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. [8]GRADY SA,HUSSAINIM Y,ABDULLAHM M.Placement of wind turbines using genetic algorithms[J].Renewable Energy,2005,30(2):259-270.[9]MARMIDIS G,LAZAROU S,PYRGIOTI E.Optimal placement of wind turbines in a wind park using 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]BURTON T,SHARPE D,JENKINSN,et al.Wind energy handbook[M].England:John Wiley&Sons,2001:68.。

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。

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」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。

关于机组排布间距，你到底了解多少？风电场微观选址的主要目的是完成一个合理、科学的机组布局，以实现资源最优利用和保证机组的安全运行。

目前我国风电场微观选址中机组排布原则通常源于国外的一些文献，对于机组安全性的判断则来源于软件对风况的模拟计算结果。

至于为什么要如此排布，目前国内尚缺乏这方面的研究和相关的实验数据验证。

笔者也是参阅了现阶段涉及到机组布置的多个规范，从此入手，谈谈对风电场机组排布间距的看法。

一、关于《规范》中的对机组布置的规定根据《工程建设标准编写规定》，标准中表示严格程度的用词应采用规定的典型用词。

典型用词及其说明应符合下列规定：1、表示很严格，非这样做不可的用词：正面词采用“必须”，反面词采用“严禁”；2、表示严格，在正常情况均应这样做的用词：正面词采用“应”，反面词采用“不应”或“不得”；3、表示允许稍有选择，在条件许可时首先应这样做的用词：正面词采用“宜”，反面词采用“不宜”；4、表示有选择，在一定条件下可以这样做的用词，采用“可”。

现阶段，指导风电场微观选址工作的标准性文件则是中华人民共和国能源行业标准《风电场工程微观选址技术规范》NB/T 10103—2018（以下简称《规范》）。

《规范》中，并未提及关于2D（D指风机叶轮直径，下同）的机组排布间距，也并未硬性规定排布间距应大于等于3D。

关于风机间距唯一的硬性规定只有6.1.1章中使用的“应在满足机组安全性要求的前提下相对紧凑”。

机组之间的排布间距使用词汇全都为“宜”，即文中所提供排布间距仅为参考值，在某种前提条件许可时首先应这样做。

比如其在6.3章节陆上机组布置上有如下要求：6.3.1 风电机组行间距不宜小于3倍风轮直径，列间距不宜小于5倍风轮直径。

对于沿山脊单排或双排布置的风电场，可减小列间距。

对于主风能方向不集中的风电场，可调整行间距、列间距。

6.3.2 对于位于简单地形区域装机容量大于200MW 的风电场，宜设置风能资源缓冲恢复区。

风电场阵列布局的优化方法研究风电场是一种利用风能进行发电的装置，由于其环保、可持续、风能资源丰富等优势，已经被广泛应用于各个领域。

风电场的布局对于电能的产量及后期的维护和管理有着重要影响，因此，如何选择合理的布局方案已成为风电场建设中不可忽视的一环。

风电场阵列布局的优化方法是针对特定地域内风电容量和风能资源的情况，通过分析布局方案并建立数学和模拟模型来实现最大化发电量的过程。

下面，我们将具体阐述风电场阵列布局的优化方法研究。

一、目标函数的建立目标函数是用于衡量风电场阵列布局方案优劣的数学公式，通常包括风机功率、风速、风能利用率以及阵列布局等因素。

目标函数的建立需要根据不同的环境和地域，为其建立合适的模型。

以风电场功率为例，目标函数可以根据风机间距离设定，并设置不同的加权系数，计算每个风机在不同位置下的功率。

然后通过计算出每个布局方案的总发电量，比较并选择最优的布局方案。

二、约束条件的制定通常情况下，风电场阵列布局的优化方案通常受到诸多限制和约束，包括但不限于：1.风机间距离限制2.地理条件、地形状况限制3.数字高程模型（DEM）限制4.周边环境、人口居住、土地资源等外部条件限制针对不同的约束条件，可以在建立数学模型时设置相应的约束条件。

三、模拟运算为了确定最优布局方案，需要进行大规模的模拟运算。

模拟运算通常分为基于光滑法和基于遗传算法两种。

基于光滑法的模拟运算需要先通过建立基础场模型等方法，利用无人机或卫星等手段采集一定时期的风速、风向、风能、功率、电压等数据。

然后，通过人工智能等技术进行数据分析、处理、预测，并将结果反馈到风电场布局优化模型中。

最终得到最优布局方案。

基于遗传算法的模拟运算主要通过对不同风电场阵列布局方案的优化计算，通过遗传的方式对优秀的因素逐步进化，来实现更加完美的布局方案。

四、实地验证最后，通过实地验证来确认最优布局方案是否达到预期效果。

实地验证包括安装、运行、维护等环节。

在安装过程中，要保证风机的布局与最优方案相同，然后进行运行测试，得到实际的发电数据以及设备运行状态数据，并根据环保部门的要求，定期提供环境保护数据。

风电场布局优化的数学模型在当今能源领域，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正发挥着日益重要的作用。

为了提高风电场的发电效率和经济效益，风电场布局的优化成为了一个关键问题。

而数学模型在这个优化过程中，发挥着核心的指导作用。

风电场的布局优化涉及到众多因素，如风资源的分布、风机的性能参数、地形地貌、障碍物的影响等等。

要建立一个有效的数学模型，首先需要对这些因素进行量化和分析。

风资源是风电场布局的基础。

风速和风向的分布是风资源的关键特征。

通过气象数据的收集和分析，可以得到特定区域内不同位置、不同高度的风速和风向的概率分布。

这些数据可以用统计学的方法进行处理，例如均值、方差、概率密度函数等。

风机的性能参数也是模型中的重要变量。

风机的功率曲线描述了其输出功率与风速的关系。

不同型号的风机具有不同的功率曲线，在模型中需要准确地考虑这一点。

此外，风机的塔筒高度、叶轮直径、扫风面积等参数也会影响其捕获风能的能力。

地形地貌对风的流动有着显著的影响。

山地、丘陵、平原等不同地形会导致风速和风向的变化。

在数学模型中，可以通过数字高程模型（DEM）来描述地形，并利用流体力学的原理来计算风在地形上的流动情况。

障碍物如建筑物、树木等也会对风的流动产生阻碍和干扰。

它们的位置、形状和大小需要在模型中进行准确的描述，并考虑其对风场的影响。

基于以上因素，可以建立起风电场布局优化的目标函数。

常见的目标是最大化风电场的年发电量或者最小化风电场的建设成本。

年发电量可以通过对每台风机在不同风速和风向条件下的输出功率进行积分计算得到。

建设成本则包括风机的采购成本、安装成本、维护成本以及输电线路的建设成本等。

在建立目标函数的同时，还需要考虑一系列的约束条件。

例如，风机之间需要保持一定的安全距离，以避免相互干扰和尾流效应。

尾流效应是指上游风机对下游风机的风速产生削弱作用，从而影响下游风机的发电效率。

安全距离的设定需要综合考虑风机的性能和当地的风资源条件。

风力发电系统的风电场布局分析与评估随着气候变化和能源消耗的增加，人类逐渐转向一种更为环保和可持续的能源——风能。

风力发电系统是目前最为成熟的可再生能源之一，并且在全球范围内得到了广泛应用。

但是，为了使风力发电系统发挥最大作用，风电场布局的合理性十分关键。

本文将分析和评估风力发电系统的风电场布局。

1. 风能资源的分析在确定风电场的布局时，首先需要进行风能资源的分析。

风能资源的分析可以通过风速和风向来确定。

因此，对于风速和风向进行详细的测量是非常重要的。

一般来说，风能资源主要分布在平原、山地和海岸地区。

在确定风电场的位置时，需要考虑风能资源的大小和分布情况，以便在风能资源最丰富的地区建立风电场。

2. 风电机组的选择风电场的规划中，需要考虑风能资源的大小和分布情况，并且选择适当的风电机组，以使风电场获得最大的发电效率。

风电机组的规格和数量应该根据风速、风向和地形的变化而作出相应的安排。

此外，风电机组的性能和质量也应该考虑在内，以便在长期运行中获得最大的经济效益。

3. 所需的土地面积和建设成本在确定风电场的布局时，需要考虑所需的土地面积和建设成本。

通常，风电场的建设成本比其他类型的电力站要低。

然而，在风电场建设中，需要考虑许多因素，如土地和道路的建设、电缆的敷设、机组的安装和调试等。

因此，在确定布局时，需要考虑上述因素，以获得最佳经济效益。

4. 环境因素和社区的影响风电场的布局不仅要考虑经济效益，还需要考虑环境因素和社区的影响。

环保和社区评估是风电场规划过程中最重要的部分。

一些可能影响风电场建设的环境因素包括：风能资源，土地利用，生态系统影响和声环境。

同时，风电场建设还可能影响移民，农民，村庄和其他地方社群的生计和文化。

因此，在确定风电场的布局时，需要综合考虑环境因素和社区评估的影响。

5. 风电场的运行和维护在确定风电场的布局时，还需要考虑风电场的运行和维护。

这包括选择合适的场地、风电机组的数量和规格、故障和问题的应对以及定期的维护和检修等。

恒速恒频风力发电系统的数学模型为了研究风电场对电力系统的影响，需要建立合理的风电场数学模型，为进一步仿真分析奠定基础。

按照本课题研究的要求，我们先后建立了异步发电机的稳态数学模型和动态数学模型，其中动态数学模型包括风速模型风轮机、传动机构和异步发电机的模型。

本文以恒速恒频风力发电系统为研究对象，它主要由风力机和异步风力发电机等主要元件组成。

我们着重于风电场与系统相互影响问题的研究，与之密切相关的环节，其数学模型将详细地描述。

数学模型的建立为研究风电场的运行特性和风电场并网运行带来的稳定问题以及研究电力系统接入一定规模的风电场的可行性提供了基本的工具。

2.1 风电场及风力发电机组简介风力发电场是将多台并网风力发电机安装在风力资源好的场地，按照地形和主风向排成阵列，组成机群向电网供电，简称风电场。

风力发电形式可分为“离网型”和“并网型”“离网型”有：(1)单机小型风力发电机；(2)并联的小型或大型孤立的风力发电系统；(3)与其它能源发电技术联合的发电技术，如风力／柴油发电机联合供电系统。

“并网型”的风力发电是规模较大的风力发电场，容量大约为几兆瓦到儿百兆瓦，由于十台甚至成百上千台风电机组构成。

并网运行的风力发电场可以得大大电网的补偿和支撑，更加充分的开发可利用的风力资源，也是近儿年来风电发展的主要趋势。

在日益开放的电力市场环境下，风力发电的成本也将不断降低，如果考虑到环境等因素带来的间接效益，则风电在经济上也具有很大的吸引力。

风电场的发电设备为风力发电机组，发电机经过变压器升压与电力系统连接，如图2．1图2-1风电场与电力系统连接图在风场内，风机与变电所之间的连接有两种方式：场地布置相对集中时用电缆直埋；场地布置相对分散时用架空lOkV 线路。

一般有两种供电方式如图2-2：一是采用一台风机经一台箱式变电站就近升压；二是采用两台或多台风机经一台箱式变电站就近升压。

2.2 异步发电机的稳态数学模型为了研究风电场对电力系统的影响，需要建立合理的风电场数学模型，为进一步仿真分析奠定基础。

一、风力机在理想状态下的功率计算风力机的风轮从空气来流中吸收能量，吸收的能量是空气来流通过风轮后动能的折减量。

风轮所获得的动能为:消去时间量 t 后，得到风轮所能获得的功率:式中：Cp--风轮的功率系数；ρ--空气密度；A--风轮的扫掠面积;v--空气来流速度。

其中风轮的功率系数 Cp与风轮的叶片形状有关，如果空气来流经过风轮后就停止的话，风轮的功率系数为1，事实上风轮的功率不可能达到1。

由参考书籍可知风轮的功率系数的极限值为 0.593，又称贝兹极限。

由此可以看出当通过风力机风轮的速度下降时，风力机能够利用的功率将成三次方的比例下降，所以应尽量降低上游风力机对下游风力机的影响，使叶片可以利用的功率最大化。

1.1 风机尾流模型风经过风轮后，其动能降低，部分转化为风轮轴处的机械能。

经过风轮的气流，在风轮之后相对于风轮前的气流来说，速度减小，湍流度增强，该部分气体所在区域即称为风力机尾流区。

风力机尾流区可以划分为近尾流区和远尾流区两个截然不同的区域。

近尾流区指的是靠近风轮在风轮后方大致一个风轮直径长的区域。

风轮的存在在外观上可以由叶片的数量，叶片空气动力学特征如失速流动、三维效应和叶尖涡来体现；远尾流区是近尾流区以后的部分，着重研究风电场中风力机群的作用，因此模拟实际风轮并不是很重要，它的关注焦点是尾流模型、尾流干涉、湍流模型和地形影响。

近尾流区的研究着眼于功率提取的物理过程和风力机性能，而远尾流区的研究更为关注在风电场中机组成群布置时风力机间的相互作用。

风力机之间的影响主要表现为上游风力机的尾流效应对位于其下游的风力机的影响。

风力机在风电场中运行，空气来流经过旋转的风轮后会发生方向与速度的变化，这种对初始空气来流影响就称之为风力机的尾流效应。

风电场中包含的风力机不止一台，一个大型风电场中风力发电机组的数量可达数十台，风力机组产生的尾流效应对风场内的空气流场产生一定程度的影响，进而影响到位于其后的风力机。

大中型风电场设计大中型风电场设计大中型风电场设计6.1 前言近年来，我国并网运行的大中型风电场建设逐渐纳入有计划、规范化发展的轨道，风力发电场设计的规程规范也在完善中。

6.2 风力资源评估所需的基本资料风是风力发电的源动力，风况资料是风力发电场设计的第一要素。

设计规程对风况资料要求也很高，规定一般应收集有关气象站风速风向30年系列资料，风电场场址实测的风速风向资料应至少连续一年。

但因建设起步较晚，测风仪也大多依靠进口，故风电场的测风历时一般较短，测风点也较稀。

为了满足规范要求，风力资源普查时，首先以风能资源区划为依据，配以1∶10000～1∶50000地形图，拟定若干个风电场，收集有关气象台、站或港口、哨所30年以上实测的多年平均风速、风向和常规气象实测资料为依据，一般要求年平均风速在6m/s以上，经实地踏勘，综合地形、地质、交通、电网等其它因素，提出近期工程位置。

在候选风电场有代表性的位置上，安装若干台测风仪，其数量应根据风电场大小和地形复杂程度来定。

一般对较复杂的地形，每3～5台风力机应布置1根测风杆，同一测风杆在不同高度可安装1～3台测风仪；对平坦的地形，可布置得稀一些。

测风仪安装高度一般为10m、30m或40m，前者为气象站测风仪的标准高度，后者为风力机轮毂的大致高度，以查明风电场风况的时空分布情况，实测1年以上，就具备了进行可行性研究所需的风况资料。

风速资料与其它气象资料一样，其大小有随机性，为避免风能计算时出现大的偏差，风电场实测资料应与附近气象台站同期实测资料进行相关分析以修正并延长风电场的测风资料，使短期资料具有代表性。

值得注意的是，由于风的方向性，在进行风速相关分析时，应分不同方向进行风速相关。

相关方程一般可以下式表示：(1) 或：(2) 6.3 风力发电场址的选择风力发电场场址的选择必须从以下几方面综合考虑。

6.3.1 年平均风速较大从经济角度考虑，即使在经济较发达，常规能源缺乏的东部沿海地区，建议拟建风电场的年平均风速应大于6m/s(滨海地区)和5.8m/s(山区)，在这样的风况条件下，如选用单机容量500～600kW级风力发电机，其等效年利用小时数约为2000～2600h，上网电价为0.80～1.00元/kWh，具有良好的经济效益和社会效益。

风电场总体布置方案1.1 风电机组布置方案1.1.1风电机组排布方式应根据场址风向、风能频率分布、地形地貌和风电机组数量等因素进行确定。

1.1.2在已确定风电机组机型的条件下，风电机组布置方案一般按以下原则：1 风电机组布置应考虑场址区风资源的分布特点，尽量在风速或风功率密度较大位置布置风电机组，以充分利用风能资源和场址资源；2对于分期开发的风电场，应考虑各分期之间的相互影响，大型风电场各分期之间可考虑设立隔离缓冲带；3 应充分考虑场址区盛行风向情况，选择合理的风电机组布置间距，尽量减少风电机组间的尾流影响；4 风电机组布置应根据场址地形条件，本着节约和集约利用土地的原则，尽量使用未利用土地，不占或少占耕地，并结合场址区的交通运输和安装条件选择机位；5 风电机组机位选择应利于风电场内集电线路布置，以减少输电线路或电缆长度，节省投资；6 山地地形较为复杂，风电机组布置应充分考虑风电场内交通运输及施工安装条件的可行性和经济性，并充分考虑风电场微观选址的限制要求内容；7 风电机组布置方案需考虑场地地形、地质条件的具体要求；8 风电机组布置兼顾考虑其他行业或部门的意见和要求。

1.1.3对平坦地形，当盛行主风向为一个方向或两个方向且相互为反方向时，风电机组排列方式一般为矩阵式分布。

风电机组群排列方向与盛行风向垂直，前后两排错位，风电机组的排列一般按照列距约为3～6倍风轮直径，行距约为5～10倍风轮直径。

1.1.4当场地存在多个盛行风向时，风电机组排布一般采用“田”形或圆形分布，风电机组间距通常取10～12倍风轮直径或更大。

1.1.5对复杂地形如山区、山丘等，不能简单地根据上述原则确定风电机组位置，而是根据实际地形，测算各点的风能资源情况后，经综合考虑各方因素如安装、地形地质等，选择合适的距离和地点进行风电机组布置。

1.2 微观选址1.2.1对于平坦地形，在场址地区范围内，无障碍物影响时，同一高度上的风速分布可以看作是均匀的，风的垂直方向上的廓线与地表面粗糙度有着直接关系，可通过分析粗糙度与风速的垂直变化，确定风电机组预装轮毂高度；有障碍物影响时，风电场选址时须考虑障碍物的影响，风电机组布置必须注意避开障碍物的尾流区和湍流涡动区，一般在障碍物下风向可产生20倍障碍物高度的扰动尾流区，尾流扰动高度可以达到障碍物高度的2倍；风电机组安装地点在障碍物的上风向，也应距障碍物有2～5倍障碍物高度的距离。