基于Makkonen结冰增长模型的风力机覆冰预报

• 作者: 卢小凤 叶庚姣 唐百川 李仲怡 李勇
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风力机覆冰 预报 风电场 Makkonen模型
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 高电压与绝缘
• 页码范围: 127-133
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2020.010.014

摘要

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.