基于预测模型的风电场协同运行提升公用事业规模能源生产
最优化与控制
2022-02-15 v1 流体动力学
摘要
位于风电场中的风力机仅以其自身发电最大化为目标运行。个体运行导致尾流损失,降低风场能量。在本研究中,我们通过尾流转向协同运行风力机阵列以最大化总阵列产量。风场控制策略的选择依赖于计算高效流模型的优化。我们开发了基于物理、数据辅助的流控制模型来预测最优控制策略。与先前研究不同,我们首先在公用事业规模风场设计并实施了为期数月的现场实验,以在一系列控制策略(大多为次优)下验证模型。该流控制模型能在大多数风向(11-32%功率增益)下预测阵列的最优偏航失配角,误差在+/- 5度内。利用已验证模型,我们设计了一种控制协议,在第二项数月实验中使风场能源生产在关注风向及6至8 m/s与所有风速下分别提升2.7%和1.0%。所开发并验证的预测模型可促成风电场协同运行的更广泛应用。
引用
@article{arxiv.2202.06683,
title = {Collective wind farm operation based on a predictive model increases utility-scale energy production},
author = {Michael F. Howland and Jesus Bas Quesada and Juan Jose Pena Martinez and Felipe Palou Larranaga and Neeraj Yadav and Jasvipul S. Chawla and Varun Sivaram and John O. Dabiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.06683},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 5 figures, 1 table