本文關(guān)鍵詞：基于CFD和NCPSO的復(fù)雜地形風(fēng)電場(chǎng)微觀選址優(yōu)化

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【摘要】：針對(duì)復(fù)雜地形條件下風(fēng)電場(chǎng)微觀選址技術(shù)難度大的問題,提出一種基于數(shù)值計(jì)算結(jié)果和高效優(yōu)化方法的微觀選址優(yōu)化算法。將測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)按風(fēng)向等分成12個(gè)扇區(qū),并利用平均風(fēng)速和CFD對(duì)復(fù)雜地形的每個(gè)扇區(qū)進(jìn)行數(shù)值模擬,得到風(fēng)電場(chǎng)各扇區(qū)的風(fēng)資源分布,提取輪轂高度處的風(fēng)速和風(fēng)向分布。優(yōu)化中風(fēng)力機(jī)的尾流影響采用Jensen尾流模型,風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)能計(jì)算中風(fēng)速按照威布爾分布處理,并考慮每個(gè)扇區(qū)風(fēng)速的大小、概率密度。目標(biāo)函數(shù)為整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的輸出功率倒數(shù)的對(duì)數(shù),自變量為風(fēng)力機(jī)在給定風(fēng)電場(chǎng)中的位置坐標(biāo),約束條件為地形邊界和風(fēng)力機(jī)之間的最小距離,優(yōu)化算法采用該文提出的改進(jìn)小生境粒子群算法(NCPSO),優(yōu)化風(fēng)力機(jī)組微觀選址的最優(yōu)解。該文提出優(yōu)化算法得到的結(jié)果與基于高度的經(jīng)驗(yàn)布置方法(EX-TH)、基于風(fēng)能密度的經(jīng)驗(yàn)布置方法(EX-PH)以及普通粒子群算法(PSO)進(jìn)行比較,證明在復(fù)雜地形條件下所提出方法的可靠性與有效性,并可應(yīng)用于工程實(shí)踐。
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;丹麥科技大學(xué)風(fēng)能系;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化 復(fù)雜地形 CFD數(shù)值模擬 微觀選址 小生境粒子群優(yōu)化
【基金】：中丹國(guó)際科技合作專項(xiàng)(2014DFG62530) 教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金(2012-940)
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： 0引言隨著各國(guó)對(duì)風(fēng)能資源開發(fā)的深入,風(fēng)能開發(fā)逐漸轉(zhuǎn)入復(fù)雜地形的地區(qū)。同平坦地形相比,復(fù)雜地形區(qū)域有更廣闊的開發(fā)空間,且這些區(qū)域往往具有更好的風(fēng)能資源,會(huì)給風(fēng)電投資者帶來更可觀的收益[1]。然而,在復(fù)雜地形條件下,由于地形產(chǎn)生的空氣繞流,使得流場(chǎng)的分布極為復(fù)雜[2],從

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 宮汝志;汽輪發(fā)電機(jī)通風(fēng)冷卻風(fēng)扇CFD設(shè)計(jì)與優(yōu)化[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

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