一種自然風(fēng)的仿真方法

一種自然風(fēng)的仿真方法

0風(fēng)速模型的改進(jìn)風(fēng)力是一種清潔的能源。風(fēng)能發(fā)電是風(fēng)能利用的主要形式。這也是目前最成熟、最具特色的能源發(fā)電技術(shù)之一，其生產(chǎn)條件是普遍重視的。這就是為什么風(fēng)能技術(shù)受到全世界各國的高度重視的原因。地球上蘊(yùn)含的風(fēng)能總量相當(dāng)可觀,約為2.74億MW,其中可利用的風(fēng)能約為總量的1%,是地球上可利用水能總量的11倍。我國風(fēng)能資源豐富,根據(jù)中國氣象局的研究結(jié)果可知,我國風(fēng)能資源可開發(fā)量為7億~12億kW,具有很大的開發(fā)潛力。風(fēng)具有隨機(jī)性,其速度和方向隨時(shí)間不斷變化,能量和功率隨之也發(fā)生變化。這種變化可能是短期內(nèi)的波動,也可能是晝夜變化。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的原動力是自然風(fēng),由于風(fēng)的隨機(jī)性,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組時(shí)刻遭受較大程度的擾動目前工程上廣泛使用的是對4個(gè)分量風(fēng)速模型進(jìn)行組合得到的組合風(fēng)速模型,該風(fēng)速模型能夠較精確地反映風(fēng)速的實(shí)際突變性、漸變性及隨機(jī)性等特點(diǎn)。在該種組合風(fēng)速模型的基礎(chǔ)上,本文利用Matlab/Simulink結(jié)合風(fēng)速概率分布建立了改進(jìn)的組合風(fēng)速模型,實(shí)現(xiàn)風(fēng)速模擬。改進(jìn)的組合風(fēng)速模型不僅保留了常用組合風(fēng)速模型的優(yōu)點(diǎn),并且對各種不同風(fēng)速信號進(jìn)行了合理的配置,仿真出來的風(fēng)速更接近實(shí)際自然風(fēng),并涵蓋從切入風(fēng)速到切出風(fēng)速范圍內(nèi)所有風(fēng)速類型,對風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行性能分析及研究具有一定的參考價(jià)值。1對利分布的幾種分布通常采用各種統(tǒng)計(jì)模型來擬合風(fēng)速分布,如瑞利(Rayleigh)分布、β分布、威布爾(Weibull)分布等,但是應(yīng)用最多的還是兩參數(shù)威布爾分布和瑞利分布1.1概率密度函數(shù)威布爾(Welbull)分布是皮爾遜(Pierson)分布第三類的一個(gè)特例。威布爾分布的概率密度函數(shù)f(υ)的公式為式中:υ為風(fēng)速;k為威布爾形狀因子;c為比例因子。當(dāng)0<k<1時(shí),威布爾風(fēng)速概率密度分布為υ的減函數(shù);當(dāng)k=1時(shí),威布爾風(fēng)速概率密度分布呈指數(shù)型分布;當(dāng)k=3時(shí),威布爾風(fēng)速概率密度分布接近正態(tài)分布;當(dāng)k=2時(shí),威布爾風(fēng)速概率密度分布函數(shù)為瑞利分布1.2風(fēng)速場的瑞利分布瑞利分布是一種常用于擬合年風(fēng)速分布的概率分布。風(fēng)速的瑞利累計(jì)概率分布函數(shù)F(v)可用下式表示式中:υ輪轂高度處的年平均風(fēng)速為8m/s的瑞利分布如圖1所示。2風(fēng)速模型的定義為了能夠精確地描述風(fēng)能的隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn),風(fēng)速模型通常包含以下4種風(fēng)式(3)中,υ式中:式(3)中,υ式中:式(3)中,υ式(3)中,υ式中:υ31b-simulk模擬結(jié)果3.1清風(fēng)模擬的結(jié)果仿真中V=7m/s,G=1m/s,t3.2漸進(jìn)風(fēng)模擬的結(jié)果仿真中V=7m/s,R=1m/s,t3.3隨機(jī)風(fēng)模擬的結(jié)果仿真中V=7m/s,υ3.4模擬的混合風(fēng)速模型采用Simulink對4種風(fēng)速進(jìn)行組合仿真,組合風(fēng)速的仿真模型和仿真結(jié)果見圖5,6。3.5風(fēng)速仿真模型由圖1的瑞利分布曲線可以看出,6~10m/s的風(fēng)速出現(xiàn)的概率是最大的,25m/s以上的風(fēng)速出現(xiàn)的概率幾乎為0,可見各種風(fēng)速出現(xiàn)的概率是不一樣的。因此,可以按照每種風(fēng)速出現(xiàn)的概率來分配時(shí)間,例如,6m/s風(fēng)速出現(xiàn)的概率是0.062,這樣就可以給6m/s的風(fēng)速分配總時(shí)間的6.2%。依次類推,1m/s的風(fēng)速分配到總時(shí)間的1%左右,2m/s的風(fēng)速分配到總時(shí)間的1.5%左右。進(jìn)行風(fēng)速仿真時(shí),要先得到不同的平均風(fēng)速,利用圖5中的模型,通過對陣風(fēng)、漸變風(fēng)、基本風(fēng)的系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,得到具有不同平均風(fēng)速的風(fēng)速。首先在Matlab里生成符合瑞利分布的隨機(jī)數(shù)(圖7),再將在Matlab里生成的隨機(jī)數(shù)存到工作空間中。在Simulink中進(jìn)行風(fēng)速仿真的時(shí)候,利用Simulink中的FromFile模塊導(dǎo)入隨機(jī)數(shù),作為風(fēng)速仿真模型的輸入信號。由于產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)不一定是整數(shù),所以先對隨機(jī)數(shù)進(jìn)行一個(gè)取整運(yùn)算。在模型中,每種不同風(fēng)速信號以1arb.unit為時(shí)間單元,且每種風(fēng)速信號都需要持續(xù)一段時(shí)間,所以對取整得到的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行延時(shí),延時(shí)時(shí)間在0~10arb.unit隨機(jī)配置,循環(huán)輸出不同持續(xù)時(shí)間的各種風(fēng)速信號。對每種不同風(fēng)速信號的輸出時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì),當(dāng)風(fēng)速信號達(dá)到總時(shí)間中所分配到的分布比例時(shí)就不再輸出,依次循環(huán)隨機(jī)數(shù)的取整、延時(shí)、判斷等運(yùn)算,直至完成比較符合某個(gè)地區(qū)風(fēng)速分布的風(fēng)速信號。改進(jìn)的組合風(fēng)速模型及其風(fēng)速仿真波形如圖8,9所示。圖9所示主要為7,8,9,10m/s的風(fēng)速的仿真波形,再對所得到的風(fēng)速進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖10所示。由圖10可以看出,仿真出來的不同風(fēng)速都比較符合瑞利概率分布,包含各種不同的風(fēng)速信號,涵蓋從切入風(fēng)速到切出風(fēng)速范圍內(nèi)所有風(fēng)速類型,不再是大致地給出一個(gè)平均風(fēng)速,而是更加接近自然風(fēng)。4組合風(fēng)速模型的建立本文首先對基本風(fēng)、陣風(fēng)、漸變風(fēng)、隨機(jī)風(fēng)等4個(gè)分量進(jìn)行Matlab/Simulink仿真,較好地描述了風(fēng)的突變性、漸變性、隨機(jī)性及規(guī)律性等特點(diǎn);然后將4種不同風(fēng)速進(jìn)行組合得到組合風(fēng)速,在組合風(fēng)速模型的基礎(chǔ)上,依據(jù)某風(fēng)電場風(fēng)資源評估