风电场尾流快速计算及场内优化调度研究的任务书.docx

风电场尾流快速计算及场内优化调度研究的任务书
一、研究背景和意义
风能作为一种清洁、可再生的能源，被广泛地应用于电力领域中。目前，全球风电机组的总装机容量已经超过了6万兆瓦，其中中国的装机容量已经达到了2.1万兆瓦。然而，由于风速、气温、气压等气象因素的影响，风能的利用是不稳定的。此外，风电场的居住区域环境问题以及风电机组的设计问题也成为了业界的关注焦点。
针对以上问题，风电场尾流快速计算及场内优化调度的研究势在必行。一方面，风电场尾流是指风电机组在发电过程中对周围风场造成的影响。针对尾流速度的计算可以实现风电场能量利用的最大化，减小因机组布置不当而引起的功率损失；另一方面，场内优化调度则可以使得风电场发电效率更高，实现对供电网的稳定贡献。这些研究对于提高风能利用率，实现清洁、可持续能源的利用具有重要意义。
二、研究内容和方法
1.风电场尾流速度快速计算
（1）尾流流场模型的建立：基于爱尔兰地区某风电场实测的风速数据，使用CFD（ComputationalFluidDynamics，计算流体力学）技术建立尾流流场模型，以实现风电场尾流速度的迅速计算。
（2）尾流速度场数据处理：基于爱尔兰地区某风电场的实测数据，建立尾流速度场的数据处理流程，实现对尾流速度的可视化输出、大数据分析、建立预测模型等功能。
（3）模型验证与优化：对尾流流场模型和尾流速度场数据处理流程进行验证和优化，以提高尾流速度的计算准确度和效率。
2.风电场内优化调度研究
（1）风电场现有运行状况的数据收集和分析：对爱尔兰地区某风电场的运行数据进行收集和分析，以了解其现有的运行状况和存在的问题。
（2）优化调度模型的建立：基于已有的风电场运行数据和CFD模拟结果，建立风电场的优化调度模型，并进行仿真验证。
（3）模型应用与结果分析：运用建立的模型，进行风电场的优化调度，并根据仿真结果分析其优化效果。
三、研究预期成果
本研究预期在以下几个方面取得成果：
1.建立风电场尾流流场模型，实现尾流速度的迅速计算，提高风电场能量利用的效率和功率输出。
2.建立风电场内优化调度模型，实现风电场发电效率的最大化，提高风电场的稳定性和可靠性。
3.实现对风电场尾流速度场数据的可视化处理和分析，建立预测模型，提高风电场尾流速度的计算准确度和效率。
四、研究进度安排
本研究的计划安排如下：
第一年：建立风电场尾流流场模型，实现尾流速度的迅速计算，并对模型进行验证和优化。
第二年：建立风电场内优化调度模型，并对模型进行仿真验证，进行模型优化。
第三年：实现对风电场尾流速度场数据的可视化处理和分析，并建立预测模型。同时，将优化调度模型应用于风电场内进行优化调度，并根据仿真结果进行分析。
五、研究团队和经费
本研究团队由3名研究人员组成，其中一个博士生、两名硕士生，指导老师1名。研究经费共计60万元，其中包括设备购置费、实验经费、差旅费、论文发表费等。