關于風電場尾流對風電機組安全性影響的探討

張連潔

摘 要：考慮在具備尾流效應影響的特性下，基于對總運轉成本及最低發電效率要求等限制條件的考慮，進行風電機組的擴建與改進。過去文獻很少提及混和式風電機組在風力發電場的應用，因此有必要探討如何同時決定不同風電機組類型、其相對數量及在風力發電場中所設置的位置，從而使該固定面積的風力發電場所配置的風電機組的總發電量能夠達到最大目標。

關鍵詞：風電場；尾流；影響；機組設計

1 風電發展及尾流對風電機組的影響

1.1 風電發展

全球人口不斷地成長，而且經濟發展，使得世界整體的能源消耗與需求快速增加，而同時造成能源缺乏與空氣污染問題，更使溫室效應與氣候變遷成為全球議題。所以開發應用再生能源以解決能源需求問題，同時降低環境污染與溫室效應等問題，已經成為許多國家努力的方向。目前再生能源中，風能已經具有經濟性，所以特別受到重視。風能評估為風能開發經濟與否的基礎，也成為風力發電計劃成功與否的關鍵。以發達國家經驗來看，一般地區風電場發展已經達到飽和，而轉向海上及山上積極發展。

1.2 尾流對風電機組的影響與改進方式

風力發電場的總發電量與效率會受其尾流效應的影響導致降低。所謂的尾流，是指上風處的風電機組造成下風處產生尾流。正常而言，若一風電機組在另一風機運作而產生的尾流范圍內，則該下風處的風電機組所受到的風力將會有一定程度的擾動及減弱，因此由風能轉換出的電力也因此降低。對于降低風電場尾流的作用，一些經驗方法已經被廣泛采用。例如，一些經驗法則認為最好的垂直主風向行距間隔為8D-12D（風電機組葉片直徑），而平行主風電向的對于任兩風電機組間需有1.5-3個轉子直徑的距離。然而，也有一些經驗法則與之不同，Ammara認為風電場可采用一個密集、交錯座落的方式，其風能的產出效益類似于稀疏規劃方式，但是所需要的風力場較少。雖然Ammara提出的方法對于固定數目風電機組的構建而言，可以成功減少土地面積的實用，但是所提方法還是應以較直覺的方式擬定構建規劃，因為由風電機組所產生的尾流會導致機械故障或維護的增加，以及無可避免的降低電力的產出。為將降低尾流干擾及避免電力輸出的降低，每個風電機組之間的距離至少都不會少于5個轉子直徑距離的法則已經廣泛的被認同與接受，同時也必須考慮地形、天候狀況、區域性風力狀態（風速及風向）。因此，如何結合尾流效應，將風力場的風電機組的配置作最佳化規劃仍有許多的提升空間。

2 尾流效應測定與渦輪機配置模型

當氣流流經風電機組后，則其下風處之風電機組所受到的風力將會有一定程度的擾動及減弱，該擾動即為尾流，由過去文獻可知，尾流解析模型已廣泛的被采用來進行該領域的研究。根據Jesen和Katic對該模型的假設，當尾流作用產生后，其尾流半徑（r1）會隨著距下風處d距離的增加而以線性比例增加，其關系式如式（1）所陳述：

u=u0（1-■）（1）

向誘導因子（a）的值乃由風電機組推力系數（CT）所推算得出，一般而言a的值應小于0.5。其關系式如式（2）所示。

a=0.5·（1-（1-CT）1/2） （2）

CT給出一定值后，可獲得a值，而下風處尾流作用距離為d處的半徑r1為式（3）。因此當CT給定值后，可獲得a值，進而可獲得而風電機組葉片的半徑（rr）與尾流半徑（r1）之間的比例關聯，也就是可獲知風電機組后方尾流影響半徑。

r■=r■■（3）

境影響因子可由地表的粗糙程度（z0）與渦輪葉片中心高度（z）獲得，如式（4）所示。

？琢=■（4）

尾流影響模型中，以設置四臺風電機組為范例，第一臺與第二臺風速均為初始風速，其尾流半徑（r1）只因不同葉片半徑（rr）于式（3）計算后而有所不同，第三臺則先以式（3）計算第一臺與第二臺的尾流半徑，即可得知第三臺是否有被第一臺影響，如有影響則需計算新的風速ui，且第三臺的尾流半徑需以式（5）重新計算尾流半徑，因其會隨著距離d增加而成線性增加，故所得出的值皆會比rw高。

rwd=a*d+rr （5）

上述可知道當不同類型的風電機組被考慮時，則因為風電機組葉片半徑不同時，則其尾流影響也隨之不同，也即式（1）的結果也會不同。這一因素是過去文獻未曾探討之處。而式（1）中的uo為位于下風處距上游特定風電機組距離為d所受到的風速，但是若下游的風電機組受到上游多個尾流時，則這些混合尾流的動能則可被假設等于所有動能差額總和。

3 利用免疫算法求解

本研究考慮在運轉成本、效率與預算的資源限制條件，及具備尾流效應的特性下，探討如何同時決定該風電機組其種類、相對數目及在風力發電場中所設置的地址，而使特定風力發電場所配置風電機組之總發電量達到最大。

對于本研究考慮，其風電機組類型、及相對應的數量及地址必須同時被決定，可設計適當的抗體基因個體表示方法來解決。每一抗體基因以0-1字符串表示，首先該字符串可被分為兩個子字符串，而第一個0-1子字符串被譯碼為1到N的整數（若N表示風電機組的總數目），當N值被決定后另一子字符串則被劃分成N段較短的子字符串，而該字符串又被分成兩部分，分別表示該風電機組的類型和設置地址。利用所提特殊的基因表示法。此外，利用這一抗體基因表示法，可先決定風電機組數目，再則決定基地臺類型與坐標，這一表示法沒有如同數學規劃模式求解方法，其當基地臺數目及種類增加時，其問題決策變數數目呈指數倍率增加，而造成求解復雜度和困難度的激增。本研究若采用此種求解的表示方式，配合算法則可被克服。上述抗體基因表示法即可表示任何可能的類別、數目及位置的風電機組構建方案。而有關抗體基因交配程序中，則可直接利用傳統的基因運算子如交換及突變程序可適用本階段的基因表示方法。

4 結束語

本研究基于尾流效應，提出利用免疫算法的機制并延伸探討風力發電場在各種不同風速及風向分布下部署混和式風電機組的最佳化配置問題。通過延伸探討過去文獻，本研究所提出的風電機組配置問題特性且本研究問題模型更為周延完整，并利用免疫算法更適合解決具有混和式風電機組在有資源限制下的風力發電場配置問題，本研究結果顯示所使用的方法能提供所有的最佳部署決策求得多重最佳近似解，使決策者能有更多的選擇。

參考文獻

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