基于监测数据的陆上风机尾流损失分析.pdf

收稿日期院 2021-12-30遥基金项目院 国家自然科学基金项目渊51779224袁51579221冤曰浙江省自然科学基金渊LHZ19E090002冤遥作者简介院 孙力云渊1998-冤袁女袁博士研究生袁研究方向为风电场尾流分析遥 E-mail院通讯作者院 王振宇渊1976-冤袁男袁博士袁教授袁博导袁研究方向为风电工程优化遥 E-mail院基于监测数据的陆上风机尾流损失分析孙力云1袁 苏宝定2袁 孙二平2袁 王振宇1渊1.浙江大学建筑工程学院袁 浙江杭州310058曰 2.中国广核新能源控股有限公司袁 北京100070冤摘要院 准确评估尾流影响对风电场设计和运行具有重要意义遥 文章以某陆上风电场的3 台风电机组A袁B袁C为例袁以机组A 的实测风速数据作为输入袁基于Jensen 尾流模型对机组A 产生的尾流进行了计算袁并将计算结果与可能受机组A 尾流影响的机组B袁C 的SCADA 数据进行对比分析遥 研究发现院在文章研究的风向上袁机组B 未受机组A 尾流影响袁机组C 受机组A袁B 所产生的尾流影响袁存在一定风速损失和功率损失曰当来流平均风速为14.3 m/s 时袁 基于Jensen 尾流模型计算得到的机组C 的平均风速损失率和平均功率损失率分别为15.4%和2.6%袁依据SCADA 实测的平均风速损失率和平均功率损失率分别为26.3%和11.0%遥关键词院 陆上风电场曰 SCADA 数据曰 Jensen 尾流模型曰 尾流损失中图分类号院 TK81文献标志码院 A文章编号院 1671-5292渊2023冤09-1196-060引言随着风电产业的发展袁 学者对风电机组的尾流影响进行了大量研究袁 并提出了诸多尾流模型用以描述机组尾流遥 现有的尾流模型可分为三大类院基于势流理论的半经验模型袁如Park 模型1尧Lisaman 模型2尧WAsP 模型等曰基于涡流粘性理论的模型袁如Ainslie 模型3袁基于Ainslie 模型改进所得的Flap 模型4等曰基于N-S 方程的流体力学计算模型袁如ECN Wakefarm 模型尧RUG 模型等遥准确的尾流模型是风机排布尧 运行策略优化的重要基础袁 近年来国内针对尾流模型的研究主要集中在尾流模型的验证和改进等方面遥 邵振州5基于一维动量理论对尾流叠加模型进行了改进袁并对Lillgrund 海上风电场进行了流场模拟袁通过模拟结果与实测数据的对比袁 验证了模型的准确性遥 李岩6基于Horns Rev2 海上风电场的实测数据袁对Jensen 模型的准确性进行了验证袁在此基础上对风电场进行了优化排布遥 刘沙7以国内某海上风电场为例袁 对Park 模型的参数进行了优化袁并进行了发电量验证袁证明了Park 尾流模型能够较好地模拟近海风电场尾流损失和进行发电量计算遥 袁明友8提出了同时考虑尾流风速在轴向及径向上变化的二维尾流计算模型袁 并对某风电场进行了产能评估袁 通过与实测产能及其他尾流模型的模拟结果进行对比袁 证明了该模型在产能评估上优于其他模型遥 唐田9在推导了完整的三维非线性高斯尾流模型的基础上对尾流问题进行了计算袁通过风洞试验尧风电场运行数据与计算结果进行对比分析袁 说明了模型的可靠性及合理性遥 李媛10提出了一种基于三维尾流模型的修正风速的方法袁 依据修正后的风速进行风电机组功率特性的评估遥目前袁已有较多学者基于尾流模型进行了发电量预测研究袁 但依据风电场实测资料开展机组间尾流损失分析以及尾流模型结果验证的研究还较少遥 Jensen 尾流模型是行业内应用最广泛的一种尾流模型袁文献6基于海上风电场的实测数据袁对Jensen 模型进行了验证分析袁但相较于海上风电场袁陆上风电场湍流强度和风切变较高袁其尾流发展也有较大不同遥 本文基于某陆上风电场的SCADA 数据袁选用Jensen 尾流模型进行尾流模拟计算袁并将计算所得的机组风速和功率与SCADA实测值进行对比分析袁为机组运行优化提供参考遥1计算模型和工程概况1.1 Jensen 尾流模型Jensen 模型假设叶轮下游的尾流区域线性扩张袁 并且尾流内部的风速在尾流的径向上是相同的遥当一台机组位于另一台机组的尾流区内时袁按可再生能源Renewable Energy Resources第 41 卷 第 9 期2023 年 9 月Vol.41 No.9Sept.2023窑1196窑照Jensen 尾流模型袁其风速损失udef为udef=u01-1-Ct姨蓸蔀DrDr+2kwx蓸蔀2AoverlapAr渊1冤式中院u0为来流风速曰Ct为推力系数曰Dr为机组叶轮直径曰Ar为下风向机组的叶轮扫掠面积曰kw为尾流衰减因子曰x 为两机组平行于风向的距离遥对于Aoverlap袁可以通过下式确定院Aoverlap=0袁Rw+Rr燮dAr袁Rw-Rr叟dApartial袁其他扇墒设设设设设缮设设设设设渊2冤式中院Rw为下游风机处上游风机产生的尾流半径曰Rr为下游风机的叶轮半径曰d 为下游风机处上游风机产生的尾流中心和下游风机风轮中心之间的距离曰Apartial为部分风轮处于尾流区时袁 叶轮与尾流区在径向上产生的重叠区域遥图1 为Jensen 尾流模型示意图遥当一台风机受多台风机的尾流影响时袁 其风速损失可采用风速损失平方和的叠加方式计算遥udef=Ni=1移u2def袁i姨渊3冤式中院N 为对其产生尾流影响的风机总数曰udef袁i为受第i 台风机影响产生的风速损失遥机组平均风速损失率Ru为机组平均风速损失值与不受尾流影响的平均风速值之比遥Ru=u軈defu軈0=u軈0-u軈wu軈0渊4冤式中院u軈def为机组平均风速损失曰u軈0为不受尾流影响的机组的平均风速曰u軈w为受尾流影响的机组的平均风速遥1.2 发电功率风电机组发电功率P为P=12Cp籽Au3渊5冤式中院籽 为空气密度曰A 为风轮面积曰u 为风速曰Cp为功率系数袁理论上袁Cp为风速u 的函数袁但该函数一般不能由解析式直接表达11袁故亦可通过风速对照功率曲线获取发电功率值遥机组平均功率损失率Rp为风机平均发电功率损失与不受尾流影响的发电功率平均值之比遥当采用实测数据进行发电功率损失率计算时袁Rp为Rp=P軈defP軈0=P軈0-P軈wP軈0渊6冤式中院P軈def为实测平均功率损失曰P軈0为不受尾流影响的机组的实测功率平均值曰P軈w为受尾流影响的机组的实测功率平均值遥对于受尾流影响的机组袁由Jensen 尾流模型计算尾流影响下机组的风速渊简称为模型计算风速冤袁依据机组功率曲线获取机组发电功率渊简称为模型计算功率冤袁 对其求取平均值后即为依据Jensen 模型计算得到的机组平均功率渊简称为模型计算平均功率冤遥 对于不受尾流影响的机组袁根据机组实测风速和机组功率曲线获取机组的发电功率渊简称为计算功率冤袁对其求取平均值后得到机组的平均功率渊简称为计算平均功率冤遥此时袁机组的发电功率损失率Rp忆为Rp忆=P軈忆defP軈忆0=P軈忆0-P軈忆wP軈忆0渊7冤式中院P軈忆def为模型计算平均功率损失曰P軈忆0为不受尾流影响的机组的计算平均功率曰P軈忆w为受尾流影响的机组的模型计算平均功率遥1.3 工程概况本文所用案例为某陆上风电场内3 台2.0MW 水平轴风力发电机袁 机组叶轮直径为87 m袁轮毂高度为70 m袁额定风速为10.9 m/s袁切入风速为3 m/s袁切出风速为25 m/s遥在选用的SCADA 数据采样时间内袁风电场所在区域盛行东北风袁机组位置关系见图2遥2算例分析2.1 计算工况由机组位置关系可知袁 当来流风向在北偏东090 毅内袁机组A 不受其他机组尾流影响遥 因此袁图 1Jensen 尾流模型示意图Fig.1 Diagram of Jensen wake modelAwArAoverlap孙力云袁等基于监测数据的陆上风机尾流损失分析窑1197窑以机组A 实时机舱方位角为来流风向袁以机组A的SCADA 实时风速为来流风速进行尾流影响计算遥对于固定的机组袁来流风向尧风速不同袁机组间尾流影响程度也不同遥 本文选取风向基本一致且风速较为稳定的时段袁 按时段平均风速进行工况划分袁结果见表1遥2.2 风速分析本文应用Jensen 尾流模型袁采用速度损失平方和的叠加方式计算了各工况尾流影响下的机组B袁C 的风速渊图3冤遥由图3 可知袁各工况下机组B 的模型计算风速均与来流风速渊机组A 的SCADA 实测风速冤一图 2机位示意图Fig.2 Positions of wind turbinesNWT-BWT-AWT-C1.6D0.6D表 1工况参数Table 1 Condition parameters工况12345来流风向/渊毅冤北偏东53.3北偏东52.7北偏东51.1北偏东51.0北偏东51.0平均风速/m 窑 s-15.88.211.414.317.3机组B 模型计算风速机组C 模型计算风速机组A SCADA 实测风速机组B SCADA 实测风速机组C SCADA 实测风速04院0004院3005院0005院3006院0006院30时刻20151050渊a冤工况1机组B 模型计算风速机组C 模型计算风速机组A SCADA 实测风速机组B SCADA 实测风速机组C SCADA 实测风速00院00 00院30 01院00 01院30 02院00 02院30 03院00时刻20151050渊b冤工况2机组B 模型计算风速机组C 模型计算风速机组A SCADA 实测风速机组B SCADA 实测风速机组C SCADA 实测风速02院30 03院00 03院30 04院00 04院30 05院00 05院30 06院00时刻20151050渊c冤工况3图 3各工况下机组的模型计算风速与SCADA 实测风速对比Fig.3 Comparison of calculated and actual values of windspeed in different cases渊d冤工况4机组B 模型计算风速机组C 模型计算风速机组A SCADA 实测风速机组B SCADA 实测风速机组C SCADA 实测风速时刻2015105013院30 14院00 14院30 15院00 15院30 16院00 16院30 17院00渊e冤工况5机组B 模型计算风速机组C 模型计算风速机组A SCADA 实测风速机组B SCADA 实测风速机组C SCADA 实测风速时刻2015105013院30 14院00 14院30 15院00 15院30 16院00 16院30 17院00可再生能源2023袁41渊9冤窑1198窑致袁 机组C 的模型计算风速则明显较来流风速低袁说明基于Jensen 尾流模型袁在该风向下仅机组C 受尾流影响遥各工况下袁机组B袁C 的模型计算风速多数时刻高于SCADA 实测值遥 机组所处风电场为山地风电场袁在不受尾流影响的情况下袁海拔尧地形的差异均会对风场内风速风向有所影响遥 而Jensen尾流模型未考虑湍流尧地形等因素影响袁模型较为简单易用袁但由于山地风电场复杂的环境条件袁其尾流预测结果仍存在一定误差遥 此外袁SCADA 系统测量的风速为机组叶轮后的风速袁 一般低于机组入流风速遥 这些因素均会造成机组B袁C 的模型计算风速与SCADA 实测风速存在一定差异遥分别计算各工况下机组B袁C 的SCADA 实测风速平均值与模型计算风速的平均值袁 以机组A的SCADA 实测平均风速为来流风速袁 计算机组B袁C 的平均风速损失u軈def袁计算结果见表2袁3遥在工况15 中袁 依据SCADA 实测数据得到的机组B 的平均风速损失率分别为5.6%袁5.3%袁5.1%袁5.6%和4.2%袁机组C 的平均风速损失率分别为30.3%袁29.7%袁32.7%袁26.3%和28.1%遥 基于Jensen 尾流模型计算得到的机组B 的平均风速损失率均为0袁 机组C 的平均风速损失率分别为19.2%袁19.3%袁15.4%袁6.7%和3.4%遥 所选时段中袁Jensen 尾流模型所预测的平均风速损失均低于SCADA 实测的平均风速损失遥2.3 发电功率分析依据机组A 的实测风速和功率曲线袁分别计算各工况下机组A 的计算功率遥 由Jensen 尾流模型计算机组B袁C 的风速袁依据功率曲线得到机组B袁C 的模型计算功率袁其结果如图4 所示遥由图4 可知院各工况下机组B 的模型计算功率与机组A 的计算功率相同袁SCADA 实测值与机组A 基本相同曰除工况5 中各机组基本处于满发状态外袁 机组C 的模型计算功率与SCADA 实测值均较机组A袁B 低袁存在较大功率损失遥分别计算各机组SCADA 实测功率的平均值袁以机组A 的平均功率为P0袁按式渊6冤计算机组机组A 计算功率机组B 模型计算功率机组C 模型计算功率机组A SCADA 实测功率机组B SCADA 实测功率机组C SCADA 实测功率04院00 04院30 05院00 05院30 06院00 06院30时刻2000160012008004000渊a冤工况1机组A 计算功率机组B 模型计算功率机组C 模型计算功率机组A SCADA 实测功率机组B SCADA 实测功率机组C SCADA 实测功率00院00 00院30 01院00 01院30 02院00 02院30 03院00时刻2000160012008004000渊b冤工况2机组A 计算功率机组B 模型计算功率机组C 模型计算功率机组A SCADA 实测功率机组B SCADA 实测功率机组C SCADA 实测功率02院30 03院00 03院30 04院00 04院30 05院00 05院30 06院00时刻2000160012008004000渊c冤工况3表 2各工况下机组 SCADA 实测风速损失Table 2 The measured velocity deficit of different cases12345机组A5.88.211.414.317.3机组B5.47.710.913.516.6机组C4.05.87.710.612.4机组B0.30.40.60.80.7机组C1.72.43.73.84.9平均风速损失/m 窑 s-1风速平均值/m 窑 s-1工况表 3各工况下机组模型计算风速损失Table 3 The simulated velocity deficit of different cases12345机组B5.88.211.414.317.3机组C4.76.69.713.416.7机组B0.00.00.00.00.0机组C1.11.61.81.00.6平均风速损失/m 窑 s-1风速平均值/m 窑 s-1工况窑1199窑孙力云袁等基于监测数据的陆上风机尾流损失分析B袁C 的实测平均功率损失Pdef袁 计算结果见表4遥分别计算机组A 的计算平均功率以及机组B袁C的模型计算平均功率袁以机组A 的计算平均功率为P0忆袁按式渊7冤计算机组B袁C 的模型计算平均功率损失P忆def袁计算结果见表5遥依据SCADA 实测数据得到的机组B 在工况15 时的平均功率损失率分别为4.6%袁4.3%袁6.4%袁1.7%和0袁 机组C 在工况15 时的平均功率损失率分别为76.1%袁64.4%袁42.9%袁11.0%和0.9%遥基于Jensen 尾流模型计算得到的机组B 的平均功率损失率均为0袁 机组C 的平均功率损失率分别为47.2%袁42.6%袁24.8%袁2.6%和0.0%遥 对比机组B袁C 的平均功率损失袁 随着风速增大袁机组平均功率损失的SCADA 实测值与Jensen 尾流模型计算值均逐渐降低袁两者差值也逐渐减小袁但基于Jensen 尾流模型计算所得的平均功率损失均低于其SCADA 实测值遥3结论本文基于Jensen 尾流模型模拟计算了国内某陆上风电场3 台机组的风速袁 并依据风速预测结果计算了各机组发电功率袁 将计算结果与SCADA实测数据进行对比分析袁得到以下结论遥淤分别对比各工况中机组B袁C 的SCADA 实测风速与模型计算风速袁 发现所选各时段中机组B袁C 的模型计算风速均高于实测值遥于对比各机组风速与发电功率袁 发现机组C受其他风机尾流影响袁 存在较大风速损失和功率损失遥当来流平均风速为14.3 m/s 时袁机组C 平均风速为10.6 m/s袁接近额定风速渊10.9 m/s冤袁此时袁依据SCADA 数据所得的机组C 的平均风速损失率为26.3%袁 平均功率损失率为11.0%曰 基于Jensen 模型计算所得机组C 的平均风速损失率为15.4%袁平均功率损失率为2.6%遥盂通过Jensen 模型分别计算各工况下机组C的平均风速损失与平均功率损失率袁并与SCADA实测值进行对比袁 在所选的时段内袁 基于Jensen尾流模型计算得出的机组C 的平均风速损失与平均功率损失均较SCADA 实测值低遥参考文献院1Katic I袁 H覬jstrup J袁Jensen N O.A simple model forcluster efficiencyA.European Wind Energy AssociationConferenceC.Rome院Ricardo袁1987.407-410.2Lissaman P B S.Energy effectiveness of arbitrary arraysof wind turbinesJ.Journal of Energy袁1979袁3渊6冤院323-328.3Ainslie J F.Calculating the flowfield in the wake of windturbines J.Journal of Wind Engineering&Industrial表 4各工况下机组实测平均发电功率损失Table 4 Measured power deficit of different cases12345机组A311.7867.91 891.62 003.12 014.6机组B297.4830.71 770.31 969.52 014.2机组C74.3308.71 079.21 783.41 995.7机组B14.337.2121.333.60.4机组C237.4559.2812.4219.718.9平均功率损失/kW发电功率平均值/kW工况图 4各工况下机组计算功率与 SCADA 实测功率对比Fig.4 Comparison of calculated and actual values of powergeneration in different cases机组A 计算功率机组B 模型计算功率机组C 模型计算功率机组A SCADA 实测功率机组B SCADA 实测功率机组C SCADA 实测功率13院30 14院00 14院30 15院00 15院30 16院00 16院30 17院00时刻2000160012008004000渊e冤工况5机组A 计算功率机组B 模型计算功率机组C 模型计算功率机组A SCADA 实测功率机组B SCADA 实测功率机组C SCADA 实测功率13院30 14院00 14院30 15院00 15院30 16院00 16院30 17院00时刻2000160012008004000渊d冤工况4表 5各工况下机组模型计算平均功率损失Table 5 Simulated power deficit of different cases12345机组A386.7952.41828.61988.52000.0机组B386.7952.41 828.61 988.52 000.0机组C204.0546.81 375.01 936.12 000.0机组B0.00.00.00.00.0机组C182.6405.6453.752.40.0平均功率损失/kW发电功率平均值/kW工况窑1200窑可再生能源2023袁41渊9冤Wake loss analysis of onshore wind turbines based onSCADA dateSun Liyun1袁 Su Baoding2袁 Sun Erping2袁 Wang Zhenyu1渊1.College of Civil Engineering and Architecture袁 Zhejiang University袁 Hangzhou 310058袁 China曰 2.CGN NewEnergy Holdings Co.袁Ltd.袁 Beijing 100070袁 China冤Abstract院 The accuracy of the wake effects assessing is of great significance to the design of windfarm layout and operation.This paper used the Jensen wake model simulate the wake flow betweenthree wind turbines 渊A袁 B袁 C冤 of an onshore wind farm袁 using the field monitoring data of theturbine A as input.The results show that院 In the wind direction of this study袁 only turbine C isaffected by the wake of the upstream turbines.When the average wind speed is14.3m/s袁 thesimulated average velocity loss and average power loss of turbine C is15.4%and2.6%袁 respectively.The SCADA value of average velocity loss and average power loss is26.3%and11.0%袁 respectively.Key words院 onshore wind farm曰 SCADA date曰 Jensen wake model曰 wake lossAerodynamics袁1988袁27渊1-3冤院213-224.4Lange B袁Waldl H P袁Guerrero A G袁et al.Modelling ofoffshore wind turbine wakes with the wind farm programFLaPJ.Wind Energy袁2003袁6渊1冤院87-104.5邵振州袁刘永前袁李莉袁等.计及能量掺混的风电机组尾流叠加模型研究J.可再生能源袁2019袁37渊2冤院256-260.6李岩袁吴迪袁洪畅袁等.大型海上风电场风机排布优化策略研究J.太阳能袁2020渊2冤院67-74.7刘沙袁王中权袁蔡彦枫.海上风电场运行期尾流损失分析J.南方能源建设袁2019袁6渊1冤院66-70.8袁明友袁邱颖宁袁冯延晖.基于二维尾流模型的风电场产能分析J.可再生能源袁2017袁35渊12冤院1854-1861.9唐田.大型风电场风电机组尾流模型及其应用研究D.北京院华北电力大学袁2015.10 李媛袁陈雷袁张鹏飞.基于三维尾流模型修正风电机组尾部风速功率特性评估法P.中国专利院CN201310613419.X袁2015-11-04.11 宁旭袁曹留帅袁万德成.基于尾流模型的风场偏航控制优化研究J.海洋工程袁2020袁38渊5冤院80-90.窑1201窑孙力云袁等基于监测数据的陆上风机尾流损失分析