一种海上风电场发电量计算方法与流程

本发明涉及一种发电量计算方法，特别是涉及一种海上风电场发电量计算方法，属于海上风电场风资源计算
技术领域：
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背景技术：
：我国海上风能资源丰富，靠近负荷中心，但近年来海上风电产业发展缓慢。随着技术的进步、政策的不断落实，大规模的海上风电工程相继开工建设，海上风电将迎来快速发展时期。随着近海风电产业的发展，提高海上风能评估准确性有着重要的意义。海面粗糙度和大气热稳定性是海上风能影响的主要因素，海面粗糙度又称为海面空气动力学粗糙长度，其概念是从陆面上对数风廓线理论中的粗糙度延伸应用到海面而得来的，定义为风速等于零的高度，目前海上风能资源计算评估中还没有充分考虑粗糙度的变化，粗糙度取为同一值，影响了风能计算的准确性，造成风能计算误差。大气热稳定性是指受温度分布状况影响大气垂直方向运动受到抑制或加强的程度。热稳定性对海上风电场空气动力场有重要的影响，但目前针对风电场微观尺度空气动力场的研究大部分是在中性大气条件下开展的，很少考虑风电场的热稳定性，降低了风电场空气动力场的预测精度。技术实现要素：本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种海上风电场发电量计算方法，充分考虑近海风电场不同区域、不同时间风能分布的差异性，实现快速准确地计算海上风电场发电量。为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种海上风电场发电量计算方法，包括以下步骤：1)收集海上风电场所建的测风塔的一年的测风数据，所述测风数据包括同一测风年内测风塔所测的不同高度的风速、风向及温度数据，其中不同高度包括距离海面10m高度以及测风塔轮毂高度h；2)利用海面10m高度的风速数据以及海面粗糙度计算公式，求解海面粗糙度z0；3)利用理查森数法求解理查森数ri，并根据理查森数ri判定海上风电场热稳定性；4)根据理查森数ri求解莫宁长度l；5)利用海面粗糙度z0以及莫宁长度l对风轮廓模型进行修正，并求解修正后的风速数据v0；6)对jensen尾流模型进行修正，并对海上风电场不同热稳定性赋予对应的不同的尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw；7)求解单台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vx；8)求解多台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vj(t)；9)根据风电场风力发电机组的功率曲线以及步骤8)求解得到的多台机组影响下的下游机组风轮前的风速vj(t)，求解海上风电场不同热稳定性下单台机组输出功率e(v)；10)分别计算海上风电场不同热稳定性下单台机组年总发电量ej，以及海上风电场年总发电量e。本发明进一步设置为：所述步骤2)中的海面10m高度的海面粗糙度计算公式为，其中，z0为海面粗糙度，s为冯卡门常数、取值为0.35，u10为海面10m高度处风速。本发明进一步设置为：所述步骤3)中的理查森数ri的计算公式为，δt＝t2-t1(4)δu＝u2-u1(5)其中，g为重力加速度，i为z1和z2的算术平方根，z1和z2分别为上、下两个气层的高度，t1和t2分别为上、下两个气层的温度，t为上、下两个气层的温度t1和t2的平均值，δt为上、下两个气层的温差值，u1和u2分别为上、下两个气层的速度，δu为上、下两个气层的速度差；所述步骤3)中的判定海上风电场热稳定性为，当理查森数ri的数值范围为ri＞0.2，则判定海上风电场热稳定性为稳定；当理查森数ri的数值范围为-0.6＜ri＜＝0.2，则判定海上风电场热稳定性为中性；当理查森数ri的数值范围为-2.5＜ri＜＝-0.6，则判定海上风电场热稳定性为不稳定；当理查森数ri的数值范围为ri＜＝-2.5，则判定海上风电场热稳定性为极不稳定。本发明进一步设置为：所述步骤4)中的莫宁长度l的计算公式为，其中，l为莫宁长度，i为z1和z2的算术平方根，ri为理查森数。本发明进一步设置为：所述步骤5)中的风轮廓模型修正为，其中，u*为摩擦速度，s为冯卡门常数，取值为0.35；z为垂直方向上风轮廓对应的高度值，z0为海面粗糙度，ψm为风速的通用函数，l为莫宁长度；摩擦速度u*的求解公式为u*2＝c10u102，其中c10为阻力系数，c10可以根据吴京公式求解，u10为海面10m高度处风速；其中，风速的通用函数ψm的计算公式为，当海上风电场热稳定性为稳定时，当海上风电场热稳定性为中性时，当海上风电场热稳定性为不稳定或极不稳定时，y＝[1-(16·z/l)]1/4(11)其中，y为公式(10)中单列出的公共项；所述步骤5)中的求解修正后的风速数据v0为，根据式(7)及风速的通用函数ψm的计算公式，计算考虑了海上风电场热稳定性和海面粗糙度后的轮毂高度z＝h处的风速数据u(z)。本发明进一步设置为：所述步骤6)对jensen尾流模型进行修正，对海上风电场不同热稳定性赋予对应的不同的尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw，具体为，6-1)根据步骤3)判定的海上风电场热稳定性，将步骤5)求解得到的修正后的风速数据v0对应分为稳定、中性、不稳定和极不稳定共四组；6-2)计算尾流耗散系数k，k＝kw(σg+σ0)/v0；其中，kw为尾流耗散常数，σg和σ0分别为风电机组产生的湍流和自然湍流的均方差，v0为自然风速；6-3)对海上风电场不同热稳定性赋予对应的不同的尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw，包括，当海上风电场热稳定性为稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.098；当海上风电场热稳定性为中性时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.048；当海上风电场热稳定性为不稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.051；当海上风电场热稳定性为极不稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.044。本发明进一步设置为：所述步骤7)求解单台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vx，具体为，7-1)根据动量理论有，其中，ρ为空气密度，r和rw分别为叶轮半径和尾流半径，vx为受尾流影响的风速，vt为通过叶片的风速；7-2)根据推力系数公式求解得到自然风速v0、通过叶片的风速vt和风电机组的推力系数ct具有如下关系，vt＝v0(1-ct)1/2(15)7-3)单台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vx的计算公式为，其中，x为两个风电机组的间距。本发明进一步设置为：所述步骤8)求解多台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vj(t)，其计算公式为，其中，vj(t)为作用在任意一台机组上的风速，vj0(t)为没有经过任何塔影影响作用在第j台风力发电机组上的风速、即自由流风速，vmj(t)为考虑机组间尾流效应时第m台风力发电机组作用在第j台风力发电机组上的尾流风速，表示在第j台风力发电机组处第m台风力发电机组的投影面积与第j台风力发电机组面积arot-j的比，n为风力发电机组总台数，t表示时刻。本发明进一步设置为：所述步骤10)分别计算海上风电场不同热稳定性下单台机组年总发电量ej，以及海上风电场年总发电量e，具体为，10-1)采用威布尔分布描述平均风速变化，则平均风速的概率密度函数f(v)为，平均风速的累积分布函数f(v)为，f(v)＝1-exp(-(v/c)p)(19)其中，p为决定分布范围的形状参数，c为决定位置的尺度参数，v为测风数据中的风速；10-2)将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(18)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的平均风速的概率密度函数；将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(19)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的平均风速的累积分布函数；10-3)计算单台机组年总发电量ej，其中，p(θ)为对应角度θ的风向频率，vin为风电机组的切入风速，vout为风电机组的切出风速，n(v)为相应风速等级出现的全年累计小时数，e(v)为速度v通过风电场风力发电机组的功率曲线得到的单台机组输出功率，f(v)为通过威布尔分布的平均风速的概率密度函数得到的频率；将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(20)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的单台机组年总发电量ej；10-4)计算海上风电场年总发电量e，其中，n为海上风电场的风电机组总台数。与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：通过测风数据的收集，选择随风速变化的海面粗糙度计算公式，利用理查森数法判定海上风电场热稳定性，充分考虑了海面粗糙度随时间变化特征以及不同热稳定性情况，不仅对风轮廓模型进行修正，还对jensen尾流模型进行修正，给出不同热稳定性下合适的尾流耗散系数中的尾流耗散常数，并利用修正后的风速数据求解海上风电场年总发电量。不仅体现出近海风电场不同区域、不同时间风能分布的差异性，使得计算得到的风速和风能更可靠，而且大大提高了既有海上风电场及其临近区域风资源分布规律模拟结果的准确性，为后续既有海上风电场临近场区发电量估算和选址工作奠定基础，可对近海风电场微观选址、短期风功率预测等有一定的指导意义，在工程中有较好的应用前景。上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。附图说明图1为本发明一种海上风电场发电量计算方法的流程图；图2为本发明的不同热稳定性下风轮廓示意图；图3为本发明修正的jensen尾流模型；图4为本发明的风机功率特性曲线。具体实施方式下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。本发明提供一种海上风电场发电量计算方法，如图1所示，包括以下步骤：1)收集海上风电场所建的测风塔的一年的测风数据，所述测风数据包括同一测风年内测风塔所测的不同高度的风速、风向及温度数据，其中不同高度包括距离海面10m高度以及测风塔轮毂高度h；这里的海上风电场包括既有海上风电场或其临近区域。2)利用海面10m高度的风速数据及海面粗糙度计算公式，求解海面粗糙度z0；考虑海面粗糙度随时间变化特征，海面粗糙度受风况和海况的影响，风速越大粗糙度也越大，所以海面粗糙度不是同一值，海面10m高度的海面粗糙度计算公式为，其中，z0为海面粗糙度，s为冯卡门常数、取值为0.35，u10为海面10m高度处风速。3)利用理查森数法求解理查森数ri，并根据理查森数ri判定海上风电场热稳定性；考虑海上风电场热稳定性随时间变化特征，以及海上风电场本身特性，理查森数法综合了湍流激发的热力因子和动力因子的作用，可更多的反应湍流状况信息，能够准确判定不同边界条件下热稳定性，所以采用梯度的理查森数方法，其理查森数ri的计算公式为，δt＝t2-t1(4)δu＝u2-u1(5)其中，g为重力加速度，i为z1和z2的算术平方根，z1和z2分别为上、下两个气层的高度，t1和t2分别为上、下两个气层的温度，t为上、下两个气层的温度t1和t2的平均值，δt为上、下两个气层的温差值，u1和u2分别为上、下两个气层的速度，δu为上、下两个气层的速度差。根据计算得到的理查森数ri来判定海上风电场热稳定性，如表1所示，即当理查森数ri的数值范围为ri＞0.2，则判定海上风电场热稳定性为稳定；当理查森数ri的数值范围为-0.6＜ri＜＝0.2，则判定海上风电场热稳定性为中性；当理查森数ri的数值范围为-2.5＜ri＜＝-0.6，则判定海上风电场热稳定性为不稳定；当理查森数ri的数值范围为ri＜＝-2.5，则判定海上风电场热稳定性为极不稳定。ri数值范围稳定度情况ri<＝-2.5极不稳定-2.5<ri<＝-0.6不稳定-0.6<ri<＝0.2中性ri>0.2稳定表14)根据理查森数ri求解莫宁长度l；莫宁长度l的计算公式为，其中，l为莫宁长度，i为高度z1和z2的算术平方根，ri为理查森数。5)利用海面粗糙度z0以及莫宁长度l对风轮廓模型进行修正，并求解修正后的风速数据v0；考虑了海面粗糙度以及海上风电场热稳定性相互作用，如图2所示，风轮廓模型修正为，其中，u*为摩擦速度，s为冯卡门常数、取值为0.35，z为垂直方向上风轮廓对应的高度值，z0为海面粗糙度，ψm为风速的通用函数，l为莫宁长度；摩擦速度u*的求解公式为u*2＝c10u102，其中c10为阻力系数，c10可以根据吴京公式求解，u10为海面10m高度处风速；其中，风速的通用函数ψm的计算公式为，当海上风电场热稳定性为稳定时，当海上风电场热稳定性为中性时，当海上风电场热稳定性为不稳定或极不稳定时，y＝[1-(16·z/l)]1/4(11)其中，y为公式(10)中单列出的公共项；根据式(7)及风速的通用函数ψm的计算公式，计算考虑了海上风电场热稳定性和海面粗糙度后的轮毂高度z＝h处的风速数据u(z)即为修正后的风速数据v0。6)对jensen尾流模型进行修正，并对海上风电场不同热稳定性赋予对应的不同的尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw；6-1)根据步骤3)判定的海上风电场热稳定性，将步骤5)求解得到的修正后的风速数据v0对应分为稳定、中性、不稳定和极不稳定共四组；6-2)考虑海上风电场不同热稳定性下，风电场风力发电机组之间尾流耗散特性不同，修正jensen尾流模型，如图3所示；计算尾流耗散系数k，k＝kw(σg+σ0)/v0；其中，kw为常数，σg和σ0分别为风电机组产生的湍流和自然湍流的均方差，v0为自然风速；6-3)对海上风电场不同热稳定性赋予对应的不同的尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw，如表2所示，包括，当海上风电场热稳定性为稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.098；当海上风电场热稳定性为中性时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.048；当海上风电场热稳定性为不稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.051；当海上风电场热稳定性为极不稳定时，赋予尾流耗散系数k中的尾流耗散常数kw值为0.044。表27)求解单台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vx；7-1)根据动量理论有，其中，ρ为空气密度，r和rw分别为叶轮半径和尾流半径，vx为受尾流影响的风速，vt为通过叶片的风速；7-2)根据推力系数公式求解得到自然风速v0、通过叶片的风速vt和风电机组的推力系数ct具有如下关系，vt＝v0(1-ct)1/2(15)7-3)单台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vx的计算公式为，其中，x为两个风电机组的间距。8)求解多台机组尾流影响下的下游机组风轮前的风速vj(t)；根据动量守恒定律，其计算公式为，其中，vj(t)为作用在任意一台机组上的风速，vj0(t)为没有经过任何塔影影响作用在第j台风力发电机组上的风速、即自由流风速，vmj(t)为考虑机组间尾流效应时第m台风力发电机组作用在第j台风力发电机组上的尾流风速，表示在第j台风力发电机组处第m台风力发电机组的投影面积与第j台风力发电机组面积arot-j的比，n为风力发电机组总台数，t表示时刻。9)根据风电场风力发电机组的功率曲线以及步骤8)求解得到的多台机组影响下的下游机组风轮前的风速vj(t)，求解海上风电场不同热稳定性下单台机组输出功率e(v)，如图4所示。10)分别计算海上风电场不同热稳定性下单台机组年总发电量ej，以及海上风电场年总发电量e；10-1)采用威布尔分布描述平均风速变化，则平均风速的概率密度函数f(v)为，平均风速的累积分布函数f(v)为，f(v)＝1-exp(-(v/c)p)(19)其中，p为决定分布范围的形状参数，c为决定位置的尺度参数，v为测风数据中的风速；10-2)将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(18)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的平均风速的概率密度函数；将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(19)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的平均风速的累积分布函数；10-3)计算单台机组年总发电量ej，其中，p(θ)为对应角度θ的风向频率，vin为风电机组的切入风速，vout为风电机组的切出风速，n(v)为相应风速等级出现的全年累计小时数，e(v)为速度v通过风电场风力发电机组的功率曲线得到的单台机组输出功率，f(v)为通过威布尔分布的平均风速的概率密度函数得到的频率；将步骤5)修正后的风速数据v0带入公式(20)中的v，分别求解海上风电场不同热稳定性下的单台机组年总发电量ej；10-4)计算海上风电场年总发电量e，其中，n为海上风电场的的风力发电机组总台数。风速分布是描述风速概率分布对时间的函数，即概率密度，数学上用来描述概率密度分布的函数很多，常用的为威布尔分布和瑞利分布；本发明实施例采用的是两参数的威布尔分布，其中形状参数和尺度参数均为正值。整个海上风电场的年总发电量可以看成是各单台风力机不同热稳定性下的年总发电量的代数和，所以先求4种热稳定性下单台风电机组的年总发电量，再计算所有机组年发电量总和，从而实现对整个海上风电场年总发电量的估算。以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。当前第1页1 2 3