随着大型风电基地建设,上游风机在运行时会使下游风场风速下降,湍流度增大,造成下游风机发电功率降低,加剧风机的疲劳破坏并缩短其服役周期。因此,亟需开展风机尾流研究,明确其特性及演化规律。为了揭示不同入流及偏航角下的单风机尾流...随着大型风电基地建设,上游风机在运行时会使下游风场风速下降,湍流度增大,造成下游风机发电功率降低,加剧风机的疲劳破坏并缩短其服役周期。因此,亟需开展风机尾流研究,明确其特性及演化规律。为了揭示不同入流及偏航角下的单风机尾流特性,基于单风机尾流风洞试验,验证基于大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)结合致动线模型(Actuator Line Model,ALM)数值模拟方法的准确性;基于LES-ALM模拟方法研究入流风场(包括风速及湍流度)及偏航角对风机尾流特性的影响,阐明正负偏航角下单风机尾流的对称性。结果表明:随着背景湍流度的增大,风机尾流恢复速度加快;当入流条件相同时,风机设置正负对称偏航角,其尾流风速也表现出一定的对称性;风机偏航角越大,风机尾流膨胀宽度会逐渐减小,并降低尾流风速的亏损程度。展开更多
文摘偏航角零点漂移严重影响风电机组性能,将之消除的前提是对其进行可靠且快速的检测。基于风能捕获机理,该文提出一种运用机器学习算法的偏航角零点漂移诊断方法。首先,采用孤立森林(isolated forest,IF)异常值检测算法对数据进行预处理;其次,建立非参数模型稀疏高斯过程回归(sparse Gaussian process regression,SGPR)估计偏航角零点漂移;最后,利用多个风电场的风电机组实际运行数据对所提方法进行验证,并分析不同诊断模型对数据量的依赖性。结果表明:IF+SGPR方法准确性高,所需数据量少,能够快速诊断偏航角零点漂移;该诊断方法能够应用于各种电场不同型号的风电机组,普适性较高。
文摘随着大型风电基地建设,上游风机在运行时会使下游风场风速下降,湍流度增大,造成下游风机发电功率降低,加剧风机的疲劳破坏并缩短其服役周期。因此,亟需开展风机尾流研究,明确其特性及演化规律。为了揭示不同入流及偏航角下的单风机尾流特性,基于单风机尾流风洞试验,验证基于大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)结合致动线模型(Actuator Line Model,ALM)数值模拟方法的准确性;基于LES-ALM模拟方法研究入流风场(包括风速及湍流度)及偏航角对风机尾流特性的影响,阐明正负偏航角下单风机尾流的对称性。结果表明:随着背景湍流度的增大,风机尾流恢复速度加快;当入流条件相同时,风机设置正负对称偏航角,其尾流风速也表现出一定的对称性;风机偏航角越大,风机尾流膨胀宽度会逐渐减小,并降低尾流风速的亏损程度。
