CN114186407A - 一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法及*** - Google Patents

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CN114186407A CN202111480964.7A CN202111480964A CN114186407A CN 114186407 A CN114186407 A CN 114186407A CN 202111480964 A CN202111480964 A CN 202111480964A CN 114186407 A CN114186407 A CN 114186407A
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张红涛
刘新宇
赵健
黄慧
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Abstract

本发明属于风电技术领域，具体涉及一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法及***。该方法主要包括：首先从风电机组的SCADA***中获取完整年的风速、风向数据，并根据风速风向数据计算得到确定风速、风向下各机组位置处的风速平均值；然后构建参数可自适应调整的单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型作为风电场尾流速度场计模型；然后再以风电场尾流速度场计算模型结果与真实尾流分布的差值最小为目标，以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量，构建基于长短期记忆网络的尾流速度场模型参数自适应计算模型得到参数最优的风电尾流速度场计算模型。该方法可以明显地提高风电场尾流速度场的计算精度，为风电场功率预测与优化运行提供技术支撑。

Description

一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法及***
技术领域
本发明属于风电技术领域，具体涉及一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法及***。
背景技术
随着风电大规模的开发利用，为了节约土地资源，减少投资成本，通常将数十台甚至数百台风电机组按照一定的排布方式建设成风电场。在风电场中，来流风速通过处于上游的风电机组后，风速降低、湍流度增加，形成尾流效应。速度衰减使得下游风电机组输出功率降低，湍流度增加影响风电机组的气动性能，使机组疲劳载荷增加。研究表明，完全工作在尾流环境中的风电机组发电效率损失高达40％，载荷增加高达10％-45％。
然而目前的风电场尾流速度模型参数是固定的，难以适应不同环境下的尾流速度分布计算，适应性不强且准确性较差。因此，准确计算风电场尾流分布特性，降低风电场尾流损失，提高输出功率，成为风电场优化设计和运行亟待解决的关键问题。
发明内容
针对目前现有风电场尾流分布计算模型存在参数固定不可调整、不能准确计算不同环境情况下的尾流速度的缺陷和问题，本发明提供一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***。
本发明解决其技术问题所采用的方案是：一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，包括以下步骤：
步骤一、从风电机组的SCADA***中获取完整年的风速、风向数据，并根据风速、风向数据计算得到确定风速、风向下各机组位置处的风速平均值；
步骤二、构建参数可自适应调整的单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型作为风电场尾流速度场计算模型；
步骤三、以风电场尾流速度场计算模型结果与真实尾流分布的差值最小构建目标函数，以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量构建基于长短期记忆网络的尾流速度场自适应参数计算模型；
步骤四、以目标函数最小时的参数值作为参数最优值，将参数最优值代入单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型得到参数最优的风电场尾流速度场计算模型。
上述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，步骤一中所述完整年风速、风向数据包括各机组位置处的风速和风向；风速和风向数据采集的时间频率为1分钟。
上述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，步骤二中所述单机尾流速度场计算模型为：
Figure BDA0003395245630000021
式中：u(x)为风电机组下游x处的尾流风速；Ψ为风电机组桨距角；Φ为风电机组偏航角；S为风电机组转速；u0为环境来流风速；θ、θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6和σ为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合流动场景和机组运行参数变化对单机尾流速度场的影响规律进行确定；
所述叠加区域尾流速度场计算模型为：
Figure BDA0003395245630000031
式中：αj,i为上游风电机组j的尾流面积与下游风电机组i的风轮面积交汇的权值；uj,i(xi)为上游风电机组j在下游风电机组i处的尾流风速；uj为上游风电机组j的来流风速，ui为风电机组i的来流风速；δj和ηj为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合干涉区尾流速度场关键要素的数值变化范围来确定。
上述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，步骤三中以单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型的结果与真实尾流分布的差值最小构建长短期记忆网络的目标函数，
Figure BDA0003395245630000032
式中：
Figure BDA0003395245630000033
为某一来流风速、风向下风电机组位置处的平均风速； N为风电机组数量。
上述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，步骤三中以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量构建基于长短期记忆网络的尾流速度场自适应参数计算模型，长短期记忆网络的优化参数为：
ζ＝(θ,θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6,σ,δj,ηj)
式中：ζ表示长短记忆网络的优化参数。
本发明还提供一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***，该***包括通信设备和服务器，其中通信设备用于从现场风电机组采集风速、风向信息；服务器为尾流速度场模型参数自适应决策方法提供支撑平台，用于执行上述计算方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***，能够根据不同地形不同环境自适应的调整模型参数并能得到不同环境下的模型最优参数，构建的自适应尾流速度场计算模型能够根据环境情况准确的计算出风电场的尾流分布特性。
本发明的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算模型可以明显地提高风电场尾流速度场的计算精度，为风电场功率预测与优化运行提供技术支撑。
附图说明
图1为一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***流程图。
图2为基于长短期记忆网络的尾流速度场模型参数自适应决策流程图。
图3为丹麦Horns Rev风电场排布图。
图4为270度下的风速对比图。
图5为220度下的风速对比图。
具体实施方式
针对目前的风电场尾流速度计算方法的参数是固定的难以适应不同环境不同地形的尾流速度分布、准确性差的问题，本发明提供一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法及***。下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
实施例1：本实施例提供一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、从风电机组SCADA***中获取完整年的风速、风向数据，其中完整年风速、风向数据包括各机组位置处的风速和风向，风速和风向数据采集的时间频率为1分钟；然后根据获得的数据计算确定风速、风向下风电机组位置处的年平均风速。
步骤二、构建参数可自适应调整的单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型作为风电场尾流速度计算模型，包括以下步骤：
(1)构建单机尾流速度场计算模型；
Figure BDA0003395245630000051
式中：u(x)为风电机组下游x处的尾流风速；Ψ为风电机组桨距角；Φ为风电机组偏航角；S为风电机组转速；u0为环境来流风速；θ、θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6和σ为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合流动场景和机组运行参数变化对单机尾流速度场的影响规律进行确定。
(2)构建叠加区域速度场计算模型：
Figure BDA0003395245630000052
式中：αj,i为上游风电机组j的尾流面积与下游风电机组i的风轮面积交汇的权值；uj,i(xi)为上游风电机组j在下游风电机组i处的尾流风速；uj为上游风电机组j的来流风速，ui为风电机组i的来流风速；δj和ηj为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合干涉区尾流速度场关键要素的数值变化范围来确定。
步骤三、以单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型的结果与真实尾流分布的差值最小为目标，以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型的参数为优化变量，构建基于长短期记忆网络的参数自适应尾流速度场计算模型，包括以下步骤：
(1)以风电场尾流速度场计算模型结果与真实尾流分布的差值最小构建长短期记忆网络的目标函数，目标函数为：
Figure BDA0003395245630000061
式中：
Figure BDA0003395245630000062
为某一来流风速、风向下，风电机组位置处的平均风速， N为风电机组数量；
(2)以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量，构建基于长短期记忆网络的尾流速度场计算模型参数，长短期记忆网络的优化参数为：
ζ＝(θ,θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6,σ,δj,ηj)
式中：ζ表示长短记忆网络的优化参数；
以目标函数最小时的参数值作为参数最优值，将参数最优值代入单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型得到参数最优的风电场尾流速度场计算模型。
其中：构建基于长短期记忆网络的尾流速度场模型参数自适应决策模型，对含尾流速度场模型的长短期记忆网络进行训练，判断风电场尾流速度场计算精度是否满足要求，
具体是：输入优化参数初始值、风速风向数据与各风电机组位置处的平均风速，根据输入数据和输出需求构建长短记忆网络，判断风电场尾流速度场计算精度是否满足要求，
若否，重新进行训练，直至计算精度满足要求；
若是，输出模型参数最优值，将其作为风电场尾流速度场计算模型的参数，输出风电场尾流速度场计算模型。
实施例2：本实施例提供一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***，该***包括：通信设备和服务器；其中通信设备用于从现场风电机组采集风速、风向信息，风速和风向数据采集的时间频率为1分钟；服务器为尾流速度场模型参数自适应决策方法提供支撑平台，并用于执行实施例1的计算方法步骤。
实施例3：本实施例以丹麦Horns Rev风电场为研究对象，丹麦 Horns Rev风电场共有80台风电机组，由8行10列按照平行四边形排布，行和行、列和列之间的间距为7D，东北方向的间距为10.4D，东南方向的间距为9.4D，D为风轮直径。风电机组为Vestas V80，单机容量2MW，风轮直径80m，轮毂中心高度70m，整个风电场排布如图3所示。
采用本发明方法对来流风向为270°和220°、来流风速为8.5m/s 的风况分别进行了计算分析。在计算过程中，假定风电机组正面迎风。计算机处理器主频为1.8GHz，内存为2GB，运算软件为MATLAB 2011。计算结果分别如图4和图5所示。
从图4的270°下的本发明方法测得结果与实际风速的对比图可以看出，本发明方法计算结果与实际风速的最大差值为0.14m/s，说明在来流风向为270°时本发明能够准备的计算风电场尾流分布特性。
从图5的220°下的本发明方法测得结果与实际风速的对比图可以看出，本发明构建的模型计算结果与实际风速的最大差值为0.21 m/s，说明在来流风向为220°时本发明能够准确计算风电场尾流分布特性。
综合可以得知，本发明的模型能够准确计算不同风速、风向下的风电场尾流分布特性风电场尾流分布特性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不限制本发明，凡在本发明的精神和原则范围内所做的任何修改、等同替换和改进，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、从风电机组的SCADA***中获取完整年的风速、风向数据，并根据风速、风向数据计算得到确定风速、风向下各机组位置处的风速平均值；
步骤二、构建参数可自适应调整的单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型作为风电场尾流速度场计算模型；
步骤三、以风电场尾流速度场计算模型结果与真实尾流分布的差值最小构建目标函数，以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量构建基于长短期记忆网络的尾流速度场自适应参数计算模型；
步骤四、以目标函数最小时的参数值作为参数最优值，将参数最优值代入单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型得到参数最优的风电场尾流速度场计算模型。
2.根据权利要求1所述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，其特征在于：步骤一中所述完整年风速、风向数据包括各机组位置处的风速和风向；风速和风向数据采集的时间频率为1分钟。
3.根据权利要求1所述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，其特征在于：步骤二中所述单机尾流速度场计算模型为：
Figure FDA0003395245620000011
式中：u(x)为风电机组下游x处的尾流风速；Ψ为风电机组桨距角；Φ为风电机组偏航角；S为风电机组转速；u0为环境来流风速；θ、θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6和σ为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合流动场景和机组运行参数变化对单机尾流速度场的影响规律进行确定；
所述叠加区域尾流速度场计算模型为：
Figure FDA0003395245620000021
式中：αj,i为上游风电机组j的尾流面积与下游风电机组i的风轮面积交汇的权值；uj,i(xi)为上游风电机组j在下游风电机组i处的尾流风速；uj为上游风电机组j的来流风速，ui为风电机组i的来流风速；δj和ηj为修正系数，修正系数可根据数值模拟数据、SCADA***数据和测量数据，结合干涉区尾流速度场关键要素的数值变化范围来确定。
4.根据权利要求1所述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，其特征在于：步骤三中以单机尾流速度场计算模型和叠加区域尾流速度场计算模型的结果与真实尾流分布的差值最小构建长短期记忆网络的目标函数，
Figure FDA0003395245620000022
式中：
Figure FDA0003395245620000023
为某一来流风速、风向下风电机组位置处的平均风速；N为风电机组数量。
5.根据权利要求4所述的参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算方法，其特征在于：步骤三中以单机尾流速度场计算模型参数和叠加区域尾流速度场计算模型参数为优化变量构建基于长短期记忆网络的尾流速度场自适应参数计算模型，长短期记忆网络的优化参数为：
ζ＝(θ,θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,θ6,σ,δj,ηj)
式中：ζ表示长短记忆网络的优化参数。
6.一种参数可自适应调整的风电场尾流速度场计算***，其特征在于：该***包括通信设备和服务器，其中通信设备用于从现场风电机组采集风速、风向信息；服务器为尾流速度场模型参数自适应决策方法提供支撑平台，用于执行权利要求1-5任一项所述的计算方法的步骤。
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CN116667344A (zh) * 2023-07-31 2023-08-29 浙江大学 海上风电场自适应局域疲劳载荷均衡调度方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116667344A (zh) * 2023-07-31 2023-08-29 浙江大学 海上风电场自适应局域疲劳载荷均衡调度方法及装置
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