冯小慧
大唐新疆清洁能源有限公司 新疆 乌鲁木齐 830011
摘要:为满足现代化建设对电力的庞大需求并尽可能达到环保目标,本文从大数据方向着力研究风电场的风能资源及其利用情况。基于数据挖掘中发现的异常数据,通过时间序列移动平均法对数据进行修正,并采用大数据挖掘技术求得各个特定时间段内的平均风速,进而求得风电场风能各月的分布情况并建立云模型对风电场的风能资源进行评估,为风能资源的有效利用提供技术支撑。
关键词:风电场;风能资源;风机;规划模型;风小切口
引言
文章主要对该风电场日均风速、月均风速、风功率密度等数据进行分析处理,根据得到的数据分析了该风电场的风能资源并根据该风场全年可利用的小时比情况评估该风电场,发现该地风况较好、风力资源丰富,风能年累计可利用小时数率高,风电场的年风能资源利用率低,较好用于建设风力发电场;对该风电场风机匹配问题进行研究,得到结论小切入口的新机型更适合此风场。在保证风电场具有最好经济效益的前提下,运用0-1规划模型制定维修人员的排班方案与风机维护计划模型。
风能是一种最具活力的可再生能源,风能作为一种清洁的可再生能源,越来越受到世界各国的重视,其蕴量巨大,全球的风能约为2.74×109MW,其中可利用的风能为2×107MW,比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍,风能最主要的应用形式是风力发电,因此如何改良设计风机,最大化的利用风能就非常重要。
1 风电场的风能资源及其利用情况
根据该风电场一年内每隔15分钟的各风机安装处的平均风速,利用均值公式计算出该风电场的月平均风速,进而计算出该风电场的年平均风速,如表1所示。该风电场并不是一年365天都发电,根据提供的该风电场日实际发电功率为零的次数(次/15分钟)计算出可利用的风能年累积小时数为 7555.5小时,从而风能年累计可利用小时数率为0.8625,根据贝兹理论,风力发电机最大风能利用系数为0.593,但是根据建模题目给的数据计算出每月风能资源利用率可得全年风能资源利用率为0.19125,与最大风能利用系数0.593相差甚远,由此可知该判断当地的风况较好,风能可利用率高。虽然风力资源丰富,但是风电场的年均风能利用率较低,因此风电场对当地风能资源的开发潜力巨大。
2 风电场风能资源评估
根据国家发展改革委颁发的《全国风能资源评价技术规定》,结合数据选取平均风速、空气密度等因素对风能资源进行评估。利用风力发电机的能量计算公式得到各月每10天的能量值。
云模型具有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云滴的云数字特征(Ex,En,He)。
(1)正向云发生器的发动机制为如下。
①生成以En为期望,以He2为方差的正态随机数En’。
②生成以Ex为期望,以En,2为方差的正态随机数x。
③计算隶属度确定度是相对于论域U的一个云滴。这里选择“钟形”函数为常量)为隶属度函数。
④重复①②③步直到得到充足的云滴。
(2)逆向云发生器计算云滴的数字特征(Ex,En,He),假设样本x的容量为n,其触发机制如下。
.png)
该年各月能量云模型,如图1、图2所示。
.png)
3风能资源与风机匹配
根据该风电场全年风速数据得出可得知该风电场所有日均风速的高频取值范围(3.5,10.5)、众数和中位数达不到附录3,4中所列机型的额定风速,所以参数中的额定功率、额定风速和切出风速无需考虑,则只需考虑切入风速这一参数。风速-功率的数学计算公式为
.png)
其中vi是切入风速,vn为切出风速,当风速小于切入风速时,风机不启动,当风速大于切出风速时,风机停止工作。vu是风机的额定风速,当风速大于额定风速时,风机在额定功率下运转。根据采样数据得到机型I、机型 II的风速-功率曲线图3所示,可看出在相同风速条件下,机型I所产生的功率较大,也就是说切入风速越小,在该风电场所产生的功率就越大,根据这这一规律,相对二期工程来说,机型III,机型IV和机型V要比现有的机型II更适合,因为机型III,机型IV和机型V的切入风速比机型II小。
4维修人员的排班方案与风机维护计划模型
建立风机维护计划的数学模型如下:
.png)
其中约束条件(2)表示第I台风机一年被修四天,约束条件(3)表示第J天最多有三台风机被修,约束条件(4)表示同一台风机两次维修的时间不超过270天。约束条件(5)表示风机每年需要停机两次维修,每次维修两天。(6)表示每组维修工作人员连续工作时间不超过六天,以及每天要有一组工作人员值班应对突发情况。
上述模型(1)可以通过Lingo求解,维护人员七天的工作安排示意图如图所示。
结束语:
本文对风场的平均风速数据进行分析,,判断当地的风况较好,风能可利用率高,虽然风力资源丰富,但是风电场的年均风能利用率较低,因此风电场对当地风能资源的开发潜力巨大。
根据现有风机型号的风速-功率的关系,拟合出新型号的风机风速和功率的关系,进而根据不同地点的风速情况推算出不同的风机功率,从而选出最适合该处的风机型号,对风场中新型风机的选择、评估和改进提供了理论依据。
利用0-1规划模型,给出了风机维护和人员的分配模型,为人员和资源问题的分配问题提供了一定的参考意义。
参考文献:
[1]刘亚飞,王斐.关于复杂地形风电场风力资源分析及风电场选址[J].中国战略新兴产业,2018(24):11.
[2]吕辉.基于风电场风力资源评估的风电机组布局优化研究[D].上海电机学院,2018.
[3]张宇,何维国,邹正华,李新雄.考虑风资源影响的风电场电压波动和闪变评估[J].电网与清洁能源,2012,28(05):70-74.
[4]庞浩.复杂地形风电场风力资源分析及风电场选址[D].天津大学,2011.