風(fēng)電機組尺寸對于風(fēng)電機組的設(shè)計生產(chǎn)十分重要,具有更長葉片和更高塔架的機組通??梢圆东@到更大更強的風(fēng)能用來發(fā)電。然而,風(fēng)電機組的尺寸只是成功風(fēng)電場的一個重要特征,風(fēng)場的選址和風(fēng)電機組排布方案也很關(guān)鍵。根據(jù)加州大學(xué)圣巴巴拉分校研究人員的說法,風(fēng)電機組很少能夠“與其他機配合的很好”。
加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校機械工程教授Paolo Luzzatto-Fegiz說:“我們一直以來都在單獨設(shè)計我們要使用的風(fēng)電機組,但我們幾乎不從來沒有單獨使用過它們?!币欢螘r間以來,開發(fā)人員已經(jīng)意識到風(fēng)電機組間距和風(fēng)電場整體布局的優(yōu)化可以降低尾流效應(yīng)對項目效率和發(fā)電量的影響效果。這意味著前排風(fēng)電機組對風(fēng)速的影響將會影響并減少來流風(fēng)速對后排機組的影響,進而降低后排機組的發(fā)電量。
本質(zhì)上,當(dāng)風(fēng)速經(jīng)過第一臺風(fēng)電機組后,收到阻力影響,使得下游風(fēng)速降低。結(jié)果是由于流經(jīng)后排風(fēng)機的風(fēng)力較弱,使得現(xiàn)場的很多風(fēng)機只能在減少的容量下工作。換句話說,在現(xiàn)場增加更多的風(fēng)電機組可能會導(dǎo)致更大的尾流損失和更少的發(fā)電量。
Luzzatto-Fegiz和他的英國劍橋大學(xué)的合作者Colm-cille P. Caulfield表示,關(guān)鍵是要讓所有風(fēng)電機組都能夠接收到高速的來流——比如前排風(fēng)機感受到的來流,而非中間機組感受到的來流。然而,這種思路說起來容易做起來難。研究發(fā)現(xiàn),即使借助數(shù)學(xué)模型,設(shè)計風(fēng)電場的最佳布局也是很困難的。
賓州州立大學(xué)貝倫德學(xué)院和大不里士大學(xué)(伊朗)的研究人員接受了這一挑戰(zhàn),并一直致力于通過基于生物地理學(xué)優(yōu)化的算法改進風(fēng)場選址。該方法著眼于自然,以及動物如何自然地分配自己,以充分利用其環(huán)境來滿足其需求。Phys.org在該研究中指出:“通過從動物行為創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型,研究人員可以在其他情景中計算物體的最佳分布,例如風(fēng)電場中的風(fēng)電機組?!?/p>
生物地理學(xué)優(yōu)化算法可能聽起來靈活性很高,但據(jù)研究人員稱,該方法可以最大限度地減少計算量并獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。它們還包含其他變量,“包括真實的風(fēng)場數(shù)據(jù),表面的粗糙度(影響風(fēng)功率密度),以及每個風(fēng)電機組接收的風(fēng)能。”此外,通過使用氣象數(shù)據(jù)和制造商的統(tǒng)計數(shù)據(jù),這些算法還可以進一步增強。
國家可再生能源實驗室(NREL)的報告指出,風(fēng)電場的尾流已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)可以最長延伸到25英里(約40公里)。更重要的是,美國近幾乎90%的風(fēng)電場(2016年)距離另一個風(fēng)電場都不到25英里,這意味著所有這些風(fēng)電場都可能會收到其他風(fēng)場尾流效應(yīng)的影響。
有趣的是,研究人員還發(fā)現(xiàn)最大的尾流效應(yīng)發(fā)生在特定風(fēng)向和夜間溫度降低時。該研究使用大氣模擬,證明風(fēng)電場尾流效應(yīng)實際上是可測量和可預(yù)測的。還有一個好消息,就是對于本研究中模擬的風(fēng)電場,最嚴(yán)重的尾流效應(yīng)僅發(fā)生不到4%的時間里。這表明通過適當(dāng)?shù)姆治龊瓦x址可以預(yù)測并管理尾流損失。
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風(fēng)電機組尺寸對于風(fēng)電機組的設(shè)計生產(chǎn)十分重要,具有更長葉片和更高塔架的機組通??梢圆东@到更大更強的風(fēng)能用來發(fā)電。然而,風(fēng)電機組的尺寸只是成功風(fēng)電場的一個重要特征,風(fēng)場的選址和風(fēng)電機組排布方案也很關(guān)鍵。根據(jù)加州大學(xué)圣巴巴拉分校研究人員的說法,風(fēng)電機組很少能夠“與其他機配合的很好”。
加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校機械工程教授Paolo Luzzatto-Fegiz說:“我們一直以來都在單獨設(shè)計我們要使用的風(fēng)電機組,但我們幾乎不從來沒有單獨使用過它們?!币欢螘r間以來,開發(fā)人員已經(jīng)意識到風(fēng)電機組間距和風(fēng)電場整體布局的優(yōu)化可以降低尾流效應(yīng)對項目效率和發(fā)電量的影響效果。這意味著前排風(fēng)電機組對風(fēng)速的影響將會影響并減少來流風(fēng)速對后排機組的影響,進而降低后排機組的發(fā)電量。
本質(zhì)上,當(dāng)風(fēng)速經(jīng)過第一臺風(fēng)電機組后,收到阻力影響,使得下游風(fēng)速降低。結(jié)果是由于流經(jīng)后排風(fēng)機的風(fēng)力較弱,使得現(xiàn)場的很多風(fēng)機只能在減少的容量下工作。換句話說,在現(xiàn)場增加更多的風(fēng)電機組可能會導(dǎo)致更大的尾流損失和更少的發(fā)電量。
Luzzatto-Fegiz和他的英國劍橋大學(xué)的合作者Colm-cille P. Caulfield表示,關(guān)鍵是要讓所有風(fēng)電機組都能夠接收到高速的來流——比如前排風(fēng)機感受到的來流,而非中間機組感受到的來流。然而,這種思路說起來容易做起來難。研究發(fā)現(xiàn),即使借助數(shù)學(xué)模型,設(shè)計風(fēng)電場的最佳布局也是很困難的。
賓州州立大學(xué)貝倫德學(xué)院和大不里士大學(xué)(伊朗)的研究人員接受了這一挑戰(zhàn),并一直致力于通過基于生物地理學(xué)優(yōu)化的算法改進風(fēng)場選址。該方法著眼于自然,以及動物如何自然地分配自己,以充分利用其環(huán)境來滿足其需求。Phys.org在該研究中指出:“通過從動物行為創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型,研究人員可以在其他情景中計算物體的最佳分布,例如風(fēng)電場中的風(fēng)電機組?!?/p>
生物地理學(xué)優(yōu)化算法可能聽起來靈活性很高,但據(jù)研究人員稱,該方法可以最大限度地減少計算量并獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)果。它們還包含其他變量,“包括真實的風(fēng)場數(shù)據(jù),表面的粗糙度(影響風(fēng)功率密度),以及每個風(fēng)電機組接收的風(fēng)能?!贝送?,通過使用氣象數(shù)據(jù)和制造商的統(tǒng)計數(shù)據(jù),這些算法還可以進一步增強。
國家可再生能源實驗室(NREL)的報告指出,風(fēng)電場的尾流已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)可以最長延伸到25英里(約40公里)。更重要的是,美國近幾乎90%的風(fēng)電場(2016年)距離另一個風(fēng)電場都不到25英里,這意味著所有這些風(fēng)電場都可能會收到其他風(fēng)場尾流效應(yīng)的影響。
有趣的是,研究人員還發(fā)現(xiàn)最大的尾流效應(yīng)發(fā)生在特定風(fēng)向和夜間溫度降低時。該研究使用大氣模擬,證明風(fēng)電場尾流效應(yīng)實際上是可測量和可預(yù)測的。還有一個好消息,就是對于本研究中模擬的風(fēng)電場,最嚴(yán)重的尾流效應(yīng)僅發(fā)生不到4%的時間里。這表明通過適當(dāng)?shù)姆治龊瓦x址可以預(yù)測并管理尾流損失。