關(guān)于風(fēng)電場尾流對風(fēng)電機(jī)組安全性影響的探討

張連潔

摘 要：考慮在具備尾流效應(yīng)影響的特性下，基于對總運(yùn)轉(zhuǎn)成本及最低發(fā)電效率要求等限制條件的考慮，進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組的擴(kuò)建與改進(jìn)。過去文獻(xiàn)很少提及混和式風(fēng)電機(jī)組在風(fēng)力發(fā)電場的應(yīng)用，因此有必要探討如何同時(shí)決定不同風(fēng)電機(jī)組類型、其相對數(shù)量及在風(fēng)力發(fā)電場中所設(shè)置的位置，從而使該固定面積的風(fēng)力發(fā)電場所配置的風(fēng)電機(jī)組的總發(fā)電量能夠達(dá)到最大目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電場；尾流；影響；機(jī)組設(shè)計(jì)

1 風(fēng)電發(fā)展及尾流對風(fēng)電機(jī)組的影響

1.1 風(fēng)電發(fā)展

全球人口不斷地成長，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使得世界整體的能源消耗與需求快速增加，而同時(shí)造成能源缺乏與空氣污染問題，更使溫室效應(yīng)與氣候變遷成為全球議題。所以開發(fā)應(yīng)用再生能源以解決能源需求問題，同時(shí)降低環(huán)境污染與溫室效應(yīng)等問題，已經(jīng)成為許多國家努力的方向。目前再生能源中，風(fēng)能已經(jīng)具有經(jīng)濟(jì)性，所以特別受到重視。風(fēng)能評(píng)估為風(fēng)能開發(fā)經(jīng)濟(jì)與否的基礎(chǔ)，也成為風(fēng)力發(fā)電計(jì)劃成功與否的關(guān)鍵。以發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)來看，一般地區(qū)風(fēng)電場發(fā)展已經(jīng)達(dá)到飽和，而轉(zhuǎn)向海上及山上積極發(fā)展。

1.2 尾流對風(fēng)電機(jī)組的影響與改進(jìn)方式

風(fēng)力發(fā)電場的總發(fā)電量與效率會(huì)受其尾流效應(yīng)的影響導(dǎo)致降低。所謂的尾流，是指上風(fēng)處的風(fēng)電機(jī)組造成下風(fēng)處產(chǎn)生尾流。正常而言，若一風(fēng)電機(jī)組在另一風(fēng)機(jī)運(yùn)作而產(chǎn)生的尾流范圍內(nèi)，則該下風(fēng)處的風(fēng)電機(jī)組所受到的風(fēng)力將會(huì)有一定程度的擾動(dòng)及減弱，因此由風(fēng)能轉(zhuǎn)換出的電力也因此降低。對于降低風(fēng)電場尾流的作用，一些經(jīng)驗(yàn)方法已經(jīng)被廣泛采用。例如，一些經(jīng)驗(yàn)法則認(rèn)為最好的垂直主風(fēng)向行距間隔為8D-12D（風(fēng)電機(jī)組葉片直徑），而平行主風(fēng)電向的對于任兩風(fēng)電機(jī)組間需有1.5-3個(gè)轉(zhuǎn)子直徑的距離。然而，也有一些經(jīng)驗(yàn)法則與之不同，Ammara認(rèn)為風(fēng)電場可采用一個(gè)密集、交錯(cuò)座落的方式，其風(fēng)能的產(chǎn)出效益類似于稀疏規(guī)劃方式，但是所需要的風(fēng)力場較少。雖然Ammara提出的方法對于固定數(shù)目風(fēng)電機(jī)組的構(gòu)建而言，可以成功減少土地面積的實(shí)用，但是所提方法還是應(yīng)以較直覺的方式擬定構(gòu)建規(guī)劃，因?yàn)橛娠L(fēng)電機(jī)組所產(chǎn)生的尾流會(huì)導(dǎo)致機(jī)械故障或維護(hù)的增加，以及無可避免的降低電力的產(chǎn)出。為將降低尾流干擾及避免電力輸出的降低，每個(gè)風(fēng)電機(jī)組之間的距離至少都不會(huì)少于5個(gè)轉(zhuǎn)子直徑距離的法則已經(jīng)廣泛的被認(rèn)同與接受，同時(shí)也必須考慮地形、天候狀況、區(qū)域性風(fēng)力狀態(tài)（風(fēng)速及風(fēng)向）。因此，如何結(jié)合尾流效應(yīng)，將風(fēng)力場的風(fēng)電機(jī)組的配置作最佳化規(guī)劃仍有許多的提升空間。

2 尾流效應(yīng)測定與渦輪機(jī)配置模型

當(dāng)氣流流經(jīng)風(fēng)電機(jī)組后，則其下風(fēng)處之風(fēng)電機(jī)組所受到的風(fēng)力將會(huì)有一定程度的擾動(dòng)及減弱，該擾動(dòng)即為尾流，由過去文獻(xiàn)可知，尾流解析模型已廣泛的被采用來進(jìn)行該領(lǐng)域的研究。根據(jù)Jesen和Katic對該模型的假設(shè)，當(dāng)尾流作用產(chǎn)生后，其尾流半徑（r1）會(huì)隨著距下風(fēng)處d距離的增加而以線性比例增加，其關(guān)系式如式（1）所陳述：

u=u0（1-■）（1）

向誘導(dǎo)因子（a）的值乃由風(fēng)電機(jī)組推力系數(shù)（CT）所推算得出，一般而言a的值應(yīng)小于0.5。其關(guān)系式如式（2）所示。

a=0.5·（1-（1-CT）1/2） （2）

CT給出一定值后，可獲得a值，而下風(fēng)處尾流作用距離為d處的半徑r1為式（3）。因此當(dāng)CT給定值后，可獲得a值，進(jìn)而可獲得而風(fēng)電機(jī)組葉片的半徑（rr）與尾流半徑（r1）之間的比例關(guān)聯(lián)，也就是可獲知風(fēng)電機(jī)組后方尾流影響半徑。

r■=r■■（3）

境影響因子可由地表的粗糙程度（z0）與渦輪葉片中心高度（z）獲得，如式（4）所示。

？琢=■（4）

尾流影響模型中，以設(shè)置四臺(tái)風(fēng)電機(jī)組為范例，第一臺(tái)與第二臺(tái)風(fēng)速均為初始風(fēng)速，其尾流半徑（r1）只因不同葉片半徑（rr）于式（3）計(jì)算后而有所不同，第三臺(tái)則先以式（3）計(jì)算第一臺(tái)與第二臺(tái)的尾流半徑，即可得知第三臺(tái)是否有被第一臺(tái)影響，如有影響則需計(jì)算新的風(fēng)速ui，且第三臺(tái)的尾流半徑需以式（5）重新計(jì)算尾流半徑，因其會(huì)隨著距離d增加而成線性增加，故所得出的值皆會(huì)比rw高。

rwd=a*d+rr （5）

上述可知道當(dāng)不同類型的風(fēng)電機(jī)組被考慮時(shí)，則因?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組葉片半徑不同時(shí)，則其尾流影響也隨之不同，也即式（1）的結(jié)果也會(huì)不同。這一因素是過去文獻(xiàn)未曾探討之處。而式（1）中的uo為位于下風(fēng)處距上游特定風(fēng)電機(jī)組距離為d所受到的風(fēng)速，但是若下游的風(fēng)電機(jī)組受到上游多個(gè)尾流時(shí)，則這些混合尾流的動(dòng)能則可被假設(shè)等于所有動(dòng)能差額總和。

3 利用免疫算法求解

本研究考慮在運(yùn)轉(zhuǎn)成本、效率與預(yù)算的資源限制條件，及具備尾流效應(yīng)的特性下，探討如何同時(shí)決定該風(fēng)電機(jī)組其種類、相對數(shù)目及在風(fēng)力發(fā)電場中所設(shè)置的地址，而使特定風(fēng)力發(fā)電場所配置風(fēng)電機(jī)組之總發(fā)電量達(dá)到最大。

對于本研究考慮，其風(fēng)電機(jī)組類型、及相對應(yīng)的數(shù)量及地址必須同時(shí)被決定，可設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)目贵w基因個(gè)體表示方法來解決。每一抗體基因以0-1字符串表示，首先該字符串可被分為兩個(gè)子字符串，而第一個(gè)0-1子字符串被譯碼為1到N的整數(shù)（若N表示風(fēng)電機(jī)組的總數(shù)目），當(dāng)N值被決定后另一子字符串則被劃分成N段較短的子字符串，而該字符串又被分成兩部分，分別表示該風(fēng)電機(jī)組的類型和設(shè)置地址。利用所提特殊的基因表示法。此外，利用這一抗體基因表示法，可先決定風(fēng)電機(jī)組數(shù)目，再則決定基地臺(tái)類型與坐標(biāo)，這一表示法沒有如同數(shù)學(xué)規(guī)劃模式求解方法，其當(dāng)基地臺(tái)數(shù)目及種類增加時(shí)，其問題決策變數(shù)數(shù)目呈指數(shù)倍率增加，而造成求解復(fù)雜度和困難度的激增。本研究若采用此種求解的表示方式，配合算法則可被克服。上述抗體基因表示法即可表示任何可能的類別、數(shù)目及位置的風(fēng)電機(jī)組構(gòu)建方案。而有關(guān)抗體基因交配程序中，則可直接利用傳統(tǒng)的基因運(yùn)算子如交換及突變程序可適用本階段的基因表示方法。

4 結(jié)束語

本研究基于尾流效應(yīng)，提出利用免疫算法的機(jī)制并延伸探討風(fēng)力發(fā)電場在各種不同風(fēng)速及風(fēng)向分布下部署混和式風(fēng)電機(jī)組的最佳化配置問題。通過延伸探討過去文獻(xiàn)，本研究所提出的風(fēng)電機(jī)組配置問題特性且本研究問題模型更為周延完整，并利用免疫算法更適合解決具有混和式風(fēng)電機(jī)組在有資源限制下的風(fēng)力發(fā)電場配置問題，本研究結(jié)果顯示所使用的方法能提供所有的最佳部署決策求得多重最佳近似解，使決策者能有更多的選擇。

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