發(fā)布時間：2021-09-15 19:56

　　在大型風(fēng)電場中,機組間尾流效應(yīng)會增加下游機組疲勞載荷,對機組運行安全造成不良影響。通過大渦模擬,在給定風(fēng)況下開展測試,獲取1臺風(fēng)電機組的動態(tài)尾流。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)模態(tài)分解方法,構(gòu)建動態(tài)尾流的線性降維模型,通過2種定量化指標(biāo),驗證了這種線性降維近似方法的有效性,并探索了模型階次與模型適配度的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上,通過對主要動態(tài)模態(tài)的頻域特性分析和可視化分解,明確了風(fēng)電機組動態(tài)尾流的主要低阻尼模態(tài)。結(jié)合傅里葉變換方法,研究了尾流區(qū)域中近尾流區(qū)與遠尾流區(qū)的頻域特性差異。研究結(jié)果表明,動態(tài)模態(tài)分解作為兼具系統(tǒng)辨識與頻域分析的方法在風(fēng)電機組動態(tài)尾流的建模中可以取得較高的建模精度,在時域與頻域角度均有較好的適應(yīng)度。 

【文章來源】：智慧電力. 2020,48(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

N-RMSE指標(biāo)

圖3 N-RMSE指標(biāo)從圖3和圖4中可以看出，隨著模型階次的提高，模型精度也在逐漸提高，由模型計算得到的流場逼近真實流場。雖然數(shù)值上來看N-RMSE的指標(biāo)在100階模型時僅略高于90%(90.598 8%），這是由于在指標(biāo)計算時，僅考慮了流場數(shù)據(jù)的動態(tài)部分，并未把穩(wěn)態(tài)流場計算在內(nèi)。當(dāng)考慮穩(wěn)態(tài)流場來計算N-RMSE時，100階模型的N-RMSE指標(biāo)為99.856 2%。另一方面，除風(fēng)電機組尾流區(qū)域內(nèi)的流場存在典型的動態(tài)特性以外，尾流區(qū)域外的流場不存在典型的動態(tài)特征，但在定量化指標(biāo)計算時均被考慮在內(nèi)。由于動態(tài)特征不明顯，其對N-RMSE指標(biāo)的影響不顯著，但對VAF指標(biāo)的影響較為明顯，尾流區(qū)域外測量點的VAF值一般較低或者為零，這一定程度上拉低了全局VAF指標(biāo)的數(shù)值。盡管如此，隨模型階次增加，N-RMSE和VAF指標(biāo)的提高都很顯著�？紤]到較高階次的模型對計算量的需求較大，且當(dāng)r取值為100時，已取得很高的建模精度。在本文的后續(xù)分析中，DMD動態(tài)流場模型均為100階模型。

以模態(tài)1,2,3為例，其在輪轂高度的速度分布如圖5—圖7。因不同模態(tài)的速度存在差異，在繪制時雖選擇了相同的顏色軸，但其范圍不完全相同。圖6 模態(tài)2速度分布

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3396707