异质背景速度场下风电场功率预测的新尾流合并方法
流体动力学
2023-02-15 v1
摘要
许多风电场位于近海岸区域或地形障碍附近。这些区域中形成的中尺度梯度使得风电场运行于极少均匀的速度场中。然而，工程风电场尾流模型中的所有现有尾流合并方法均假设风场内外为均匀背景速度场，依赖于通常在首排风机上游数百米处测量的单一风速值。本研究推导出一种能够将对尾流流的叠加置于异质背景速度场上的新动量守恒尾流合并方法。我们将所提尾流合并方法与四种不同尾流模型（即 Gaussian、super-Gaussian、double-Gaussian 与 Ishihara 模型）耦合，并针对 Horns Rev、London Array 与 Westermost Rough 风电场的 LES 数据、双多普勒雷达测量与 SCADA 数据进行性能测试。此外，作为额外参照，也纳入了采用二次叠加的标准 Jensen 模型。结果表明，新方法在均匀条件下表现与速度亏损线性叠加相近，但在使用空间变化背景速度时表现更优。当尾流合并方法与 double-Gaussian 及 Gaussian 单尾流模型耦合时获得最准确估计。Ishihara 模型也与观测吻合良好。相反，Jensen 与 super-Gaussian 尾流模型对我们分析中所有风速、风向与风电场均低估了风电场功率输出。
引用
@article{arxiv.2010.03873,
title = {A new wake-merging method for wind-farm power prediction in presence of heterogeneous background velocity fields},
author = {Luca Lanzilao and Johan Meyers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03873},
year = {2023}
}