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为了验证尾流计算模型的准确性,明阳智能采用美国NREL实验室的风洞试验结果,与经验公式及拟合尾流计算模型做了比对分析。由图3可见,采用经验公式推导在超过4D距离后,计算偏差逐渐增大,最大可达20%,而明阳智能尾流模型计算结果与实际情况的偏差值仅为3%左右。尾流计算模型与MySE平台机组完美匹配,实现了尾流场分布的准确描述,进而实现了最高发电量的精准计算。
图3 不同经验公式、CFD仿真的尾流模型与风洞试验的测试数据对比图
全生命周期精准捕风
破解尾流损失难题后,明阳智能海上机位智能优化模块进一步攻克风向难题。
受限于风场建设周期制约,大多数海上风电项目机位排布定点都是依靠测风塔一个完整年的风向数据。但实际情况是,风向是存在年际变化的,这意味着今年测风数据排布最优机位方案并非适用于明年,更不适用于整个生命周期。海上机位智能优化模块完美地解决了这个问题。
以某海上风场项目为例,通过海上机位智能优化模块快速完成上万种排布方案的迭代寻优计算,找出发电量前五的机位排布方案,结果如下表。
风向偏转对不同机位优化方案的影响
由下图可知,在不考虑25年风向变化的前提下,方案4的年等效满发小时数最高,其他方案年等效满发小时数降低0.22%~0.65%。而考虑风向的年际变化影响后,方案2的年等效满发小时数最高。从风向对年等效满发小时数影响差异上分析,方案2损失的年等效满发小时数仅为0.24%,而方案4损失高达2.39%,两方案差异为2.15%。
图4 考虑全生命周期风向偏转的不同机位排布方案对比
由图中数据可见风向偏转对年等效满发小时数影响之大,方案2最终成为最优机位排布方案。
而如若在这个海上风场仅根据测风塔某一年的风向数据做机位排布,随着风向的年际变化,在风场的全生命周期中,年等效满发小时数减少92.6h,以10万千瓦容量风场计算,客户将损失至少1.9亿元的经济收益。
“出生决定一生”,明阳智能突破了传统手动排布方法的技术经验限制,以领先的尾流计算模型、贴合全生命周期的风向分析方法,精准锁定最优机位排布,规避25年全生命周期内的发电量损失,为客户提供最佳风场布局选择,实现了对海上机位布控的全面引领。
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