一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法技术

本发明专利技术提供一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，包括如下步骤：敏感点识别；数据导入；获取限制条件；进行无固定机位筛选利用限制条件遍历可能机位，找出符合限制条件的风力发电机位方案；基于筛选的无固定机位和

【技术实现步骤摘要】
一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法


[0001]本专利技术涉及风力发电
，具体涉及一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法
。

技术介绍

[0002]目前发电量测算主要采用现场地形图
、
实测风资源数据等计算资料运用
WT、Wasp、Openwind
等软件进行风资源模拟，通过模拟得到的风资源图谱，考虑尾流影响后进行机位点排布，后再利用其它相关专业设计软件进行集电
、
道路设计
、
升压站选址
、
运输吊装方案选则
、
噪音
、
光影等分析后再次反复进行机位点调整
。
缺少统一的平台对风电场内多专业
、
多维度综合衡量优化的，造成优化设计方向单一，专业间调整适应频繁，设计优化周期长
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术要解决的问题是提供一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，对无固定机位情况的风电场通过输入限制性条件自动避让敏感区域，满足风场容量等条件输出符合一定要求的机位，通过此方式把无固定机位统一到固定机位情况里，再通过迭代机位和机型计算输出工程量以及发电量，最后输出多维度的风机选址方案
。
[0004]本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题：本专利技术提供一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，包括如下步骤：
[0005]敏感点识别：对风电场内的地物进行识别，提取风电场内敏感点地物信息；
[0006]数据导入：导入风电场区域范围
、
敏感点地物信息
、
国土信息
、
地形数据
、
噪音分布以及风资源图谱；
[0007]获取限制条件：所述限制条件包括项目容量
、
主风方向风力发电机间隔
、
垂直主风方向间隔以及机位点个数；
[0008]进行无固定机位筛选：基于风电场区域范围
、
敏感点地物信息
、
国土信息
、
地形数据
、
噪音分布以及风资源图谱对风电场内区域进行筛选，保留风电场可利用区域，利用限制条件遍历可能机位，找出符合限制条件的风力发电机位方案；
[0009]基于筛选的无固定机位和
/
或业主提供的固定机位，利用风电场容量对其进行机型匹配和机位点排布，形成风力发电机方案样本库；
[0010]对形成的风力发电机方案样本库分别进行发电量计算以及风电场工程量计算；
[0011]根据计算的发电量和工程量获取发电量最优
、
投资最低以及
LCOE
最低的风力发电机点位排布选址方案
。
[0012]进一步，所述敏感点地物信息为风电场内需要避让的区域，所述区域包括村庄
、
水系以及工厂
。
[0013]进一步，所述发电量计算包括如下步骤：
[0014]建立旋转坐标系：根据已知量
2000
系坐标
(x0，
y0)
，计算输出量旋转坐标系
(x
，
y)
；
[0015]对风力发电机进行排序：在每个风向下根据
y
值大小进行排序，
y
值大的在前，在每
个风向下找当前风力发电机受哪台风力发电机影响最大；
[0016]计算风速降低系数
Cwake
；
[0017]利用最小
Cwake
计算实际风速：当前风力发电机风速＝最小
Cwake*
前一台风力发电机实际风速
[0018]在一个风速一个风向下计算年功率；
[0019]根据年功率计算实际发电量
。
[0020]进一步，所述建立旋转坐标系还包括：
[0021]输入数据：
θ
为来流风向；
[0022]通过公式
(1)
和
(2)
，将
2000
系坐标
(x0，
y0)
转换为旋转坐标系下的坐标值
(x
，
y)
，
[0023]x
＝
x0·
cos
θ
‑
y0·
sin
θ (1)
，
[0024]y
＝
x0·
sin
θ
+y0·
cos
θ
(2)
，其中
θ
为来流风向，
2000
系坐标
(x0，
y0)
为已知量，旋转坐标系
(x
，
y)
为输出量，以旋转坐标系中，
y
坐标值为基准，分辨机位点的前后关系，
y
坐标值大的在上游，小的在下游
。
[0025]进一步，所述风速降低系数
Cwake
的计算包括如下步骤：
[0026]以任意两台风力发电机，根据旋转坐标系获得其前后关系，判断下游的风力发电机是否被遮挡，若被遮挡则计算阴影面积，若未被遮挡则阴影面积为0；
[0027]基于阴影面积计算风速降低系数
Cwake
，
[0028]其中
C
t
为风力发电机组推力系数，
D
rotor
为风轮直径，
A
OVERLAP
为阴影面积，
X
WT2
为前后两台风力机在流向方向的距离，
k
为尾流扩张系数
。
[0029]进一步，所述阴影面积的计算包括如下步骤：
[0030]确定两台风力发电机的圆心点，上游风力发电机的圆心点为
WT1(x0，
y0，
z0)
，下游风力发电机的圆心点为
WT2(x2，
y2，
z2)
，上游风力发电机
A
WT1
在下游风力发电机处的尾流截面圆心点为
WT1
wake
(x0，
y2，
z0)
；
[0031]计算圆心距
[0032]计算半径计算半径
[0033]计算阴影面积：
[0034]其中
[0035]由上述技术方案可知，本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，包括如下步骤：敏感点识别：对风电场内的地物进行识别，提取风电场内敏感点地物信息；数据导入：导入风电场区域范围
、
敏感点地物信息
、
国土信息
、
地形数据
、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，其特征在于：包括如下步骤：敏感点识别：对风电场内的地物进行识别，提取风电场内敏感点地物信息；数据导入：导入风电场区域范围
、
敏感点地物信息
、
国土信息
、
地形数据
、
噪音分布以及风资源图谱；获取限制条件：所述限制条件包括项目容量
、
主风方向风力发电机间隔
、
垂直主风方向间隔以及机位点个数；进行无固定机位筛选：基于风电场区域范围
、
敏感点地物信息
、
国土信息
、
地形数据
、
噪音分布以及风资源图谱对风电场内区域进行筛选，保留风电场可利用区域，利用限制条件遍历可能机位，找出符合限制条件的风力发电机位方案；基于筛选的无固定机位和
/
或业主提供的固定机位，利用风电场容量对其进行机型匹配和机位点排布，形成风力发电机方案样本库；对形成的风力发电机方案样本库分别进行发电量计算以及风电场工程量计算；根据计算的发电量获取发电量最优
、
投资最低以及
LCOE
最低的风力发电机点位排布选址方案
。2.
根据权利要求1所述的基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，其特征在于，所述敏感点地物信息为风电场内需要避让的区域，所述区域包括村庄
、
水系以及工厂
。3.
根据权利要求1所述的基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，其特征在于，所述发电量计算包括如下步骤：建立旋转坐标系：根据已知量
2000
系坐标
(x0，
y0)
，计算输出量旋转坐标系
(x
，
y)
；对风力发电机进行排序：在每个风向下根据
y
值大小进行排序，
y
值大的在前，在每个风向下找当前风力发电机受哪台风力发电机影响最大；计算风速降低系数
Cwake
；利用最小
Cwake
计算实际风速：当前风力发电机风速＝最小
Cwake*
前一台风力发电机实际风速在一个风速一个风向下计算年功率；根据年功率计算实际发电量
。4.
根据权利要求3所述的基于多要素的风电机组机位点排布选址优化方法，其特征在于，所述建立旋转坐标系还包括：输入数据：
θ
为来流风向；通过公式
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建科，王晓理，杨凤志，陈鹏，徐赖琳，李瑞，杜鹏飞，何伟，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团海装风电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：