大型风电场群风电场布局间距的模型
大型风电场风机最优布置规律研究
大型风电场风机最优布置规律研究王丰;刘德有;曾利华;陈守伦;陈星莺【摘要】采用较完善的风机优化布置计算数学模型,研究了单一风向风况下的风电场风机最优布置的一般性规律,给出了风机布置排数和风机间距的合理取值范围:风电场区域无限制以及风电场沿盛行风向上尺寸较小时,风机横向间距应为2D0～3D0(D0为风轮直径),纵向间距应大于15D0;风电场沿盛行风向上尺寸较大时,可考虑布置3排以上风机,风机纵向间距应为15D0-20D0,风机横向间距应为3D0～5D0;风机优化布置一般可不考虑风速大小的影响.在此基础上,研究了均匀对称风况、1个主导风向风况和多个主导风向风况下的风机最优布置规律,得出了风机最优布置形式与风况特征的规律性基本一致,且风况越复杂,风机最优布置的规律性越弱的结论.【期刊名称】《河海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(038)004【总页数】7页(P472-478)【关键词】风电场;风机;布置排数;风机间距【作者】王丰;刘德有;曾利华;陈守伦;陈星莺【作者单位】河海大学水利水电学院,江苏,南京,210098;河海大学水利水电学院,江苏,南京,210098;河海大学水利水电学院,江苏,南京,210098;河海大学水利水电学院,江苏,南京,210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏,南京,210098【正文语种】中文【中图分类】TK83风电场风机优化布置是风电场规划中的关键环节,其布置方案的优劣直接影响风电场的发电量以及风电场的经济性水平.在风电场区域边界以及该区域风资源确定的情况下,如风机布置数量太少,将会降低该区域风资源的利用率;但如风机布置数量太多、风机间距太小,则会由于风机尾流的影响而降低各单台风机的发电效益,从而降低整个风电场开发的经济性[1-3].因此,考虑风机布置数量在内的风机最优布置方案是风电场规划设计和开发过程中需要深入研究的重要课题.在最初的研究中,风电场风机优化布置理论基本属于经验性结论,布置方式也基本为规则性的行列布置.如Patel[4]提出:风机布置的最优距离为在盛行风向上风机间隔8D0～12D 0(D 0为风轮直径),在垂直于盛行风向上风机间隔1.5D0～3D0.而王承煦等[5]指出:在盛行风向上要求风机间隔5D0～9D0,在垂直于盛行风向上要求风机间隔3D 0～5D0.这些基于经验判断给出的风机布置间隔距离,在一定程度和特定阶段指导了风电场风机优化布置的探索研究和工程应用.Ammara等[6]曾据此构建了一个风电场风机布置方案,在保证相同发电量的同时,能够有效地减少风力发电机组的总占用土地面积.实际上,不同风电场和风机类型的风机最优间隔距离是不相同的,上述经验成果只能在一定条件范围内作为风机优化布置设计的参考.为此,许多学者针对不同风况、不同区域边界的特定风电场进行了风机最优布置的更精确的计算研究.Mosetti等[7]首先提出了基于遗传算法的风机优化布置计算方法,把风电场总投资成本、发电效益作为优化变量,用两者的比值作为目标参数,评价不同风机布置方案优劣.该计算方法采用穷举法对不同风机布置方案进行经济比较,最终确定相对优化的风机布置方案,摆脱了风机经验布置间距的限制,可以获得更科学、合理的结果.Grady等[8]在Mosetti等[7]研究的基础上,利用遗传算法研究了风机优化布置问题,并结合理论分析,对风机优化布置形式进行了计算分析和校核,得到了更好的结果.Marmidis等[9]采用Monte-Carlo方法对风电场风机优化布置问题进行了研究,提出了研究该问题的新思路和新方法.Mosetti等[7-9]的研究虽提出了若干创新性的计算方法和模型,研究成果也为风电场风机优化布置的研究和实际工程设计提供了重要的理论基础,但其中所采用的风机优化布置计算模型还不完善,更未对风电场风机最优布置的一般性规律进行系统的探讨分析和论证研究.本文以风电场效益最大化为目标,在已有研究成果的基础上,采用一维非线性尾流扩张模型、基于动能衰减原理的尾流叠加模型、协调发电量与成本的风电场效益评价模型、考虑不同风机台数的发电量与成本之比的增量装机评价模型以及遗传算法[10]进行优化计算求解,研究了单风向风况和各典型风况下的风电场风机最优布置的一般性规律以及有关因素的影响关系.1 单一风向风况下的风机最优布置规律单一风向风况下的风机最优布置规律是复杂风况下风机最优布置规律的研究基础.因此,本文首先从风机最优布置间距、风速对风机最优布置间距的影响以及复杂边界风电场的风机最优布置规律等方面入手研究单一风向风况下的风机最优布置规律.1.1 风机的最优布置间距风机布置间距(中心点间距)包括垂直于盛行风方向的横向间距和盛行风方向的纵向间距.前人基于经验的研究结论是:风机的最小横向间距范围为2D0～5D0,最小纵向间距范围为5D0～12D0[4-5].实际上,风电场风机的横向、纵向间距应该按“在盛行风向上,上游风机尾流对下游其他风机出力无影响或影响很小”的原则确定.即对于不同的风电场,其最优风机间距是不同的,应根据风场区域形状及尺寸、风机类型等因素经综合优化设计计算后确定.但目前常用的上述风机间距取值范围所依据的主要是半经验性的风机优化布置数学模型,特别是其风机尾流模型存在较大的简化误差,故不能满足当今大型风电场的风机优化布置设计需要.对于风电场区域无限制的情况,风机的最优纵向间距可按“上游风机尾流风速恢复至90%”的原则确定.即确定风机的最优纵向间距首先应研究确定风机尾流风速的变化规律.由于采用一维非线性尾流模型计算时,风机的轴向推力系数对风机尾流风速影响最大,其他参数如地表粗糙度、风机轮毂安装高程等影响较小,而由文献[11]可知,设计良好的叶片在其运行范围内大部分轴向诱导系数值一般为0.33左右,则可估算得到相应的推力系数为0.88左右,因此,可采用推力系数0.88求得对应的风机尾流风速与风机下游距离的关系曲线,如图1(a)所示.图中U0为风机上游风速,x为风机后沿轴向的距离.计算分析结果表明,该关系曲线受风轮直径D0的影响很小.由图1(a)可知,风机的最优纵向间距约为15D0.当风机采用排列状方式布置时,设首排风机出力为对应风电场自由风速下的最大出力,则在单一风向下不考虑横向风机之间的尾流影响和风机轴向推力系数的变化时,第2排风机的相对出力为72.9%,第3排风机的相对出力为53.1%.以此类推可知,当风场布置3排或3排以上风机时,后排风机出力受前排风机的影响很大,因此后排风机的纵向间距应适当增大.图1 风机尾流风速 U及尾流影响直径y的变化曲线Fig.1 Variation of relativewake flow and wakediameter of wind turbines关于风机的最优横向间距,可按“上游风机尾流对其他列的风机出力无影响或影响很小”的原则选取.即确定风机的最优横向间距首先应研究确定风机尾流影响区域的变化规律,如图1(b)所示.由图1(b)可知,风机尾流影响范围(即影响区域直径)随着下游距离的增加而增加.当风场布置2排风机时,风机最小横向间距应为2.5D0;风场布置3排风机时,风机最小横向间距应为3D 0;随着风机布置排数的增多,风机的最小横向间距也应适当增大.对于风电场区域确定的情况,受风场尺寸以及风电场开发经济性等因素的限制,风机最优布置间距一般需根据风场具体情况适当调整.例如,设某风电场尺寸为2000m×2000m,风机轮毂中心高程H0=60m,转轮直径D0=40m,推力系数CT=0.88,地面平均粗糙度 Z0=0.3m,风机额定风速13m/s,风机功率曲线按P=0.3ui3描述,ui为第i台风机的工作风速;风电场自由风速恒定为12m/s,0°方向来风,网格按照迎风方向划分为15×15,则风电场风机最优布置计算结果如图2所示,其风机出力、成本及适应值曲线如图3所示.图2 风机布置方案Fig.2 Optimal configuration of wind turbines从上述计算结果可以看出:对于单一风向风况的风电场,风机最优布置方式可为并行排状形式,风机最优排数可由风电场风机适应值曲线决定;随着风机数量的增加,对应最优布置方案的适应值参数随之改变,其总体趋势为先减小后增大,均存在一个极小值.对于上述算例,当风机布置少于3排时,其适应值较大,经济性较差;当风机布置为3排时,即风机数量为30～45台时,其适应值较小且变化不大,此时的风机最小纵向间距约为20D0;当风机布置为4排时,其适应值迅速增大,即风电场的经济性明显降低,此时的风机最小纵向间距约为10D 0.对于上述算例,当其他参数不变时,改变该风电场区域沿盛行风方向上的纵向尺寸,可以计算得到其风机最优布置排数等参数,如表1所示.由表1可见:当风电场沿盛行风方向上的尺寸较小时(小于20D 0),沿盛行风方向上应布置1～2排风机,风机的纵向间距在允许范围内应取最大值,而横向间距应为2D0～3D0;当风电场沿盛行风方向上的尺寸较大时(＞20D0),沿盛行风方向上可考虑布置3排或更多排风机,此时,风机的最优纵向间距为15D0～20D0,最优横向间距为3D0～5D0.图3 风机总出力 P、成本 C及适应值曲线Fig.3 Output power,cost and fitness of wind turbines表1 风机最优布置排数计算结果Table 1 Calculated results of optimalplacement rows of wind turbines风场纵向尺寸L 计算最优布置排数建议布置排数建议风机纵向间距建议风机横向间距≥2.0D 0 12D0＜L≤20D0 2 1～2 最大可能值≥2.5D 0 20D0＜L≤55D0 3 2～3 10D0～15D0 ≥3.0D 0 L＞55D0 4 ＞3 15D0～ 20D0 3D0～5D0 L≤12D0 1 11.2 风速对风机最优布置间距的影响风电场自由风速变化时,风机的出力及尾流风速随之变化,风机最优布置也可能发生改变.对于区域无限制的风场,其最优布置间距根据尾流风速恢复系数确定,与风速大小无关;对于区域确定的风场,在风机排数一定的情况下,风速大小对风机最优布置间距可能存在一定的影响.假设沿盛行风方向上,风场中分别布置3台、4台风机,如图4所示,并设图4(a)中的L1+L2=2000m,图4(b)中的L1+L2+L3=3000m,其余参数同前述算例.在风机台数一定的情况下,以风机总出力最大为目标,把自由风速U1作为变量,经优化设计计算可得到风机布置位置以及风场风机总出力,计算结果如图5所示.由图5可见,当沿盛行风方向上布置3台、4台风机时,其最优布置位置在一定的风速范围内是不变的.最优布置位置的突变条件是:随着自由风速的增大,中间风机出力增大至额定出力时,为满足风电场风机总出力最大,中间风机最优位置会逐渐向上游风机靠近;当风场自由风速足够大、风机均达到额定出力时,风机的最优布置位置会出现多值的优化计算结果.图4 风机布置Fig.4 Placement of wind turbines图5 不同上游风速下风机最优布置间距L与风机总出力P曲线Fig.5 Relationship between optimal spacing of wind turbines and output power under different upstream wind speeds一般来说,由于风机年利用小时数相对较低,风场自由风速大多是在额定风速附近或小于额定风速.因此,在风电场风机优化布置时,只需参照图5中的第1段直线即可.也就是说,在风电场风机最优布置计算时一般不需考虑风速大小变化的影响.1.3 复杂边界风电场的风机最优布置规律风电场的开发可能由于某些因素限制,如用地限制、地形限制以及建筑物限制等,使得实际风电场的区域边界形状各不相同,这对风机最优布置方案也会有一定的影响.除上述方形风场外,对于梯形、圆形以及不规则形状的风电场,其风机优化布置的计算结果如图6所示.其中,对于不同形状的风电场,本文通过在风场内限制某些区域不允许布置风机的方式实现,在图6中,不允许布置风机的网格点以“×”号表示.图6 单一风向下风电场风机最优布置方案Fig.6 Optimal configurations of wind farms under single wind direction condition由图6可见,对于梯形、圆形和不规则形状的风电场,由于风机布置位置受风场边界制约,最优布置方案与方形风电场略有差异,但其最优布置方案所体现的风机布置规律与方形风电场基本一致,即本文上述给出的风机最优布置规律也适用于不规则形状的风电场.2 其他典型风况下的风机最优布置规律风电场最优风机布置与风况密切相关.典型风况中,除单一风向外,还包括均匀对称风向风况、1个主导风向风况和多个主导风向风况,其风玫瑰图如图7所示.图7 典型风况的风玫瑰图Fig.7 Wind roses of typical wind conditions2.1 均匀对称风向情况在某些特殊地区,如草原、沙漠等平坦区域,全年各个方向的来风以及概率均相等或相差不大,其风况主要体现为均匀对称风向.此时,上述算例的风机优化布置计算结果如图8所示.图8 均匀风向下风电场风机最优布置方案Fig.8 Optimal configurations of wind farms under uniform wind direction condition对于均匀对称风向风况,不同形状风电场中风机最优布置的规律性较强,基本表现为沿风场区域边缘对称布置的形式.当风机数量较多时,除边缘风机外,其余风机布置在风场中央区域.2.2 1个主导风向情况根据实际风场的风能资源情况,在我国大部分地区(如四类风资源区),多数风电场的风况是1个主导风向风况.对于这种情况的风电场风机最优布置计算结果如图9所示.图9 1个主导风向下风电场风机最优布置方案Fig.9 Optimal configurations of wind farms under single wind direction dominated condition对于1个主导风向的风电场,其风机最优布置规律主要体现在:主导风向概率越大,风机最优布置方案越接近于对应该主导风向的风机最优布置形式,且沿主导风向的风机间距基本满足本文上述给出的风机最小间距的要求.对于这类风电场,在风机优化布置时,一般可先按单风向风况进行排布设计,然后根据主导风向的风能密度概率函数进行局部调整,最终确定风机最优布置方案.2.3 多个主导风向情况当地形比较复杂时,风电场可能由于地形以及障碍物等的影响,存在多个主导风向的情况.对于这种情况的风电场风机最优布置计算结果如图10所示.图10 多个主导风向下风电场风机最优布置方案Fig.10 Optimal configurations of wind farms under multiple wind direction dominated condition对于存在多个主导风向的风电场,风况情况比较复杂,其风机最优布置规律性较弱.因此,对于这类风电场的风机最优布置设计,一般应通过详细的优化计算确定.3 结论a.在风电场区域无限制的情况下,风机的横向间距应为2D0～3D0,纵向间距应大于15D0;当风机布置的排列数增加时,应逐步适当增大后排风机的纵横间距.b.对于风电场区域确定的情况,单一风向风况下,风机最优布置方式一般为并行排列状形式.当风场区域在盛行风向上的尺寸较小(＜20D0)时,沿盛行风向一般布置1～2排风机,风机的最优纵向间距即为其可能的最大值,风机的横向间距应为2D 0～3D0;当风场区域在盛行风向上的尺寸较大(＞20D 0)时,风机沿盛行风向可考虑布置3排或3排以上,此时,风机纵向间距应为15D0～20D 0,风机横向间距应为3D0～5D 0.c.在实际风电场风机优化布置时,一般可不考虑风速大小变化的影响.d.针对不同风况、不同边界形状的风电场,风机最优布置体现出的规律性有所不同.均匀对称风况下,风机最优布置沿风电场边缘对称分布;单一主导风向风况下,风机最优布置为对应主导风向下的风机最优布置形式与其他非主导风向下的风机优化布置形式的组合,且主导风向的概率越大,最优布置方案越接近于该主导风向下的风机最优布置方案;对于多个主导风向风况,风机最优布置的规律性较弱,其最优布置方案一般应通过详细的优化计算确定.参考文献:【相关文献】[1]FRANDSEN S,BARTHELMIE R,PRYOR S,et al.Analytical modelling of wind speed deficit in large offshore wind farms[J].Wind Energy,2006,9(1/2):39-53.[2]CHRISTIANSENM B,HASAGER C B.Wake effects of large offshorewind farms identified from satellite SAR[J].Remote Sensing of Environment,2005,98(2/3):251-268.[3]VERMEERL J,SORENSEN JN,CRESPOA.Wind turbinewake aerodynamics[J].Progress in Aerospace Sciences,2003,39:467-510.[4]PATELM R.Wind and power solar systems[M].Boca Raton:CRCPress,1999.[5]王承煦,张源.风力发电[M].北京:中国电力出版社,2002:131.[6]AMMARA I,LECLERC C,MASSON C.A viscous three-dimensional differential/actuator-disk method for the aerodynamic analysis of wind farms[J].JSol EnergyEng,2002,124(4):345-356.[7]MOSETTIG,POLONIC,DIVIACCOB.Optimization ofwind turbinepositioningin largewind farmsby meansof agenetic algorithm[J].JWind Eng Ind Aerodyn,1994,51(1):105-106. 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基于风力资源评估的风力发电机组布局设计方案
基于风力资源评估的风力发电机组布局设计方案风能作为一种清洁、可再生的能源，在可持续发展方面具有巨大潜力。
风力发电机组的布局设计是风电场规划中至关重要的一个环节，合理的布局方案可以充分利用风能资源，提高风电场的发电效益。
本文将基于风力资源评估，提出一个科学、合理的风力发电机组布局设计方案。
1. 风力资源评估风力资源评估是确定风电场的关键步骤之一。
通过对风速、风向、风能密度等参数的测量和分析，可以评估风力资源的可利用性。
在实施风力资源评估时，可以利用测风塔、激光测风仪、数值模拟等方法获取相关数据。
评估结果将作为风电场规划和布局设计的依据。
2. 布局设计原则在风力发电机组布局设计中，需要遵循以下原则：(1) 最大限度地利用风能资源：根据风力资源评估结果，合理选址，确保风电场可以最大限度地接受可利用风能。
(2) 确保机组间的安全距离：为了避免机组之间的相互干扰和损耗，应确保机组之间的安全距离。
根据不同类型的风力发电机组和风场的情况，确定合适的安全距离。
(3) 最小化风电场的面积和环境影响：通过合理的布局设计，最小化风电场的占地面积，尽量减少对周边环境的影响。
(4) 确保维护和运营的便利性：在布局设计中，考虑到维护和运营的便利性，合理安排道路、电缆、维护设施等设备的布置，以提高风电场的运维效率。
3. 布局设计方法基于以上原则，可以采用以下方法进行风力发电机组布局设计：(1) 单行布局：适用于风能资源分布均匀的地区。
将风力发电机组沿着风向排列成一行，以最大限度地接收风能。
机组间的安全距离可以根据具体情况确定。
(2) 并行布局：适用于风能资源分布不均匀的地区。
将风力发电机组沿着风向排列成多行，并行布局可以增加整个风电场的接收风能的面积。
(3) 群组布局：适用于风能资源分布呈现区域聚集特点的地区。
将多个风力发电机组组成一组，形成一个小规模的风电场。
通过多个群组的布局，可以最大化地利用风能资源。
4. 布局设计实例下面是一个基于风力资源评估的风力发电机组布局设计实例：(1) 根据风力资源评估结果，选址位于风速、风向及风能密度较好的地区。
大型风电场风机最优布置规律研究_王丰
D OI :10.3876/j .issn .1000-1980.2010.04.023 收稿日期:2009-11-18基金项目:国家“十一五”科技支撑计划(2006BAA01A24)作者简介:王丰(1981—),男,河南周口人,博士研究生,主要从事抽水蓄能及新能源技术研究.E -mail :wfnj3089@大型风电场风机最优布置规律研究王 丰1,刘德有1,曾利华1,陈守伦1,陈星莺2(1.河海大学水利水电学院,江苏南京 210098;2.河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京 210098)摘要:采用较完善的风机优化布置计算数学模型,研究了单一风向风况下的风电场风机最优布置的一般性规律,给出了风机布置排数和风机间距的合理取值范围:风电场区域无限制以及风电场沿盛行风向上尺寸较小时,风机横向间距应为2D 0～3D 0(D 0为风轮直径),纵向间距应大于15D 0;风电场沿盛行风向上尺寸较大时,可考虑布置3排以上风机,风机纵向间距应为15D 0～20D 0,风机横向间距应为3D 0～5D 0;风机优化布置一般可不考虑风速大小的影响.在此基础上,研究了均匀对称风况、1个主导风向风况和多个主导风向风况下的风机最优布置规律,得出了风机最优布置形式与风况特征的规律性基本一致,且风况越复杂,风机最优布置的规律性越弱的结论.关键词:风电场;风机;布置排数;风机间距中图分类号:TK83 文献标志码:A 文章编号:1000-1980(2010)04-0472-07风电场风机优化布置是风电场规划中的关键环节,其布置方案的优劣直接影响风电场的发电量以及风电场的经济性水平.在风电场区域边界以及该区域风资源确定的情况下,如风机布置数量太少,将会降低该区域风资源的利用率;但如风机布置数量太多、风机间距太小,则会由于风机尾流的影响而降低各单台风机的发电效益,从而降低整个风电场开发的经济性[1-3].因此,考虑风机布置数量在内的风机最优布置方案是风电场规划设计和开发过程中需要深入研究的重要课题.在最初的研究中,风电场风机优化布置理论基本属于经验性结论,布置方式也基本为规则性的行列布置.如Patel [4]提出:风机布置的最优距离为在盛行风向上风机间隔8D 0～12D 0(D 0为风轮直径),在垂直于盛行风向上风机间隔1.5D 0～3D 0.而王承煦等[5]指出:在盛行风向上要求风机间隔5D 0～9D 0,在垂直于盛行风向上要求风机间隔3D 0～5D 0.这些基于经验判断给出的风机布置间隔距离,在一定程度和特定阶段指导了风电场风机优化布置的探索研究和工程应用.Ammara 等[6]曾据此构建了一个风电场风机布置方案,在保证相同发电量的同时,能够有效地减少风力发电机组的总占用土地面积.实际上,不同风电场和风机类型的风机最优间隔距离是不相同的,上述经验成果只能在一定条件范围内作为风机优化布置设计的参考.为此,许多学者针对不同风况、不同区域边界的特定风电场进行了风机最优布置的更精确的计算研究.Mosetti 等[7]首先提出了基于遗传算法的风机优化布置计算方法,把风电场总投资成本、发电效益作为优化变量,用两者的比值作为目标参数,评价不同风机布置方案优劣.该计算方法采用穷举法对不同风机布置方案进行经济比较,最终确定相对优化的风机布置方案,摆脱了风机经验布置间距的限制,可以获得更科学、合理的结果.Grady 等[8]在Mosetti 等[7]研究的基础上,利用遗传算法研究了风机优化布置问题,并结合理论分析,对风机优化布置形式进行了计算分析和校核,得到了更好的结果.Mar midis 等[9]采用Monte -Carlo 方法对风电场风机优化布置问题进行了研究,提出了研究该问题的新思路和新方法.Mosetti 等[7-9]的研究虽提出了若干创新性的计算方法和模型,研究成果也为风电场风机优化布置的研究和实际工程设计提供了重要的理论基础,但其中所采用的风机优化布置计算模型还不完善,更未对风电场风机最优布置的一般性规律进行系统的探讨分析和论证研究.第38卷第4期2010年7月河海大学学报(自然科学版)Journal of Hohai University (Natural Sciences )Vol .38No .4Jul .2010本文以风电场效益最大化为目标,在已有研究成果的基础上,采用一维非线性尾流扩张模型、基于动能衰减原理的尾流叠加模型、协调发电量与成本的风电场效益评价模型、考虑不同风机台数的发电量与成本之比的增量装机评价模型以及遗传算法[10]进行优化计算求解,研究了单风向风况和各典型风况下的风电场风机最优布置的一般性规律以及有关因素的影响关系.1 单一风向风况下的风机最优布置规律单一风向风况下的风机最优布置规律是复杂风况下风机最优布置规律的研究基础.因此,本文首先从风机最优布置间距、风速对风机最优布置间距的影响以及复杂边界风电场的风机最优布置规律等方面入手研究单一风向风况下的风机最优布置规律.1.1 风机的最优布置间距风机布置间距(中心点间距)包括垂直于盛行风方向的横向间距和盛行风方向的纵向间距.前人基于经验的研究结论是:风机的最小横向间距范围为2D 0～5D 0,最小纵向间距范围为5D 0～12D 0[4-5].实际上,风电场风机的横向、纵向间距应该按“在盛行风向上,上游风机尾流对下游其他风机出力无影响或影响很小”的原则确定.即对于不同的风电场,其最优风机间距是不同的,应根据风场区域形状及尺寸、风机类型等因素经综合优化设计计算后确定.但目前常用的上述风机间距取值范围所依据的主要是半经验性的风机优化布置数学模型,特别是其风机尾流模型存在较大的简化误差,故不能满足当今大型风电场的风机优化布置设计需要.对于风电场区域无限制的情况,风机的最优纵向间距可按“上游风机尾流风速恢复至90%”的原则确定.即确定风机的最优纵向间距首先应研究确定风机尾流风速的变化规律.由于采用一维非线性尾流模型计算时,风机的轴向推力系数对风机尾流风速影响最大,其他参数如地表粗糙度、风机轮毂安装高程等影响较小,而由文献[11]可知,设计良好的叶片在其运行范围内大部分轴向诱导系数值一般为0.33左右,则可估算得到相应的推力系数为0.88左右,因此,可采用推力系数0.88求得对应的风机尾流风速与风机下游距离的关系曲线,如图1(a )所示.图中U 0为风机上游风速,x 为风机后沿轴向的距离.计算分析结果表明,该关系曲线受风轮直径D 0的影响很小.由图1(a )可知,风机的最优纵向间距约为15D 0.当风机采用排列状方式布置时,设首排风机出力为对应风电场自由风速下的最大出力,则在单一风向下不考虑横向风机之间的尾流影响和风机轴向推力系数的变化时,第2排风机的相对出力为72.9%,第3排风机的相对出力为53.1%.以此类推可知,当风场布置3排或3排以上风机时,后排风机出力受前排风机的影响很大,因此后排风机的纵向间距应适当增大.图1 风机尾流风速U 及尾流影响直径y 的变化曲线Fig .1 Variation of relative wake flow and wake diameter of wind turbines关于风机的最优横向间距,可按“上游风机尾流对其他列的风机出力无影响或影响很小”的原则选取.即确定风机的最优横向间距首先应研究确定风机尾流影响区域的变化规律,如图1(b )所示.由图1(b )可知,风机尾流影响范围(即影响区域直径)随着下游距离的增加而增加.当风场布置2排风机时,风机最小横向间距应为2.5D 0;风场布置3排风机时,风机最小横向间距应为3D 0;随着风机布置排数的增多,风机的最小横向间距也应适当增大.对于风电场区域确定的情况,受风场尺寸以及风电场开发经济性等因素的限制,风机最优布置间距一般需根据风场具体情况适当调整.例如,设某风电场尺寸为2000m ×2000m ,风机轮毂中心高程H 0=60m ,转轮直径D 0=40m ,推力系数C T =0.88,地面平均粗糙度Z 0=0.3m ,风机额定风速13m /s ,风机功率曲线按473第4期王 丰,等 大型风电场风机最优布置规律研究P =0.3u i 3描述,u i 为第i 台风机的工作风速;风电场自由风速恒定为12m /s ,0°方向来风,网格按照迎风方向划分为15×15,则风电场风机最优布置计算结果如图2所示,其风机出力、成本及适应值曲线如图3所示.图2 风机布置方案Fig .2 Optimal configuration of wind turbines图3 风机总出力P 、成本C 及适应值曲线Fig .3 Output power ,cost and fitness of wind turbines从上述计算结果可以看出:对于单一风向风况的风电场,风机最优布置方式可为并行排状形式,风机最优排数可由风电场风机适应值曲线决定;随着风机数量的增加,对应最优布置方案的适应值参数随之改变,其总体趋势为先减小后增大,均存在一个极小值.对于上述算例,当风机布置少于3排时,其适应值较大,经济性较差;当风机布置为3排时,即风机数量为30～45台时,其适应值较小且变化不大,此时的风机最小纵向间距约为20D 0;当风机布置为4排时,其适应值迅速增大,即风电场的经济性明显降低,此时的风机最小纵向间距约为10D 0.对于上述算例,当其他参数不变时,改变该风电场区域沿盛行风方向上的纵向尺寸,可以计算得到其风机最优布置排数等参数,如表1所示.由表1可见:当风电场沿盛行风方向上的尺寸较小时(小于20D 0),沿盛行风方向上应布置1～2排风机,风机的纵向间距在允许范围内应取最大值,而横向间距应为2D 0～3D 0;当风电场沿盛行风方向上的尺寸较大时(>20D 0),沿盛行风方向上可考虑布置3排或更多排风机,此时,风机的最优纵向间距为15D 0～20D 0,最优横向间距为3D 0～5D 0.表1 风机最优布置排数计算结果Ta ble 1 C alculated results of optimal placement rows of wind turbines风场纵向尺寸L计算最优布置排数建议布置排数建议风机纵向间距建议风机横向间距L ≤12D 011≥2.0D 012D 0<L ≤20D 021～2最大可能值≥2.5D 020D 0<L ≤55D 032～310D 0～15D 0≥3.0D 0L >55D 04>315D 0～20D 03D 0～5D 01.2 风速对风机最优布置间距的影响风电场自由风速变化时,风机的出力及尾流风速随之变化,风机最优布置也可能发生改变.对于区域无限制的风场,其最优布置间距根据尾流风速恢复系数确定,与风速大小无关;对于区域确定的风场,在风机排数一定的情况下,风速大小对风机最优布置间距可能存在一定的影响.假设沿盛行风方向上,风场中分别布置3台、4台风机,如图4所示,并设图4(a )中的L 1+L 2=2000m ,图4(b )中的L 1+L 2+L 3=3000m ,其余参数同前述算例.在风机台数一定的情况下,以风机总出力最大为目标,把自由风速U 1作为变量,经优化设计计算可得到风机布置位置以及风场风机总出力,计算结果如图5所示.由图5可见,当沿盛行风方向上布置3台、4台风机时,其最优布置位置在一定的风速范围内是不变的.474河海大学学报(自然科学版)第38卷图4 风机布置Fig .4 Placement of windturbines图5 不同上游风速下风机最优布置间距L 与风机总出力P 曲线Fig .5 Relationship between o ptimal spacing of wind turbines and output power under different upstream wind speeds最优布置位置的突变条件是:随着自由风速的增大,中间风机出力增大至额定出力时,为满足风电场风机总出力最大,中间风机最优位置会逐渐向上游风机靠近;当风场自由风速足够大、风机均达到额定出力时,风机的最优布置位置会出现多值的优化计算结果.一般来说,由于风机年利用小时数相对较低,风场自由风速大多是在额定风速附近或小于额定风速.因此,在风电场风机优化布置时,只需参照图5中的第1段直线即可.也就是说,在风电场风机最优布置计算时一般不需考虑风速大小变化的影响.1.3 复杂边界风电场的风机最优布置规律风电场的开发可能由于某些因素限制,如用地限制、地形限制以及建筑物限制等,使得实际风电场的区域边界形状各不相同,这对风机最优布置方案也会有一定的影响.除上述方形风场外,对于梯形、圆形以及不规则形状的风电场,其风机优化布置的计算结果如图6所示.其中,对于不同形状的风电场,本文通过在风场内限制某些区域不允许布置风机的方式实现,在图6中,不允许布置风机的网格点以“×”号表示.图6 单一风向下风电场风机最优布置方案Fig .6 Optimal configurations of wind farms under single wind direction condition由图6可见,对于梯形、圆形和不规则形状的风电场,由于风机布置位置受风场边界制约,最优布置方案与方形风电场略有差异,但其最优布置方案所体现的风机布置规律与方形风电场基本一致,即本文上述给出的风机最优布置规律也适用于不规则形状的风电场.2 其他典型风况下的风机最优布置规律风电场最优风机布置与风况密切相关.典型风况中,除单一风向外,还包括均匀对称风向风况、1个主导风向风况和多个主导风向风况,其风玫瑰图如图7所示.475第4期王 丰,等 大型风电场风机最优布置规律研究图7 典型风况的风玫瑰图Fig .7 Wind roses of typical wind conditions2.1 均匀对称风向情况在某些特殊地区,如草原、沙漠等平坦区域,全年各个方向的来风以及概率均相等或相差不大,其风况主要体现为均匀对称风向.此时,上述算例的风机优化布置计算结果如图8所示.图8 均匀风向下风电场风机最优布置方案Fig .8 Optimal configurations of wind farms under uniform wind direction condition对于均匀对称风向风况,不同形状风电场中风机最优布置的规律性较强,基本表现为沿风场区域边缘对称布置的形式.当风机数量较多时,除边缘风机外,其余风机布置在风场中央区域.2.2 1个主导风向情况根据实际风场的风能资源情况,在我国大部分地区(如四类风资源区),多数风电场的风况是1个主导风向风况.对于这种情况的风电场风机最优布置计算结果如图9所示.图9 1个主导风向下风电场风机最优布置方案Fig .9 Optimal configurations o f wind farms under single wind direction do minated condition对于1个主导风向的风电场,其风机最优布置规律主要体现在:主导风向概率越大,风机最优布置方案越接近于对应该主导风向的风机最优布置形式,且沿主导风向的风机间距基本满足本文上述给出的风机最小间距的要求.对于这类风电场,在风机优化布置时,一般可先按单风向风况进行排布设计,然后根据主导风向的风能密度概率函数进行局部调整,最终确定风机最优布置方案.2.3 多个主导风向情况当地形比较复杂时,风电场可能由于地形以及障碍物等的影响,存在多个主导风向的情况.对于这种情况的风电场风机最优布置计算结果如图10所示.476河海大学学报(自然科学版)第38卷图10 多个主导风向下风电场风机最优布置方案Fig .10 Optimal configurations of wind farm s under multiple wind direction dominated conditio n对于存在多个主导风向的风电场,风况情况比较复杂,其风机最优布置规律性较弱.因此,对于这类风电场的风机最优布置设计,一般应通过详细的优化计算确定.3 结 论a .在风电场区域无限制的情况下,风机的横向间距应为2D 0～3D 0,纵向间距应大于15D 0;当风机布置的排列数增加时,应逐步适当增大后排风机的纵横间距.b .对于风电场区域确定的情况,单一风向风况下,风机最优布置方式一般为并行排列状形式.当风场区域在盛行风向上的尺寸较小(<20D 0)时,沿盛行风向一般布置1～2排风机,风机的最优纵向间距即为其可能的最大值,风机的横向间距应为2D 0～3D 0;当风场区域在盛行风向上的尺寸较大(>20D 0)时,风机沿盛行风向可考虑布置3排或3排以上,此时,风机纵向间距应为15D 0～20D 0,风机横向间距应为3D 0～5D 0.c .在实际风电场风机优化布置时,一般可不考虑风速大小变化的影响.d .针对不同风况、不同边界形状的风电场,风机最优布置体现出的规律性有所不同.均匀对称风况下,风机最优布置沿风电场边缘对称分布;单一主导风向风况下,风机最优布置为对应主导风向下的风机最优布置形式与其他非主导风向下的风机优化布置形式的组合,且主导风向的概率越大,最优布置方案越接近于该主导风向下的风机最优布置方案;对于多个主导风向风况,风机最优布置的规律性较弱,其最优布置方案一般应通过详细的优化计算确定.参考文献:[1]FRANDSE N S ,BARTHELMIE R ,PRYOR S ,et al .Analytical modelling of wind speed deficit in large offs hore wind farms [J ].WindEnergy ,2006,9(1/2):39-53.[2]CHRISTIANSEN M B ,HASAGER C B .Wake effects of large offshore wind farms identified from satellite SAR [J ].Remote Sensing ofEnviron ment ,2005,98(2/3):251-268.[3]VER MEER L J ,SORENSEN J N ,CRE SPO A .Wind turbine wake aerodynamics [J ].Progress in Aerospace Sciences ,2003,39:467-510.[4]PATEL M R .Wind and power solar systems [M ].Boca Raton :CRC Press ,1999.[5]王承煦,张源.风力发电[M ].北京:中国电力出版社,2002:131.[6]AMMARA I ,LECLERC C ,MASSON C .A viscous three -dimensional differential /actuator -dis k method for the aerodynamic analysis ofwind farms [J ].J Sol Energy Eng ,2002,124(4):345-356.[7]MOSETTI G ,POLONI C ,DIVIACCO B .Optimization of wind turbine positioning in large wind farms by means of a genetic algorith m [J ].J Wind En g Ind Aerodyn ,1994,51(1):105-106.[8]G R ADY S A ,HUSSAINI M Y ,ABDULLAH M M .Placement of wind turbines using genetic algorithms [J ].Renewable Energy ,2005,30(2):259-270.[9]MAR MIDIS G ,LAZAROU S ,PYRGIOTI E .Optimal placement of wind turbines in a wind park usin g Monte Carlo simulation [J ].Renewable Energy ,2008,33(7):1455-1460.[10]王丰.风电场风能资源评估及风机优化布置研究[D ].南京:河海大学,2009.[11]B URTON T ,SHARPE D ,JENKINS N ,et al .Wind energy handbook [M ].England :John Wiley &Sons ,2001:68.477第4期王 丰,等 大型风电场风机最优布置规律研究478河海大学学报(自然科学版)第38卷Characteristics of optimal placement of wind turbines in large scale wind farmsWA NG Feng1,LIU De-you1,ZENG Li-hua1,CHEN Shou-lun1,CHEN Xing-ying2(1.College of Water Conservanc y and Hydropower Enginee ring,H ohai University,Nanjing210098,China;2.National Engineering Research Center of W ate r Resourc es Efficie nt Utilization and Engine ering Safety,Hohai Unive rsity,Nanjing210098,China)A bstract:The characteristics of optimal placement of wind tur bines under single wind direction condition were studied by use of the mature mathematical models for wind turbines.The rational values of rows and spacings of wind turbines were pr oposed.For the wind far ms with unlimited area and small size in the windward direction,the optimal spacing should be lar ger than2-3times the rotor diameter in the crosswind direction and15times the rotor diameter in the windward direction.For the wind farms with large size in the windward direction,more than3rows of wind turbines should be placed,the optimal spacing should be larger than3-5times the rotor diameter in the crosswind direction and15-20times thee r otor diameter in the windward direction,and the influences of the wind speed on the optimal configuration of wind turbines might be ignored.On such a basis,the characteristics of the optimal placement of wind turbines under conditions of uniform wind direction,single wind direction dominated and two wind direction dominated were studied.A conclusion is drawn that the optimal configuration of wind turbines agrees with the characteristics of wind c onditions.Besides,the more complex the wind conditions,the weaker the characteristics of the optimal configuration of wind turbines.Key words:wind farm;wind turbine;optimal placement;wind turbine spacing·简讯·河海大学等单位完成的“水稻节水灌溉理论及调控模式创新与应用”研究成果通过专家鉴定 2010年6月20日,南京市科学技术委员会召开了由河海大学等单位完成的“水稻节水灌溉理论及调控模式创新与应用”成果鉴定会.由中国工程院院士、水利部南京水利科学研究院院长张建云教授担任主任的鉴定委员会专家们一致认为,该成果总体居于国际先进水平,在基于水稻生理生态调控机制的水分调控指标和水稻灌区综合节水调控模式及其应用方面达到国际领先水平.该成果的主要创新点有:揭示了水稻控制灌溉节水高产的生理生态机制,提出了水分调控阈值;改进了水稻需水量计算模型及水稻生理生长模型,提高了模型在节水灌溉条件下的适用性和精度,实现了气孔蒸腾光合耦合模拟、根系结构与功能模拟等功能;建立了稻田灌排控污减排技术指标与模式,增强了水稻节水灌溉的生态经济效应;建立了适用于不同类型区域的水稻灌区综合节水调控模式,并在江苏、黑龙江和宁夏等地较大面积推广应用,取得了显著的经济和社会效益.自1996年以来,以彭世彰教授等为主的课题组紧密结合国家重大需求,在国家863计划、国家自然科学基金、国家科技支撑计划等项目的资助下,围绕“水稻节水灌溉理论及调控模式”,从水分调控的生理生态响应机制、水稻需水过程、稻田节水灌溉的环境效应等方面,开展了长期深入的试验研究,建立了水稻水肥调控技术指标体系,形成了节水高效、控污减排的水稻灌溉水肥调控模式,丰富和发展了水稻节水灌溉理论与技术.(本刊编辑部供稿)。
利用CAD进行风电场设计和布局
利用CAD进行风电场设计和布局摘要：本文旨在介绍利用计算机辅助设计（CAD）软件进行风电场设计和布局的方法和技巧。
首先，简要介绍了风电场的概念和重要性。
然后，详细讨论了利用CAD软件进行风电场设计和布局的步骤和要点。
最后，总结了利用CAD软件进行风电场设计和布局的优势和挑战，并提出未来的发展方向和建议。
1. 引言风能作为一种清洁、可持续的能源，受到了越来越多国家和地区的关注和重视。
风电场作为风能利用的重要方式，其设计和布局对于风能的有效开发和利用至关重要。
利用CAD软件进行风电场设计和布局可以提高效率、减少错误，并且具有灵活性和可扩展性，因此成为了目前主流的风电场设计和布局方法。
2. 风电场设计和布局的基本原则在进行风电场设计和布局前，需要明确一些基本的设计原则。
首先，根据地理和气候条件，选择合适的场址和风机类型。
其次，根据风机的额定容量和电网接入能力，确定风电场的规模。
最后，考虑到风机之间的间距、地形地貌等因素，确定合理的风机布局。
3. 使用CAD进行风电场设计和布局的步骤使用CAD进行风电场设计和布局主要包括以下几个步骤：3.1 数据采集与导入首先，需要收集相关的地理数据，例如场址的地形地貌、气象数据等。
然后，将这些数据导入CAD软件中，以便后续的设计和布局分析。
3.2 场址选择与布局分析根据收集到的地理数据和设计原则，使用CAD软件进行场址选择和布局分析。
通过分析不同场址的地形地貌、风资源等情况，选择最合适的场址并确定初步的风机布局方案。
3.3 风机布局优化基于初步的风机布局方案，利用CAD软件进行布局优化。
通过调整风机之间的间距、排列方式等参数，优化风机布局，以提高风能利用效率和风电场的整体经济性。
3.4 设计验证与优化完成风机布局后，使用CAD软件进行设计验证和优化。
通过模拟不同风速、风向等条件下的风机性能，验证布局方案的可行性，并进行必要的优化调整。
3.5 输出设计结果设计验证和优化完成后，使用CAD软件输出最终的设计报告和布局结果。
关于风电场风机排布距离和列阵方式及海上风电场的模型.
关于风电场风机排布距离和列阵方式及海上风电场的模型摘要：随着能源需求增长与化石燃料资源日趋枯竭的矛盾日益突出，洁净的可再生能源越来越受到人们的欢迎和重视，风力发电是新能源中最具有经济发展前景的一种发电形式。
目前，在进行风电场风机优化布置模拟计算时，均忽略了风轮的湍流影响，而采用简化风机尾流线性扩张模型，即尾流影响边界随距离线性增大模型。
此外，多数风机尾流模型未考虑风经过风机后的尾流影响区域直径的突然扩大，而一些考虑了该因素的尾流风速预测解析计算公式，则不能满足上游风机后风速与尾流影响区域边界的连续性。
为此，本文推导了一种新的简化风机尾流模型。
研究风电机组尾流效应对风电场输出功率的影响，建立比较全面的风电场输出功率和风速的关系模型，为研究风电场运行优化排布和规划方面的有关问题奠定了基础。
针对问题1，本文考虑尾流效应对风电场组的影响，同时考虑了尾流边界效应模型，确定了速度与功率关系式，从到而确定风电场之间的最佳距离，提出一个完整的模型。
针对问题2，在上述模型的基础上，进一步考虑了风向、风速、迎风角等因素对风电场组效率的影响，经过对数据的处理，我们可以得知有关速度的概率分布f(V),建立速度分布函数；逐渐增加了模型的复杂性，对风电场的模拟更接近现实情况，因此模型模拟得到的结果与问题1相比，结论更灵活易行。
针对问题3，从海上风能资源的分析到建风电场的优势分析，结合海上风电机组的结构形式，分析了不同构建方式的特点并作了相应的比较，最终提出了适合我国东南沿海建立海上风电场的风机布置方式。
关键词：尾流效应、风电、功率特性、水平轴风电场组、一、问题重述：目前我国的风电总装机容量已经达到了世界第一，但我国风电发展的成熟度仍未达到世界前列水平。
按照人均计算的风电装机容量，我国的世界排名为34，为46W/人，而同为总装机容量世界前列的美国、德国和西班牙，这一数据分别为149.8W/人、356.9W/人和463.5W/人；根据陆地面积计算，中国排名为第25位（6.5kW/平方千米）。
如何解析刻画风电场出力「MWFG模型」
如何解析刻画风电场出⼒「MWFG模型」风是⼀种⽮量，通常由风速和风向两组要素刻画，前者表⽰风⼒的作⽤强度，后者表⽰风⼒的作⽤⽅向。
在很多风能研究场景下，风向是⾮常重要的信息之⼀。
例如，应⽤Jensen模型、Lissaman模型等尾流效应模型计算风电机组尾流风速时，风速和风向均不可缺少。
论⽂《Wind farm layout optimization under uncertainty》中根据风向信息，解析刻画不同位置风电机组间尾流效应的交互影响。
『根据风向描述尾流效应』此外，风电机组在运⾏过程中需持续跟踪风向，使叶轮尽量迎向风向，最⼤化的转换风能。
论⽂《Performance optimization of a wind turbine column for different incomingwind turbulence》中根据实时变化的风向，不断调整各台风电机组的控制参数，达到优化功率输出的⽬的。
『根部实时风向调整风电机组』鉴于此，在刻画风电场出⼒的模型中，应充分计⼊风向的影响，但⼤多数风电场出⼒模型却侧重考虑风速对出⼒的影响，忽视风向的影响。
论⽂《 A sequential simulation technique for adequacy evaluation of generatingsystems including wind energy》中给出基于ARMA的风速模拟⽅法，建⽴风电场出⼒时序仿真模型。
论⽂《Use of MCMC to incorporate a wind power model for the evaluation ofgenerating capacity adequacy》中提出基于MCMC的时序风速仿真模型，将其⽤于模拟产⽣风电场时序出⼒。
前述论⽂未计及风向的随机变化特征，将⽆法计及风电场尾流效应等影响或其余风向对风电场出⼒的影响，可能得到与实际不符的结论。
风电场布局优化研究及资讯多目标问题求解方法
风电场布局优化研究及资讯多目标问题求解方法随着全球对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、可再生的能源来源受到了广泛关注。
风电场作为一种常见的风能利用方式，在能源发展中扮演着重要角色。
然而，风电场的布局问题一直是一个具有挑战性的任务，本文将研究风电场布局优化以及解决这一多目标问题的方法。
在风电场布局优化研究中，目标是找到最佳的风机布局方案，以最大化风能的捕获并最小化风机之间的干扰。
优化风电场布局的关键在于如何在风能分布、地形条件和存在的限制条件下确定合适的风机位置。
为了实现这一目标，研究人员采用了大量的方法和模型。
下面将介绍几种常见的方法和模型。
第一种方法是基于物理规律的模型。
这种方法试图利用风场模拟和计算风能的分布，以预测潜在的风机布局。
通过计算不同风机布局方案的风能捕获率和风机之间的干扰情况，可以评估其优劣，并选择最佳方案。
然而，这种方法通常需要大量的计算资源和时间，且对于规模较大的风电场布局优化问题并不适用。
第二种方法是基于启发式算法的优化模型。
启发式算法是一种近似解决复杂问题的方法，能够在较短时间内找到较优解。
在风电场布局优化中，遗传算法、粒子群优化和蚁群算法是常用的启发式算法。
这些算法通过随机搜索的方式找到优化目标的局部最优解，并逐步优化布局方案。
通过不断迭代和优化，最终得到全局最优解或接近最优解的结果。
然而，启发式算法也存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题。
第三种方法是多目标优化模型。
风电场布局优化问题通常涉及多个目标，例如最大化风能捕获、最小化风机之间的干扰和最小化工程成本等。
传统的单目标优化方法不能很好地解决这些多目标问题。
因此，研究人员提出了多目标优化模型，以寻找一组折衷解，以平衡不同目标间的冲突。
多目标优化模型可以通过遗传算法、粒子群优化和进化算法等方法求解。
通过对不同权重的目标函数进行调整和优化，可以得到一系列优化解，以供决策者参考。
虽然上述方法和模型在风电场布局优化研究中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和待解决的问题。
风力发电场总体布局
风力发电场总体布局第一篇：风力发电场总体布局风力发电场总体布局风力发电场设计技术规范之风力发电场总体布局依据：可行性研究报告、接入系统方案、土地征占用批准文件、地质勘测报告、环境影响评价报告、水土保持评价报告及国家、地方、行业有关的法律、法规等技术资料。
风力发电场总体布局设计应由以下部分组成：1风力发电机组的布置。
2中央监控室及场区建筑物布置。
3升压站布置。
4场区集电线路布置。
5风力发电机组变电单元布置。
6中央监控通信系统布置。
7场区道路。
8其他防护功能设施(防洪、防雷、防火)。
风力发电场总体布局，应兼顾以下因素：1应避开基本农田、林地、民居、电力线路、天然气管道等限制用地的区域。
2风力发电机组的布置应根据机组参数、场区地形与范围、风能分布方向确定，并与本场规划容量、接入系统方案相适应。
3升压站、中央监控室及场区建筑物的选址应根据风力发电机组的布置、接入系统的方案、地形、地质、交通、生产、生活和安全要素确定，不宣布置在主导风能分布的下风向或不安全区域内。
4场区集电线路的布置应根据风力发电机组的布置，升压站的位置及单回集电线路的输送距离、输送容量、安全距离确定。
5风力发电机组变电单元布置依据场区集电线路的形式而不同：采用架空线路时，该单元应靠近架空线路布置，采用直埋电缆时，该单元应靠近风力发电机组布置，并要保证其安全距离，必要时设置安全防护围栏。
6中央监控通信网络布置应根据风力发电机组的布置，中央监控室的位置及通信介质的传送距离、传送容量确定。
7场区道路应能满足设备运输、安装和运行维护的要求，并保留可进行大修与吊装的作业面。
8场区内道路、场区集电线路、中央监控通信网络、其他防护功能设施之间的布置应满足其相关规程、规范的电磁兼容水平和安全防护的要求。
第二篇：宁夏风力发电场宁夏都有哪些风力发电场，具体地址在哪里，？这个我还真不知道，虽然我现在就在宁夏。
帮你查查。
中卫香山风电场一期场址：宁夏中卫市沙坡头区常乐镇贺兰山头关风电场场址：宁夏银川永宁闵宁镇华电宁夏宁东风电场二期场址：宁夏银川灵武宁东镇华电宁夏宁东风电场一、二期49.5MW扩建工程场址：宁夏银川灵武宁东镇太阳山风电场二期工程场址：宁夏吴忠吴忠白土岗乡小柳木风电工程场址：宁夏吴忠青铜峡宁夏贺兰山五期场址：宁夏吴忠青铜峡邵岗（贺兰，宁夏发电）红寺堡二期制造商：场址：宁夏吴忠红寺堡宁夏银仪红寺堡风场2期宁夏银仪红寺堡一期场址：宁夏吴忠红寺堡红寺堡开发区鲁家窑太阳山宁东实验风电场场址：宁夏吴忠红寺堡太阳山太阳山风电场二期工程场址：宁夏吴忠红寺堡太阳山二期红寺堡二期场址：宁夏吴忠红寺堡红寺堡二期这是10年的数据。
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［ ８］
也做了相应的研究 。
；定稿日期 ： ２ ０ １ １ ０ ５ １ ３ ２ ０ １ １ １ ２ ２ ０ 收稿日期 ： － － － － ；中国科学院 “ 科技支甘 ” 工程项目 “ 甘肃酒泉风能预报集成研究 ” 西部之 光 ” 人才计划联合学者项目“ 甘肃省风能 基金项目 ：中国科学院 “ 资源精细化评估研究 ” 共同资助 ，男 ，甘肃陇西人 ，博士研究生 ，主要从事边界层气象学研究 ． ： １ ９ ８ ２－ ） Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｃ ｈ ｅ ｎ ｂ ｌ ０ ６＠ ｌ ｚ ｕ． ｅ ｄ ｕ． ｃ ｎ 作者简介 ：陈伯龙 （ ： Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｘ ａ ｏ ｌ ｚ ｂ． ａ ｃ ． ｃ ｎ ＊ 通讯作者 ：高晓清 ． ＠ ｑ ｇ
大型风电场群风电场布局间距的模型研究
１ ２ ３ 陈伯龙１－２， 高晓清 ＊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ， 左洪超 ， 汪宁渤 ， 刘
磊１
（ １．中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室 ，甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ０ ０； ） ２．兰州大学 大气科学学院 ，甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ０ ０； ３．甘肃省电力公司风电技术中心 ，甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ７ ０
＋ （ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ０ ０ ５ ３ ４ ２ ０ １ ２ ０ ６ １ ７ ４ ６ ０ ７ Ｐ ４ ２ ５． ６ ３ － － － 中图分类号 ：
文献标志码 ：Ａ
１ 引言
风能是一种新兴可再生的清洁能源 ，是化石燃 料最为重要和理想的替代能源之一 。 在全球变暖和 节能减排的影响下 ，很多国家都在大力开发风能和 发展风力发电
摘 要 ：利用边界层理论和梯度输送原理 ，依据动量 守 恒 定 律 ，在 大 气 中 性 层 结 条 件 下 建 立 了 风 电 场 的动量吸收模型和风电场下游的动量补偿模型 ，计算出风电场尾 流 距 离 。 参 照 实 际 风 电 场 布 局 规 模 和 风机几何参数设计数值试验 ，并对尾流距离与这 些 参 量 之 间 的 关 系 进 行 了 初 步 分 析 。 结 果 表 明 ，风 电 场尾流距离随风机直径 、风塔高度 、风机行数和风机 动 能 利 用 系 数 的 增 加 而 增 大 ，随 地 表 粗 糙 度 和 风 机列间距的增加而减小 ，并且这一距离不受风速和风机列数的影响 。 关键词 ：风电场 ；布局设计 ；尾流距离 ；有效风功率密度
［ ］ １－５
［］ 的受力平衡 。Ｌ ａ ｃ ｋ ｎ ｅ ｒ ｅ ｔ ａ ｌ９ 也 研 究 了 海 上 风 电 场
风机的最优布局 。 在大型风电场群中 ，风电场之间存在类似于风 电场中风机之间的相互影响 。 风机之间一个非常重 要的影响就是风机尾流效应 ，即上游的风机对下游 的风机有遮挡作用 。 风场中流经上游风机的气流由 于部分能量被风机吸收 ，导致在风机的下游方向湍 流加强 、水平动量减 小 ，但 会 随 着 离 风 机 距 离 的 增 加逐渐减弱 ，这 种 现 象 称 为 风 机 的 尾 流 损 失 效 应 。 同样 ，在 大 型 风 电 场 群 中 ，上 游 风 电 场 在 工 作 时 ， 风场中的一部分风能被吸收并转化为电能 ，导致下 游一定距离内的有效风功率密度降低 ，这一效应类 似于风机的尾流影响 ，故该现象定义为大型风电场 群中风电场的尾流效应 。 在风电场的下游 ，经过大 气边界层自上而下的动量补充 ，随着与上游风电场 距离的增加 ，有效风功率密度也在增加 。 直到一定 距离后 ，有效风 功 率 密 度 恢 复 到 和 上 游 同 样 大 小 ， 此处风电场的尾流效应完全消失 ，该距离定义为上
［０］ 游风电场的最大尾流损失距离 。Ｆ ｅ ｒ ｎ á ｎ ｄ ｅ ｚ ｅ ｔ ａ ｌ１
。 如何在大型风电场群中最大程
度地利用风能资源 、提 高 投 资 效 益 、优 化 土 地 利 用 效率 ，就涉及到风电场群的布局和设计 。 风电场群 的布局是影响风电工程效益的一个重要因素 。 风电 场群的布 局 和 场 间 距 的 优 化 必 须 考 虑 到 湍 流 、地 形 、周围风速和风电 场 的 尾 流 效 应 ，风 电 场 场 间 距 过小 ，则 能 量 亏 损 严 重 ；场 间 距 过 大 ，则 土 地 利 用 率较低 。 合理的场间距是指在风电场运行中上游风 电场不会影响下游风电场的正常发电功率 ，同时又 要尽量缩小场间距 ，从而提高土地利用率 。 很多学 者对单个风电场中风机的布局和风机相互之间的影 响都做了详细的研究
将一群风机等效为单个风机建立模型来研究风电场 的一些特 性 ，这 一 方 法 可 以 认 为 是 从 风 机 到 风 电 场 ，再从风电场到大型风电场群的推广研究 。 一些
］ １ １－１ ４ 对风电场 中 的 风 速 变 化 特 征 从 不 同 角 度 学者 ［
损失和输出功率模型 ，同时用改进的优化算法研究 了基于风电场费用模型的风机最优布局 。Ｆ ｒ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｎ ｅ ｔ ａ ｌ 分析了海上大型风电场中风机的尾流损失模 型 ，同时介绍了大型风电场中风机在中性边界层中
［ ］ ６－９
。Ｋ ｕ ｓ ｉ ａ ｋ ｅ ｔ ａ ｌ 研究了 Ｎ
［ ６］
个风机最 大 发 电 能 力 的 风 电 场 布 局 问 题 ，考 虑 风 向 、风能分布和风机 尾 流 损 失 等 因 素 ，建 立 了 多 目
［］ 标优化模型 。Ｊ ａ ｖ ｉ ｅ ｒ ｅ ｔ ａ ｌ７ 建立了单个风机的尾 流