Gaussian与GA风电场尾流软测量建模与优化
由于风电场内机组间存在尾流效应,影响风电场整体发电量,导致风电场收益降低.而尾流效应又很难观测,为削弱风电场尾流效应对发电量的影响,对尾流软测量、尾流优化方法展开研究.根据过程机理建模方法,基于Jensen尾流模型和高斯(Gaussian)风速模型,建立风电场机组尾流模型,基于模型进行尾流仿真计算,分析尾流效应对机组发电功率的影响,并采用遗传算法(GA)对风电机组偏航角进行优化,合理优化机组间的尾流影响,最后基于实际风场案例进行仿真实验研究.通过研究发现,应用所述理论与方案,实验风场整体发电量可提升 1.5%,在提升发电收益的同时也减少碳排放.
软测量、高斯模型、遗传算法、风电场、尾流效应、尾流优化
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TP27;TB9(自动化技术及设备)
2023-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
107-113