当前位置：文档之家 › 多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用

多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用

  • 格式：pdf
  • 大小：1008.17 KB
  • 文档页数：7

第２１卷６期　２０１０年１２月　

应用气象学报　

ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＡＰＰＩ　ＩＥＤ　ＭＥＴＥＯＲＯＩ　ＯＧＩＣＡＩ　ＳＣＩＥＮＣＥ　Ｖｏ１．２１，Ｎｏ．６　

Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　２Ｏ１０　

多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用　张小伟　李正泉　杨忠恩　姚益平　（浙江省气候中心，杭州３１００１７）　

摘　要　

蔡菊珍　

通过对ＭＭ５和ＣＡＩ　ＭＥＴ风能资源数值模拟耦合模式的计算流程分析，基于并行运算思想，设计了ＭＭ５和　ＣＡＩ　ＭＥＴ耦合模式模拟运算的多作业管理方式。在浙江省风能资源高分辨率数值模拟试验中，完成浙江区域１　个月时间段的风能资源参数模拟运算，ＭＭ５和ＣＡＩ　ＭＥＴ耦合模式在实施多作业管理方式前后，ＣＡ１　ＭＥＴ模式的　运算时间由原来的１５０１．２　ｒａｉｎ缩短为１４９．５　ｍｉｎ，运算时效提高了９倍；整个耦合模式的运算时间由原来的　１　７０９．９　ｒａｉｎ缩短为３５８．２　ｒａｉｎ，运算时效提高了４倍。数值模拟试验证实了多作业管理方式可在现有计算资源的　基础上，大幅提高数值模式的运算时效，且随着数值模式模拟时间段的加长和模拟区域范尉的扩大，多作业管理方　式对数值模式运算功效的增强越加明显。　关键词：风能资源；数值模拟；ＭＭ５／ＣＡＩ　ＭＥＴ；并行运算　

引　言　风能资源数值模拟是评价宏观区域风能资源可　开发状况的重要手段，由于测风塔分布数量有限，仅　依靠单纯测风塔的资料很难对风能资源的空间变化　格局做出准确评价，因此选用模型模拟风能资源分　布已成为一种重要而被广泛接受的研究方式ｌ】。。　。　目前国际上流行的中尺度风能资源模拟模式主要有　美国的ＭＭ５＿６。　与ＲＡＭＳ模式＿８ｊ、澳大利亚的　ＷｉｎｄＳｃａｐｅ模式　、加拿大的ＷＥＳＴ模式ｌ】叫和丹麦　的ＫＡＭＭ模式　妇等。丹麦利用ＫＡＭＭ／Ｗａｓｐ中　微尺度和微尺度结合方式　，已于２００１年完成了　丹麦全国陆域数字风能资源图谱的制作，并对风能　资源的开发利用做出了细致评价，为该国风电规模　化发展打下了扎实的基础。在我国，２００７年底国家　发展和改革委员会、财政部、中国气象局联合组织启　动了全国风能资源详查和评价工作，旨在建立我国　风能资源专业观测网，开展风能资源度高分辨率数　值模拟和风能资源综合评价，提出总装机容量约　５ｘ　ｌ０　ｋＷ的风电场项目储备。　

风能资源高分辨率数值模拟，尤其是大范围区　域的高分辨率数值模拟，常需要强大的计算资源作　为模式运算支撑。辽宁省曾运用ＭＭ５　４层嵌套方　式（最外层网格间距为２７　ｋｍ，网格数为１０３×１０３，　最内层网格间距为１　ｋｍ，网格数为５２×５２）在ＩＢＭ　１６００机型上对风能资源数值模拟的运算量进行了　试验，试验结果为使用６４个ＣＰＵ完成３６　ｈ的风能　参数模拟计算约需２７０　ｒａｉｎ　０　ｊ。由此看来，数值　模式运算的低时效是制约风能资源高分辨率数值模　拟的重要因素。通过寻找一种新的计算方式来提高　数值模式运算功效，是解决弱计算能力部门开展风　能资源高分辨率数值模拟的重要途径。本文通过对　ＭＭ５和ＣＡＩ　ＭＥＴ数值模式主程序计算流程（尤其　是ｃＡＩ　ＭＥＴ计算流程）的详细分析，在不改变数值　模式原计算理论和计算方法的基础上，设计了ＭＭ５　和ＣＡＩ　ＭＥＴ耦合模式的并行运算多作业管理方　式，该方式能够极大提高了数值模式运算功效，不仅　解决了弱计算能力部门开展风能资源高分辨率数值　模拟的瓶颈问题，同时也为其他数值模式的高效运　算提供了一种参考方式。　

＊　浙江省重大科技专项“浙江沿海风能资源多尺度模拟与综合评价”（２００９（０３００８　２）、浙江省气象局创新团队项Ｆ１“复杂地形条件Ｆ风　电量短期预报”（２００９ＴＤ０５）和”浙江省风能资源详查与评价”项目共同资助。　２０１０－０２—０３收到．２０１０　０６　２９收到再改稿。　７４８　应用气象学报　１　ＭＭ５和ＣＡＬＭＥＴ模式简介　ＭＭ５数值模式是美国宾州大学和ＮＣＡＲ共同　研制的中尺度非静力气象模式，模式结构分为前处　理、主模式和后处理３部分。主模式是整个模拟系　统的核心部分，是研究气象过程的主控程序，其物理　过程主要包括积云对流参数化方案口　、辐射方案、　高分辨率行星边界层方案等口　。ＣＡＬＭＥＴ是由美　国地球技术公司（Ｅａｒｔｈ　Ｔｅｃｈ　Ｉｎｃ）开发的用于复杂　地形的边界层微尺度气象诊断模式，起初该模式主　要应用于大气质量评估和预测系统ＣＡＬＰＵＦＦ　中＿１　，现今在风能资源评估和风电功率预报方面亦　取得了较大进展ｌ＿】　］。ＭＭ５与ＣＡＬＭＥＴ两模式　之间具有很好的对接功能，可相互耦合在一起共同　开展风资源模拟研究，如Ｙｉｍ等利用ＭＭ５与　ＣＡＬＭＥＴ耦合模式在复杂地形条件下开展了风资　源的高分辨率模拟　。在２ＯＯ７—２Ｏ１１年我国的风　能资源详查和评价工作中，中国气象局推荐使用　ＭＭ５／ＣＡＬＭＥＴ耦合模式在省级范围内开展风能　资源短期数值模拟，要求模式计算时间步长为秒级，　输出产品的时空分辨率为水平分辨率为１　ｋｍ×　１　ｋｍ，垂直分辨率为１０　ｍ，时间间隔为ｌ　ｈ。　

２多作业管理方式设计　基于并行运算的多作业管理是指同时使用多种　计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统　计算速度和处理能力的一种有效手段。由于ＭＭ５　模式起初就是针对宏观区域的中尺度数值模拟设计　的，其模式程序中已考虑了计算机并行运算的需求，　并行运算程序代码在多数ＭＭ５用户指南的附录中　可查找到，故在本文中不再赘述。ＣＡＬＭＥＴ模式是　一个局地微尺度的气象模式，模拟范围较小通常不　需并行运算，因此模式的设计是单机版＿２　，不符合　并行运算要求。本文针对ＣＡＬＭＥＴ模式与ＭＭ５　模式之间的相互关系，在两个模式计算流程的连接　处，设计了ＭＭ５与ＣＡＬＭＥＴ耦合模式的并行运算　多作业管理方式。　２．１　ＣＡＬＭＥＴ计算流程分析　ＣＡＬＭＥＴ模式模拟计算所要用到的模块依次　有ＣＡＬＭＭ５、初始化模块、计算模块和退出模　块　。ＣＡＬＭＭ５模块从ＭＭ５数值模拟结果中抽　取所需变量并转换到ＣＡＬＭＥＴ要求的格式；初始　化模块读取分析命令行参数和控制文件中的参数和　设置，并做好所需数据文件准备；计算模块是　ＣＡＬＭＥＴ的核心模块，以时次为主循环，依次完成　ＭＭ５数据读入并初始化到ＣＡＬＭＥＴ格点场，进行　地形动力学效应、地形阻塞效应及坡面流调整，客观　插值分析，海陆风效应调整，质量守恒性调整和数据　结果输出；退出模块主要完成结束数据文件的出入　口，运算时问分析等。ＣＡＬＭＥＴ模式模拟计算流程　见图１。　图１　ＣＡＬＭＥＴ模式模拟计算流程　Ｆｉｇ．１　Ｔｈｅ　ｆｌｏｗ　ｃｈａｒｔ　ｏｆ　ＣＡＬＭＥＴ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　在ＣＡＬＭＥＴ模式运行中，对并行设计比较重　要的有以下３个特征：①模式中不同日期的运算是　相互独立的；②在计算模块中，各时次的运算基本　上相互独立，只在边界层的混合层高度计算时要用　到前１时次的结果；③在计算模块中，各个模块逐　步进行，参数变量通常以三维空问数据块的形式传　递，如东西方向水平风速定义为Ｆｏｒｔａｎ变量“（　，　，ｚ　，”　），　为东西向格点数，　为南北向格点数，　为垂直方向格点数。　２．２　ＣＡＬＭＥＴ并行运算方案　依据ＣＡＬＭＥＴ模式模拟计算的流程结构，实　施并行运算大致有３种方案。方案１，按日期并行　６期　张小伟等：多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用　７４９　（在图１中标识①处）：该方案适合消息传递的并行　方式，实现也较为简单。在日期循环处加入并行任　务分配代码，因为各日期之问相互独立，不必修改　ＣＡＬＭＥＴ程序，只需修改ＣＡＬＭＥＴ控制文件中的　出入口文件名即可完成。但该方案对计算机内存的　需求随并行数成倍增加，并行效率在３个方案中为　较低。方案２，按时次并行（在图１中标识②处）：该　方案适合消息传递的并行方式，实现难度中。在时　次循环处插入并行代码，但由于时次之间计算不完　全对立，还需要在部分函数中加入消息传递代码。　该方案对计算机内存需求也随并行数成倍增加，但　运算效率要高于方案１。方案３，按空间分解并行　（在图１中标识③处）：该方案适合共享存储并行方　式，实现较难，而并行效率高。该方案需在计算模块　的地形动力学效应、地形阻塞效应及坡面流调整、客　观插值分析、海陆风效应调整、质量守恒性调整等函　数中的数组循环语句段中插入适当的并行指令。但　该方案只能用于单一节点，将其与方案１和方案２　联用效果最佳。　２．３多作业管理方式设计　在ＭＭ５和ＣＡＬＭＥＴ耦合模式的运算中，　ＭＭ５模式运算速度很快，而单机版的ＣＡＬＭＥＴ模　式只能利用单台计算机逐一按日对ＭＭ５的输出结　果进行处理和计算，这就造成ＭＭ５模式的输出结　果在计算机中逐渐累积，而另一方面计算机集群中　其他计算机却都在闲置，耦合模式运算速度十分缓　慢，因此需对ＣＡＩ　ＭＥＴ模式做并行运算处理。在　上面提到的３个并行运算方案中，方案２和方案３　必须通过修改ｃＡＬＭＥＴ程序源代码方能实现，这　需要得到美国地球技术公司（Ｅａｒｔｈ　Ｔｅｃｈ　Ｉｎｃ）的认　同，故暂时尚未开展此部分工作。针对方案１的并　行运算思想设计了ＭＭ５和ＣＡＬＭＥＴ耦合模式的　多作业管理方式（如图２所示），利用并行任务分配　模块可将ＭＭ５模式的运算输出结果按不同日期指　

图２　ＭＭ５与ＣＡＩ　ＭＥＴ耦合模式的多作业管理方式　Ｆｉｇ．２　Ｍｕｌｔｉ—ｊｏｂ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｍｏｄｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｏｕｐｌｅｄ　ＭＭ５／ＣＡＩ　ＭＥＴ　ｓｙｓｔｅｍ　

派计算机集群中不同的ＣＰＵ，这就充分使用了集群　中的各种计算资源，极大地缩短了模式的运算时间，　提高了运算功效。“并行任务分配模块”的核心程序　代码列为：　Ｐａｒａｌｌｃａｌｍｅｔ（ｉｎｔ　ｓｔａｒｔｄａｙ，ｉｎｔ　ｎｄａｙ）｛ｆ　ｓｔａｒｔｄａｙ　

为初始日期，ｎｄａｙ为运算天数；　｛ｉｎｔ　ｒａｎｋ，ｓｉｚｅ，ｉ，ｄａｙ；∥ｒａｎｋ为并行进程的进　程号（ＣＰＵ序号），ｓｉｚｅ为总并行进程数（ＣＰＵ总　数），ｉ为天循环数，ｄａｙ为循环中的当前日期；　ＭＰＩＩｎｉｔ　￣ａｒｇｃ，￣ａｒｇｖ）』｝ＭＰＩ—Ｉｎｉｔ　头

合集下载

风电场建模和仿真研究

风电场建模和仿真研究

风电场建模和仿真研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。

风电场作为风电能源的主要载体，其运行效率、经济效益及安全性直接决定了风电产业的健康发展。

因此，对风电场进行精确建模与仿真研究，对于提升风电场的设计水平、优化运行策略、预测和评估风电场的性能具有重要的理论价值和现实意义。

本文旨在全面系统地探讨风电场的建模与仿真技术，通过对风电场各个组成部分的深入分析，构建一个真实反映风电场运行特性的仿真模型。

本文首先对风电场的基本原理和结构进行概述，介绍风电场的主要组成部分及其功能；接着，详细阐述风电场建模的关键技术，包括风力发电机组模型、风电场电气系统模型、风电场控制系统模型等；然后，介绍风电场仿真的基本流程和方法，包括数据收集、模型构建、仿真实验及结果分析等；结合具体案例，展示风电场建模与仿真技术在风电场设计、运行优化和性能评估中的应用。

通过本文的研究，希望能够为风电场的设计、运行和管理提供有益的参考和指导，推动风电产业的可持续发展。

二、风电场建模基础风电场建模是研究风电能转换、风电系统运行及风电场优化布局的重要手段。

建模的准确性直接关系到风电场运行的安全性和经济性。

风电场建模主要基于风电机组的运行特性、风电场的布局、地形地貌、气象条件以及电网接入方式等因素。

在风电场建模过程中，首先需要对风电机组进行单机建模。

这通常涉及风电机组的空气动力学特性、机械动力学特性、电气控制特性等方面的研究。

其中，空气动力学特性主要研究风轮对风能的捕获能力，机械动力学特性关注风电机组在风载荷作用下的动态响应，而电气控制特性则关注风电机组的能量转换和并网控制。

除了单机建模外，风电场建模还需要考虑风电场的整体布局。

风电场的布局直接影响到风能的分布、风电机组之间的相互干扰以及风电场的整体发电效率。

因此，在建模过程中，需要综合考虑地形地貌、风向风速分布、湍流强度等因素，以确保风电场布局的合理性。

系统仿真在风电场电网运行管理中的应用

系统仿真在风电场电网运行管理中的应用

系统仿真在风电场电网运行管理中的应用系统仿真是一种通过构建模型，对实际系统进行计算机模拟和实验的方法。

在风电场电网运行管理中，系统仿真发挥了关键的作用。

本文将探讨系统仿真在风电场电网运行管理中的应用，并分析其优势和挑战。

1. 系统仿真的定义与步骤系统仿真是通过对风电场电网运行管理系统进行建模和计算机模拟，以评估和优化系统的运行效果。

其步骤包括问题定义、数据收集、模型构建、模拟运行和结果分析。

2. 资源优化与规划系统仿真可以帮助风电场电网运行管理人员进行资源的优化与规划。

通过建立各种资源（如风力发电机、输电线路等）的模型，并结合实际运行数据进行模拟运行，可以评估不同资源配置方案的效果，为最佳资源配置提供决策依据。

3. 风电场发电效率评估系统仿真可以对风电场的发电效率进行评估。

通过建立风力发电机的模型，并结合实际的风速数据进行模拟，可以评估风电场的发电效率，并找出影响发电效率的因素，以便进行相应调整和优化。

4. 电网稳定性分析系统仿真可以用于分析风电场电网的稳定性。

通过建立电网的模型，并进行各种故障情况的模拟运行，可以评估电网的稳定性，并找出可能导致电网不稳定的因素，为电网运行管理人员提供决策支持。

5. 低碳电网规划系统仿真可以用于进行低碳电网规划。

通过建立低碳电网的模型，并结合不同的发电和储能方案进行模拟运行，可以评估不同方案的低碳效果，并找出可行的低碳电网规划方案，为实现可持续发展提供技术支持。

6. 仿真优势与挑战系统仿真在风电场电网运行管理中具有以下优势：能够对复杂系统进行全面模拟；可以进行大量实验，提供大量数据支持；能够评估不同策略的效果，降低决策风险。

然而，系统仿真也存在一些挑战，包括模型构建的复杂性、数据的获取和处理难度以及计算资源的需求。

综上所述，系统仿真在风电场电网运行管理中具有重要的应用价值。

通过系统仿真，可以优化资源配置、提高发电效率、分析电网稳定性、进行低碳电网规划等，为风电场电网的可持续发展提供支持。

双转子对旋风力机多工况数值模拟

双转子对旋风力机多工况数值模拟

双转子对旋风力机多工况数值模拟王掩刚;赵龙波;国睿;任思源【摘要】以实验室双转子对旋风力机为研究对象,应用数值模拟方法获取了该风力机56个工况的性能数据,分析了其多工况性能以及典型工况S1面流谱,结果表明:相同转速条件下,风力机产生的功率随着来流风速的增加而增加；在功率图谱上,不同转速的功率等转速线斜率差异较大,高等转速线大于低等转速线的斜率；下游转子的进口气流角小于上游转子,导致其产生的功率大于上游转子；对旋风力机工作趋于区域里的点是速度三角形与翼型匹配,保证翼型工作的合理攻角范围内的工况.%Hereby a dual rotors counter-rotating wind turbine is taken as an experimental example, through which the performance data under 56 conditions are achieved. And then the performance for multi-working status and flow pattern for typical SI status are analyzed, which results indicate: the wind turbine generates more power with wind velocity increases under same rotating speed;In the power map,speed I-dentity line's slop differs greatly in different rotating speeds, the higher speed identity line's slope is steeper than the lower one;The downstream inlet flow angle is less than the upstream one,which makes the downstream rotor generate more power than the upstream rotor;In the working area of the counter-rotating wind turbine,the velocity triangle matches with the wind turbine airfoil,which guarantees the airfoil to work in proper attack angle range.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2011(000)012【总页数】3页(P191-193)【关键词】对旋风力机;气流角;分离涡;攻角【作者】王掩刚;赵龙波;国睿;任思源【作者单位】西北工业大学动力与能源学院,西安710072;西北工业大学动力与能源学院,西安710072;西北工业大学动力与能源学院,西安710072;西北工业大学动力与能源学院,西安710072【正文语种】中文【中图分类】TH16;TK831 引言随着生态环境要求和能源的需要，风能正日益受到重视。

风电场工程中的风能资源评估

风电场工程中的风能资源评估

风电场工程中的风能资源评估随着对可再生能源需求的不断增加，风能被认为是一种可持续性较高的清洁能源，并且有着很高的利用潜力。

然而，在建设风电场之前，必须进行风能资源评估，以确保风电场的可行性并提高发电效率。

一、风能资源评估的方法在风能资源评估的过程中，使用多种方法来确定目标地点的风能潜力。

首先，一种常用的方法是测风杆观测。

在选定目标地点后，会安装测风杆并采集一段时间的风速数据。

通过对这些数据的分析，可以得出该地点的风速分布情况，从而评估其风能潜力。

其次，基于数值模拟的方法也被广泛应用。

通过数值模拟，可以利用地形、气候和其他相关因素来预测目标地点的风能资源。

这种方法可以大大减少传统测风杆观测所需的时间和成本。

另外，卫星遥感技术也越来越多地应用于风能资源评估中。

通过对卫星图像的分析，可以获取目标地点的地表特征，并以此来推测该地的风能潜力。

二、风能资源评估的重要性风能资源评估对于风电场工程的成功建设至关重要。

首先，评估可以帮助确定最佳的风电机布置和机组容量。

通过充分了解风能资源，可以更好地规划风电机的布局，并选择合适的机组容量，从而提高风电场的发电效率。

此外，风能资源评估也可以指导风电场的设备选择和维护。

通过评估风能资源，可以选择适合该地区风能特点的风电机，同时，可以根据风能资源的分布，合理安排设备的维护和保养，以提高风电场的运行效率和寿命。

最后，风能资源评估还可以为风电场的经济性分析提供基础。

通过评估目标地点的风能潜力，可以预测风电场的发电能力，进而计算出风电场的投资回报率和盈利能力，帮助投资者做出决策。

三、风能资源评估中的挑战和发展趋势尽管风能资源评估在风电场工程中具有重要作用，但也面临着一些挑战。

首先，风能资源评估的准确性受到数据采集和分析方法的限制。

由于风能资源评估需要大量的风速数据和复杂的模拟算法，数据采集和分析的准确性是评估结果的关键。

其次，风能资源评估还需要考虑地方气候特征和地形因素的影响。