Моделювання кривих потужності промислових вітроелектричних установок заданого типорозміру
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.65.15373Ключові слова:
номінальна потужність генератора, діаметр вітроколеса, поліноміальна крива, характеристика потужностіАнотація
На основі аналізу характеристик потужності (кривих потужності) 66-ти вітроелектричних установок мегаватного класу розроблено математичну модель кривої потужності, яка, на відміну від існуючих моделей, дозволяє визначати характеристики потужності вітроелектричної установки всього лише за двома її основними параметрами: номінальної потужності генератора та діаметром вітроколеса. Доведено, що математичну модель кривої потужності вітроелектричної установки заданого типорозміру, представлену у вигляді поліноміальної кривої, можна наблизити до кривої потужності вітроелектричної установки іншого типорозміру шляхом введення відповідних коефіцієнтів її масштабування по осі Х та Y. За результатами дослідження виявлено існування лінійної залежності між коефіцієнтами масштабування та відповідними значеннями номінальної потужності генератора, діаметром вітроколеса та отримані відповідні рівняння лінійної регресії. Проведений статистичний аналіз результатів моделювання кривих потужності 66–ох вітроелектричних установок потужністю від 2,0 до 3,6 МВт і діаметром вітроколеса від 100 до 140 м показала їхній високий середній коефіцієнт детермінації R2= 0,995, а стандартне відхилення абсолютної похибки моделювання в цілому збігається з похибкою експериментального визначення кривої потужності. Розроблена математична модель кривої потужності дозволяє швидко та надійно визначити криву потужності вітроелектричної установки заданого типорозміру за умови відсутності її у вільному доступі або для тих вітроелектричних установок, що проектуються.
Посилання
Васько П.Ф., Брыль А.А., Пекур П.П. Определение технических показателей эффективности использования ветроэнергетических агрегатов в Украине. Энергетика и электрификация. – № 2. – С. 48-51.
Vestas Wind Systems A/S [Electronic resource]. Access mode: https://www.vestas.com/.
Siemens Gamesa Renewable Energy [Electronic resource]. Access mode: https://www.siemensgamesa.com/.
Romanuke V. Wind Turbine Power Curve Exponential Model with Differentiable Cut-in and Cut-out Parts. Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine Kyiv Politechnic Institute, 2018. – P. 33-43.
Chowdhury S., Mehmani A., Zhan J., Messac A. Market Suitability and Performance Tradeoffs Offered by Commercial Wind Turbines across Differing Wind Regimes. Energies. – Vol. 9, 2016. – 352 p.
Sohoni V. A Critical Review on Wind Turbine Power Curve Modelling Techniques and Their Applications in Wind Based Energy System / V. Sohoni, S. Gupta, R. Nema // Journal of Energy, 2016, – №1.– Р. 1-18.
Man D. Dynamic Behavior of a Class of Wind Turbine Generators During Random Wind Fluctuations / D. Man, J. Sullivan, O. Wasynczuk // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, June 1981. – Vol. PAS-100. – №6. – P. 2837-2845.
Heier S. Grid Integration of Wind Energy Conversion Systems // John Wiley & Sons, New York, 1998. – 494 p.
Saint-Drenan Y.-M., Besseau R., Jansen M., Staffell I., Troccoli A., Dubus L., Schmidt J., Gruber K., Simões S., Heier S. A parametric model for wind turbine power curves incorporating environmental conditions. Renewable Energy, 2020. – Vol. 157. – P. 754-768.
Frandsen S., Antoniou I., Dahlberg J. Improved power performance assessment methods. Contributions from the Department of Wind Energy and Atmospheric Physics to EWEC ’99 in Nice, France, 1999. – P. 13-16.
Goudarzi A., Davidson I., Ahmadi A., Venayagamoorthy G. Intelligent Analysis of Wind Turbine Power Curve Models. Proc. 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence Applications in Smart Grid (CIASG), Orlando, USA. – P. 1-7.
Al-Shamma'a A., Addoweesh K., Eltamaly A. Optimum Wind Turbine Site Matching for Three Locations in Saudi Arabia. Advanced Materials Research. – P. 347-353.
Bustos-Turu G., Vargas L., Milla F., Saez D., Zareipour H., Núñez A.. Comparison of fixed speed wind turbines models: A case study. IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference), 2012. – P. 961-966.
[Electronic resource]. Access mode: https://en.wind-turbine-models.com.
Her S. Formula for Estimating the Uncertainty of Manufacturer's Power Curve in Pitch-Controlled Wind Turbines. / S. Her, K. Bumsuk, J. Huh // IET Renewable Power Generation, 2017. – Vol. 12. – P. 292-297.
Mendoza I., Hur J., Thao S., Curtis A. Power Performance Test Report for the U.S. Department of Energy 1.5-Megawatt Wind Turbine. NREL report, 2014. – 52 p.
##submission.downloads##
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
