本文關(guān)鍵詞：風(fēng)電場(chǎng)微觀選址優(yōu)化方法的研究

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【摘要】：風(fēng)電場(chǎng)的選址對(duì)于風(fēng)電場(chǎng)的建設(shè)是至關(guān)重要的,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組優(yōu)化布置直接決定風(fēng)電場(chǎng)的效益,對(duì)其經(jīng)濟(jì)性有極其重要的意義。遺傳算法是集通用性、可并行性、簡(jiǎn)單易操作以及穩(wěn)定性于一體的全局尋優(yōu)算法,在各個(gè)科研領(lǐng)域得到應(yīng)用,適合于將其用于風(fēng)電場(chǎng)的微觀選址中,來(lái)更合理、有效地布置風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。然而國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)及相關(guān)軟件并未給出具體的優(yōu)化程序,這使得我們自主研發(fā)的工作更加有實(shí)際意義。對(duì)于多排列風(fēng)電機(jī)組的大型風(fēng)電場(chǎng),優(yōu)化布置風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)位盡量減小風(fēng)力發(fā)電機(jī)組尾流影響,同時(shí)又要充分利用土地和風(fēng)能資源,安排盡量多的風(fēng)電機(jī)組。因此,一定存在一個(gè)可以達(dá)到最佳收益的排布方式。首先闡述了地形對(duì)風(fēng)電場(chǎng)微觀選址的影響,采用Matlab編程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形可視化。介紹了測(cè)風(fēng)的相關(guān)知識(shí),包括測(cè)量風(fēng)向和風(fēng)速的相關(guān)手段。研究了測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)處理方法,以及對(duì)不合理的風(fēng)速數(shù)據(jù)的處理方法——風(fēng)切變指數(shù)計(jì)算方法相關(guān)內(nèi)容作了具體的闡述,采用某地2006年全年測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了編程計(jì)算,不同型號(hào)的風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行計(jì)算比較。介紹了風(fēng)電場(chǎng)微觀選址常用的算法——遺傳算法,以及在風(fēng)電場(chǎng)微觀選址中的技術(shù)方法,具體操作的技術(shù)路線,以及在風(fēng)電場(chǎng)微觀選址中使用的較為有效的威布爾分布。對(duì)遺傳算法在風(fēng)電場(chǎng)微觀選址中的改進(jìn)和利用,指出風(fēng)電場(chǎng)微觀選址優(yōu)化的假設(shè)條件,以及具體操作步驟。利用改進(jìn)的遺傳算法,基于CFD計(jì)算的風(fēng)資源分布結(jié)果,用Matlab編程實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電場(chǎng)的微觀選址計(jì)算,其中還包括：成本函數(shù)的分析,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組特性分析是采用多項(xiàng)式擬合手段,目標(biāo)函數(shù)中引入邊際收益的概念。為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)我國(guó)自主研發(fā)風(fēng)電場(chǎng)選址軟件的實(shí)現(xiàn)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜地形可視化 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)處理 遺傳算法 風(fēng)電場(chǎng) 微觀選址 優(yōu)化方法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 全球風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2 中國(guó)風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.3 選題背景及研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3.1 研究背景11-12
• 1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.3 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 開(kāi)發(fā)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)選址軟件的意義15-16
• 1.5 主要工作16-17
• 第2章 風(fēng)資源數(shù)據(jù)計(jì)算與分析17-26
• 2.1 我國(guó)風(fēng)資源簡(jiǎn)述17
• 2.1.1 風(fēng)資源的分布17
• 2.2 地形和地貌的影響17-19
• 2.2.1 地形和地貌的影響17
• 2.2.2 地形加速效應(yīng)17-18
• 2.2.3 障礙物遮擋效應(yīng)18
• 2.2.4 排布效率18
• 2.2.5 復(fù)雜地形可視化18-19
• 2.3 風(fēng)數(shù)據(jù)測(cè)量19-20
• 2.3.1 測(cè)風(fēng)系統(tǒng)19-20
• 2.3.1.1 測(cè)風(fēng)系統(tǒng)的組成19
• 2.3.1.2 風(fēng)向測(cè)量19
• 2.3.1.3 風(fēng)速測(cè)量19-20
• 2.4 風(fēng)數(shù)據(jù)處理20-21
• 2.4.1 風(fēng)數(shù)據(jù)合理范圍20-21
• 2.4.2 測(cè)風(fēng)有效數(shù)據(jù)的完整率21
• 2.5 風(fēng)資源數(shù)據(jù)計(jì)算與分析21-25
• 2.5.1 測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)處理21-22
• 2.5.2 風(fēng)速數(shù)據(jù)檢測(cè)與處理22-24
• 2.5.3 采用不同風(fēng)電機(jī)組時(shí)風(fēng)電場(chǎng)容量系數(shù)對(duì)比24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第3章 遺傳算法改進(jìn)與微觀選址優(yōu)化26-34
• 3.1 遺傳算法介紹26
• 3.2 遺傳算法的流程26-27
• 3.3 遺傳算法的步驟27
• 3.4 遺傳算法的優(yōu)化27-29
• 3.5 風(fēng)速的Weibull分布29-30
• 3.5.1 風(fēng)速沿高度的分布29
• 3.5.2 威布爾函數(shù)模擬風(fēng)速29-30
• 3.6 在Matlab中實(shí)現(xiàn)微觀選址30-33
• 3.6.1 微觀選址簡(jiǎn)介30
• 3.6.2 微觀選址技術(shù)路線30
• 3.6.3 風(fēng)電場(chǎng)布局優(yōu)化假設(shè)30-32
• 3.6.4 風(fēng)電場(chǎng)布局優(yōu)化步驟32-33
• 3.7 本章小節(jié)33-34
• 第4章 微觀選址中尾流的影響34-39
• 4.1 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組優(yōu)化布置34-35
• 4.1.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組優(yōu)化布置意義34
• 4.1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組優(yōu)化布置指導(dǎo)原則34-35
• 4.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組優(yōu)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 尾流影響計(jì)算36-38
• 4.2.2.1 單個(gè)尾流的情況36-37
• 4.2.2.2 多重尾流的情況37
• 4.2.2.3 偏航使尾流無(wú)影響的情況37-38
• 4.3 本章小節(jié)38-39
• 第5章 基于邊際收益的微觀選址優(yōu)化39-44
• 5.1 成本模型39-40
• 5.2 目標(biāo)函數(shù)40-41
• 5.3 微觀選址實(shí)例41-43
• 5.3.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)41
• 5.3.2 功率曲線的多項(xiàng)式擬合41-42
• 5.3.3 案例計(jì)算42-43
• 5.4 本章小節(jié)43-44
• 第6章 結(jié)論與展望44-46
• 6.1 結(jié)論44-45
• 6.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)45
• 6.3 展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果50-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作51-52
• 致謝52

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：660411