[發明專利]基于計算流體力學模型的風電場功率物理預測方法有效
| 申請號: | 201210103707.6 | 申請日: | 2012-04-09 |
| 公開(公告)號: | CN102663251A | 公開(公告)日: | 2012-09-12 |
| 發明(設計)人: | 李莉;劉永前;韓爽;楊勇平 | 申請(專利權)人: | 華北電力大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 計算 流體力學 模型 電場 功率 物理 預測 方法 | ||
技術領域
本發明屬于風電場功率預測預報技術領域,尤其涉及一種基于計算流體力學模型的風電場功率物理預測方法。
背景技術
我國風力發電經歷了跨越式發展,未來依然將保持較快發展勢頭,十二五期間我國風電裝機預計每年新增1000萬千瓦以上。但是,風力發電固有的間歇性、隨機波動性嚴重威脅電力系統運行的經濟性、穩定性和供電質量。風電場功率預測是減輕風電對電網造成的不利影響、提高電網中風電裝機比例的一種有效途徑。國家對風電場功率預測已提出強制性要求,《風電場預測預報管理暫行辦法》規定:新建風電場要同步建設風電預測預報體系,各風電場預測預報系統從2012年7月1日起正式開始運行。
根據是否需要風電場歷史數據的支持,風電場功率預測可以分為兩大類方法:一類是基于歷史數據的統計模型方法,一類是不需要歷史數據的物理模型方法。統計模型是在若干個歷史數據和未來風電場功率之間建立一種映射關系,由歷史數據或其他輸入參數(如數值天氣預報數據)外推得到未來一段時間的風電場功率。近年來,國內外統計模型方法的相關研究較多,常用方法有時間序列法、持續性算法、神經網絡及支持向量基等。國內現有的預測系統均屬于統計模型方法,但是,這種方法需要大量歷史數據的支持,且對歷史數據變化規律的一致性有很高的要求,否則將使功率預測的誤差增大,甚至導致樣本訓練失敗。因此,統計模型無法用于缺少歷史記錄的大量新建風電場。
基于物理模型的風電場功率預測方法不需要風電場歷史功率數據的支持,它采用氣象部門提供的數值天氣預報(numerical?weather?prediction--NWP)數據,通過考慮地形條件等因素,建立空氣動力學模型描述流場,求取風電機組輪轂高度處的風速和風向,然后根據風電機組功率曲線進行風電場功率預測。因此,它既適用于新建風電場、也適用于已有風電場的功率預測。風電場功率物理預測方法最關鍵的環節在于:將NWP給出的風速、風向等參數準確地計算為風電機組輪轂高度水平的風速和風向,即NWP數據的精細化處理。它是風電功率預測的基礎,也直接決定了風電功率預測的精度。對NWP數據的精細化處理主要采用以下兩種方法:(1)采用診斷模型與解析算法分析風電場局地效應對流場的影響,即在假設的基礎上解析求解簡化的大氣運動方程,這種方法計算量小,但是結果精度不高。(2)中尺度氣象模式結合計算流體力學(Computational?Fluid?Dynamics-CFD)模型,動態模擬流場在風電場內的發展變化過程。這種方法可以獲得比解析法更準確的流場分布,從而提高風電場功率預測精度。
計算流體力學模型(CFD模型)已經成功地應用于換熱器內流動、汽車及飛行器的繞流等多種流體工程中,在風資源的評估中也有人利用CFD模型做了初步的嘗試。但是,當它用于風電場功率預測時,每次預測都需要求解Navier-Stokes方程(N-S方程)進行流場計算,計算量巨大,難以滿足預測時效的要求。因此,盡管CFD模型可以提高預測的精度,到目前為止還沒有成功用于風電場功率預測領域的例子。
為此,本發明提出一種基于CFD模擬數據庫的風電場功率預測新方法:它將風電場可能出現的風況離散化,以離散化的風況為依據建立“風況-各臺風電機組輪轂高度風速風向及發電功率數據庫”;然后以中尺度NWP數據為輸入數據,利用該數據庫完成風電場功率預測工作。這種方法有如下創新之處:
(1)本預測方法采用微尺度CFD模型求解N-S方程計算風速和風向分布,風速預測精度高;同時將耗時的CFD數值計算工作放到預測之前完成,預測過程計算量小,有效地解決了CFD方法的預測時效問題。
(2)采用單臺風電機組功率預測、運行風電機組功率疊加獲得風電場發電功率的預測原理,有效地解決了風電機組可利用率問題。風電機組可用率是影響風電場輸出功率的重要因素之一,目前國內外的預測系統都未考慮風電機組可用率的問題。所謂風電機組可利用率,是指由于限電、故障等原因,每個風場內運行的風電機組數量是不斷變化的,往往有部分風電機組處于停機狀態,不能同時全部運行。隨著風電機組的裝機容量不斷增加,在某些地方的限電現象時有發生,尤其是在東北和內蒙等地區的采暖季,為保證供熱,不得不采取限制風電機組出力的調度措施,嚴重時一個風電場會有一半甚至更多的機組被限制出力。因此,在進行風電場功率預測時,限電或故障造成的風電機組可利用率已經成為一個必須考慮的問題,否則會嚴重影響預測精度。
發明內容
本發明的目的在于,針對當前預測風電場功率的方法存在的問題,提供一種基于計算流體力學模型的風電場功率物理預測方法。
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G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





