基于Makkonen结冰增长模型的风力机覆冰预报

基于Makkonen结冰增长模型,优化相对风速计算方法,引入融冰影响因子,并进行气象因子敏感性测试,建立广西风力机覆冰预报模型。利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)模式预报资料和风力机参数驱动该模型,对2019年冬季桂北风电场进行逐日预报。预报结果表明:该模型对气温、降水、风速敏感,在适宜的风速下,温度越低,降水越大,覆冰厚度增长越快;48 h时效内对覆冰过程报出率为100%,覆冰起、止时间预报误差分别为3~5 h、6~12 h;72 h时效内覆冰起始时间预报效果稳定、准确率高,对冬季风电调度和防灾减灾有较好的指导意义。实际应用中,风力机停机时间应适当延迟,覆冰结束时间的预报则需进一步优化融冰条件。

风电场风机覆冰期预报方法

采用Makkonen结冰增长模型镶嵌冰表面辐射融化模型建立适用于风机覆冰的预报模型,基于WRF耦合CALMET综合模式预测结果和风机性能参数驱动模型,进行风机覆冰开始和结束时间的预报。以湖北通山九宫山风电场为研究对象,对2012年12月至2013年12月期间监测到19次风机覆冰进行分析,分别采用提前1 d、提前2 d、提前3 d三种预报方案开展覆冰起止时间的预报,发现该模型对风机覆冰具有一定的提前预警能力,且越临近覆冰发生时间,预报准确性越高。