【摘 要】
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在大型风电场中,机组间尾流效应会增加下游机组疲劳载荷,对机组运行安全造成不良影响。通过大涡模拟,在给定风况下开展测试,获取1台风电机组的动态尾流。利用数据驱动的动态
【机 构】
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华北电力大学,国电新能源技术研究院有限公司,国家能源（山东）新能源有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1766204,61973114),国家能源集团科技项目(GJNY-19-87)
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在大型风电场中,机组间尾流效应会增加下游机组疲劳载荷,对机组运行安全造成不良影响。通过大涡模拟,在给定风况下开展测试,获取1台风电机组的动态尾流。利用数据驱动的动态模态分解方法,构建动态尾流的线性降维模型,通过2种定量化指标,验证了这种线性降维近似方法的有效性,并探索了模型阶次与模型适配度的相关性。在此基础上,通过对主要动态模态的频域特性分析和可视化分解,明确了风电机组动态尾流的主要低阻尼模态。结合傅里叶变换方法,研究了尾流区域中近尾流区与远尾流区的频域特性差异。研究结果表明,动态模态分解作为兼具系统辨识
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