【CN109992889A】风电场模型的建立方法及系统、尾流值计算方法及系统【专利】
风电场能量管理系统运维服务的数据分析与预测模型建立
风电场能量管理系统运维服务的数据分析与预测模型建立随着清洁能源的迅猛发展，在可再生能源领域，风力发电是一种重要的选择。
风力发电的核心设施是风电场，而风电场的性能和运行状态对发电效率起着至关重要的作用。
为了保障风电场的正常运行和发电能力，风电场能量管理系统的运维服务显得尤为重要。
风电场能量管理系统运维服务的数据分析是保障风电场运行的重要环节。
通过对风电场运维过程中产生的海量数据进行分析，可以及时发现异常情况、优化运行策略、预测设备故障等。
在这里，我们将讨论如何建立数据分析与预测模型，以提升风电场能量管理系统运维服务的效果。
首先，为了开始数据分析与预测模型的建立，我们需要收集风电场能量管理系统及相关设备的运行数据。
这些数据可以包括风速、风向、发电功率、温度、湿度等多个参数。
通过对这些参数进行综合分析，可以深入了解风电场的运行情况及潜在问题。
接下来，我们需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗是指将不完整、重复或错误的数据进行清理和修正，以确保数据的准确性和可靠性。
数据预处理则是指对数据进行归一化、平滑等处理，使其具备良好的输入条件，并提高模型的预测准确性。
在得到经过清洗和预处理的数据后，我们可以开始建立数据分析与预测模型。
其中一个常用的模型是基于统计学的回归分析。
回归分析是一种通过建立数学模型，预测因变量与自变量之间关系的方法。
在风电场能量管理系统中，我们可以将发电功率作为因变量，风速、风向等参数作为自变量，建立回归模型来预测发电功率的变化。
此外，我们还可以应用机器学习算法，如支持向量机、人工神经网络等，来建立数据分析与预测模型。
这些算法可以通过学习历史数据的模式和趋势，来预测未来的发电功率、设备故障等情况。
机器学习算法的优势在于可以处理复杂的非线性关系，并能根据实际情况进行实时调整和优化。
建立好数据分析与预测模型之后，我们可以将模型应用到风电场能量管理系统运维服务中。
模型可以通过实时监测风电场的运行数据，进行预测和分析，及时发现异常情况并采取相应措施，以确保风电场的稳定运行。
风力发电系统建模与控制
风力发电系统建模与控制随着能源需求的不断增加，风力发电引起了人们的重视。
风力发电系统是一种绿色、低碳、可再生的能源。
为了实现可靠的风力发电系统，需要对其进行建模和控制。
本文将深入探讨风力发电系统建模与控制。
一、风力发电系统的基本结构风力发电系统一般由风轮、传动系统、发电机、电力转换器和控制系统组成。
其中，风轮负责将风能转化为机械能，传动系统将机械能传递给发电机，发电机将机械能转化为电能，电力转换器将电能转化为可用的电力，控制系统则对整个系统进行控制和监测。
二、风力发电系统的建模风力发电系统的建模是对系统进行描述和分析的过程。
建模可以帮助我们理解系统的特性和性能，并优化系统的设计和控制。
1. 风轮模型风轮模型可以用动量理论进行描述。
动量理论认为，当空气通过风轮时，将产生一个动量变化。
这种动量变化可以表达为：MT=(2/3)ρAV1V2其中，MT为扫描面MT越大，效率就越高。
V1是入口速度，V2是出口速度，ρ为空气密度，A为扫描面积。
2. 传动系统模型传动系统模型可以用机械传动理论进行描述。
机械传动理论认为，传动系统的输出功率等于输入功率与传动效率的乘积。
传动效率通常由摩擦、转动惯量、传动比等因素决定。
3. 发电机模型发电机模型可以用电机理论进行描述。
电机理论认为，发电机的输出电功率等于输入机械功率与发电机效率的乘积。
发电机效率通常由转子、定子、磁路、线圈等因素决定。
4. 电力转换器模型电力转换器模型可以用电子技术进行描述。
电子技术主要是关于电流、电压和功率的调节和控制。
5. 控制系统模型控制系统模型可以用控制理论进行描述。
控制理论可以用于实现对风力发电系统的控制和监测。
控制系统可以是基于硬件的，也可以是基于软件的。
常见的控制方法包括PID控制和模糊控制等。
三、风力发电系统的控制为了使风力发电系统能够稳定运行，需要对其进行控制。
控制可以实现对系统的稳定性、效率和可靠性的优化。
1. 稳定性控制稳定性控制是风力发电系统控制的基本要求。
风力发电系统的建模和优化
风力发电系统的建模和优化随着气候变化和环保意识的提高，清洁能源越来越受到重视。
在所有的清洁能源中，风力发电是一种非常有前途的技术，它具有广阔的开发前景和应用空间。
然而，风力发电的可靠性和经济性仍然需要不断提高。
在这种情况下，建立一个科学的风力发电系统的建模和优化方法是至关重要的。
一、风力发电系统的建模风力发电系统主要由风机、主轴、发电机、变流器、电网等多个部分组成。
在建立风力发电系统的模型时，需要对每个部分进行详细分析和建模，同时还需要考虑不同部分之间的协作关系。
1. 风机模型风机是风力发电系统的核心部件，其性能直接影响整个系统的输出能力。
风机模型需要考虑风机的外形、叶片数目、叶片材料、控制系统等多个因素，并且需要通过实验验证来获得。
2. 主轴模型主轴是风机和发电机之间的连接部件，它的设计和制造对整个风力发电系统的可靠性和稳定性非常重要。
主轴模型需要综合考虑材料、结构、制造工艺等多个因素。
3. 发电机模型发电机是把风能转化成电能的核心部件，其输出能力和效率直接影响整个系统的性能。
发电机的模型需要考虑电磁学、机械学和热学等多个因素，并且需要对不同负载和速度下的性能进行测试验证。
4. 变流器模型变流器是将产生的电能转化成符合电网要求的电能的关键部件，其性能和质量对整个系统的输出功率和电网质量有较大影响。
变流器的模型需要考虑功率电子器件、控制技术、保护技术等多个因素。
5. 电网模型电网是把风力发电系统中产生的电能输送和分配的关键环节，其质量和安全性对用户和能源供应商都具有重要意义。
电网的模型需要考虑其电压、频率、负载等多个因素，并且需要对不同电网状态下的性能进行测试验证。
二、风力发电系统的优化在建立风力发电系统的模型之后，需要对其进行优化，以提高系统的可靠性、效率和经济性。
风力发电系统的优化可以从以下几个方面入手：1. 系统设计优化系统设计优化是从整体的角度考虑风力发电系统的设计，旨在寻找最佳的系统结构和工作参数。
风电场电力系统建模及控制
风电场电力系统建模及控制随着人们对环保意识的提高以及能源资源的限制性，风能逐渐成为人们重要的选择。
风电场是风能利用最为广泛的一种形式，它在收集和利用风能方面变得越来越有效和普遍。
在风电场中，电力系统建模及控制是关键的步骤，它不仅直接影响风电场的产能，同时也影响了整个电力系统的稳定性。
因此，风电场电力系统建模与控制技术的创新和进步对全球能源发展和环境保护至关重要。
一、风电场的发展和应用风电场可以说是清洁能源的代表，它不仅不排放污染，同时也具有丰富的资源优势。
随着新能源技术和设备的不断升级和成熟，风电场在全球范围内得到了广泛的应用和发展。
根据国际能源署的数据显示，2018年全球新建风电装机容量达到了50GW以上，其中中国、美国、德国、印度、英国等国家排名靠前。
二、风电场电力系统的组成和特点风电场的电力系统由发电机、变压器、电缆、开关装置以及电网等组成。
风电场的电力系统有着复杂的组成结构和恶劣的外界环境，同时由于风资源具有不稳定性，因此对电力系统的建模和控制技术提出了更高的要求。
具体来说，风电场电力系统应该具有以下几个特点：1、电力系统具有小信号稳定性风场电力系统具有多种复杂的负载和不同的电气驱动设备。
在这种情况下，风电场电力系统的小干扰稳定性具有关键作用。
2、电力系统具有动态响应和准确控制的能力风场电力系统的前馈和反馈控制机制削弱了复杂非线性特性的影响。
对于复杂性的电气负载和电气机器，风电场控制系统需要响应快、控制精度高。
3、电力系统的系统响应和稳定性风场电力系统的系统响应和稳定性是指风电场电力系统必须具有稳定的集合和分配能力，以满足全系统的电力需求。
三、风电场电力系统的建模和控制技术风电场电力系统建模和控制技术的创新和进步对于提高风电场发电效率、提高电力系统的可靠性和稳定性至关重要。
接下来，我们将介绍以下几个方面：1、风电场电力系统的建模技术风电场的电力系统组成复杂，因此在进行电力系统建模时需要考虑到各个部分之间的相互作用以及受外部环境变化的影响。
海上风力发电场线路设计及数学模型分析
海上风力发电场线路设计及数学模型分析1.引言近年来，由于全球能源需求的不断增长，加之能源短缺和环境污染的日益严重，各国纷纷加大了对可再生能源的开发和利用。
风力发电是其中备受瞩目的一种，因其不会产生二氧化碳等温室气体，同时大幅降低对环境的破坏性，因而得以广泛应用。
不过，由于风力发电依赖于地理和气象条件，要在各地实现高效的利用仍然面临一系列的技术问题。
本文主要介绍海上风力发电场的线路设计及数学模型分析。
2.海上风力发电场线路设计2.1 线路设计原则（1）线路的最短距离。
因为电缆的制造成本较高，为了降低成本，最好使用较短路径。
不过，这并不意味着必须是绝对的最短路径，而应该综合考虑诸如海底地形、气象、涌浪等因素，追求最佳的利益平衡点。
（2）布线的可维护性简易。
因为工艺环境的限制，海上发电设备复杂难以维护，因此在布线时，应优先考虑电缆的维修和更换。
（3）线路的负载均衡。
因为海上风电场面积较大，风力发电的产能不可能完全均匀分布，因此，在线路设计时，需要考虑各个发电设备间的复杂交互影响和综合调度，以实现负载的均衡化。
2.2 线路设计方法（1）采用大功率直流输电线路。
海上风力发电场相对固定，且电器设备的电功率较大，使用AC电缆进行送电会有较大的传输损耗，不利于经济效益的提高。
因此，直流传输线路成为了海上风电输电的主流方式，有效提高了线路价值。
（2）采用无环式结构。
因为海上环境的局限，需要增加线路的鲁棒性，采用无环式结构可以有效减小海洋环境对线路的影响，提高线路可靠性和稳定性。
（3）采用分层式布线结构。
为避免单一线缆所有电力故障均会导致系统故障，因此采用分层式布线结构是一种很好的解决方案，可将电力系统划分为多个层次，保证在单个层次故障的情况下，其它层次也能保证正常运转。
3.数学模型分析3.1 传输线路模型通过建立直流输电线路的数学模型，可以对其电力特性进行全面的分析与掌握。
其基本原理是：将线路抽象成L个等值电量节点连接的电路，其中每个节点表示一个蓄电容器的电势值，电感器的电流代表输送能量的基本特性。
风力发电系统的建模与性能分析
风力发电系统的建模与性能分析简介：随着对清洁能源的需求增加，风力发电作为一种可持续发展的能源形式受到了广泛关注。
风力发电系统的建模与性能分析对于优化系统运行、提高发电效率至关重要。
本文将探讨风力发电系统的建模方法和性能分析技术，以期对该领域的研究和应用有所启发。
一、风力发电系统的建模风力发电系统主要由风机、传动系统和发电机组成。
建立准确的系统模型对于系统设计和优化以及性能分析至关重要。
以下是风力发电系统的建模方法：1. 风机模型：风机通常采用叶片受力分析和机械转动建模，并考虑风速和风向的影响。
在建模过程中，需要考虑叶片的气动特性和动力学行为，以及风速的变化和风向的偏差对整个系统的影响。
2. 传动系统模型：传动系统将风机的机械能转化为发电机的电能。
传动系统的建模通常采用机械传动原理，考虑摩擦、转距和效率等因素。
此外，传动系统的惯性也需要纳入考虑，以评估系统的动态响应。
3. 发电机模型：发电机是将机械能转化为电能的核心组件。
发电机的模型通常基于电磁理论和电机设计原理，考虑磁场分布、线圈特性和转速等因素。
在建模过程中，需要考虑磁场饱和、铁磁损耗和电磁振荡等非线性特性。
二、风力发电系统的性能分析风力发电系统的性能分析旨在评估系统的电能产出和运行稳定性，以便优化发电系统的设计和运行策略。
以下是常见的性能分析技术：1. 功率曲线分析：通过绘制风速-发电功率曲线，可以评估发电机在不同风速下的响应。
该曲线可以帮助确定风速范围内的最佳转速，并为系统调度和运行策略提供依据。
2. 发电系统效率分析：发电系统效率是评估系统能量转化效率的重要指标。
通过分析传动损耗、发电机效率和整个系统的综合效率，可以确定系统的能量损失和改进潜力。
3. 风力资源评估：风力资源的评估对于风力发电系统的选址和系统容量的确定至关重要。
通过收集历史风速数据和进行统计分析，可以评估特定地点的风能潜力和风能密度。
4. 可靠性分析：可靠性分析旨在评估系统的可靠性和发电能力，以确定系统的可用性和维护需求。
风力发电系统的建模与分析
风力发电系统的建模与分析一、引言风力发电作为一种可再生能源，近年来得到了广泛关注。
随着环境保护意识的增强和对传统能源的需求逐渐减少，风力发电系统的建模与分析成为一个重要的研究领域。
本文旨在探讨风力发电系统的建模方法及其应用，为相关研究和工程实践提供参考。
二、风力发电系统的基本原理风力发电系统是将风能转化为电能的装置。
其基本原理是通过风机叶片受风力推动，驱动发电机发电。
风力发电系统包括风机、变速器、发电机、变流器、电网等组成，其中风机是核心设备。
三、风机建模与性能分析1. 风机建模风机建模是风力发电系统研究的重点之一。
在建模过程中，需要考虑风机的动力学特性、叶片气动特性以及机械传动特性等因素。
常用的建模方法包括力矩控制模型、速度控制模型和功率控制模型等。
2. 风机性能分析风机性能分析是评价风力发电系统性能的重要手段。
通过对风机的输出功率、转速和扭矩等指标进行分析，可以评估系统的运行状态和效率。
在性能分析中，常用的方法包括功率曲线分析、风机特性曲线分析和参数优化等。
四、风力发电场的建模与优化1. 风力发电场建模风力发电场是指由多台风机组成的发电系统。
为了实现更高的发电效率和经济性，需要对风力发电场进行整体建模。
建模过程中，需要考虑风机之间的相互关系、布置方式以及与电网的连接等因素。
常用的建模方法包括智能优化算法、复杂网络模型和系统动力学建模等。
2. 风力发电场优化风力发电场优化旨在提高风力发电系统的整体性能和经济效益。
优化过程中，需要考虑风机的选型、布置间距、发电机的容量等因素。
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
五、风力发电系统的可靠性分析风力发电系统的可靠性分析是评估系统运行稳定性和故障概率的重要手段。
通过对风力发电系统进行可靠性分析，可以为系统的设计和运营提供依据。
常用的可靠性分析方法包括故障树分析、可靠性块图分析和Monte Carlo模拟等。
六、风力发电系统的经济性分析风力发电系统的经济性分析是评估系统投资回报和运营成本的关键环节。
风电场运营管理系统建设方案
风电场运营管理系统建设方案目录一、前言 (2)1.1 编制目的 (2)1.2 编制依据 (3)1.3 风电场运营管理系统的定义与目标 (4)二、总体架构设计 (5)2.1 系统总体架构概述 (7)2.2 硬件架构设计 (8)2.3 软件架构设计 (9)三、功能需求分析 (10)3.1 运营监控与管理 (12)3.2 设备维护与管理 (13)3.3 数据分析与优化 (14)3.4 安全防护与应急处理 (15)3.5 用户界面与交互设计 (17)四、技术实现方案 (18)4.1 数据采集与传输技术 (20)4.2 数据存储与管理技术 (21)4.3 数据分析与挖掘技术 (22)4.4 信息安全与防护技术 (23)4.5 系统集成与接口技术 (25)五、工程实施计划 (26)5.1 项目启动与团队组建 (27)5.2 采购与供应商选择 (28)5.3 工程设计与施工计划 (30)5.4 测试与验证 (31)5.5 人员培训与系统上线 (32)六、风险评估与应对措施 (34)6.1 技术风险与应对措施 (35)6.2 运营风险与应对措施 (36)6.3 培训与人力资源风险与应对措施 (37)七、效益评估与投资回报分析 (38)7.1 效益评估指标体系 (40)7.2 投资回报分析 (42)八、结论与建议 (43)8.1 结论总结 (45)8.2 建议与展望 (46)一、前言随着全球能源结构的转变和可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可再生的能源形式，其重要性日益凸显。
风电场的运营管理水平直接关系到能源利用效率、经济效益以及生态环境效益的发挥。
构建一个高效、智能、可靠的风电场运营管理系统，对于提升风电场运行效率、保障能源安全、促进可持续发展具有重要意义。
本风电场运营管理系统建设方案旨在针对当前风电场运营管理中存在的问题和挑战，提出一套系统化、科学化、智能化的解决方案。
通过本方案的建设实施，旨在提高风电场运营管理的自动化和智能化水平，优化资源配置，降低运营成本，提高经济效益和生态环境效益，推动风电行业的持续健康发展。
风力发电系统的建模与优化控制技术
风力发电系统的建模与优化控制技术引言：随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种绿色、清洁的能源形式，逐渐成为全球能源转型的重中之重。
为了提高风力发电系统的效率和可靠性，建模与优化控制技术在其设计和运行过程中起着重要的作用。
本文将着重讨论风力发电系统的建模方法，并探讨优化控制技术的应用，以提高风力发电的效率。
一、风力发电系统的建模方法1. 外部环境建模风力发电系统的设计必须考虑到外部环境对其运行的影响，例如风速、风向等。
因此，建模过程中需要准确描述和模拟风力资源的可变性和不确定性。
2. 风力涡结构建模风力涡结构是指风与风轮之间形成的旋涡，对风力发电机性能有重要影响。
通过数学和物理模型，可以准确地描述风力涡结构，并应用于优化风力发电机的设计和控制。
3. 风力发电机建模风力发电机是风力发电系统的核心部件，其建模是优化控制的基础。
常用的建模方法包括基于物理原理的动力学模型、神经网络模型和经验模型等。
这些模型可以精确描述风力发电机的运行特性和性能，为优化控制技术的应用提供依据。
二、风力发电系统的优化控制技术1. 运行优化控制风力发电系统的运行优化控制旨在最大限度地提高发电效率和可靠性。
通过控制风力发电机的转速、桨叶角度和电网连接方式等参数，可以实现系统在不同工况下的最佳性能。
2. 故障诊断与容错控制风力发电系统面临多种故障风险，例如变频器故障、叶片损坏等。
利用优化控制技术，可以实现对系统故障的早期诊断和容错控制，从而减少故障损失和停机时间。
3. 多智能体协同控制多智能体协同控制技术可以实现多个风力发电机之间的信息共享和协调运行，提高整个风电场的发电效率。
通过协同控制，可以优化风力发电机组的排布方式和运行策略，减少风电场的功率波动和损耗。
三、风力发电系统建模与优化控制技术的案例研究1. 基于神经网络的风力发电机动态建模利用神经网络方法，研究者可以建立风力发电机的动态建模，并结合优化控制技术，实现风力发电机在不同工况下的最佳配置和调节水平。
电力系统中的风力发电系统建模与性能分析研究
电力系统中的风力发电系统建模与性能分析研究引言:随着能源需求的不断增长和对传统能源的限制，可再生能源在电力系统中的应用正在蓬勃发展。
风力发电作为一种广泛使用的可再生能源形式，其在电力系统中的建模与性能分析研究显得尤为重要。
本文将探讨电力系统中风力发电系统的建模方法和性能分析，以期为电力系统规划和可再生能源的应用提供指导。
一、风力发电系统建模方法1. 风机建模风机是风力发电系统中的核心设备，其建模是建立风力发电系统模型的第一步。
风机的主要参数包括叶片长度、叶片数、空气动力学系数等。
在建模过程中，可以采用数学模型或仿真软件来模拟风机的运行特性，并根据实测数据对模型进行验证和校正，以确保模型的准确性和可靠性。
2. 风力资源建模风力资源是影响风机发电性能的重要因素之一。
通过建立风力资源模型，可以分析风力资源的时空变化规律，并预测未来的风力资源状况。
常用的风力资源建模方法包括指数分布模型、威布尔分布模型等。
在建模过程中需要考虑地理位置、地形、气候等因素对风力资源的影响，并根据实测数据对模型进行验证和校正。
3. 电力系统建模电力系统是由多个风机、变电站、输电线路等组成的复杂网络。
建立电力系统模型是分析风力发电系统性能的基础。
在建模过程中，需要考虑系统的拓扑结构、电力设备参数、电气传输特性等因素，并运用电力系统仿真软件对模型进行验证和分析，得出系统的电压、功率等重要参数。
二、性能分析方法1. 风机性能分析风机的性能分析是风力发电系统中的核心环节。
通过对风机的性能指标进行分析，可以评估系统的发电能力和稳定性。
常用的风机性能指标包括风速特性曲线、风功率曲线、切入风速、切出风速等。
通过建立风机性能模型，可以模拟不同风速下的风机发电能力，并根据实测数据对模型进行验证和校正。
2. 电力系统性能分析电力系统性能分析是评估风力发电系统在电力系统中运行情况的重要手段。
通过分析电力系统的电压、频率、故障率等指标，可以评估系统的供电能力和可靠性。
第六讲 风力发电系统的模型(1)
作者 (Prepared By): 林俐 电气与电子工程学院
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重要的定义
其中λ为叶尖速比，定义为：
Rωtur λ= Veq
风能转换效率系数CP是叶尖速比λ和叶片桨距角β 的函数； 对于给定的风力机系统，CP的表达式是一定的。
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2010年12月10日
发电机型式
普通异步发电机——恒速恒频风电机组 绕线式异步发电机——准变速恒频风电机组 双馈感应发电机——变速恒频风电机组 永磁同步发电机——变速恒频风电机组
作者 (Prepared By): 林俐 电气与电子工程学院
2010年12月10日
渐变风
描述风速的渐变特性
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2010年12月10日
渐变风
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2010年12月10日
随机风
表示风速变化的随机特性：随机噪声风速
作者 (Prepared By): 林俐 电气与电子工程学院
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一般定桨距风力机Cp
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一般变桨距风力机Cp
式中，Cf为叶片设计常数，一般取1-3。
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二、轴系系统（传动系统）
风电场并网系统模型建立与仿真分析
风电场并网系统模型建立与仿真分析随着环境保护意识的增强和可再生能源的发展，风电场作为清洁能源的代表之一，在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
风电场并网系统的建立和优化对于提高电网的稳定性和可靠性具有重要意义。
本文将从模型建立与仿真分析的角度出发，探讨风电场并网系统的相关内容。
一、风电场特点分析风电场具有不稳定性和间歇性的特点，受风速、风向等外部环境因素的影响较大。
因此，建立准确的风电场模型对于系统的稳定运行至关重要。
二、风电场模型建立1. 风机模型：风机是风电场的核心组成部分，其动态特性直接影响到系统的运行效果。
常用的风机模型包括理想风机模型、双馈感应发电机模型等。
2. 风电场电气模型：风电场的电气模型主要包括发电机、变流器、变压器、电缆等组成部分。
其中，变流器模型的建立尤为关键，它将风机产生的交流电转换为直流电并与电网进行连接。
3. 电网模型：电网模型考虑了电网的拓扑结构、参数以及负荷特性等因素，是风电场并网系统模型中不可或缺的一部分。
三、风电场并网系统仿真分析1. 系统稳定性分析：通过仿真分析风电场并网系统的稳定性，包括电压稳定性、频率稳定性等方面，评估系统在不同工况下的运行性能。
2. 响应特性分析：研究风电场对于电网故障的响应特性，包括过电压、过流等现象，并针对性地优化系统控制策略。
3. 接口协调分析：分析风电场与电网之间的接口协调问题，包括功率控制、电压控制等方面，确保系统的安全稳定运行。
四、结论与展望通过模型建立与仿真分析，可以更加全面地了解风电场并网系统的运行特性，为系统的设计优化和控制策略提供重要参考。
未来，随着风电技术的进一步发展和完善，风电场并网系统模型建立与仿真分析将会更加精准和可靠，为清洁能源的推广和应用提供更加坚实的技术支持。
电气工程中的风力发电系统模型与分析
电气工程中的风力发电系统模型与分析1.引言风力发电作为一种可再生能源，备受关注。
电气工程中的风力发电系统模型和分析是该行业中非常重要的一个领域。
本文将探讨风力发电系统的基本模型和分析方法。
2.风力发电系统的基本模型风力发电系统是由风能捕捉装置、风能转换器、发电机和电力传输装置组成的。
其中，风能捕捉装置用于捕捉风能，常用的装置包括风力涡轮机、风力轴流机等。
风能转换器将风能转换为机械能，常见的风能转换器有风能涡轮机、风能风车等。
发电机将机械能转变为电能，电能传输装置用于将发电机产生的电能传送到电网中。
风力发电系统的基本模型可以用电路模型来描述，其中风能捕捉装置对应于电流源，风能转换器对应于电阻，发电机对应于电感，电力传输装置对应于电容。
3.风力发电系统的分析方法3.1 风能资源评估风力发电系统的效率和稳定性与风能资源的评估密切相关。
风能资源评估的目的是确定风能资源的分布和性质，以便为风力发电系统的建设和运营提供依据。
常见的风能资源评估方法包括测风塔法、卫星遥感法和数值模拟法。
3.2 功率曲线分析功率曲线是风力发电系统的重要参数之一，表示风速与输出功率的关系。
通过分析功率曲线，可以评估风力发电系统的性能和稳定性。
常用的功率曲线分析方法包括拟合法、曲线拟合法和参数求解法。
3.3 效率和可靠性分析风力发电系统的效率和可靠性是评估其性能的重要指标。
效率表示发电系统将风能转化为电能的比例，可靠性表示风力发电系统的运行稳定性和故障耐受能力。
常见的效率和可靠性分析方法包括可靠性块图、故障树分析和Monte Carlo模拟法。
3.4 经济性分析风力发电系统的经济性是评估其商业化应用前景的重要因素。
经济性分析主要包括成本分析和收益分析。
成本分析考虑风力发电系统的建设、运营和维护成本，收益分析考虑风力发电系统的电力收入和碳排放减少的收益。
常用的经济性分析方法包括净现值法、投资回收期法和内部收益率法。
4.案例分析以某风力发电场为例，结合风能资源评估、功率曲线分析、效率和可靠性分析以及经济性分析，对该风力发电系统进行综合分析。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910260622.0
(22)申请日 2019.04.02
(71)申请人 上海电气风电集团有限公司
地址 200233 上海市徐汇区漕宝路115号
(72)发明人 靳丽琴
(74)专利代理机构 上海弼兴律师事务所 31283
代理人 薛琦 李梦男
(51)Int.Cl.
G06F 17/50(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06N 20/00(2019.01)
(54)发明名称
风电场模型的建立方法及系统、尾流值计算
方法及系统
(57)摘要
本发明公开了一种风电场模型的建立方法
及系统、尾流值计算方法及系统。
该建立方法包
括：获取风电场计算域中若干检测位置的环境风
速数据；根据环境风速数据计算所述风电场计算
域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；根据
Jensen尾流模型对来流风速数据进行处理，以计
算尾流风速数据；将来流风速数据和尾流风速数
据作为训练样本训练机器学习模型，得到风电场
模型；该风电场模型用于根据环境风速数据预测
尾流风速数据。
本发明实现了不同环境风速下的
尾流速度的准确、快速预测，相比三维CFD模型，
不需要划分叶轮处的网格，大幅降低网格数，降
低计算时间，
提高了计算效率。
权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 109992889 A 2019.07.09
C N 109992889
A
权 利 要 求 书1/2页CN 109992889 A
1.一种风电场模型的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括：
获取风电场计算域中若干检测位置的环境风速数据；
根据所述环境风速数据计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；
根据所述Jensen尾流模型对所述来流风速数据进行处理，以计算尾流风速数据；
将所述来流风速数据和所述尾流风速数据作为训练样本训练机器学习模型，得到所述风电场模型；
所述风电场模型用于根据环境风速数据预测尾流风速数据。
2.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，生成所述风电场计算域的步骤，具体包括：
获取目标区域的地理数据，并根据所述地理数据生成所述风电场计算域。
3.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据的步骤，具体包括：
对所述环境风速数据进行CFD计算，以获取所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据。
4.如权利要求1所述的风电场模型的建立方法，其特征在于，所述机器学习模型为随机森林模型。
5.一种尾流值计算方法，其特征在于，所述尾流值计算方法包括：
利用权利要求1-4中任意一项所述的风电场模型的建立方法建立所述风电场模型；
获取目标位置的环境风速数据，并将所述环境风速数据输入所述风电场模型，以预测尾流风速数据。
6.一种风电场模型的建立系统，其特征在于，所述建立系统包括：
第一数据获取模块，用于获取风电场计算域中若干检测位置的环境风速数据；
计算模块，用于根据所述环境风速数据计算所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据；
模型建立模块，用于建立基于高斯分布的Jensen尾流模型；
所述计算模块还用于根据所述Jensen尾流模型对所述来流风速数据进行处理，以计算尾流风速数据；
所述模型建立模块还用于将所述来流风速数据和所述尾流风速数据作为训练样本训练机器学习模型，得到所述风电场模型；
所述风电场模型用于根据环境风速数据预测尾流风速数据。
7.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述建立系统还包括：
计算域生成模块，用于获取目标区域的地理数据，并根据所述地理数据生成所述风电场计算域。
8.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述计算模块具体用于对所述环境风速数据进行CFD计算，以获取所述风电场计算域中任一位置的未受尾流影响的来流风速数据。
9.如权利要求6所述的风电场模型的建立系统，其特征在于，所述机器学习模型为随机
2。