基于几何扰动模式识别的大型海上风电场年发电量快速评估方法研究

海上风电场年发电量(AEP)评估是项目经济性分析的关键环节，但传统计算方法耗时严重制约布局优化效率。本研究创新性地提出通过识别涡轮机间重复的几何扰动模式(interaction patterns)，开发出适用于均匀分布型海上风电场(UDL OWF)的AEP快速评估算法。结果表明，该方法使16×16规模风电场的计算速度提升高达3000倍，将计算时间缩短至20毫秒以内，且对含禁区的非规则布局仍保持20倍以上的加速效果。这项发表于《Renewable Energy》的研究为大规模风电场优化设计提供了突破性的计算工具。

　　

在可再生能源领域，海上风电正成为能源转型的重要支柱。然而准确评估风电场年发电量(AEP)始终面临计算效率的瓶颈——传统方法需要对每台涡轮机进行两两干扰计算，其时间复杂度高达O(nt²)。这种计算负担严重制约了布局优化算法的应用，导致现有研究多局限于60台以下的小型风电场设计。更棘手的是，在采用遗传算法等优化方法时，单次迭代就需要评估50-100种布局方案，使得中等规模风电场的优化过程可能耗时数小时甚至数天。

针对这一挑战，Angel Gaspar Gonzalez-Rodriguez等研究者开展了一项突破性研究。他们发现均匀分布的海上风电场(UDL OWF)中存在着大量重复的涡轮机扰动模式(perturbation patterns)，这些几何排列的重复性导致传统方法进行大量冗余计算。基于这一发现，研究团队开发出创新算法，通过识别扰动模式及其出现频率，将AEP计算时间从小时级缩短至毫秒级。

研究采用多维度验证方法：首先建立几何模式识别框架，将涡轮机扰动定义为特定方向角(?^p)和间距(d^p)的序列关系；随后开发模式分析算法，计算每种模式下受u个上游涡轮机(UTs)影响的涡轮机数量(ntpert^u)；最终整合Jensen和高斯(Gaussian)两种尾流模型，通过功率亏损叠加实现AEP快速评估。实验数据来自实际风场Horns Rev 1(HR1)，包含80台涡轮机的SCADA数据。

2.1 扰动模式识别与分类
研究首次系统定义了三种布局类型：菱形UDL（如HR1）、紧凑UDL（外围含空缺）和含内部禁区的UDL。通过数学建模证明，对于nr行×nc列的布局，扰动模式可由行列增量(Δr^p, Δc^p)唯一确定，其方向角?^p和间距d^p可通过三角函数精确计算。在4×6的示例中，仅需分析26种模式即可覆盖所有涡轮机交互。

2.2 序列分析与计算优化
研究提出"序列涡轮数"(ntmax)和"最大上游涡轮数"(nutmax)等创新指标，通过公式(11)建立扰动涡轮数量与模式特性的量化关系。关键突破在于发现：当计算最长序列的尾流干扰δv_0←i后，其余序列可通过简单二次求和获得。这种优化使16×16风电场的计算量减少99.97%。

3.1 菱形布局验证
在HR1风场(8×10布局)的测试中，新方法仅需5.11ms完成评估，比传统方法快561倍，比优化后的传统算法快61倍。更惊人的是，对256台涡轮机的风场，计算时间仍稳定在20ms内。AEP计算结果与PyWake库的偏差小于0.3%，且与实测89%的场效系数高度吻合。

3.3 含禁区布局的适应性
研究证实方法对含内部禁区的非规则布局仍保持高效。当禁区数量达12个时(占总数15%)，计算速度仍比PyWake快75倍。通过将禁区视为特殊扰动序列处理，AEP计算结果偏差控制在0.04%以内。

这项研究从根本上改变了AEP评估的计算范式。通过几何模式识别，首次实现大规模风电场AEP的实时计算，为布局优化算法开辟了新可能。特别是该方法对主流尾流模型(Jensen/Gaussian)的兼容性，使其可直接应用于现有设计流程。未来，该方法与机器学习结合，或将推动GW级海上风电场的智能化设计。研究团队已公开全部算法代码，为行业提供开源工具。正如作者指出，这项突破使"元启发式优化方法能够探索几乎无限区域和涡轮数量的解决方案"，将显著加速全球海上风电的规模化发展。