风电场微观选址

风机类型采用金风科技GW 1.5 MW 82/1500，其风功率曲线如图5.4。风机群的顺风向间距通常在8D到13D之间，横风向间距通常在4D到5D之间，其中D为风机直径。根据区域平均风功率密度云图，定义两种风机排布方案：方案1（8.5D×4D）和方案2（8D×4D），其中8.5D表示风机群顺风向间距，4D表示风机群横风向间距。图5.11为两种方案的风机排布，共8台风机，风机顺风向和横风向间距是以主导风向NNW为准，即NNW风向为顺风向，垂直NNW风向为横风向。

尾流模型采用Jensen模型，风电场预测同时采用TTM模型、EM模型和MLM模型。两种方案的风电场年发电量和尾流损失预测结果见表 5.3。方案1的总发电量为25,772 MWh，尾流损失为3.36%，目标值为2.9690E-4，而方案2的总发电量为26,215 MWh，尾流损失为3.51%，目标值为2.9189E-4。因此，方案2优于方案1。

根据4.4.2.2节中图4.10，可得到主导风向NNW下两种方案的每台风机轮毂高度处的湍流强度。对于方案1，风机1-风机8的湍流强度分别为31%、27%、40%、38%、34%、33%、37%和46%；对于方案2，风机1-风机8的湍流强度分别为32%、27%、40%、38%、34%、33%、35%和31%。可以发现，两种方案的风机1-风机7的湍流强度基本相同，而对于风机8，方案2的湍流强度比方案1要低15%。因此，从湍流强度分布的角度来看，方案2优于方案1。

对比EM模型和MLM模型的方案2结果，EM模型的发电量预测最大误差为2.65%，平均误差为1.64%，而MLM模型的发电量预测最大误差为2.89%，平均误差为1.70%。可以发现，两种模型的单机年发电量预测误差与该风机的尾流损失相关，尾流损失越大，半解析解预测误差越大。这是因为当风机受到尾流影响越大，风机轮毂高度处的平均风速概率密度分布不再符合韦伯分布，因此增大了半解析解模型的预测误差。对比两种模型，EM模型要优于MLM模型，且二者最大误差均低于3%。因此，本文提出的风电场年发电量预测的半解析能有效应用于风电场微观选址研究。

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！