Wind LiDAR Measurements of Wind Turbine Wakes Evolving over Flat and Complex Terrains: Ensemble Statistics of the Velocity Field
Wind LiDAR Measurements of Wind Turbine Wakes Evolving over Flat and Complex Terrains: Ensemble Statistics of the Velocity Field
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风力激光雷达测量平坦和复杂地形上演变的风力涡轮机尾流：速度场的集合统计
DOI：
10.1088/1742-6596/1452/1/012077
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Iungo, Giacomo Valerio
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhan, Lu;Letizia, Stefano;Iungo, Giacomo Valerio
利用德克萨斯大学达拉斯分校（UTD）的移动激光雷达站对公用事业规模的风力涡轮机产生的尾流进行风速测量，用于平坦和复杂地形的风力发电场。单尾流激光雷达测量数据根据在轮毂高度的来风风速和通过风切变指数的大气稳定状态进行聚类。激光雷达数据的集合统计表明，近尾迹的速度场主要受旋翼推力系数的影响，而大气稳定性是影响尾迹恢复的主要因素。对于地形复杂的风电场，风场受局地地形的影响较大，呈现局地加速区或局地低速区。对SCADA数据的分析证实了这些风特征的存在，并能够量化它们对风力发电厂性能的影响。
Wind velocity measurements of wakes generated by utility-scale wind turbines were performed with the University of Texas at Dallas (UTD) mobile LiDAR station for wind farms in flat and complex terrains. Single-wake LiDAR measurements are clustered according to incoming wind speed at hub height and atmospheric stability regime through the wind shear exponent. Ensemble statistics of the LiDAR data shows that the velocity field in the near-wake is mainly affected by the rotor thrust coefficient, while atmospheric stability is the prevailing factor governing wake recovery. For the wind farm in complex terrain, the wind field is significantly affected by the local orography, showing either local speed-up or low-velocity regions. The analysis of the SCADA data corroborates the occurrence of these wind features and enables quantifying their effects on the wind plant performance.
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DOI：
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发表时间：
2014
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影响因子：
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通讯作者：
J. Rodrigo
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V. Santhanagopalan;M. Rotea;G. Iungo
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Iungo, Giacomo Valerio
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通讯作者：
S. Leonardi