基于CFD和PSO方法的兆瓦級風場風機群優(yōu)化布置研究.pdf

1、風能是可再生能源，具有分布廣、儲量大、綠色環(huán)保等諸多優(yōu)點，世界能源緊缺的時代，風能的利用正在愈加備受推崇。數(shù)量上升的同時，等條件下的發(fā)電效率成為新一輪的評價標準。風機的尾流效應是誘發(fā)風場發(fā)電能力下降的主要原因，上下游風機間相對位置的調整可以顯著改善尾流效應對下游風機輸出的影響。因此，針對風場中風機群布置優(yōu)化來提高發(fā)電效率的研究顯得十分緊迫。
　　本文提出了結合CFD數(shù)值模擬和粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optim

2、ization, PSO），對固定大小平坦地貌風場在勻速風條件下，以風場成本與風場總輸出功率比值最小為目標函數(shù)，優(yōu)化兆瓦級風場中風機群的布置方案，有效提高了風場的發(fā)電效益。本文研究內容如下：
　　（1）建立2MW單風機的三維實體模型，MRF模型實現(xiàn)風輪的旋轉，采用基于RANS方法的SST k-ω湍流模型計算風場繞流流場，得到風機額定功率非常接近的輸出功率，驗證了本文數(shù)值模擬研究方法的可行性。
　?。?）通過研究串列布置、高低

3、位布置、斜列布置的雙風機尾流干擾效應，得到了不同排列方式的風場總輸出功率隨位置或高差的變化規(guī)律，進而獲得下游風機與上游風機功率比隨位置和高差多變量變化的多項式關系，改進了上游風機對下游風機輸出影響的一位理論尾流效應。
　?。?）以風場發(fā)電效益最高為目標函數(shù)編寫適用于解決風機群布置的粒子群優(yōu)化算法。通過與基于基因遺傳算法的經(jīng)典算例進行對比，驗證本文編寫的粒子群優(yōu)化算法的可行性。將風機的功率比隨多變量變化的多項式，通過功率曲線關系式轉