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文檔簡介
1、由于風(fēng)具有隨機性與不穩(wěn)定性,這直接導(dǎo)致了風(fēng)電機組出力的波動性,再加上風(fēng)輪后風(fēng)速儀測風(fēng)偏差,就進一步加劇了風(fēng)電機組控制的難度以及處理的波動性,因此需要對機艙后風(fēng)速儀進行校準(zhǔn)。
以建立風(fēng)輪后風(fēng)速儀校準(zhǔn)模型為目的,在風(fēng)電機組運行過程中,使用激光雷達對風(fēng)輪前風(fēng)速進行測量,以此得到實際作用與風(fēng)輪上的風(fēng)速大小,將其與風(fēng)輪后風(fēng)速儀數(shù)據(jù)在時間上一一對應(yīng),通過相關(guān)算法得到二者的映射模型,即校準(zhǔn)模型。將該風(fēng)速校準(zhǔn)模型應(yīng)用于風(fēng)電機組實際運行功率曲線
2、上,通過年發(fā)電量估算等相關(guān)分析,得出該模型的實際應(yīng)用價值。主要工作內(nèi)容如下:
(1)基于激光雷達的測風(fēng)數(shù)據(jù),選用全部數(shù)據(jù)的80%用于建立校準(zhǔn)風(fēng)杯式風(fēng)速儀的線性模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,剩余20%的數(shù)據(jù)作為模型的驗證數(shù)據(jù)。通過計算,三種模型的校準(zhǔn)結(jié)果均方根誤差分別為0.5372、0.2323和0.1646,結(jié)果表明基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有更好的校準(zhǔn)精度,更適合于風(fēng)速的校準(zhǔn)模型。
3、 (2)風(fēng)電機組實際運行功率曲線。由于風(fēng)杯式風(fēng)速儀的風(fēng)速與風(fēng)輪前風(fēng)速存在差異,因此根據(jù)這一風(fēng)速得到機組的實際功率曲線存在偏差,而激光雷達測試的是風(fēng)輪前風(fēng)速,因此依照激光雷達風(fēng)速可以得到機組的實際運行功率曲線。將風(fēng)杯式風(fēng)速儀測得的功率曲線使用風(fēng)速修正模型修正,得到修正后的功率曲線,對機組的年發(fā)電量進行估算,估算結(jié)果與機組實際發(fā)電量偏差為1.22%,而未修正的功率曲線年發(fā)電量估算偏差為9.87%,表明風(fēng)速修正模型可以用于風(fēng)電機組功率曲線的
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