外推法在风力发电机载荷计算中的应用
风力发电机组的载荷特征及计算
还 有 适 用 于 海 上 风 力 发 电 机 组 的 标 准 和 规 范 ，如 ：
收 稿 日 期 ：２０１２－０１－０５； 修 回 日 期 ：２０１２－０１－１２ 作者简介：高俊云 （１９６５－），男，山西晋中人，教授级高级工程师，硕士，研究方向：机械动态测试与分 析、 机 械 故 障 诊 断 及 风 力 发 电 机 组 计 算
图 ３ ＧＨ Ｂｌａｄｅｄ 软 件 菜 单 模 块 和 计 算 模 块
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机 械 工 程 与 自 动 化 ２０１２年第３期
得到了广泛应用。该工艺通过涂覆金属表面来提高表 面的抗磨和耐蚀性。香海热电厂锅炉超音速电弧喷涂 ＳＣＺ３６涂层水冷壁管经 过 长 期 运 行，外 观 检 查 涂 层 完 好 ，未 见 裂 纹 、脱 落 和 磨 损 等 宏 观 缺 陷 。
参考文献： ［１］ 王学武．金属表面处理技术［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００９． ［２］ 金国，徐滨 士，王 海 斗，等．电 热 爆 炸 喷 涂 ＷＣ／Ｃｏ涂 层 组
织 和 性 能 研 究 ［Ｊ］．金 属 热 处 理 ，２００６，３１（２）：２３－２６． ［３］ 刘东雨，熊建，候世香，等．电 热 爆 炸 喷 原 位 合 成 Ｆｅ－Ａｌ系
（２）认 证 ：确 保 载 荷 计 算 应 用 了 适 当 的 方 法 ；工 况 假定全面且符合标 准 要 求；结 果 真 实 可 靠。 载 荷 计 算
报告是风力发电机组认证必须提交和确认的文件。 风力发电机组作为一个复杂的系统，子系统之间相
电力拖动系统在风力发电中的应用案例
电力拖动系统在风力发电中的应用案例在当今推动可再生能源发展的浪潮中，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式得到了广泛关注。
而电力拖动系统作为一种重要的技术手段，在风力发电中的应用越来越受到重视。
本文将介绍一些电力拖动系统在风力发电中的实际应用案例，旨在探讨其在提高风力发电效率、提高可靠性和降低成本方面的作用。
案例一：风力发电机组的电力拖动系统在传统的风力发电中，机组的传动系统往往采用机械传动的方式，即通过齿轮箱将风轮的转速提高，并传输给发电机。
然而，这种机械传动方式存在能量损耗大、噪音大以及维护保养难等问题。
为了解决这些问题，一些风力发电企业开始采用电力拖动系统。
以某风力发电企业的3000千瓦风力发电机组为例，其采用了电力拖动系统来传动风轮的转动能量。
具体实施方案是将风轮的转动能量直接输入到带有变频器的电动机中，通过电动机的控制来实现对转速的调节和发电机的输出。
这样一来，可以避免传统机械传动所带来的转速限制和能量损耗，并且降低了维护保养的难度。
案例二：风力塔筒的电力拖动升降系统在风力发电场中，风力塔筒是支撑风力发电机组的重要组成部分。
为了将风轮的高度提升到更适合风能捕捉的位置，风力塔筒需要具备升降的功能。
在传统的风力发电中，通常采用液压或机械手段来实现风力塔筒的升降。
然而，这种传统方式存在液压系统复杂、维护成本高以及噪音大等问题。
为了解决这些问题，一些风力发电企业开始采用电力拖动系统来实现风力塔筒的升降。
以某风力发电场的120米高风力塔筒为例，其采用了电力拖动升降系统。
具体实施方案是在风力塔筒上安装多个电动机和螺杆传动装置，通过控制电动机的转动来控制螺杆传动装置的升降。
这样一来，可以避免传统液压系统所带来的诸多问题，提高风力塔筒的升降效率和可靠性。
案例三：风力发电场的电力拖动系统监控与维护在一个大型风力发电场中，可能会有上百个风力发电机组，并且每个机组都需要安装电力拖动系统。
在这种情况下，如何对这些电力拖动系统进行监控和维护成为一个巨大的挑战。
不同外推方法求解近海风机的极限载荷_李昕雪
第５０卷第６期 ２０１６年６月上海交通大学学报ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＨＡＮＧＨＡＩ ＪＩＡＯ ＴＯＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏｌ．５０Ｎｏ．６ Ｊｕｎ．２０１６ 收稿日期：２０１５－０９－１８基金项目：海洋工程国家重点实验室自主研究课题（ＧＫＺＤ０１００３８）资助作者简介：李昕雪（１９８９－），女，辽宁省沈阳市人，硕士生，主要从事近海风机极限载荷等研究．王迎光（联系人），男，高级工程师，电话（Ｔｅｌ．）：０２１－３４２０６５１４；Ｅ－ｍａｉｌ：ｗｙｇ１１０＠ｓｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． 文章编号：１００６－２４６７（２０１６）０６－０８４４－０５ＤＯＩ：１０．１６１８３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｓｊｔｕ．２０１６．０６．００５不同外推方法求解近海风机的极限载荷李昕雪， 王迎光（上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，海洋工程国家重点实验室，上海２００２４０）摘 要：利用时域仿真得到短期载荷，对比了广义极值（ＧＥＶ）分布方法与基于广义Ｐａｒｅｔｏ分布（ＧＰＤ）的阈值模型求解面外叶根部弯矩极值的差异．结果表明：ＧＥＶ分布方法忽略了其他分组中较大的样本，造成了数据的较大浪费；而基于ＧＰＤ的阈值模型可以充分利用数据中的极值信息，考虑了超过某一值的所有数据，可以预测近海风机的面外叶根部弯矩．关键词：近海风机；极限载荷；广义极值分布；广义Ｐａｒｅｔｏ分布中图分类号：ＴＭ ３１５ 文献标志码：ＡＣｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎＣａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｅｘｔｒｅｍｅ Ｌｏａｄ ｏｆ Ｏｆｆｓｈｏｒｅ Ｗｉｎｄ ＴｕｒｂｉｎｅｓＬＩ Ｘｉｎｘｕｅ， ＷＡＮＧ Ｙｉｎｇｇｕａｎｇ（Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｏｃｅａｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｎａｖａｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，Ｏｃｅａｎ ａｎｄ ＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ ｌｏａｄｓ ｆｒｏｍ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ，ｔｗｏ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｆｏｒｐｒａｃｔｉｃａｌ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｉ．ｅ．，ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｐａｒｅｔｏ ｄｉｓｔｒｉｂｕ－ｔｉｏｎ，ｗｅｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｏｕｔ－ｏｆ－ｐｌａｎｅ ｂｅｎｄｉｎｇ ｍｏｍｅｎｔ ａｔ ｔｈｅ ｂｌａｄｅ ｒｏｏｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｏｔｈｅｒ ｌａｒｇｅｒ ｓｉｍ－ｕｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｉｇｎｏｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ（ＧＥＶ）ｍｅｔｈｏｄ，ｗｈｉｃｈｗａｓ ａ ｗａｓｔｅ ｏｆ ｄａｔａ．Ｔｏ ｍａｋｅ ｆｕｌｌ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ，ｔｈｅ ｄａｔａ ｗｈｉｃｈ ｅｘｃｅｅｄｅｄ ａ ｃｅｒｔａｉｎ ｖａｌｕｅ，ｃａｌｌｅｄ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ，ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｍｏｄｅｌ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｈｅｓｅ ｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓ，ｉｔ ｉｓ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｔｏ ａｐｐｌｙ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｐａｒｅｔｏ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ＧＰＤ）ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｔｈｅ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ．Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＧＰＤ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｏｕｔ－ｏｆ－ｐｌａｎｅ ｂｅｎｄｉｎｇｍｏｍｅｎｔ ａｔ ｔｈｅ ｂｌａｄｅ ｒｏｏｔ，ｔｈｕｓ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ ｅｘｔｒｅｍｅ ｌｏａｄ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ；ｕｌｔｉｍａｔｅ ｌｏａｄ；ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｅｘｔｒｅｍｅ ｖａｌｕｅ（ＧＥＶ）ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｇｅｎｅｒａｌ－ｉｚｅｄ Ｐａｒｅｔｏ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ＧＰＤ） 风能作为一种可再生的清洁能源，其蕴量巨大，越来越受到各国的重视．在可再生能源利用技术中，风力发电较为成熟，而且由于海上风电场具有风速高且较为稳定、单机容量大、机组利用率高和受环境制约小等优点，已成为未来发展的重点［１］．随着风力发电的迅猛发展，海上风机单机功率的不断增大，风机的尺寸和质量大幅增加，对其结构的要求也更高．另外，近海风机结构所处的海洋环境十分复杂恶劣，承受着多种随时间和空间变化的随机载荷，如风、浪、海流、海冰等作用，因此，分析近海风机的极限载荷，对于保证其安全性具有实际意义［２］．在近海风机极限载荷的计算中，大多采用全局最大值法、分块最大值法及超越门槛值法（ＰＯＴ）．挪威船级社（ＤＮＶ）发布的《海上风机结构设计标准》（ＤＮＶ－ＯＳ－Ｊ１０１）中规定，采用统计外推预测风机的长期设计载荷［３］，以满足近海风机工程的完整性；文献［４］中以５ＭＷ支撑平台浮式风机为研究模型，计算了特定海况下的极限载荷并分析其影响因素；文献［５］中研究了不同海况下５ＭＷ近海风机面外叶根部弯矩及塔筒底部弯矩的极限值．文献［６－７］中发现，采用ＰＯＴ法计算极限载荷具有较好的拟合性．本文探讨了海上浮式风机面外叶根部弯矩的极限值计算方法．采用广义极值（ＧＥＶ）分布方法与基于广义Ｐａｒｅｔｏ分布（ＧＰＤ）的阈值模型计算了风机面外叶根部的弯矩，并与ＰＯＴ法的计算值加以对比，以验证２种方法的可靠性和基于ＧＰＤ的阈值模型预测近海风机极限载荷的合理性．１ 近海风机极限载荷的极值理论１．１ 经典的极值方法经典的极值理论认为，大量独立数据样本的观察极值近似服从３种极值分布形式，即Ｇｕｍｂｅｌ分布、Ｆｒéｃｈｅｔ分布和Ｗｅｉｂｕｌｌ分布，且由母体分布的尾部特性来选取［８］．将３种极值分布形式统一用ＧＥＶ分布表示，并通过判断其形状参数来确定合适的极值分布类型．当形状参数不为０时，其分布函数可表示为Ｈ（ｘ）＝１－１＋ξ（ｘ－μ）／［］σ－１／ξ（１）式中：ｘ为样本；ξ为形状参数；μ为位置参数；σ为尺度系数．采用极大似然估计方法估计ＧＥＶ参数，当形状参数不为０时，对数极大似然函数为ｆ（μ，σ，ξ）＝－ｎｌｇσ－∑ｎｉ＝［１１＋ξｘｉ－μ（）］σ－１／ξ－１＋ξ－（）１∑ｎｉ＝１ｌｇ １＋ξｘｉ－μ（）［］σ（２）式中，ｎ为选取样本个数．式（２）不存在解析解，但对于给定数据，用数值算法可以得到极大似然估计值．当目标超越概率０＜Ｐ＜１时，其分位数的极大似然估计为ｘ＾Ｐ＝μ＾＋σ＾ξ＾［１－（－ｌｇ Ｐ）－ξ＾］（３）１．２ 基于广义Ｐａｒｅｔｏ分布的阈值模型经典的极值方法忽略了其他分组中较大的样本值，造成了数据的较大浪费．为充分利用数据中的极值信息，采用直接研究分布尾部的方法．在某些情况下，可能一组数据比另一组数据包含的极值信息更多，为此，建立阈值模型时应考虑超过某一值的所有数据，即阈值模型基于超过阈值的所有观测值，利用所有超出某一临界值的样本数据建立模型［８］．在工程应用中，常用二参数广义Ｐａｒｅｔｏ分布，当形状参数不为０时，其分布函数可表示为Ｇ（ｘ）＝１－１＋ξｘ／（）σ－１／ξ（４） 采用极大似然估计方法估计ＧＥＶ参数，其对数极大似然函数为 ｆ（σ，ξ）＝ｎｌｇξ－ｎｌｇσ－（１＋ξ－１）∑ｎｉ＝１ｌｇ １＋ξｘｉ（）σ（５）利用数值算法可对给定数据进行极大似然估计．当０＜Ｐ＜１时，分位数的极大似然估计为ｘ＾Ｐ＝ｕ＾＋σ＾ξ＾［１－（１－Ｐ）－ξ＾］（６） 采用阈值模型拟合超出量时存在阈值ｕ的选择问题．若ｕ值太大，则只有很少几个超出量，估计量的方差较大；若ｕ值太小，则超出量的分布与广义Ｐａｒｅｔｏ分布相差较大，估计量有偏．常用的方法是采用平均超出量函数进行初略选取，取二参数广义Ｐａｒｅｔｏ分布．对于某个阈值ｕ０，超出量分布近似服从参数为σｕ０、ξ的广义Ｐａｒｅｔｏ分布，则对于ｕ＞ｕ０的样本，其平均超出量函数ｅ（ｕ）在一条直线附近波动．由此可以推断，若某个ｕ０以后的平均超出量ｅ（ｕ）与ｕ呈线性关系，则ｕ０通常可以作为阈值．为了验证阈值选取的合理性，还需要判断阈值ｕ改变时估计量的稳定性．在一个合适的阈值选取范围内，若对应阈值ｕ０的超出量近似服从广义Ｐａｒｅｔｏ分布，其形状参数的估计值在理论上应保持不变．在实际应用中，通常首先绘制平均超出量图形，以确定大致的阈值选取范围；然后，选取不同的ｕ值以分析极大似然法对参数σ和ξ估计的稳定性，并以此确定合适的阈值．阈值模型能够利用有限的极值数据，解决了ＧＥＶ分布方法在选取样本时浪费其余较大样本的问题．２ 不同计算方法的结果对比本文根据设计方案，应用ＦＡＳＴ软件得到仿真数据，并输出文件中的Ｒｏｏｔ Ｍｙｃ１参数［９］．为举例５４８ 第６期李昕雪，等：不同外推方法求解近海风机的极限载荷 说明，选取ＴＬＰ海上浮式风机进行叶根部弯矩极值计算，计算的环境条件见表１．表１ 计算的海况环境变量Ｔａｂ．１ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ环境变量有义波高／ｍ谱峰周期／ｓ平均风速／（ｍ·ｓ－１）海况１ １．６４１ １６．０ ４．２０海况２ １．７５８ １８．０ ５．６０海况３ ２．４０２ １９．７ １１．１９２．１ ＧＥＶ分布方法研究表明［８］，在分析风速极值时，样本数选择１００左右时的拟合效果较佳．因此，本文将样本数据分为１００组，从每组中选取最大值进行ＧＥＶ拟合．图１所示为在海况１环境下利用ＦＡＳＴ软件所得一组１０ｍｉｎ的风机叶根部弯矩模拟数据．图１ 在海况１条件下风机面外叶根部弯矩的仿真数据Ｆｉｇ．１ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ ｏｆ ｏｕｔ－ｏｆ－ｐｌａｎｅ ｂｅｎｄｉｎｇｍｏｍｅｎｔ ａｔ ｂｌａｄｅ ｒｏｏｔ 采用极大似然估计方法对其进行ＧＥＶ拟合，分别得到形状参数ξ＝－０．３８５，尺度系数σ＝６１９，位置参数μ＝２．９８２ＭＮ·ｍ，由此可见该样本属于Ｗｅｉｂｕｌｌ分布，与文献［７］中的结果一致．根据《国际近海风机设计标准》（ＩＥＣ６１４００－３及６１４００－１）中的规定，风机设计寿命为２０ａ，计算所得目标超越概率为［５，１０］Ｐ＝１－１（）Ｎ１／Ｎｂｌｏｃｋ（７）式中，Ｎ＝２０×３６５×２４×６０×６０；Ｎｂｌｏｃｋ为分组数．将式（７）代入分位数公式，则可得出风机叶根部弯矩的极大似然估计值．采用同样方法计算海况２和３条件下风机叶根部弯矩的极大似然估计值，所得结果见表２．２．２ 基于广义Ｐａｒｅｔｏ分布的阈值模型若对样本选定了一个符合ＧＰＤ的阈值ｕ，则其平均超出量ｅ（ｕ）与阈值ｕ呈线性关系．由图２可知：当２．１ＭＮ·ｍ＜ｕ＜３．３ＭＮ·ｍ时，ｅ（ｕ）与ｕ呈负相关的线性关系；当３．３ＭＮ·ｍ＜ｕ＜４．６表２ 不同海况下ＧＥＶ分布方法的计算结果Ｔａｂ．２ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＧＥＶ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｃａｓｅｓ环 境ξσ×１０－３μ／（ＭＮ·ｍ）弯矩／（ＭＮ·ｍ）海况１－０．３８５ ０．６１９ ２．９８２ ４．５８４海况２－０．２８４ ０．８３１ ４．１１６ ６．９８５海况３－０．４０３ １．４３９ １０．３８６ １３．９４１ＭＮ·ｍ时，ｅ（ｕ）与ｕ呈正相关的线性关系；当ｕ＞４．６ＭＮ·ｍ时，曲线急速下降，这是由于样本中超过所选阈值的数据过少的缘故．图２ 平均超出量与阈值的关系Ｆｉｇ．２ Ｍｅａｎ ｅｘｃｅｅｄａｎｃｅ ｖａｌｕｅ ｖｅｒｓｕｓ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ 对于适当的阈值ｕ，相应的估计量σ和ξ应保持不变．考虑到抽样的随机性，只要其变动在允许的误差范围内即可．由图３可知：当ｕ＝３．１ＭＮ·ｍ时，估计量σ和ξ较为稳定；当ｕ＞４．６ＭＮ·ｍ时，其估计值的波动较大．这与采用平均超出量函数方法所估计的阈值结果一致．图３ 不同阈值所对应的估计参数Ｆｉｇ．３ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｖａｒｉｏｕｓ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ６４８上 海 交 通 大 学 学 报第５０卷 综上所述，在海况１环境条件下的阈值应选为３．１ＭＮ·ｍ，与ＰＯＴ法计算的阈值接近．根据ＩＥＣ６１４００—３及６１４００—１中的规定，风机设计寿命为２０ａ．与ＧＥＶ分布方法一样，代入分位数公式可得风机叶根部弯矩的极大似然估计值．采用同样方法计算海况２和３条件下风机叶根部弯矩的极大似然估计值，所得结果见表３．表３ 不同海况条件下基于ＧＰＤ阈值模型的拟合结果Ｔａｂ．３ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＧＰＤ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｃａｓｅｓ环 境ｕ／（ＭＮ·ｍ）ξσ弯矩／（ＭＮ·ｍ）海况１ ３．１－０．２３０ ３６９ ４．６４０海况２ ４．９－０．２８７ ４３５ ６．３８６海况３ １１．０－０．１６５ ６２７ １４．４０１２．３ ２种外推方法与ＰＯＴ法的对比表４列出了在海况１条件下２种外推方法和ＰＯＴ法的计算结果．可见，ＰＯＴ方法所选取的门槛值与基于ＧＰＤ的阈值模型的阈值接近［６－７］，但其选取的数据个数远小于基于ＧＰＤ的阈值模型方法．计表４ 在海况１下不同方法的计算结果比较Ｔａｂ．４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＧＥＶ，ＧＰＤ ａｎｄ ＰＯＴｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｃａｓｅ １算 法阈值（门槛值）／（ＭＮ·ｍ）选取仿真数据个数极限载荷／（ＭＮ·ｍ）ＧＥＶ分布－１００ ４．５８４ＧＰＤ阈值模型３．１００ ３ ６３９ ４．６４０ＰＯＴ ３．３１２ ９３ ４．９００算所得３种方法的极限载荷均接近，从而验证了本文所用２种外推方法的合理性． 风机作为一种非线性动力系统，其主动控制系统随着入流风速的变化而不断调整风机叶片的桨距角，因此，在环境变量相同的情况下，风机结构响应的随机仿真结果会略有偏差［１０］．为减小随机数对计算结果的影响，本文针对同一环境变量进行了２０组仿真．图４所示为利用ＦＡＳＴ软件所求解的不同风速和波浪随机数下ＴＰＬ浮式风机在１０ｍｉｎ内的面外叶根部弯矩极值．（ａ）海况１（ｂ）海况２（ｃ）海况３图４ 不同海况条件下ＧＥＶ分布与基于ＧＰＤ阈值模型方法的结果对比Ｆｉｇ．４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＧＥＶ ａｎｄ ＧＰＤ ｉｎ ｖａｒｉｏｕｓ ｃａｓｅｓ 表５列出了不同海况条件下采用不同方法计算所得风机面外叶根部弯矩的标准差和平均值．由表５可知：在海况１和２条件下，采用基于ＧＰＤ的阈值模型方法计算所得面外叶根部弯矩标准差远小于表５ 不同海况条件下ＧＥＶ分布方法与基于ＧＰＤ阈值模型的计算结果对比Ｔａｂ．５ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＧＥＶ ａｎｄ ＧＰＤ ｉｎｖａｒｉｏｕｓ ｃａｓｅｓ环 境弯矩标准差／（ＭＮ·ｍ）弯矩平均值／（ＭＮ·ｍ）ＧＥＶ分布ＧＰＤ阈值ＧＥＶ分布ＧＰＤ阈值海况１ １０．４００ ０．７７２ ７．７５９ ４．８５９海况２ １．５６４ ０．８３０ ７．４８０ ６．７６０海况３ ０．５７５ ０．９２３ １３．６４２ １３．９６１ＧＥＶ分布方法的；在海况３条件下，由基于ＧＰＤ的阈值模型方法计算的弯矩标准差略大于ＧＥＶ分布方法的．由此可见，基于ＧＰＤ的阈值模型方法比ＧＥＶ分布方法的计算结果更稳定． ２种外推法的区别在于：对于短期分布，ＧＥＶ分布方法选取分组最大值进行数据拟合；而基于ＧＰＤ的阈值模型方法选取超过阈值的所有观测值，利用所有超出某一临界值的样本数据建立模型，更加有效地利用了仿真数据．本文中，１０ｍｉｎ内的仿真数据个数为２４ ０００，ＧＥＶ分布方法拟合只用了其中１００个分组的最大值，而基于ＧＰＤ的阈值模型方法选取超过阈值的所有数据，所以其拟合结果更加接近真实极值．７４８ 第６期李昕雪，等：不同外推方法求解近海风机的极限载荷 ３ 结 语本文基于ＦＡＳＴ软件仿真数据，针对某海况下ＴＬＰ浮式风机极限载荷的计算问题进行研究．在已有的极值理论的基础上，引入阈值模型进行极限载荷的计算，并通过对比ＧＥＶ分布方法与基于ＧＰＤ的阈值模型方法在２０组随机数下的极限载荷计算结果，验证了基于ＧＰＤ的阈值模型计算结果的稳定性，其拟合结果更接近真实极值，并可准确预测近海风机的极限载荷．参考文献：［１］ 郑崇伟，潘静．全球海域风能资源评估及等级区划［Ｊ］．自然资源学报，２０１２，２７（３）：３６４－７１． ＺＨＥＮＧ Ｃｈｏｎｇｗｅｉ，ＰＡＮ Ｊｉｎｇ．Ｗｉｎｄ ｅｎｅｒｇｙｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｉｎ ｇｌｏｂａｌ ｏｃｅａｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＮａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０１２，２７（３）：３６４－３７１．［２］ 李静，陈健云．海上风力发电结构动力研究进展［Ｊ］．海洋工程，２００９，２７（２）：１２４－１２９． ＬＩ Ｊｉｎｇ，ＣＨＥＮ Ｊｉａｎｙｕｎ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｎ ｄｙｎａｍｉｃ ｒｅ－ｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ［Ｊ］．Ｔｈｅ ＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００９，２７（２）：１２４－１２９．［３］ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ．Ｗｉｎｄ ｔｕｒ－ｂｉｎｅｓ－Ｐａｒｔ ３：Ｄｅｓｉｇｎ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｆｏｒ ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ：ＩＥＣ ６１４００－３－２００９［Ｓ］．Ｌｏｎｄｏｎ：ＩＥＣ，２００９：２－１．［４］ ＪＯＮＫＭＡＮ Ｍ Ｌ．Ｌｏａｄｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａ ｆｌｏａｔｉｎｇ ｏｆｆ－ｓｈｏｒｅ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｕｓｉｎｇ ｆｕｌｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ．Ｐｒｅｐｒｉｎｔ［Ｒ］．ＵＳＡ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｌａ－ｂｏｒａｔｏｒｙ（ＮＲＥＬ），Ｇｏｌｄｅｎ，Ｃｏ．，２００７．［５］ ＡＧＡＲＷＡＬ Ｐ，ＭＡＮＵＥＬ Ｌ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｆｆｓｈｏｒｅｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｏｒ ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｅｘｔｒｅｍｅ ｌｏａｄ ｐｒｅ－ｄｉｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２００９，３１（１０）：２２３６－４６．［６］ ＴＯＦＴ Ｈ Ｓ，Ｓ ＲＥＮＳＥＮ Ｊ Ｄ，ＶＥＬＤＫＡＭＰ Ｄ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｌｏａｄ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＳＭＥ，２０１１，１３３（２）：０２１００１－８．［７］ ＲＡＧＡＮ Ｐ，ＭＡＮＵＥＬ Ｌ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅ ｅｘｔｒｅｍｅ ｌｏａｄｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｌａｒ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｒａｎｓａｃ－ｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＳＭＥ，２００８，１３０（３）：０３１０１１１－１５．［８］ 伍欢庆．风压极值的阈值模型研究［Ｄ］．长沙：湖南大学土木工程学院，２０１４．［９］ ＪＯＮＫＭＡＮ Ｊ Ｍ，ＭＡＴＨＡ Ｄ．Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｏｆｆｓｈｏｒｅｆｌｏａｔｉｎｇ ｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ－ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｃｏｎｃｅｐｔｓ［Ｊ］．Ｗｉｎｄ Ｅｎｅｒｇｙ，２０１１，１４（４）：５５７－５６９．［１０］ 夏一青，王迎光．应用统计外推求解近海风机面外叶根部弯矩最大值［Ｊ］．上海交通大学学报，２０１３，４７（１２）：１９６８－１９７３． ＸＩＡ Ｙｉｑｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｙｉｎｇｇｕａｎｇ．Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｏｕｔ－ｏｆ－ｐｌａｎｅ ｂｅｎｄｉｎｇ ｍｏｍｅｎｔ ａｔ ｔｈｅ ｂｌａｄｅ ｒｏｏｔ ｏｆ ｏｆｆｓｈｏｒｅｗｉｎｄ ｔｕｒｂｉｎｅｓ ｂｙ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｅｘｔｒａｐｏｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＳｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１３，４７（１２）：１９６８－１９７３． （上接第８４３页）［９］ ＧＹＳＥＮ Ｂ Ｌ Ｇ，ＰＡＵＬＩＤＥＳ Ｊ Ｊ Ｈ，ＪＡＮＳＳＥＮ Ｊ ＬＧ，ｅｔ ａｌ．Ａｃｔｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｆｏｒ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，５９（３）：１１５６－１１６３．［１０］ ＧＹＳＥＮ Ｂ Ｌ Ｇ，ＪＡＮＳＳＥＮ Ｊ Ｌ Ｇ，ＰＡＵＬＩＤＥＳ Ｊ ＪＨ，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｓｉｇｎ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ａｎ ａｃｔｉｖｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９，４５（５）：１５８９－１５９７．［１１］ ＷＡＮＧ Ｊ，ＷＡＮＧ Ｗ，ＡＴＡＬＬＡＨ Ｋ．Ａ Ｌｉｎｅａｒ ｐｅｒ－ｍａｎｅｎｔ－ｍａｇｎｅｔ ｍｏｔｏｒ ｆｏｒ ａｃｔｉｖｅ ｖｅｈｉｃｌｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｖｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，６０（１）：５５－６３．［１２］ 谭建成．永磁无刷直流电机技术［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２０１１：９３－９７．［１３］ ＷＡＮＧ Ｊ Ｂ，ＪＥＷＥＬＬ Ｇ Ｗ，ＨＯＷＥ Ｄ．Ａ ｇｅｎｅｒａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｔｕｂｕｌａｒ ｌｉｎｅ－ａｒ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｍａｃｈｉｎｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎ Ｍａｇｎｅｔｉｃｓ，１９９９，３５（３）：１９８６－２０００．［１４］ ＡＮＳＳＥＮ Ｊ Ｌ Ｇ．Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｃｔｉｖｅ ｓｕｓｐｅｎｓｉｏｎ ｕｓｉｎｇｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ［Ｄ］．Ｈｏｌｌａｎｄ：ＥｉｎｄｈｏｖｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００６．［１５］ 刘成颖，沈祥明，王昊．永磁直线同步电机非线性电感与推力波动的分析和补偿研究［Ｊ］．清华大学学报（自然科学版），２０１０，５０（１２）：１９６８－１９７３． ＬＩＵ Ｃｈｅｎｇｙｉｎｇ，ＳＨＥＮ Ｘｉａｎｇｍｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｈａｏ．Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｉｎｄｕｃｔ－ａｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｒｕｓｔ ｒｉｐｐｌｅ ｉｎ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｌｉｎｅａｒｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍａｃｈｉｎｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉ－ｖｅｒｓｉｔｙ（Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ），２０１０，５０（１２）：１９６８－１９７３．８４８上 海 交 通 大 学 学 报第５０卷 。
风力发电机组风荷载分析及优化设计
风力发电机组风荷载分析及优化设计一、引言风力发电是目前可再生能源中占据相当重要位置的一种，风力发电机组也是其重要组成部分之一。
与其它工程系统相比，风力发电机组主要面临的挑战之一就是大风荷载下的稳定性能。
本文将从风荷载分析及优化设计方面探讨如何提升风力发电机组的稳定性能。
二、风荷载分析1. 风荷载形式在风力发电机组中，风荷载主要是指风及其产生的风力作用在风轮及其支撑系统上所形成的荷载。
根据气象学研究，风力可以分为三种形式：切向风、径向风和上升气流。
其中最主要的当属切向风，即来自于风速分量沿风轮叶片切线方向的力。
2. 风荷载计算风荷载的计算一般可以采用下列方法：（1）椭圆轨迹法：将风力作用点看成一个运动点，其受到的风荷载所形成的作用线经过研究后发现是椭圆形的，最大荷载所在位置即为椭圆的焦点之一。
（2）风口逆推法：通过揭示叶片在不同风速下的变形规律和受力行为，得到了叶片结构变形和受力响应的特性参数，然后结合气象物理及气动特性等，经过逆推出风速下叶片受力情况，进而计算出整机的风荷载。
（3）场合适法：利用CAD软件建立计算模型，通过模拟流场中流动场、压力场等参数，综合考虑叶片的材料、形状、缆索布置、叶根安装等影响因素对风力发电机组的激励能力进行模拟计算。
3. 风荷载分析结果及优化设计通过以上方法得出的风荷载分析结果可以用于进行稳定性分析，并通过优化设计降低风荷载带来的影响。
优化设计中主要包括以下几个方面：（1）优化叶片结构由于叶片是风能转换核心部分，因此叶片的结构及其质量直接影响到发电机组的稳定性。
叶片的优化设计可以包括减轻质量、改变叶形和优化叶片布局等方面。
（2）优化筒杆和传动系统筒杆和传动系统也是风力发电机组中非常重要的部分，优化设计主要包括减小振动、降低噪声、提高精度等方面。
（3）优化弹性支撑系统由于受到风荷载影响，风力发电机组的整体振动会加剧，导致叶片与塔筒之间的摩擦和磨损加剧，从而降低系统的使用寿命。
载荷谱外推方法的对比_刘岩
试验研究现代制造工程(Modern Manufacturing Engineering)2011年第11期载荷谱外推方法的对比*刘岩，张喜逢，王振雨，刘庆松，王继新(吉林大学机械科学与工程学院，长春130025)摘要:载荷谱的外推是载荷谱编制过程中的关键，外推的准确度直接影响零/部件疲劳寿命的预测精度。
通过综述参数法外推、雨流矩阵外推、时域外推和按里程分位点外推四种载荷谱外推方法，分析每种方法的应用条件及在实际外推过程中的关键环节，指出每种方法在应用中的优缺点，对载荷谱外推方法的使用提供参考。
关键词:载荷谱;外推;参数法;雨流矩阵;时域法中图分类号:TH16文献标志码:A文章编号:1671—3133(2011)11—0008—04Contrast of extrapolations in compiling load spectrumLIU Yan，ZHANG Xi-feng，WANG Zhen-yu，LIU Qing-song，WANG Ji-xin(College of Mechanical Science and Engineering，Jilin University，Changchun130025，China) Abstract:Load extrapolation is a key component in the process of compiling load spectrum．The accuracy of extrapolation is deci-sive importance and a dominant element for the accuracy of fatigue life prediction．Presents four extrapolation methods consisting of parametric method，rain-flow matrix extrapolation，time-domain extrapolation，duration and percentile extrapolation，analyzes ap-plication conditions and key segment in actual process of each method respectively，and also indicates their advantages and disad-vantages by analyzing the process of each method in application．According to the compared results，the appropriate load spectrum extrapolation method could be chosen．Key words:load spectrum;extrapolation;parametric method;rain-flow matrix;time-domain method目前载荷谱已经在飞机、坦克、桥梁、车辆及风力发电等领域得到广泛应用。
常用载荷谱外推算法概述
常用载荷谱外推算法概述田维波;宋绪丁;万一品【摘要】载荷谱编制流程中,由于时间、测试成本等原因,只能实现短时间内载荷时间历程的测量,且必须采用载荷谱外推的方法来获得全寿命载荷谱.要获得反应零部件长期受载情形的全寿命周期载荷谱,载荷外推是最重要的环节,外推方法的优劣直接决定了编制载荷谱的质量,进而影响后期分析和试验的结果.本文通过综述几种外推方法的算法流程,对载荷谱外推方法的流程提供参考.【期刊名称】《南方农机》【年(卷),期】2019(050)003【总页数】2页(P103,108)【关键词】载荷谱;外推方法;参数法;非参数法【作者】田维波;宋绪丁;万一品【作者单位】长安大学,陕西西安710064;长安大学,陕西西安710064;长安大学,陕西西安710064【正文语种】中文【中图分类】TH123.31 基于核密度估计的非参数外推方法首先将实测载荷时间-历程通过雨流计数转化到雨流域载荷（from-to），对from-to矩阵进行二维核密度估计[1]。
二维核密度估计为：。
之后进行核函数的选取和带宽的确定。
核函数主要使用高斯核函数和Epanechikov核函数。
高斯核函数为，Epanechikov核函数为经过大量研究发现，使用不同的核函数对外推结果影响甚微。
当核函数为高斯核函数时，最佳带宽为，当核函数为Epanechikov 时，最佳带宽为。
由于数据的变异性，使核密度估计灵活，自适应带宽法可以很好地解决这个问题。
首先采用固定带宽h，初步估计分布密度，计算自适应修正系数，采用自适应带宽，估计样本的密度函数[2]。
假设幅值服从双参数威布尔分布，可得频次曲线采用非线性最小二乘法拟合曲线，得到拟合参数。
根据外推因子得到外推后的幅值极值。
根据幅值载荷的极值运用公式采用迭代计算修正带宽。
重新对雨流矩阵进行核密度估计，采用蒙特卡洛方法进行载荷外推。
最后进行载荷谱的叠加。
2 基于POT模型的极值法外推这种方法是直接利用实测的载荷时间历程，对长期载荷进行外推处理。
二维载荷谱参数法外推
二维载荷谱参数法外推
二维载荷谱参数法外推是一种传统且快捷的载荷外推方法，主要应用于航空、汽车、工程机械以及特种装备的疲劳耐久性分析领域。
其核心是根据载荷谱分布特征，假设载荷均值、幅值的分布类型，并应用假设拟合函数对载荷均值、幅值分布进行参数估计，基于概率密度函数进行外推。
具体步骤如下：
1. 应用雨流计数法将载荷时域信号转化为mean-range雨流矩阵。
2. 对载荷均值与幅值的相关性进行检验，确定载荷均值、幅值相互独立。
3. 分别利用正态分布和威布尔分布对载荷均值、幅值进行参数拟合，确定对应的概率密度函数，建立联合概率密度函数。
4. 根据conover提出的概率准则，利用载荷均值概率密度函数和幅值概率密度函数分别对应极值。
5. 依据所求极值对载荷均值、幅值进行分级，得到每级载荷，再依据联合概率密度函数外推，求得每级载荷对应循环次数，得到二维离散载荷谱。
风电理论发电功率及受阻电量计算方法
风电理论发电功率及受阻电量计算方法第一章总则第一条为进一步完善电网实时平衡能力监视功能，规日市场环境下风电理论发电功率及受阻电量等指标的统计分析，依据《风电场理论可发电量与弃风电量评估导则》（NB/T 31055-2014）、《风电场弃风电量计算办法（试行）》（办输电〔2012〕154号）、《风电受阻电量计算办法》（调水〔2012〕297号）的有关要求，制定本方法。
第二条本方法适用于国家电网公司各级电力调度机构和调管围并网风电场开展理论发电功率及受阻电量统计计算工作。
第二章术语与定义第三条风电场发电功率指标包括理论发电功率和可用发电功率。
风电场理论发电功率指在当前风况下场所有风机均可正常运行时能够发出的功率，其积分电量为理论发电量；风电场可用发电功率指考虑场设备故障、缺陷或检修等原因引起受阻后能够发出的功率，其积分电量为可用发电量。
第四条风电场受阻电力分为场受阻电力和场外受阻电力两部分：场受阻电力指风电场理论发电功率与可用发电功率之差，其积分电量为场受阻电量；场外受阻电力指风电场可用发电功率与实发功率之差，其积分电量为场外受阻电量。
第五条全网理论发电功率指所有风电场理论发电功率之和；全网可用发电功率指风电场总可用发电功率与考虑断面约束的风电总受阻电力之差；可参与市场交易的风电富余电力指全网可用发电功率与实发功率之差。
第六条全网场受阻电力指所有风电场场受阻电力之和；全网断面受阻电力为因通道稳定极限、电网设备检修、电网故障等情况导致的风电受阻；全网调峰受阻电力指全网可用发电功率与实发功率之差。
第三章数据准备第七条计算风电场理论发电功率和受阻电力需准备的数据有：样板机型号及其数量、全场风机型号及其数量、样板机实时出力、全场风机状态信息、风机轮毂高度、风轮直径、风机经纬度坐标、风机风速-功率曲线、风电场区域地形地貌数据、测风塔经纬度坐标及其层高、实时测量风速和风向、机舱风速等。
第四章风电场理论功率计算方法第八条风电场理论功率及受阻电量计算主要有三种方法：样板机法、测风塔外推法和机舱风速法。
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Ｖ ｈ ｕ ｂ
，
可 以得 到 湍流 风 的湍流 强 度跟 风 速 成反 比 。
对 于某 一给 定风 速 ，通过 固定 的随机 程序模 拟
短期 的载荷 响应 规律 ，然 后 ，再 进一 步假设 极 值发 生 在非 常离 散 的点上 ，并 且彼此 间相 互独 立 ，进而
因此 在湍 流风 文件 的生 成 中 ，为 了得到 特定 风速 下 不 同的风 文件 ，在湍 流风模 型定 义 中引 入 了一个 伪 随机 变 量 一 种 子 ，通 过选 取不 同 的种 子 ，便 可 获 得 虽具有 不 同频 域特 『 生，但具 有相 同统计 特性 的湍 流 风 ，详见 参考 文献 ３附 录 Ｂ。
６
式 中 ，曰 一 叶 片个数 ；尺 一 叶 片半 径 （ ｉ ｎ ） ；ｐ 一 空气
对象 近 似值 的方 法 ，称 为外 推法 。该 方法 的基 本
密度 （ ｋ ｇ ／ ｍ ） ；ｃ 一叶素弦长 （ ｍ ） ； 一合 风速 （ ｍ ／ ｓ ）；Ｃ 一 升 力 系 数 ，与 攻 角 有
一
重 技术
的气 流 是三 维 的 ，所 以需 要对 二维 气 动系数 进行 修 正 。对 于 给定 的攻 角 Ｏ ｌ ，修 正后塔架 和 叶 片） ，其 中传 动链 可 以根据 风机 类 型 的不 同而 改变 。考 虑到计 算 效率 与
１ ． ２ Ｂ ｌ ａ ｄ ｅ ｄ结构 响应 模 型
在 观察 时 间 内分 析最 大 载 荷 大 于 给定 载 荷 Ｆ
的概 率
Ｐ ｒ ｏ ｂ （ Ｆ ￣ ＞Ｆ Ｉ ， １ Ｔ） ： １ 一 【
… ． ． ． ． ． … ． ． ． ． … … … … … … …
Ｖ）
… … … …
６
Ｒ
Ｉ １ Ｂ ｐ ｃ Ｗ。 （ Ｃ １ ｃ ｏ ｓ 咖 ＋ Ｃ ｄ ｓ ｉ ｎ ￣ ｂ） ｄ ｒ ……
， １
（ １ ）
２ 统计 外推 法
以一 组观测 值 为基 础 ，计 算 出观测 范 围 以外 同
一
＝
Ｊ — １ 一 ｃ Ｗ （ Ｃ １ ｓ ｉ ｎ 十 ｃ ｄ ｃ ｏ ｓ ） ｒ ｄ ｒ …… （ ２ ）
ｌ ＝ （ ０ ． ７ ５ Ｖ ｈ ｕ ｂ ＋ ５ ． ６） … … …… … … … … （ ３ ）
Ｉ
局部 极 值 载 荷 提 取
式 中 ，， 厂 １ ５ ｍ ／ ｓ 风 速 下 的期 望湍 流 强度 ，Ａ类 风
Ｉ
Ｗｅ ｉ ｂ ｕ ｌ １ 分布函数拟合
场为 ０ ． １ ６ ，Ｂ类 风 场 为 ０ ． １ ４ ，Ｃ类 风 场 为 ０ ． １ ２ ； ｈ ． 一轮毂 高度 处 的风速 （ ｒ ｎ ／ ｓ ） 。
在 自然 环境 中 ，由于风 速具 有湍 流特 性 ，所 以 风 力发 电机 承受 的风载也 是 变化 的 ，甚至 由于湍流 风 的作 用 而承受 非 常大 的载 荷 ，从 而导致 风力 发 电
接影 响着 风力 发 电机载荷 计算 的准确性 。而 风力 发
电机极 限载荷外推计算正是在大量湍流风工况仿真
关 ；ｃ 厂 阻 力 系数 ，与 攻 角 有 关 ； 一 人
流角 （ 。 ） 。
思路 是将 一段 时 间 内观察 到 的结果 作 为随机 变量 的
一
个样 本值 ，再 根 据概率 分 布原理 ，利 用一 定 的数
由于湍流 风 的变化程 度 以及工 况 的仿真 个数 直
学方 法做 出在 统计 意义 上 的客观 预测 『 】 一 。
Ｉ
超越 概率计算
在仿 真计 算 中 ，为 了消除 湍流 风 的随机 性 ，以 便 使仿 真 计算 的结 果更 具 有统计 特 性 ，需要 生成 多
个 湍 流风 文件 ，进 行 多 次 工 况 仿 真 。根 据 公 式 ， ＝
Ｉ
极 限 载荷 外 推 结 果
图 １ 风 力发 电机 极 限载 荷 外 推 步 骤 示意 图
机发 生灾难性 事故 。在 （ Ｉ Ｅ Ｃ ６ １ ４ ０ ０ — １ ：２ ｏ ｏ ５ ｝ 标 准 中 ，定 义 了两 种湍 流 风 的模 型 ，分 别 是 Ｍａ ｎ ｎ模 型与 Ｋ ａ ｉ ｍ ａ ｌ 模 型 ，本 文采 用 后 者 。在该 模 型定 义
中 ，三个 方 向上 的风 速 分 量标 准差 １ ： ２ ： ３ ＝ １ ： ０ ． ８ ： ０ ． ５ ， ． 的定义 由式 （ ３ ）给出：
维风洞试验 中测得 的数据要大。根据动量一 叶素理 论 ，在 攻 角 一 定 的 条 件 下 ，作 用 在 叶 片 上 的推
力 与扭 矩分 别 为
ｒ
精度 ，双馈风力发电机一般采用柔性单元 ，直驱风 力发电机一般采用刚性单元。刚性单元在计算 中相 对 简单 高效 ，而 柔性 单元 的计 算速 度相对 较 慢 ，但 是结果 更 为精 确 。
１ ０
…
式中， （ Ｆ Ｉ ） 一局部最大载荷的短期 概率分 布 函数 ；Ｅ（ ｎ ｌ ， ） 一观测时 间段 内局部最 大
’
…
（ ４ ）
Ｂ ｌ ａ ｄ ｅ ｄ软 件 可 以 在 时 域 内对 风 力 发 电机 的 结
构响应进行仿真。它包含了风力发电机主要零部件 的动 态特 性 ，包 括 叶轮 、塔筒 、传 递链 、发 电机 以
及控 制器 等 。 Ｂ ｌ ａ ｄ ｅ ｄ结 构 模 型 采 用 多 连 杆 动 态 结 构 。模 型 中假 设 结 构 单 元 为 刚 性 的 （ 比如 偏 航 、变 桨 轴 承
的基 础 上 ，根 据 统计 学 原理 对 极 限 载荷 进 行 分析 ，
从 而外 推计 算 出风 力发 电机在 ５ ０年 中可 能遭 遇 的 极大 载荷 的情 况 ，因此 ，能 够降低 因湍流风 的随机 性而 造 成极 限载荷 的不 确定 性 （ 见图 １ ） 。
Ｂ ｌ ａ ｄ ｅ ｄ软件载荷仿真计算