王凱,許昌,韓星星,焦志雄,李彤彤
(河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院,江蘇 南京 211100)
在海上風(fēng)電場的開發(fā)和建設(shè)過程中,由于影響風(fēng)力機(jī)布局的因素眾多,人為優(yōu)化布局的工作量很大,難以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)布局。進(jìn)化算法的應(yīng)用可以大大提高優(yōu)化布局效率,同時避免了人為因素的影響,對于提高風(fēng)電場發(fā)電量具有重要意義[1]。目前,國內(nèi)外海上風(fēng)力機(jī)優(yōu)化排布的方法主要包括人工經(jīng)驗(yàn)、窮舉法和遺傳算法等[2]。
Kaminsky F C[3]研究了風(fēng)力機(jī)排布優(yōu)化算法,沿一個風(fēng)向不等間距放置風(fēng)力機(jī),建立非線性規(guī)劃模型,并基于梯度信息尋優(yōu)得到最優(yōu)間距,比等間距方案的發(fā)電量提升了1.29%。Mosetti G[4]提出了基于遺傳算法(GA)的風(fēng)力機(jī)排布優(yōu)化算法,并在虛擬風(fēng)場和虛擬風(fēng)況下探索了算法的可行性。隨著排布算法逐漸完善,一些學(xué)者嘗試構(gòu)建一套同時適用海上風(fēng)場與陸上風(fēng)場的風(fēng)力機(jī)排布算法[5]。文獻(xiàn)[6],[7]采用遺傳算法、粒子群算法等進(jìn)化算法進(jìn)行求解,以網(wǎng)格是否放置風(fēng)力機(jī)或風(fēng)力機(jī)位置作為優(yōu)化變量,尋找最佳風(fēng)力機(jī)布局,最終取得了較好的優(yōu)化結(jié)果。韓曉亮[8]運(yùn)用WAsP軟件研究了平坦地形風(fēng)電場之間的距離和分布方位對風(fēng)電場尾流值的影響。Wan Yihhuei[9]結(jié)合實(shí)際案例發(fā)現(xiàn),當(dāng)兩個風(fēng)電場距離較近,且基本處于同一風(fēng)場時,其風(fēng)速和發(fā)電功率之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。在網(wǎng)格枚舉規(guī)則排布[10]的基礎(chǔ)上,白光譜[11]提出用遺傳算法進(jìn)行網(wǎng)格參數(shù)優(yōu)化,可顯著提高優(yōu)化效率,從而快速得到接近最優(yōu)的風(fēng)力機(jī)規(guī)則排布方案,但該方法沒有充分利用海上風(fēng)電場規(guī)劃區(qū)域。在上述方法的基礎(chǔ)上,本文提出基于邊界適應(yīng)和風(fēng)電場間影響的海上風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法,對接近最優(yōu)的風(fēng)力機(jī)規(guī)則排布方案進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化,可顯著提高全場年凈發(fā)電量,且因考慮了風(fēng)電場間的影響,計(jì)算結(jié)果更具準(zhǔn)確性。結(jié)合實(shí)際算例進(jìn)行驗(yàn)證,表明該方法可以提高海上風(fēng)電場規(guī)劃區(qū)域利用率和經(jīng)濟(jì)效益,具有一定的應(yīng)用價值。
Ishihara尾流模型[12]是基于動量守恒、二維軸對稱和自相似尾流提出的最新的半經(jīng)驗(yàn)尾流模型??紤]了環(huán)境與轉(zhuǎn)子增加的湍流強(qiáng)度對尾流恢復(fù)的影響。因此尾流速度分布vc與尾流寬度b取決于尾流恢復(fù)率p。
式中:v0為自由來風(fēng);cT為推力系數(shù);Ia為環(huán)境湍流;Iwake為機(jī)械產(chǎn)生的湍流;D為風(fēng)輪直徑;k1,k2,k3為經(jīng)驗(yàn)常數(shù),一般取k1=0.27,k2=6.00,k3=0.004;r為尾流半徑。
Ishihara尾流模型的獨(dú)特性在于引入了湍流項(xiàng)的計(jì)算,考慮的因素更全面。其尾流擴(kuò)散如圖1所示。Ishihara模型在風(fēng)力機(jī)后0~3D內(nèi)的尾流損失為50%~90%,在12D處尾流恢復(fù)到90%以上。
圖1 Ishihara尾流模型及其疊加模型Fig.1 Ishihara wake model and its superposition model
風(fēng)力機(jī)間的尾流相互影響一般分為完全遮擋、部分遮擋和無遮擋。圖1(b)中,風(fēng)力機(jī)4與風(fēng)力機(jī)1之間屬于無遮擋,風(fēng)力機(jī)5與風(fēng)力機(jī)2之間屬于完全遮擋,風(fēng)力機(jī)4與風(fēng)力機(jī)2之間屬于部分遮擋。而風(fēng)力機(jī)5同時處于多臺風(fēng)力機(jī)的尾流區(qū),此時尾流交匯區(qū)風(fēng)力機(jī)的風(fēng)速uj為[13]
式中:uj0為不考慮尾流時風(fēng)力機(jī)j的風(fēng)速;ukj為考慮尾流時,在風(fēng)力機(jī)k的尾流影響下風(fēng)力機(jī)j的風(fēng)速;βk為在風(fēng)力機(jī)j處,風(fēng)力機(jī)k尾流區(qū)投影面積與風(fēng)力機(jī)j投影面積之比;N為風(fēng)力機(jī)數(shù)量。
發(fā)電功率一般通過概率密度離散法計(jì)算[14]。風(fēng)速呈威布爾分布,在某一風(fēng)向扇區(qū)內(nèi),風(fēng)速的概率密度g(θ,υ)為
在某些情況下,計(jì)算目標(biāo)風(fēng)電場和周邊風(fēng)電場之間的尾流相互作用,會增加優(yōu)化計(jì)算工作量。為了避免這種情況,本文提出預(yù)先生成一個包括周邊風(fēng)電場尾流效應(yīng)的風(fēng)場,再進(jìn)行目標(biāo)風(fēng)電場優(yōu)化。本文模擬了兩個相鄰海上風(fēng)電場,左側(cè)為周邊風(fēng)電場,右側(cè)為目標(biāo)風(fēng)電場,分別安裝16臺3.35 MW風(fēng)力機(jī),來流風(fēng)速為9.8 m/s,風(fēng)向?yàn)?70°。
將周圍已有風(fēng)電場內(nèi)部的各臺風(fēng)力機(jī)作為一個整體,模擬出周邊風(fēng)電場的尾流分布情況。目標(biāo)風(fēng)電場處于周邊風(fēng)電場的下游,將受到其尾流影響(圖2)。在周邊風(fēng)電場尾流影響下,模擬了目標(biāo)風(fēng)電場內(nèi)各臺風(fēng)力機(jī)的尾流。周邊風(fēng)電場對目標(biāo)風(fēng)電場的影響直觀表現(xiàn)為前者尾流導(dǎo)致后者的功率損失或發(fā)電量損失。
圖2 考慮風(fēng)電場間影響示意圖Fig.2 Schematic diagram considering the impact between wind farms
針對現(xiàn)有排布優(yōu)化方法難以充分利用海上風(fēng)電場規(guī)劃區(qū)域的問題,本文提出了邊界適應(yīng)的海上風(fēng)電場風(fēng)力機(jī)規(guī)則排布優(yōu)化方法。
在遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)格四參數(shù)的規(guī)則布局方案基礎(chǔ)上,將風(fēng)電場內(nèi)每行或列的風(fēng)力機(jī)進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化。
①計(jì)算全場年發(fā)電量。
若風(fēng)電場中有N臺風(fēng)力機(jī),則總發(fā)電功率P為
②確定每行或每列風(fēng)力機(jī)連線與風(fēng)電場邊界的交點(diǎn)。
以原有布局方案任意行或列中任意兩臺風(fēng)力機(jī)絕對坐標(biāo)作一條直線,將該直線與風(fēng)電場邊界的交點(diǎn),設(shè)為A(XA,YA)和B(XB,YB)。圖3為風(fēng)電場邊界適應(yīng)前布局圖,圖中圓點(diǎn)為原有布局的機(jī)位點(diǎn)。
圖3 邊界適應(yīng)前布局圖Fig.3 Layout diagram before boundary adaptation
③以交點(diǎn)為優(yōu)化后的起始點(diǎn)和終止點(diǎn),對該行或列的風(fēng)力機(jī)進(jìn)行均勻排布。
以上述所假設(shè)的A,B兩點(diǎn)作為起始點(diǎn)和終止點(diǎn),在內(nèi)部進(jìn)行均分計(jì)算:
式中:i為風(fēng)力機(jī)編號,i=1,2,3,...,N。
風(fēng)力機(jī)邊界適應(yīng)之后的機(jī)位坐標(biāo)如圖4所示,圖中加號為原有布局的機(jī)位點(diǎn),圓點(diǎn)為進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化后的機(jī)位點(diǎn)。
圖4 邊界適應(yīng)后布局圖Fig.4 Layout diagram after boundary adaptation
④將其余各行或列的風(fēng)力機(jī)按照②和③進(jìn)行計(jì)算,得到該風(fēng)電場分別以行或列進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化后的布局方案,并分別計(jì)算兩種布局的年凈發(fā)電量。
⑤比較兩種布局的全場年凈發(fā)電量大小。
⑥將全場年凈發(fā)電量最大的布局作為該風(fēng)電場的最終布局方案。
具體算法流程如圖5所示。
圖5 基于邊界適應(yīng)的海上風(fēng)電場風(fēng)力機(jī)規(guī)則排布優(yōu)化算法流程圖Fig.5 Boundary adaptation based wind turbine rule scheduling optimization algorithm for offshore wind farms flow chart
以江蘇某海上風(fēng)電項(xiàng)目為例,目標(biāo)風(fēng)電場大小為6 km×3.7 km,需布置37臺3 MW的風(fēng)力機(jī)。周邊風(fēng)電場大小為6.5 km×2.5 km,布置了30臺3 MW的風(fēng)力機(jī)。風(fēng)電場范圍如圖6(a)所示,圖中實(shí)線區(qū)域?yàn)轱L(fēng)電場外邊界,虛線區(qū)域?yàn)轱L(fēng)電場內(nèi)邊界,五邊形為目標(biāo)風(fēng)電場測風(fēng)塔位置,圓點(diǎn)為周邊風(fēng)電場的機(jī)位點(diǎn)。該風(fēng)電場的風(fēng)能玫瑰圖如圖6(b)所示。選用的風(fēng)力機(jī)的輪轂高度為90 m,風(fēng)輪直徑為110 m。
圖6 風(fēng)電場參數(shù)Fig.6 Wind farm parameters
為確定周邊風(fēng)電場影響程度范圍,本文借鑒了上述風(fēng)電場的可行性研究報告排布方案布置,通過選用Ishihara尾流模型及其疊加模型,并設(shè)定了不同風(fēng)況進(jìn)行研究。
圖7為模擬算例結(jié)果。圖8為工程算例單機(jī)發(fā)電量損失。
圖7 模擬算例結(jié)果Fig.7 Simulation case results
圖8 工程算例單機(jī)發(fā)電量損失Fig.8 Project calculation example of single machine power generation loss
表1 工程算例結(jié)果Table 1 Engineering calculation example results
針對以上案例,本文設(shè)計(jì)兩種算例。
①模擬算例:風(fēng)速分別為4~12 m/s,間隔為0.1 m/s,風(fēng)向分為120°~260°,間隔為5°。
②工程算例:輸入該風(fēng)場實(shí)際測風(fēng)數(shù)據(jù)。
模擬算例結(jié)果表明,單一風(fēng)速風(fēng)向下,當(dāng)目標(biāo)風(fēng)電場處于周邊風(fēng)電場來流下游,且風(fēng)速為4 m/s,風(fēng)向?yàn)?00°時,其受到周邊風(fēng)電場的影響最大,此時該風(fēng)場內(nèi)部的尾流分布如圖7(b)所示,目標(biāo)風(fēng)電場風(fēng)力機(jī)全部處于周邊風(fēng)電場風(fēng)力機(jī)的尾流區(qū)域內(nèi),尾流損失顯著增加,目標(biāo)風(fēng)電場功率損失為12%。
工程算例結(jié)果表明,考慮周邊風(fēng)電場影響下的全場年凈發(fā)電量減少了1.08%,單機(jī)發(fā)電量最高損失3.56%。
以上算例表明,周邊風(fēng)電場對目標(biāo)風(fēng)電場影響顯著。故在進(jìn)行風(fēng)力機(jī)優(yōu)化排布時,需考慮周邊風(fēng)電場的影響。本文提出的考慮周邊風(fēng)電場的風(fēng)電場計(jì)算模型,可以準(zhǔn)確地計(jì)算目標(biāo)風(fēng)電場的發(fā)電量及尾流損失,為實(shí)際工程提供參考。
選用上述風(fēng)電場作為目標(biāo)風(fēng)電場進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化分析,并考慮周邊風(fēng)電場的影響。首先運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化四參數(shù)得到規(guī)則布局方案(圖9),再進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化布局對比,結(jié)果如圖10所示。其中人工經(jīng)驗(yàn)排布布局借鑒了上述風(fēng)電場的可行性研究報告進(jìn)行機(jī)位布置,更具對比性。
圖9 遺傳算法優(yōu)化四參數(shù)布局方案Fig.9 Genetic algorithm to optimize four parameters
圖10 邊界適應(yīng)優(yōu)化布局對比Fig.10 Comparison of boundary adaptation optimized layout
邊界適應(yīng)優(yōu)化結(jié)果如表2所示。
表2 目標(biāo)風(fēng)電場邊界適應(yīng)優(yōu)化結(jié)果Table 2 Target wind farm boundary adaptation optimization results
結(jié)合圖9,10及表2可知:遺傳算法優(yōu)化四參數(shù)得到的布局的全場年凈發(fā)電量相比人工經(jīng)驗(yàn)排布布局提升了1.65%;將遺傳算法優(yōu)化得到的布局作為邊界適應(yīng)前布局,進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化計(jì)算后得出,按照每行進(jìn)行邊界適應(yīng)優(yōu)化得到的布局的全場年凈發(fā)電量最大,相比于邊界適應(yīng)前,全場年凈發(fā)電量提升了1.04%。綜上所述,基于邊界適應(yīng)的海上風(fēng)電場風(fēng)力機(jī)規(guī)則排布優(yōu)化方法可以有效提高目標(biāo)風(fēng)電場的全場年凈發(fā)電量。
本文提出了基于邊界適應(yīng)的考慮已有周邊風(fēng)電場的海上風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法,結(jié)合模擬算例和工程算例進(jìn)行驗(yàn)證,得出以下結(jié)論。
①通過兩個算例驗(yàn)證了已有周邊風(fēng)電場對目標(biāo)風(fēng)電場的顯著影響,因此,在海上風(fēng)電場工程項(xiàng)目實(shí)施過程中,需考慮已有周邊風(fēng)電場的影響。
②在考慮已有周邊風(fēng)電場的基礎(chǔ)上,針對已提出的遺傳算法優(yōu)化四參數(shù)微觀選址優(yōu)化方法進(jìn)行風(fēng)力機(jī)邊界適應(yīng)優(yōu)化,優(yōu)化后的排布方案提高了風(fēng)電場規(guī)劃區(qū)域利用率,減少了風(fēng)力機(jī)之間的尾流影響,使得全場年凈發(fā)電量提升了1.04%。