇区优化方法及***。

背景技术

在风电场的扇区管理方面，诸多研究由来已久，不同的研究针对不同的目标来实现。在扇区管理方面，基于现场测量的扇区优化，如申请号201210105516.3的专利，通过现场测试，调整机组扇区，改善全场发电量，这种方法需要大量的实验，而且优化结果受现场实验次数的限制，无法实现有效优化，有很大的进一步优化的空间；基于高精度CFD仿真的，如申请号201410408817.2的专利，这种方法依靠CFD仿真计算的手段来实现，没有面向现场应用和实施来构建，如何实现风电场扇区的快速有效优化成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种风电场扇区优化方法及***，以实现风电场扇区的快速有效优化。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种风电场扇区优化方法，所述优化方法包括如下步骤：

获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；

以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

预设初始的偏航角；

根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；

根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角；

根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

可选的，所述根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的风速，具体包括：

基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布；

根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布；

根据第i台风电机组的三维坐标和风轮面半径以及风电场中第i台风电机组以外的风电机组的尾流速度分布和尾流空间分布，确定对第i台风电机组造成影响的风电机组，得到第i台风电机组的影响风电机组集合；

计算第i台风电机组的影响风电机组集合中的每台风电机组对第i台风电机组的风速影响，并基于叠加模型进行叠加，得到影响风电机组集合中的所有风电机组对第i台风电机组的总风速影响；

根据所述总风速影响计算第i台风电机组的在影响风电机组集合中的风电机组影响下的有效风速。

可选的，所述工程尾流模型为面向控制的工程尾流模型。

可选的，所述尾流偏转模型为利用机组偏航角计算尾流偏移量的模型。

可选的，所述叠加模型为风速平方叠加模型或功率叠加模型。

可选的，所述基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布，具体包括：

基于工程尾流模型，利用公式R_w(x)＝R_i+kx计算第i台风电机组的尾流半径R_w(x)；其中，R_i为第i台风电机组的转子半径，x为风电机组下游距离，k为尾流扩张系数；根据所述第i台风电机组的尾流半径，利用公式

计算第i台风电机组的流速亏损值ΔU；其中，U_∞为流场中的自由流速，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，D_i为第i台风电机组的转子直径，z_hi为第i台风电机组的转子中心高度，σ为高斯分布的标准差；

根据第i台风电机组的流速亏损值确定第i台风电机组的尾流速度分布。

可选的，所述根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布，具体包括：

基于尾流偏转模型，利用公式

计算第i台风电机组的尾流区中心的偏移量δ(x)；其中，ξ_init表示机组位置处尾流的初始偏转角度，ξ_init＝0.5cos²γ·sinγ·a_iC_Ti，γ为风电机组偏航角，a_i为第i台风电机组轴向诱导系数，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，k_d为经验参数，D_i为第i台风电机组的转子直径，x为风电机组下游距离。

可选的，所述根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速，之前还包括：

按照横坐标由小到大的顺序对所述风电场中的每台风电机组进行编号。

一种风电场扇区优化***，所述优化***包括：

历史数据获取模块，用于获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

风速与发电功率的关系曲线建立模块，用于根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；

风电机组的三维坐标确定模块，用于以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

偏航角预设模块，用于预设初始的偏航角；

有效风速计算模块，用于根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；

发电功率确定模块，用于根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

总发电功率计算模块，用于计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

优化模块，用于采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角；

偏航角调整模块，用于根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提出了一种风电场扇区优化方法及***。所述识别方法包括如下步骤：首先，获取每台风电机组的历史数据，并建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；然后基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；计算所有发电机组的总发电功率；然后，采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角；最后，根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。本发明基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型确定每台风电机组的有效风速，并结合根据历史数据获取的关系曲线，确定每台发电机组的发电功率，并采用优化算法确定总功率最大时的最优偏航角，将模型计算、历史数据统计及优化结合实现了风电场扇区的快速有效优化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种风电场扇区优化方法的流程图；

图2为本发明提供的一种风电场扇区优化方法的原理示意图；

图3为本发明提供的一种风电场扇区优化***的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种风电场扇区优化方法及***，以实现风电场扇区的快速最优化。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明以风电场为应用对象，通过计算前排机组的尾流分布，量化后排机组由于前排机组尾流造成的风速损失和功率损失，并通过适当调整机组偏航角，降低由于尾流造成的发电量损失，提高相同风况下的风电场发电量。本发明基于风电机组工程尾流模型计算的风电场扇区优化方法，以提高风电场的发电效率，同时保证机组载荷在安全范围内。首先，通过对风电场的现场调研与勘察，获取待优化风电机群内，每一台风电机组的位置；根据待分析入流风向和每台机组的位置，构建惯性坐标系。然后，结合自然入流的平均风速和湍流度，计算前排机组尾流在后排机组位置上的分布。以此为基础，构造以发电量为目标、每台机组偏航角度为控制量的全场优化框架，结合优化方法实现求解，得到每台机组的偏航角最优值。

如图1和2所示，本发明提供一种风电场扇区优化方法，所述优化方法包括如下步骤：

步骤101，获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

对获取的数据进行如下预处理：

(1)剔除历史数据含有空值或错误值的数据；

(2)将历史数据中风速低于切入风速与高于切出风速的数据视为无效数据点并进行剔除，保留正常发电过程中的机组数据；

(3)剔除历史数据中额定风速以上的数据；

(4)剔除历史数据中桨距角不为零的数据；

(5)根据SCADA***对故障工况的标记，将剩余数据中的故障数据点剔除。

步骤102，根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线。

根据历史数据，进行风电机组的风速与发电功率的关系曲线的重构，得出每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线。

步骤103，以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

测量待优化风电场当前入流风向，并以此为x轴正方向，建立三维坐标系，具体方法为：

(1)任选第i台风电机组，获取第i台风电机组的入流风向；

(2)以第i台风电机组位置为原点，第i台风电机组的入流风向为正方向建立坐标系；

(3)在此坐标系中选择横坐标最小的机组，即最前排的机组；

(4)以最前排的机组位置为原点，入流方向为x轴正方向，与x轴逆时针垂直为y轴正方向建立三维坐标系。

在当前坐标系下，测量待优化风电机组群内，每一台机组的方位。以后排机组相对前排机组的轴向距离为其横坐标，径向距离为纵坐标绝对值，纵坐标的正负性根据其在y轴的正/负方向确定，得到所有机组在当前坐标系下的坐标。以i为下标来区分不同的机组，对于第i台机组，计算每台机组地基的安装高度，将第i台机组的地基高度标记为z_gi，其塔筒高度标记为z_hi，这台机组的高度坐标计算公式为：z_i＝z_gi+z_hi；其在流场中的坐标位置以(x_i,y_i,z_i)表示，根据此方法可将机组的地理坐标转化为流场坐标。

步骤104，预设初始的偏航角。

按照横坐标由小到大的顺序对所述风电场中的每台风电机组进行编号。

步骤105，根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；

步骤105所述根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的风速，具体包括：基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布；根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布；根据第i台风电机组的三维坐标和风轮面半径以及风电场中第i台风电机组以外的风电机组的尾流速度分布和尾流空间分布，确定对第i台风电机组造成影响的风电机组，得到第i台风电机组的影响风电机组集合；计算第i台风电机组的影响风电机组集合中的每台风电机组对第i台风电机组的风速影响，并基于叠加模型进行叠加，得到影响风电机组集合中的所有风电机组对第i台风电机组的总风速影响；根据所述总风速影响计算第i台风电机组的在影响风电机组集合中的风电机组影响下的有效风速。按照横坐标做小到达的顺序，计算第i+1台风电机组的有效风速，直到所有风电机组计算完成。

其中，所述工程尾流模型为面向控制的工程尾流模型。即以机组偏航角为变量且形式为不包含微分方程等形式的方程等。工程尾流模型可以为但不限于Jensen模型、Larsen模型、Gaussian模型等。以Gaussian模型为例，所述基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布，具体包括：基于工程尾流模型，利用公式R_w(x)＝R_i+kx计算第i台风电机组的尾流半径R_w(x)；其中，R_i为第i台风电机组的转子半径，x为风电机组下游距离，k为尾流扩张系数；基于工程尾流模型，根据所述第i台风电机组的尾流半径，利用公式

计算第i台风电机组的流速亏损值ΔU；其中，U_∞为流场中的自由流速，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，D_i为第i台风电机组的转子直径，z_hi为第i台风电机组的转子中心高度，σ为高斯分布的标准差；根据第i台风电机组的流速亏损值确定第i台风电机组的尾流速度分布。

其中，所述尾流偏转模型为利用机组偏航角计算尾流偏移量的模型。所述尾流偏转模型包括但不限于Jimenez偏转模型或RANS偏转模型等。以Jimenez偏转模型为例，所述根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布，具体包括：基于尾流偏转模型，利用公式

计算第i台风电机组的尾流区中心的偏移量δ(x)；其中，ξ_init表示机组位置处尾流的初始偏转角度，ξ_init＝0.5cos²γ·sinγ·a_iC_Ti，γ为风电机组偏航角，a_i为第i台风电机组轴向诱导系数，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，k_d为经验参数，D_i为第i台风电机组的转子直径，x为风电机组下游距离。

其中，所述叠加模型为风速平方叠加模型或功率叠加模型。

所述根据第i台风电机组的三维坐标和风轮面半径以及风电场中第i台风电机组以外的风电机组的尾流速度分布和尾流空间分布，确定对第i台风电机组造成影响的风电机组，具体包括：判断第i台风电机组的风轮面是否与第i台风电机组以外的机组的尾流是否存在空间上的重叠，若出现重叠，说明第i台机组受到了该机组的尾流影响，将该机组加入第i台机组的影响风电机组集合。按横坐标从小到到的顺序选择后排机组，直到确定完成每台机组的影响风电机组集合。

步骤106，根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

步骤107，计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

步骤108，采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角；

设定每台机组的偏航角动作范围和初始偏航角；

利用优化方法，在设定的偏航角动作范围内调节偏航角，并计算调整偏航角后的风电场的总发电功率作为优化目标，进行优化计算。计算方法可以是不同的，包括且不仅限于以下列举：内点法、障碍函数法、遗传算法、粒子群算法等。

步骤109，根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

如图3所示，本发明还提供一种风电场扇区优化***，所述优化***包括：

历史数据获取模块301，用于获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

风速与发电功率的关系曲线建立模块302，用于根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；

风电机组的三维坐标确定模块303，用于以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

偏航角预设模块304，用于预设初始的偏航角；

有效风速计算模块305，用于根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；

发电功率确定模块306，用于根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

总发电功率计算模块307，用于计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

优化模块308，用于采用优化算法确定所述总功率最大时的最优偏航角；

偏航角调整模块309，用于根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

本发明以风电场的总发电功率为目标，提出了一种覆盖坐标系构建、特性提取与分析、影响机组集合获取与全场偏航角优化的风电场扇区优化全套方法。

本发明通过调整风电场内每台机组的偏航角，改变前排机组尾流对后排机组的影响，从而实现发电量的最大化。首先，技术优点1，本发明针对不同入流风向，构建了以风向为正方向的坐标系，根据所得到的坐标系，可以以此为依据实现顺序划分和计算，保证全局统一性；然后，技术优点2，本发明在机组风速到总发电功率的计算中，进行了数据驱动的机组特性分析(基于历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线)，实现对每台机组的差异化描述，使计算更加精确；技术优点3，提出一种顺序化的评估-计算方法(按照横坐标从小到达的顺序对机组进行编号)，这样，对机组尾流的评估可以实现从前到后的计算，然后根据影响机组数据集，实现对后排机组流速-功率的计算，确保计算过程无遗漏。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (6)

1.一种风电场扇区优化方法，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：

获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；

以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

预设初始的偏航角；

根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；具体包括：基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布；根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布；根据第i台风电机组的三维坐标和风轮面半径以及风电场中第i台风电机组以外的风电机组的尾流速度分布和尾流空间分布，确定对第i台风电机组造成影响的风电机组，得到第i台风电机组的影响风电机组集合；计算第i台风电机组的影响风电机组集合中的每台风电机组对第i台风电机组的风速影响，并基于叠加模型进行叠加，得到影响风电机组集合中的所有风电机组对第i台风电机组的总风速影响；根据所述总风速影响计算第i台风电机组的在影响风电机组集合中的风电机组影响下的有效风速；

所述叠加模型为风速平方叠加模型或功率叠加模型；

所述基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布，具体包括：

基于工程尾流模型，利用公式R_w(x)＝R_i+kx计算第i台风电机组的尾流半径R_w(x)；其中，R_i为第i台风电机组的转子半径，x为风电机组下游距离，k为尾流扩张系数；根据所述第i台风电机组的尾流半径，利用公式

计算第i台风电机组的流速亏损值ΔU；其中，U_∞为流场中的自由流速，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，D_i为第i台风电机组的转子直径，z_hi为第i台风电机组的转子中心高度，σ为高斯分布的标准差；

根据第i台风电机组的流速亏损值确定第i台风电机组的尾流速度分布；

根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

采用优化算法确定所述总发电功率最大时的最优偏航角；

根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

2.根据权利要求1所述的一种风电场扇区优化方法，其特征在于，所述工程尾流模型为面向控制的工程尾流模型。

3.根据权利要求1所述的一种风电场扇区优化方法，其特征在于，所述尾流偏转模型为利用机组偏航角计算尾流偏移量的模型。

4.根据权利要求1所述的一种风电场扇区优化方法，其特征在于，所述根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布，具体包括：

基于尾流偏转模型，利用公式

计算第i台风电机组的尾流区中心的偏移量δ(x)；其中，ξ_init表示机组位置处尾流的初始偏转角度，ξ_init＝0.5cos²γ·sinγ·a_iC_Ti，γ为风电机组偏航角，a_i为第i台风电机组轴向诱导系数，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，k_d为经验参数，D_i为第i台风电机组的转子直径，x为风电机组下游距离。

5.根据权利要求1所述风电场扇区优化方法，其特征在于，所述根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速，之前还包括：

按照横坐标由小到大的顺序对所述风电场中的每台风电机组进行编号。

6.一种风电场扇区优化***，其特征在于，所述优化***包括：

历史数据获取模块，用于获取每台风电机组的历史数据，所述历史数据包括风速、风向、桨距角、故障工况和发电功率；

风速与发电功率的关系曲线建立模块，用于根据所述历史数据建立每台风电机组的风速与发电功率的关系曲线；

风电机组的三维坐标确定模块，用于以当前入流风向为x轴正方向建立三维坐标系，并确定风电场中的每台风电机组的三维坐标；

偏航角预设模块，用于预设初始的偏航角；

有效风速计算模块，用于根据所述偏航角，基于工程尾流模型、尾流偏转模型和尾流叠加模型，计算每台风电机组在前排风电机组影响下的有效风速；具体包括：基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布；根据所述偏航角，基于尾流偏转模型计算每台风电机组的尾流空间分布；根据第i台风电机组的三维坐标和风轮面半径以及风电场中第i台风电机组以外的风电机组的尾流速度分布和尾流空间分布，确定对第i台风电机组造成影响的风电机组，得到第i台风电机组的影响风电机组集合；计算第i台风电机组的影响风电机组集合中的每台风电机组对第i台风电机组的风速影响，并基于叠加模型进行叠加，得到影响风电机组集合中的所有风电机组对第i台风电机组的总风速影响；根据所述总风速影响计算第i台风电机组的在影响风电机组集合中的风电机组影响下的有效风速；

发电功率确定模块，用于根据每台风电机组的所述风速与发电功率的关系曲线及所述有效风速，确定每台风电机组的发电功率；

总发电功率计算模块，用于计算风电场的所有风电机组的发电功率的和，得到总发电功率；

所述叠加模型为风速平方叠加模型或功率叠加模型；

所述基于工程尾流模型计算每台风电机组的尾流速度分布，具体包括：

基于工程尾流模型，利用公式R_w(x)＝R_i+kx计算第i台风电机组的尾流半径R_w(x)；其中，R_i为第i台风电机组的转子半径，x为风电机组下游距离，k为尾流扩张系数；根据所述第i台风电机组的尾流半径，利用公式

计算第i台风电机组的流速亏损值ΔU；其中，U_∞为流场中的自由流速，C_Ti为第i台风电机组的推力系数，D_i为第i台风电机组的转子直径，z_hi为第i台风电机组的转子中心高度，σ为高斯分布的标准差；

根据第i台风电机组的流速亏损值确定第i台风电机组的尾流速度分布；

优化模块，用于采用优化算法确定所述总发电功率最大时的最优偏航角；

偏航角调整模块，用于根据所述最优偏航角调整所述风电场中的每台风电机组的实际偏航角。

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