风力发电机组 功率特性试验方法
风能发电特性测试实验报告

风能发电特性测试实验报告
1. 引言
该实验旨在测试风能发电系统的特性,评估其在不同条件下的发电能力和效率。
实验中我们对风能发电机组进行了测试,记录了不同风速下的发电功率和风能利用率。
通过分析实验结果,我们可以了解风能发电系统在实际应用中的特性和性能。
2. 实验设计和方法
2.1 实验设备
本实验使用了一台风能发电机组作为测试设备,以及一个风速仪用于测量风速。
风能发电机组具有功率输出的功能,并且可以根据风速变化自动调整转速。
2.2 实验步骤
1. 将风能发电机组放置在适合的位置,确保其能够正常受到风的吹拂。
2. 使用风速仪测量不同时间点的风速,记录测量结果。
3. 在不同风速下,记录风能发电机组的发电功率。
4. 根据测量结果计算风能发电机组的风能利用率。
3. 实验结果和分析
在实验过程中,我们记录了不同风速下的发电功率和风能利用率。
以下是实验结果的总结:
通过对实验结果的分析,我们可以得出以下结论:
1. 随着风速的增加,发电功率呈正相关性增加。
2. 随着风速的增加,风能利用率也呈正相关性增加。
3. 风能发电系统在较高风速下能够获得更高的发电效率。
4. 结论
在本实验中,我们通过测试风能发电系统的特性,获得了不同风速下的发电功率和风能利用率数据。
实验结果表明,风能发电系统具有较高的发电效率,并且能够根据风速变化自动调整转速,以实现最大化的风能利用。
这些发现对于进一步研究与应用风能发电技术具有重要意义。
5. 参考文献
[此处列出参考文献(如果有)]
以上为本次风能发电特性测试实验报告的内容。
IEC 61400-12-2 2013基于机舱风速计的风电机组功率特性测试 20140606

GB/T××××-××××/IEC61400-12-2:2013IEC引言IEC 61400-12部分的目的是提供一种统一的使用机舱风速计测试、分析、报告单个风力发电机组功率特性的方法。
该标准只应用在尺寸足够的水平轴风力发电机组,且机舱风速计不受风力发电机组叶片及机舱严重影响进而不影响风力发电机组功率特性的情况下。
本标准的目的是在IEC 61400-12-1:2005提出的要求不可行的时候使用本标准提出的方法。
从而保证在目前的测试技术和测试设备水平下结果的一致性、准确性和可重复性。
本标准规定的程序表述了如何利用机舱风速计根据测量功率曲线和估计年发电量表征风力发电机组的功率特性。
在此程序中,风速计安装在被测风力发电机组机舱上或附近,风速计在这个位置上测得的风速受到风轮的严重影响,本程序包括了确定和应用合适的修正来解决这一问题的方法。
然而,需要注意的是,与完全按照IEC 61400-12-1:2005进行的测试相比,这种修正增加了不确定度。
本程序也提供了确定测量不确定度的方法,包括不确定度源的评估,以及在报告功率和年发电量中的合成不确定度的推荐值。
功率特性测试的关键因素是风速的测量。
即使风速计在高品质风洞中做过校准,风矢量的大小和方向的波动可以导致在测试现场中不同的风速计表现出不同的特性。
此外,近风力发电机组机舱处的气流条件复杂多变,对于风速计的选择和安装需要特别考虑,这在标准中也做出了说明。
本标准将使设计风力发电机组的制造、安装、规划、许可、运营、使用和监管的各方受益。
如果合适,标准推荐的准确的测试和分析技术可以被各方应用,保证风力发电机组开发和运营技术的一致性、准确性和持续发展。
依据本标准给出的测量和报告编写程序能得到他人可重复的准确结果。
同时,标准使用者应该意识到由于风切变和湍流强度较大的变化以及数据筛选标准的选择而引起的误差。
小型风力发电机性能测试

小型风力发电机性能测试1.2 小型风力机开发背景近三十年来随着世界资源的过度消耗,人类可用资源日益减少,石油价格不断上涨,世界各地频发石油短缺信号,并且由于化学能源的应用,人类居住环境日益恶化,人类迫切需要一种清洁的持续能源。
由于风能取之不尽,用之不竭,不消耗资源,清洁卫生,分布范围广等特点,风能发电成为世界许多国家可持续发展战略的组成部分,由于在过去十年间,风能发电的年增长率达到28%,全球安装总量达到7,400万KW,意味着每年在该领域的投资额达到180亿欧元。
2006年,全球风度资金9%投向了中国,总额打16.2亿欧元(约162.7亿元人民币)[1],中国有望成为全球最大的风力市场。
我国可开发的风力资源十分丰富,东南沿海及其附属岛屿属于风能资源丰富区,这些地区的年有效风能在200W/㎡以上,并且每年有7000——8000h的风速超过3.5m/s。
东北、华北和西北北部,黑龙江、吉林东部,辽宁山东半岛的沿海地区,青藏高原北部,东南沿海20-100KM 的内陆地区,海南西部,台湾南北两端及新疆阿拉山等地区风能资源比较丰富,年有效风能在150W/㎡以上,全年有4000h的风速大于3.5m/s。
长江、黄河中下游,西北和华北除上述资源丰富地区以外的地区,这类地区分布较广,属于风能资源可利用区[2][3]。
据统计,截止2005年底全国大概还有300万无电户(约1300万无电人口)[4],其中大部分人口居住在低风区,且居住相对分散,如果采用常规电网来供电,从经济效益上是不可行的,只有采用小型风力发电系统才能解决偏远地区的农、牧、渔民的供电问题。
近几年来,各大城市在电力供应紧张时,经常采用拉闸限电的方式来解决电力供应不足的问题,由此给广大居民带来诸多不便,采用小型风力发电机组给居民供电,一方面可用大大缓解供电不足的困难,另一方面,小型风力发电设备属于一次性投资产品,后期维护费用低,可用大大节省家庭用户在电费上的开支。
风力发电机组功率预测方法研究与验证

风力发电机组功率预测方法研究与验证近年来,风力发电作为一种可再生能源,越来越受到人们的关注和重视。
然而,风力发电的系统输出功率的波动性和不确定性给电网安全和稳定运行带来了挑战。
为了解决这一问题,各种风力发电机组功率预测方法被提出并得到广泛研究。
风力发电机组功率的预测是通过分析和预测各种影响因素来实现的。
常见的影响因素包括风速、风向、空气密度、温度等。
本文将介绍几种常用的风力发电机组功率预测方法,并对其进行验证和评价。
一种常用的风力发电机组功率预测方法是基于物理模型的方法。
该方法通过建立数学模型,考虑风速、风向、风轮特性等因素,预测风力发电机组的输出功率。
物理模型方法具有较高的可解释性和灵活性,但需要大量的运行数据进行参数调整和验证,并且对风速和风向的测量精度要求较高。
另一种常见的风力发电机组功率预测方法是基于统计模型的方法。
该方法通过收集历史运行数据,并通过统计分析和建立数学模型来预测未来的风力发电机组功率。
统计模型方法简单易行,但对历史数据的准确性和完整性要求较高,并且对突发事件和季节性变化的适应能力有限。
除了物理模型和统计模型,机器学习方法也被应用于风力发电机组功率预测中。
机器学习方法通过训练算法和模型,从大量的历史数据中学习规律和特征,并预测未来的风力发电机组功率。
机器学习方法具有较高的智能化和自适应性,在一定程度上可以解决风力发电机组功率预测中的不确定性问题。
然而,机器学习方法需要大量的训练数据和计算资源,并且对参数调整和模型选择的敏感性较高。
为了验证风力发电机组功率预测方法的准确性和可靠性,需要进行相应的实证研究。
通常,可以将预测结果与实际运行数据进行对比和评估。
对于基于物理模型和统计模型的方法,可以通过计算预测误差、均方根误差等指标来评估预测精度;对于基于机器学习方法的预测,可以使用交叉验证和调参方法来提高预测效果。
此外,还可以通过实际场地测试来验证风力发电机组功率预测方法的有效性。
风力发电机组 功率特性测试-编制说明

《风力发电机组功率特性测试》国家标准编制说明1.任务来源国家标准GB/T 18451.2-2012 《风力发电机组功率特性测试》于2012年颁布,按照国家标准管理办法,标准应当在颁布五年之后复审。
GB/T 18451.2-2012《风力发电机组功率特性测试》等同采用IEC 61400-12-1: 2005,2017年IEC(国际电工委员会)发布了新版本IEC 61400-12-1:2017,取代了IEC 61400-12-1: 2005。
于是该国家标准的修订工作于2018年启动,由全国风力机械标准化技术委员会提出并归口,由中国电力科学研究院负责具体实施,项目编号为2018102498。
2.标准编制过程在全国风力机械标准化技术委员会的组织下,中国电力科学研究院于2018年10月召开标准启动会,及时成立了标准修订小组,参与单位包括:东方电气风电有限公司、中国船舶重工集团海装风电股份有限公司、西门子歌美飒可再生能源、浙江运达风电股份有限公司、上海电气风电集团有限公司、中国质量认证中心、山东中车风电有限公司、新疆金风科技股份有限公司、明阳智慧能源集团股份公司、维斯塔斯技术研发(北京)有限公司、华润电力技术研究院、国电联合动力技术有限公司、中车株洲电力机车研究所有限公司风电事业部、广东省风力发电有限公司、华锐风电科技(集团)股份有限公司、云南省能源研究院有限公司。
标准修订小组按照等同采用IEC 61400-12-1:2017,Wind energy generation systems–Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines. (风力发电机组功率特性测试)的方法修订标准。
根据等同采用国际标准的编制方法,标准修订小组对IEC 61400-12-1:2017的原文内容进行了反复的研究和讨论,在此基础上开展了原文内容的翻译工作,于2019年3月完成了标准初稿。
风力发电机组功率特性测试的研究

风力发电机组功率特性测试的研究风力发电机组功率特性测试是考验机组整体经济性能的重要测试,但是测试过程总会受到一些内部因素和外部因素的共同干扰,造成测试周期延长、测试成本增高的现状。
因此,怎么有效且高效地进行测试,是一项亟需解决的事项。
本文从三个方面展开了对风电机组功率特性测试的研究:(1)分析新旧标准功率特性测试方法的变化,在实际风电场测试项目中,从测试机位的选取、测试设备的安装、测试数据的处理等方面,完成机组功率特性测试的整个过程。
基于所得测试数据,给出了机组功率特性测试的结果,对结果中的场地环境因素(空气密度、湍流强度、风剪切)数据进行区间化处理,量化了空气密度、湍流强度、风剪切对机组测试功率曲线的影响。
(2)提出功率特性测试数据处理过程中使用不同的数据长度。
在总相同测试周期下,以原始600s(10min)时间序列数据长度的总测试数据为基准,分别将其拆分成不同种类的5s、30s、60s、300s数据长度数据,完成这些数据长度下的功率特性测试结果。
结果表明,不同年平均风速下,300s数据长度年发电量与600s(10min)数据长度年发电量平均相差结果最小,为0.09%;5s、30s、60s数据长度年发电量与600s(10min)数据长度年发电量平均相差结果在0.2%左右。
(3)验证复杂地形下使用CFD仿真方法进行场地标定工作的可行性。
以Meteodyn WT为工具,通过绘制场区的粗糙度地图和等高线地图,完成场地标定中气流校正系数的仿真计算。
与实际双测风塔场地标定数据做对比,研究两者在功率特性测试中的差异性分析。
结果表明,对于Type B类复杂地形,不同风向区间的气流校正系数,仿真结果整体低于与实测结果,偏差范围在-2.15%与+0.15%之内,最小偏差为0.03%。
风场测风基站年平均风速为8.1m/s,8m/s年平均风速下年发电量仿真结果与实测结果相差2.06%。
风力发电机组的性能测试

风力发电机组的性能测试风力发电机组是目前主流的可再生能源之一,采用自然风力转动叶片,驱动转子旋转即可发电。
但是,不同的风力发电机组在性能方面存在很大的差异。
为了确保风力发电机组发挥最佳性能,需要进行性能测试。
一、性能测试的目的性能测试旨在确认风力发电机组的各项性能指标是否符合设计要求。
包括风能转化效率、发电容量、切入和切出风速、峰值功率、电网维持能力等。
测试结果将为优化风力发电机组设计提供参考依据,为现场运行提供支持。
二、测试方法1.场地选择选择平坦、开阔的区域,地面无障碍物遮挡,且风向和风速能全方位检测。
同时,如能够选择在已有风电场进行测试,可以充分利用已有的电网以及统一的性能测试标准。
2.测试装置采用标准测试装置,包括风速测试仪、风向测试仪、发电量测试仪、峰值功率测试仪、电网接口测试装置等。
装置需要精度高、响应速度快、质量可靠。
3.测试参数风力发电机组的各项性能指标均需进行测试,包括切入风速、切出风速、额定功率、最大功率点、电网维持能力等。
根据不同型号的风力发电机组具体参数进行测试。
4.测试过程测试过程中需要确定测试周期,在适宜的风速范围内进行测试。
测试过程中要避免其他任何干扰,保证测试数据的准确性。
三、测试结果的分析测试结果的分析需要根据具体测试参数进行。
对于切入和切出风速,可以调整风力发电机组的控制参数进行优化。
对于额定功率和最大功率点,可以进一步优化叶片的设计,提升转换效率。
对于电网维持能力,可以调整控制系统的反馈机制以及与电网连接的参数。
同时,测试结果也需要与设计指标进行对比分析,确认风力发电机组是否达到或超出设计要求。
如未达到要求,则需要进一步设计或调整。
四、测试的意义风力发电机组的性能测试是保证风力发电系统可靠性、稳定性和经济性的重要步骤。
通过测试结果,可以为优化设计以及现场运行提供参考依据,提升风力发电的效率和盈利能力。
同时,测试结果也为检测风力发电机组的故障提供重要数据支持,确保风力发电设备的正常运行。
风力发电机功率测量技术

风力发电机功率测量技术风力发电机功率测量技术风力发电机功率测量技术是评估风力发电机性能的重要工具。
它帮助我们了解风力发电机的实际发电能力,进而进行性能优化和运维管理。
以下是一种基本的风力发电机功率测量技术的步骤。
1. 安装测量设备:首先,需要选择合适的测量设备。
通常,会使用一个测量装置,如功率计,来测量风力发电机的输出功率。
这个设备需要安装在风力发电机的输出端,以准确测量发电机的输出功率。
2. 确定测量点:在安装测量设备之前,需要确定一个合适的测量点。
这个测量点应该位于风力发电机输出电缆的末端,以确保测量的准确性。
此外,应该避免在电缆的任何连接处进行测量,以避免测量误差。
3. 连接测量设备:一旦确定了测量点,就需要将测量设备连接到该点。
通常,这涉及到将测量设备的输入端与风力发电机的输出电缆相连。
确保连接牢固且接触良好,以避免测量误差。
4. 开始测量:一旦测量设备连接完成,就可以开始进行功率测量了。
在风力发电机运行时,记录测量设备显示的输出功率值。
建议进行多次测量,以获得更加准确和可靠的结果。
5. 数据分析:收集到足够的测量数据后,需要进行数据分析。
这可能包括计算平均功率值、功率的时间变化曲线等。
通过对数据进行分析,可以获得有关风力发电机的功率性能的详细信息。
6. 结果评估:根据数据分析的结果,评估风力发电机的功率性能。
比较实际测量值与设计值之间的差异,以确定风力发电机是否工作正常、是否需要进行性能优化或维修。
7. 建立记录和监控系统:最后,建议建立一个记录和监控系统来实时监测风力发电机的功率。
这将有助于及时发现任何异常情况,并采取适当的措施。
综上所述,风力发电机功率测量技术是评估风力发电机性能的关键步骤。
通过正确安装测量设备、选择合适的测量点、连接测量设备、进行测量和数据分析,可以获得关于风力发电机功率性能的有价值的信息。
这有助于优化风力发电机的性能,并确保其正常运行和高效发电。
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风力发电机组功率特性试验方法1范围本部分规定了测试单台风力发电机组功率特性的方法,并适用于并网发电的所有类型和规格的风力发电机组的试验。
本部分适用于确定一台风力发电机组的绝对功率特性,也适用于确定不同结构的各种风力发电机组功率特性之间的差异。
风力发电机组的功率特性由测定的功率曲线确定,并用来估计年发电量(AEP)。
测得的功率曲线也采集的瞬时风速和功率输出值确定,此项试验应在试验场有足够长的测量时间,并建立在有效的统计数据库的基础上,该数据库应覆盖一定的风速范围和各种风况条件。
年发电量利用测得的功率曲线对应于参考风速频率分布计算获得,假设可利用率为100%。
本部分描述了一个测量方法,这种方法要求测量的功率曲线和导出的年发电量应由补充误差及其综合影响修正。
2 定义下列定义适用于本部分。
2.1 精度accuracy被测量物的测量值与真实值的接近程度。
2.2 年发电量annual energy production利用功率曲线和轮毂高不同风速频率分布估算得到的一台风力发电机组一年时间内生产的全部电能。
计算中假设可利用率为100%。
2.3 可利用率availability在某一期间内,除去风力发电机组因维修或故障未工作的时数后余下的时数与这一期间内总时数的比值,用百分比表示。
2.4 复杂地形complex terrain试验场地周围属地形显著变化的地带或有能引起气流畸变的障碍物的地带。
2.5 外推功率曲线extrapllated power curve用估计方法对测出的功率曲线从测量的最大风速延伸到切出风速。
2.6 气流畸变flow distortion由障碍物、地形变化或其他风力机引起的气流改变,其结果是相对自由来流产生了偏离,造成一定程度的风速测量误差。
2.7 轮毂高度(风轮)hub height(wind turbine)从地面到风轮扫掠面中心的高度。
2.8 测量功率曲线measured power curve用图形和表格表示的按正确方法测试、修正和标准化处理的风力发电机组净电功率输出。
是测量风速的函数关系。
2.9 净电功率输出net electric power output风力发电机组输送给电网的电功率值。
2.10 障碍物obstacles邻近风力发电机组能引起气流畸变的固定物体,如建筑物、森林、风力发电机组。
2.11 桨距角pitch angle在指定的叶片径向位置(通常为100%叶片半径处)叶片弦线与风轮旋转面之间的夹角。
2.12 功率系数power coefficient净电功率输出与风轮扫掠面上自由来流应有的功率之比。
2.13 额定功率rated power正常工作条件下,风力发电机组设计要达到的最大连续输出功率。
2.14 扫掠面积swept area垂直于风矢量平面上的,风轮旋转时叶尖运动所生成圆的投影面积。
2.15 试验场地test site风力发电机组试验地点及周围环境。
3 缩写WTGS 风力发电机组4测试条件和测试准备关于风力发电机组的功率输出测试的特定试验条件应在测试报告中和有关的文件中加以很好的说明。
对要测试的风力发电机组应该在文件中对其机组结构进行准确的说明。
4.1 试验场地在试验场地上风力发电机组的附近要安装气象测风杆,以确定吹向试验的风力发电机组的风速值。
试验场地可能会造成对所测风力发电机组输出功率的影响,特别是由于气流畸变可能造成的测风杆上的风速与风力发电机组上的风速值不同。
在进行测试之前,需要对试验场地的气流畸变情况进行评估,以便:——选择气象测风杆的安装位置;——确定合适的风速测量扇区;——估算出合理的气流畸变修正系数;——评估由于气流畸变造成的误差;以下因素必须加以特别考虑:——地形变化;——其他风力发电机组;——障碍物(建筑物、森林、等等)4.2 气象测风杆的距离在安装气象测风杆时,需要特别注意其安装位置,尽量不要太靠近风力发电机组,测风杆所处位置与风力发电机组的距离应该为风力发电机组风轮直径D的2倍—4倍。
一般建议采用风轮直径D的2.5倍为宜。
测风杆必须设置在所选择的测量扇区内。
对于垂直轴风力发电机组其D值应该选择风轮最大的水平直径的1.5倍。
图1给出了气象测风杆与风力发电机组之间的间隔距离要求,并推荐了气象测风杆与风力发电机组之间的距离,为2.5倍风轮直径。
4.3 电功率测量风力发电机组的净功率应采用功率测量装置(比如:功率变送器)建立在测量每相的电流和电压的基础上。
建议电流互感器和电压互感器的精度应在0.5级或更高。
如果功率测量采用功率变送器,其精度应符合GB/T 13850的要求,建议其精度选用0.5级或更高。
如不采用功率变送器,其测量精度应该等同于功率变送器0.5级的精度。
测试装置的量程应设置为可以测量风力发电机组输出的最大的正负瞬间的蜂值。
功率测量仪器应安装在于电网连接的地方,确保所测量的功率为风力发电机组输向电网的净有功功率值。
4.4 风速风速测量应采用风杯式风速仪,并且正确地安装在测风杆上与风力发电机组轮毂中心的高度相同,此处所测的气流应该能够代表自由吹向并驱动风力发电机组的气流速度。
风速仪应安装在与轮毂高度相差小于±2.5%的位置,最好安装在测风杆的顶部。
如果不易安装在顶部时,也可以安装在固定于测风杆的横杆上,此时风速仪应处在指向主风向的位置上。
在安装测风仪时,应该注意邻近其他测风仪可能产生的扰流影响。
为了减少这种影响,在竖直方向的任何横杆与测风仪的距离至少为横杆直径的7倍以上,而在水平方向测风仪与测风杆的距离至少应为等同高度处测风杆最大直径的7倍以上。
测风杆必须是管状锥形或桁架型结构。
附近不可以安装任何可以导致干扰或影响流向测风仪的仪器。
4.5 风向风向可以采用尾翼式风向测试仪进行测量,应安装在与轮毂中心高度相差10%的范围内.安装时必须避免与风速测量仪之间的相互干扰。
风向测试仪的绝对精度应高于5º。
4.6 空气密度空气密度应该通过测量气温和气压计算获得,在气温非常高的情况下,建议测量空气相对湿度对计算的空气密度进行修正。
气温传感器应安装在离地面10m以上的地方。
最好安装在接近轮毂中心高度的地方。
气压传感器也应安装在接近轮毂中心高度的地方,以更好的反映轮毂中心处的气压值。
4.7 降水为了区分在干燥和潮湿两种气候条件下测量的不同,在风力发电机组测试全过程中,必须监测大气的降水情况。
此监测情况应该在测试报告中明确说明。
4.8 风力发电机组的运行状态应该监测至少一项能够反映风力发电机组运行状态的参数,状态信息应被用在确定风力发电机组可利用性的过程中。
4.9 数据采集系统数据采集系统应具备每个测量通道的采样速率至少为0.5HZ,以便进行测量数据的采集与预处理。
安装的数据库系统应进行每一信号的终端到终端的标定。
5 测试方法5.1 概述测试方法应按系列明确的标准要求采集数据,保证收集足够数量的、具有高质量的数据,以精确地确定风力发电机组的功率输出特性。
测试报告的起草应该按照测试内容的要求进行,报告中应该提供测试方法、测试条件等。
测试数据的误差情况应加以叙述和说明,在测试的全过程中,必须定期对测试的数据进行检查,以保证所测数据的质量及测试结果的可重复性。
与此同时,还应该持续进行测试记录,以记录功率输出特性测试过程中所发生的重要事情。
5.2 风力发电机组的运行在测试过程中,风力发电机组应该按其使用手册所述正常运行,不得对机组进行任何形式的结构更改,而风力发电机组不工作时的数据应该删除。
5.3 数据收集数据的采集应该采用0.5Hz或更快的取样速率连续进行。
对于温度、气压、降水量及风力发电机组状态等参数测量可以用较低的采样速率,但至少每分钟采样一次。
数据采集系统应该能够储存采样得到的数据、或者预处理的数据组、或者两者。
预处理的数据应该包含下列内容:——平均值;——标准差;——最大值;——最小值;每组预处理的数据组的总时间应该在30s—10min之间,并且应为可以被整除的10min 数据值。
另外,如果数据组的时间值小于10min,所测相邻数据组不能通过时间延迟加以区分,此时数据将持续采集直到满足要求时才可以停止。
5.4 数据筛选筛选的数据是以10min为一个周期由连续测量所得到的数据而产生。
如果要从预处理的数据中产生,则要计算出每10min的平均值和标准差。
在下列情况下的数据组应该从数据库中删除:——风力发电机组不工作;——测试系统发生故障;——风向不在测量扇区内;在一些特殊工作情况(如:由于灰尘、盐雾、昆虫、冰雪造成叶片表面非常粗糙)或大气气候条件(比如:降水、风剪作用)下采集的数据需要作为特殊数据,而在测试报告中应该说明其数据筛选的标准。
5.5 数据修正对于可能由于气流畸变和因测风仪没有安装在接近轮毂中心高度的地方所造成的气压误差而筛选到的数据需要进行修正。
这种修正适用于那些显示可以获得更高测试精度的测量数据(如:在非常高的气流畸变地区所造成的风速仪超速的情况下进行的风速仪错误修正)。
5.6 数据库在完成数据回归后,选定的测试数据要进行排序,所选取的数据组应覆盖从低于切入风速1m/s到风力发电机组85%额定功率输出时风速的1.5倍的风速范围内。
该数据组满足下列条件时,可以认为完整:——每个数据组中至少含有30min的采样数据值;——全部测试周期中包括风力发电机组在风速范围内正常运行至少180h。
所测数据组应该在测试报告中列出。
6 推导6.1 数据回归从测试所筛选出的数据组需要折算出回归到两种参考空气密度下的数据。
一种为在试验场所测得的空气密度平均值,其变化幅值接近0.05kg/m3,而另一种应为海平面的空气密度值,ISO标准的空气密度(1.225kg/ m3)。
如果实测空气密度值在1.225kg/ m3±0.05 kg/ m3范围内,则不用进行空气密度折算。
空气密度可以根据测得的大气温度和压力通过下列公式计算得出:ρ10 min= B10 min(R • T10 min)式中:ρ10 min——得到的10min的平均空气密度;T10 min——测得的10min的平均绝对气温;B10 min——测得的10min的平均气压;R——气体常数287.05J(kg • K)。
6.2 确定所测得的功率曲线测量的功率曲线是对折算的数据组用bin方法(method of bins)进行处理的。
采用0.5m/s bin宽度为一组,利用折算后的每个风速bin所对应的功率值进行计算得出。
6.3 年发电量(AEP)年发电量是利用测量所得到的功率曲线对于不同参考风速频率分布计算出的估算值。
而参考风速频率分布可以采用瑞利分布进行,该分布与形状系数为2时的威布尔分布等同。
年发电量(AEP)必须计算两个方面:一方面为“年发电量测量”,另一方面为“年发电量外推”。