解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm

摘要

研究动机： 风能作为清洁能源愈发重要，且风电企业对测风塔重视不够，存在任意设置的问题。当下进行微观选址的时候，测风塔的设置往往依赖于工程经验，缺乏合理量化计算。且微观选址过程中忽略尾流效应。

• 宏观分区：基于粒子群优化方法进行分区；
• 微观选址：基于网格筛选的方法定量选址。

宏观分区方法的确定：
使用REOF分解分析风速空间分布特征，采用层次聚类算法进行粗聚类，双重验证确定最优分区数量。

微观定量选址方法：
网格筛选策略，将矩形风区划分为方形网格，网格边长设置为最小风机间距离除以$$根号2，网格交点作为备选监测点。

为了提高风速监测的准确性，并为实际项目中测风塔的布置提供定量规划方法，本文提出了一种基于离散粒子群优化(DPSO)分区和微观定量选址的两阶段测风塔布置方法。首先，根据风机的布局，利用旋转经验正交函数和层次聚类方法初步确定分区数量。考虑风机的地理位置邻近性和风速相关性，建立了基于改进DPSO的风电场最优宏观分区模型。然后，结合网格筛选法和最优布局评价指标，提出了测风塔的微观定量选址方法。最后，通过一个实际风电场验证了基于改进DPSO的宏观分区方法的合理性和效率，以及微观定量选址的客观性和标准化。

2. 基于地理位置临近性和风速相关性的风