荀建敏,蘇麗營(yíng),宮玉鵬,趙海春
(華銳風(fēng)電科技(集團(tuán))股份有限公司,北京 100872)
風(fēng)能是一種沒(méi)有污染的可再生能源,自20世紀(jì)80年代以來(lái),風(fēng)能利用的主要趨勢(shì)是發(fā)電[1]。風(fēng)電機(jī)組可以通過(guò)葉輪吸收風(fēng)能,再通過(guò)發(fā)電機(jī)進(jìn)行發(fā)電。
風(fēng)電機(jī)組功率特性測(cè)試是風(fēng)電機(jī)組型式認(rèn)證之一,功率特性測(cè)試是風(fēng)電機(jī)組準(zhǔn)入制度必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)[2-5],但風(fēng)電機(jī)組一般都安裝在比較偏遠(yuǎn)的山區(qū)或者草原,不同的地形及氣流畸變對(duì)風(fēng)電機(jī)組的功率特性測(cè)試時(shí)測(cè)風(fēng)塔安裝處風(fēng)速的測(cè)量有較大的影響,從而與風(fēng)電機(jī)組安裝處的風(fēng)速偏差較大[6-8]。因此,根據(jù)國(guó)際電工委員會(huì)頒布的IEC 61400-12-1標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)研究成果[9-11],其前期工作需要對(duì)測(cè)試場(chǎng)地進(jìn)行評(píng)估,判定測(cè)試場(chǎng)地地形是否滿足標(biāo)準(zhǔn)IEC 61400-12-1表1中地形要求,若不滿足,則判定是否進(jìn)行場(chǎng)地標(biāo)定,及時(shí)地完成功率特性測(cè)試前期的場(chǎng)地評(píng)估工作。
表1中*表示過(guò)塔基中心的最佳地形擬合平面斜率;**表示連接塔基中心與地形扇區(qū)內(nèi)單獨(dú)某點(diǎn)連線最大斜率;L表示風(fēng)電機(jī)組與測(cè)風(fēng)塔的間距;H表示風(fēng)電機(jī)組輪轂高度;D表示風(fēng)輪直徑;d表示 測(cè)量位置與被測(cè)風(fēng)電機(jī)組的距離;測(cè)量扇區(qū)外是指風(fēng)電機(jī)組對(duì)測(cè)風(fēng)塔測(cè)量產(chǎn)生影響的角度范圍,測(cè)量扇區(qū)內(nèi)則為360°減去該角度。
表1 測(cè)試場(chǎng)地地形變化要求
對(duì)測(cè)試場(chǎng)地地形進(jìn)行評(píng)估可以通過(guò)人工現(xiàn)場(chǎng)通過(guò)GPS采集特殊點(diǎn)地形數(shù)據(jù),但是該方法采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)不完全,而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。本文提供的方法是通過(guò)利用美國(guó)國(guó)防部國(guó)家測(cè)繪局(NIMA)和航空航天署(National Aeronautics and Space Administration, NASA)在2000年2月共同主持實(shí)施的SRTM計(jì)劃而制成的高精度全球三維地圖[12],再結(jié)合MATLAB具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、可視化繪圖和解決難題工具箱功能,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編程繪制與處理[13],擬合出地形的最佳平面,依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算地形評(píng)估相關(guān)參數(shù),從而判定地形是否滿足要求。
功率特性測(cè)試時(shí)測(cè)風(fēng)塔安裝位置標(biāo)準(zhǔn)距離風(fēng)電機(jī)組L=2.5D,但一般以現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組與測(cè)風(fēng)塔實(shí)際距離為準(zhǔn)。風(fēng)電機(jī)組在測(cè)風(fēng)塔的上風(fēng)向時(shí),會(huì)影響測(cè)風(fēng)塔采集的氣象數(shù)據(jù),故需要?jiǎng)h除該扇區(qū),即不在評(píng)估范圍內(nèi),當(dāng)L=2.5時(shí),根據(jù)以下公式(1)可以計(jì)算出α=74°,
如表1中所示,需要評(píng)估以風(fēng)電機(jī)組為中心,半徑2L、4L、8L范圍內(nèi)的地形數(shù)據(jù),主要評(píng)估參數(shù)為特定扇區(qū)過(guò)塔基中心的最佳地形擬合平面的斜率與偏離該最佳平面的最小偏差。詳細(xì)的區(qū)域說(shuō)明如圖1所示。
SRTM地形數(shù)據(jù)提供的是大量的散點(diǎn)數(shù)據(jù),利用這些散點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合出最佳地形平面且過(guò)塔基中心坐標(biāo),本文采用MATLAB 中 的 PCA(Principal Components Analysis)方法。
PCA算法是一種常用的基于變量協(xié)方差矩陣對(duì)信息進(jìn)行處理、壓縮和抽提的有效方法,其程序計(jì)算的步驟為:
(1)去均值;
(2)計(jì)算協(xié)方差矩陣及其特征值和特征向量;
(3)計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值大于閾值的個(gè)數(shù);
(4)降序排列特征值;
(5)去掉較小的特征值;
(6)去掉較大的特征值;
(7)合并選擇的特征值;
(8)選擇相應(yīng)的特征值和特征向量;
(9)計(jì)算白化矩陣;
(10)提取主分量。
利用該算法擬合出三維平面模型距離最小的線性回歸問(wèn)題,通過(guò)MATLAB中Princomp(X)函數(shù)求出擬合平面的法向量,從而得到過(guò)塔基最低點(diǎn)的平面方程為:
圖1 地形評(píng)估區(qū)域
圖2 SRTM等高線地形數(shù)據(jù)
圖3 地形數(shù)據(jù)散點(diǎn)
圖4 地形平面擬合
其中,[xWTyWTzWT]為風(fēng)電機(jī)組塔基中心坐標(biāo),為擬合平面的法向量。
具體執(zhí)行步驟如下:
(1)風(fēng)電機(jī)組的經(jīng)緯坐標(biāo)可以利用GPS現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量得到,并且拍攝現(xiàn)場(chǎng)的地形照片用于出具地形評(píng)估報(bào)告;
(2)根據(jù)該機(jī)位的經(jīng)緯坐標(biāo)在網(wǎng)站www.srtm.csi.cgiar.org/selection/inputcoord.asp下載由NASA提供的該機(jī)位半徑8L內(nèi)的SRTM地形數(shù)據(jù);
(3)在Global Mapper12.0中導(dǎo)入下載的SRTM地形數(shù)據(jù)并且轉(zhuǎn)化成等高線地形,分別取出以風(fēng)電機(jī)組為中心半徑為2L、4L、8L的圓并導(dǎo)出地形數(shù)據(jù)到Excel中,包括WGS84坐標(biāo)與海拔高度。
(4)在MATLAB中導(dǎo)入處理的Excel地形散點(diǎn)數(shù)據(jù);
(5)調(diào)用PCA算法程序,對(duì)散點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到最佳擬合平面的法向量,并且繪制出最佳平面及計(jì)算出不同區(qū)域內(nèi)的最佳地形擬合平面的斜率與偏離該最佳平面的最小偏差。
表2 測(cè)試場(chǎng)地地形計(jì)算結(jié)果
以南非某風(fēng)場(chǎng)8#機(jī)組3MW機(jī)組為例,塔筒高度H=90m,葉輪直徑D=113m,風(fēng)電機(jī)組與測(cè)風(fēng)塔之間的距離L=2.24D=252.8m,風(fēng)電機(jī)組坐標(biāo)WT為(Easting 351457.0,Northing 6211154.3)。
首先根據(jù)風(fēng)電機(jī)組坐標(biāo)WT在網(wǎng)站www.srtm.csi.cgiar.org/selection/inputcoord.asp下載該機(jī)位半徑8L內(nèi)的SRTM地形數(shù)據(jù),然后在Global Mapper12.0中導(dǎo)入該SRTM地形數(shù)據(jù)并且轉(zhuǎn)化成等高線地形,以該機(jī)位為中心截取需要分析的2L、4L與8L半徑區(qū)域內(nèi)的等高線地形數(shù)據(jù),并導(dǎo)出到Excel中,如圖2所示。
在MATLAB中分別導(dǎo)入2L、4L與8L區(qū)域內(nèi)的散點(diǎn)地形數(shù)據(jù),分別進(jìn)行計(jì)算,如圖3所示。
在MATLAB中分別對(duì)導(dǎo)入的2L、4L與8L區(qū)域內(nèi)的散點(diǎn)地形數(shù)據(jù),使用PCA分析方法進(jìn)行正交回歸擬合,擬合出2L、4L、8L范圍內(nèi)的地形平面,并計(jì)算出各個(gè)區(qū)域內(nèi)不同扇區(qū)過(guò)塔基中心的最佳地形擬合平面的斜率與偏離該最佳平面的最小偏差,如圖4與表2所示。
表1中的各項(xiàng)計(jì)算結(jié)果如表2所示。
從表2中計(jì)算的結(jié)果可以看出,地形不滿足IEC標(biāo)準(zhǔn)要求,需要進(jìn)行場(chǎng)地標(biāo)定。
通過(guò)直接引用由NASA提供的SRTM地形數(shù)據(jù),基于MATLAB軟件利用PCA算法擬合出地形平面,對(duì)地形的坡度與高度偏差做出評(píng)估,為風(fēng)電機(jī)組的功率特性場(chǎng)地評(píng)估提供了有效的方法與數(shù)據(jù)依據(jù),具有重要參考意義。
[1] 李亞西,武鑫,趙斌,等.世界風(fēng)力發(fā)電現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J].太陽(yáng)能,2004(1):1.
[2] 范高鋒,裴哲義,辛耀中.風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].中國(guó)電力,2011,44(6):38-41.
[3] 尹明,葛旭波,王成山,等.我國(guó)風(fēng)電大規(guī)模開發(fā)相關(guān)問(wèn)題探討[J].中國(guó)電力,2010,43(3):59-62.
[4] 王建東,汪寧渤,何世勇,等.甘肅酒泉風(fēng)電基地風(fēng)電預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)階段性研究[J].中國(guó)電力,2010,43(10):66-69.
[5] 裴哲義,董存,辛耀中.我國(guó)風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行最新進(jìn)展[J].中國(guó)電力,2010,43(11):78-82.
[6] 陳慶斌.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)的功率特性測(cè)試研究[D].重慶:重慶大學(xué),2008:19-21.
[7] 陳樹勇,戴慧珠,白曉民,等.尾流效應(yīng)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的影響[J].中國(guó)電力,1998,31(11):28-31.
[8] 李慶.風(fēng)電機(jī)組和風(fēng)電場(chǎng)的功率特性及電能質(zhì)量測(cè)試研究[D].北京:中國(guó)電力科學(xué)研究院,2006:6-10.
[9] GB/T 18451.2-2003 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組+功率特性試驗(yàn)[S].2003.
[10] IEC 61400 Ed1.0-1998.Wind turbine generator system,part12: wind turbine power performance testing[S].1998.
[11] IEC 61400-12-1-2005,Wind turbines Part 12-1:Power performance measurements of electricity producing wind turbines[S].
[12] 盧輝,劉長(zhǎng)星.MATLAB在GPS高程擬合中的應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué),2009,34(2):191-193.
[13] 左美蓉.SRTM高程數(shù)據(jù)及其應(yīng)用研究[D].中南大學(xué),2009:1.