以海上风电场风向和风速较稳定,尾流效应对风电场功率影响明显为背景,综合协调机组间偏航角、有功功率,改善机组间气动耦合,提高各机组有功功率之和。给出了考虑偏航的尾流模型,克服了经典尾流模型边界处不连续导致风电场功率优化困难的问题。然后建立以机组偏航角和诱导因子为调节手段的风电场有功功率优化模型。继而,基于尾流传播路径,对机组进行分群,将风电场整场优化问题转化为各群内部优化问题,减少优化对象数,降低问题规模。重点结合在线仿真和机器学习技术,提出各群内部功率优化问题求解方法。最后将优化结果整定为机组参考有功功率和参考偏航角,各机组据此运行。该方案计算开销小,无需额外增加风电场控制系统计算资源,对通信环境无特殊要求,同时,仿真结果表明,提出的方案能有效提升海上风电场有功功率,提高风电场经济效益。

绕射损耗模型

风能是一种清洁能源，有望带来巨大的社会和环境效益，在中华民国，政府支持和鼓励将风能发展作为向可再生能源转变的一个要素。 然而，近年来，在海上风力发电建设以及伴随着海上风力发电场的快速推广和发展的相关生产过程中出现了海上安全问题。 因此，有必要对海上风电场生命周期的各个阶段进行风险评估。 本文报告了基于动态贝叶斯网络的风险评估模型，该模型执行海上风电场海上风险评估。 这种方法的优点是贝叶斯模型表达不确定性的方式。 此外，此类模型允许在虚拟环境中模拟和重新制定事故。 这项研究有几个目标。 探索了海上风电项目风险识别和评估理论与方法，以识别海上风电场生命周期不同阶段的风险来源。 在此基础上，建立了带有Genie的动态贝叶斯网络模型，并对其在海上风电场生命周期不同阶段进行风险分析的有效性进行了评估。 研究结果表明，动态贝叶斯网络方法可以有效，灵活地进行风险评估，以响应海上风电建设的实际情况。 历史数据和几乎实时信息相结合，以分析海上风电建设的风险。 我们的结果有助于讨论有关安全和降低风险的措施，这些措施一旦实施便可以提高安全性。 这项工作对于海上风电的安全发展具有参考价值和指导意义。

matlab代码粒子群算法owf-最优布局 海上风电场布局优化 该项目旨在获得海上风电场中涡轮机的最佳布局。 优化问题旨在找到一种布局，在给定固定数量的涡轮机作为输入的情况下，该布局可将发电损失的百分比降至最低。 由于尾流效应，风电场布局对发电产生很大影响，其中上游涡轮机降低了下游涡轮机感知的风速。 该项目是在MATLAB中开发的，考虑了两种优化方法： 遗传算法； 和 多目标粒子群优化（MOPSO）。 该项目考虑了和中的工作。 顶层布局 . ├── Optimization - Genetic Algorithm # All files related to the optimization using GA ├── Optimization - MOPSO # All files related to the optimization using MOPSO ├── Isocontour # All files related to the code implemented to produce wind speed contours └── README.md 考虑的方法 风电场设

手动输入海上风电场的拐点坐标、风轮直径、排布间距、主风向，输出风机排布至txt文件中

QGDW11410—2015海上风电场接入电网技术规定.pdf， 高清资源，分享给大家，欢迎下载！！！！！