风电场微观选址优化方法的研究

发布时间：2017-08-12 07:24

  本文关键词：风电场微观选址优化方法的研究

  更多相关文章： 复杂地形可视化 测风数据处理 遗传算法 风电场 微观选址 优化方法

【摘要】：风电场的选址对于风电场的建设是至关重要的,风力发电机组优化布置直接决定风电场的效益,对其经济性有极其重要的意义。遗传算法是集通用性、可并行性、简单易操作以及稳定性于一体的全局寻优算法,在各个科研领域得到应用,适合于将其用于风电场的微观选址中,来更合理、有效地布置风力发电机组。然而国内外文献及相关软件并未给出具体的优化程序,这使得我们自主研发的工作更加有实际意义。对于多排列风电机组的大型风电场,优化布置风力发电机组机位尽量减小风力发电机组尾流影响,同时又要充分利用土地和风能资源,安排尽量多的风电机组。因此,一定存在一个可以达到最佳收益的排布方式。首先阐述了地形对风电场微观选址的影响,采用Matlab编程实现复杂地形可视化。介绍了测风的相关知识,包括测量风向和风速的相关手段。研究了测风数据处理方法,以及对不合理的风速数据的处理方法——风切变指数计算方法相关内容作了具体的阐述,采用某地2006年全年测风数据进行了编程计算,不同型号的风电机组进行计算比较。介绍了风电场微观选址常用的算法——遗传算法,以及在风电场微观选址中的技术方法,具体操作的技术路线,以及在风电场微观选址中使用的较为有效的威布尔分布。对遗传算法在风电场微观选址中的改进和利用,指出风电场微观选址优化的假设条件,以及具体操作步骤。利用改进的遗传算法,基于CFD计算的风资源分布结果,用Matlab编程实现了风电场的微观选址计算,其中还包括：成本函数的分析,风力发电机组特性分析是采用多项式拟合手段,目标函数中引入边际收益的概念。为进一步实现我国自主研发风电场选址软件的实现提供坚实基础。
【关键词】：复杂地形可视化 测风数据处理 遗传算法 风电场 微观选址 优化方法
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 全球风电发展现状10-11
• 1.2 中国风电发展现状11
• 1.3 选题背景及研究现状11-15
• 1.3.1 研究背景11-12
• 1.3.2 国外研究现状12-14
• 1.3.3 国内研究现状14-15
• 1.4 开发风力发电场选址软件的意义15-16
• 1.5 主要工作16-17
• 第2章 风资源数据计算与分析17-26
• 2.1 我国风资源简述17
• 2.1.1 风资源的分布17
• 2.2 地形和地貌的影响17-19
• 2.2.1 地形和地貌的影响17
• 2.2.2 地形加速效应17-18
• 2.2.3 障碍物遮挡效应18
• 2.2.4 排布效率18
• 2.2.5 复杂地形可视化18-19
• 2.3 风数据测量19-20
• 2.3.1 测风系统19-20
• 2.3.1.1 测风系统的组成19
• 2.3.1.2 风向测量19
• 2.3.1.3 风速测量19-20
• 2.4 风数据处理20-21
• 2.4.1 风数据合理范围20-21
• 2.4.2 测风有效数据的完整率21
• 2.5 风资源数据计算与分析21-25
• 2.5.1 测风数据处理21-22
• 2.5.2 风速数据检测与处理22-24
• 2.5.3 采用不同风电机组时风电场容量系数对比24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 遗传算法改进与微观选址优化26-34
• 3.1 遗传算法介绍26
• 3.2 遗传算法的流程26-27
• 3.3 遗传算法的步骤27
• 3.4 遗传算法的优化27-29
• 3.5 风速的Weibull分布29-30
• 3.5.1 风速沿高度的分布29
• 3.5.2 威布尔函数模拟风速29-30
• 3.6 在Matlab中实现微观选址30-33
• 3.6.1 微观选址简介30
• 3.6.2 微观选址技术路线30
• 3.6.3 风电场布局优化假设30-32
• 3.6.4 风电场布局优化步骤32-33
• 3.7 本章小节33-34
• 第4章 微观选址中尾流的影响34-39
• 4.1 风电场风力发电机组优化布置34-35
• 4.1.1 风力发电机组优化布置意义34
• 4.1.2 风力发电机组优化布置指导原则34-35
• 4.2 风力发电机组优化布置中涉及到的尾流模型35-38
• 4.2.1 Jensen尾流模型35-36
• 4.2.2 尾流影响计算36-38
• 4.2.2.1 单个尾流的情况36-37
• 4.2.2.2 多重尾流的情况37
• 4.2.2.3 偏航使尾流无影响的情况37-38
• 4.3 本章小节38-39
• 第5章 基于边际收益的微观选址优化39-44
• 5.1 成本模型39-40
• 5.2 目标函数40-41
• 5.3 微观选址实例41-43
• 5.3.1 风力发电机41
• 5.3.2 功率曲线的多项式拟合41-42
• 5.3.3 案例计算42-43
• 5.4 本章小节43-44
• 第6章 结论与展望44-46
• 6.1 结论44-45
• 6.2 主要创新点45
• 6.3 展望45-46
• 参考文献46-50
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果50-51
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作51-52
• 致谢52

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