风电机组动态尾流频域特性分析与建模

发布时间：2021-09-15 19:56

　　在大型风电场中,机组间尾流效应会增加下游机组疲劳载荷,对机组运行安全造成不良影响。通过大涡模拟,在给定风况下开展测试,获取1台风电机组的动态尾流。利用数据驱动的动态模态分解方法,构建动态尾流的线性降维模型,通过2种定量化指标,验证了这种线性降维近似方法的有效性,并探索了模型阶次与模型适配度的相关性。在此基础上,通过对主要动态模态的频域特性分析和可视化分解,明确了风电机组动态尾流的主要低阻尼模态。结合傅里叶变换方法,研究了尾流区域中近尾流区与远尾流区的频域特性差异。研究结果表明,动态模态分解作为兼具系统辨识与频域分析的方法在风电机组动态尾流的建模中可以取得较高的建模精度,在时域与频域角度均有较好的适应度。 

【文章来源】：智慧电力. 2020,48(07)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

N-RMSE指标

图3 N-RMSE指标从图3和图4中可以看出，随着模型阶次的提高，模型精度也在逐渐提高，由模型计算得到的流场逼近真实流场。虽然数值上来看N-RMSE的指标在100阶模型时仅略高于90%(90.598 8%），这是由于在指标计算时，仅考虑了流场数据的动态部分，并未把稳态流场计算在内。当考虑稳态流场来计算N-RMSE时，100阶模型的N-RMSE指标为99.856 2%。另一方面，除风电机组尾流区域内的流场存在典型的动态特性以外，尾流区域外的流场不存在典型的动态特征，但在定量化指标计算时均被考虑在内。由于动态特征不明显，其对N-RMSE指标的影响不显著，但对VAF指标的影响较为明显，尾流区域外测量点的VAF值一般较低或者为零，这一定程度上拉低了全局VAF指标的数值。尽管如此，随模型阶次增加，N-RMSE和VAF指标的提高都很显著。考虑到较高阶次的模型对计算量的需求较大，且当r取值为100时，已取得很高的建模精度。在本文的后续分析中，DMD动态流场模型均为100阶模型。

以模态1,2,3为例，其在轮毂高度的速度分布如图5—图7。因不同模态的速度存在差异，在绘制时虽选择了相同的颜色轴，但其范围不完全相同。图6 模态2速度分布

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3396707