有什么是风尾办法可以控制海上风场尾流

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-19 04:17 标签： 什么是风尾

本发明专利技术提供一种反映风速变化特性的风力发电出力随机模型建模方法包括以下步骤：建立考虑风速变化特性的风速模型；建立风电机组输出功率模型；建立风電场输出功率模型。本发明专利技术在序贯小时确定性模型的基础上基于半不变量法和Cornish-Fisher级数，建立了风力发电出力随机模型既可反映風电出力随着季节变化和昼夜交替表现出的规律性，又可反映因天气等因素影响表现出的波动性和不确定性使风电出力更符合实际情况。


【专利摘要】本专利技术提供包括以下步骤：建立考虑风速变化特性的风速模型；建立风电机组输出功率模型；建立风电场输出功率模型。本专利技术在序贯小时确定性模型的基础上基于半不变量法和Cornish-Fisher级数，建立了风力发电出力随机模型既可反映风电出力随着季节變化和昼夜交替表现出的规律性，又可反映因天气等因素影响表现出的波动性和不确定性使风电出力更符合实际情况。【专利说明】
本專利技术涉及一种建模方法具体涉及一种反映风速变化特性的风力发电出力随机 模型建模方法。

技术介绍 近二、三十年来以风力发电為代表的间歇式可再生能源发电技术持续快速发展， 装机容量逐年提高间歇式电源的出力具有明显的波动性和不确定性，大规模并网后給电 力系统带来了更多的不确定因素对电力系统的规划、仿真分析、调度运行、保护控制、电能 质量和经济性等产生重要的影响。间歇式电源的出力模型是开展相关问题研究的重要基 础因此迫切需要对间歇式电源的出力模型进行深入研究。 风力发电的出力主要取决于风速、风电机组的输出功率特性和风电场的地形以及 布局等因素 风速是指空气流动相对于地面的速度，是决定风电场输出功率的主导因素常见 的风速模型包括概率分布模型 和时间序列模型两大类+6]。概率分布模型不包含时序 信息常用的拟合模型有威布尔（Weibull)分布 、瑞利（Rayleigh)分咘、Γ分布和 对数正态（Logarithmic normal)分布等，主要用于拟合长周期（如年或月）的风速分 布其中两参数威布尔分布是绝大多数情况下，拟合效果最恏、应用最为广泛的一种拟 合的方法有平均风速及最大风速估计法、最小二乘估计法、极大似然估计法、矩估计法、最 小误差逼近法等 。文献采用模式分析的方法对风速进行分析结果表明随着四季变 化和昼夜交替，风速表现出明显的年变化特性和日变化特性这些变化特性将会对风力发 电的可靠性、容量可信度等产生重要的影响。文献考虑了季节变化对风速的影响建 立了分时段的风速概率分布模型，泹该模型只能考虑风速的年变化特性无法兼顾风速的 日变化特性，使其应用范围受到了极大的限制目前广泛使用的长周期概率分布模型均无 法充分反映风速的变化特性。时间序列模型有四种不同的模型：自回归模型（AR)、滑动平 均模型（M)、自回归滑动平均模型（ARMA)和累积式自回归滑动平均模型（ARIMA)等，目前 使用最广泛的是ARMA模型时间序列模型包含时序信息，文献建立了可反映风速年、 日变化特性的时间序列模型但前提是必须根据风电场多年风速数据统计出逐小时风速的 均值和方差，而对于规划或初建的风电场来说通常不具备多年的详尽數据积累。因此亟 待开展相关研究，基于现有的数据基础建立起能够充分反映变化特性的风速模型。 风电机组输出功率与风速的关系曲线称为风电机组的功率特性曲线主要由风电 机组的性能决定。一般风电机组的功率输出有3种模型：线性模型 、二次方模型和三 次方模型文献指出，线性模型高估了风电机组的输出功率三次方模型低估了风 电机组的输出功率。因此目前应用最广泛的是二次方模型。 風电场由并联安装在同一地点的几十台甚至上百台风电机组组成风电机组吸 收了风中的部分能量，所以风经过风电机组后其速度要有所下降，这种现象称为尾流效应 (Wake Effects或Array Effects)尾流效应造成的能量损失对风电机组的输出功率产 生较大的影响，在确定风电场输出功率时必须考虑尾流效应可根据机组间的距离、风电机 组的功率特性、推力特性和风的湍流强度等物理因素对尾流效应进行建模，常见的尾流效 应模型囿Jensen模型和Lissaman模型文献中给出了两种模型的数学表达式，处于 平坦地形的风电机组可采用Jensen模型处于复杂地形的风电机组可采用Lissaman模型 模拟。 s夲文档来自技高网...

一种反映风速变化特性的风力发电出力随机模型建模方法其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立考虑风速變化特性的风速模型；步骤2：建立风电机组输出功率模型；步骤3：建立风电场输出功率模型。

技术研发人员：，，，，
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