基于CFD和NCPSO的复杂地形风电场微观选址优化

发布时间：2017-08-06 21:25

  本文关键词：基于CFD和NCPSO的复杂地形风电场微观选址优化

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【摘要】：针对复杂地形条件下风电场微观选址技术难度大的问题,提出一种基于数值计算结果和高效优化方法的微观选址优化算法。将测风数据按风向等分成12个扇区,并利用平均风速和CFD对复杂地形的每个扇区进行数值模拟,得到风电场各扇区的风资源分布,提取轮毂高度处的风速和风向分布。优化中风力机的尾流影响采用Jensen尾流模型,风电场风能计算中风速按照威布尔分布处理,并考虑每个扇区风速的大小、概率密度。目标函数为整个风电场的输出功率倒数的对数,自变量为风力机在给定风电场中的位置坐标,约束条件为地形边界和风力机之间的最小距离,优化算法采用该文提出的改进小生境粒子群算法(NCPSO),优化风力机组微观选址的最优解。该文提出优化算法得到的结果与基于高度的经验布置方法(EX-TH)、基于风能密度的经验布置方法(EX-PH)以及普通粒子群算法(PSO)进行比较,证明在复杂地形条件下所提出方法的可靠性与有效性,并可应用于工程实践。
【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;丹麦科技大学风能系;
【关键词】： 风电场优化 复杂地形 CFD数值模拟 微观选址 小生境粒子群优化
【基金】：中丹国际科技合作专项(2014DFG62530) 教育部留学回国人员科研启动基金(2012-940)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言随着各国对风能资源开发的深入,风能开发逐渐转入复杂地形的地区。同平坦地形相比,复杂地形区域有更广阔的开发空间,且这些区域往往具有更好的风能资源,会给风电投资者带来更可观的收益[1]。然而,在复杂地形条件下,由于地形产生的空气绕流,使得流场的分布极为复杂[2],从

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本文编号：631519