损失计算（共8篇）
损失计算 篇1
摘要：在进水口的设计过程中,需要进行水力学计算。采用了水利水电工程进水口设计规范中的沿程水头损失和局部水头损失公式对进水口进行计算。结合非洲某水电站进水口典型例子分析了沿程损失的λ为什么采用了柯尔勃洛克一怀特计算。结合水力学试验成果分析了进水口流速采用水力学断面进行计算的准确性。
关键词：进水口,局部水头损失,沿程水头损失
1 进水口布置
非洲某水电站设计引水流量160.5 m3/s。电站进水口位于刚果河的左岸、坝轴线上游约20 m处。进水口轴线与坝轴线呈20°相交。结合地形条件,进水口布置为岸塔式进水口,进水口建筑物布置有拦污栅、事故闸门、闸门启闭机房等。在进水口前部设中墩将进口分为4孔,在检修闸门前渐变为1孔。进水口底板顶高程为341.00 m,检修平台高程为359.80 m,底板长度为30.4 m,宽度由31.5 m渐变为10.0 m。取水口每孔设置1道拦污栅。孔口净宽6.0 m,高10.5 m,共4孔。当隧洞引用流量为160.5 m3/s时,过栅流速约为0.9 m/s。拦污栅下游设1道单孔事故闸门(动水中闭、静水中启),事故闸门净宽为8.0 m,高7.0 m。见图1。
2 进水口水损计算
2.1 局部损失计算
局部水头损失计算公式:
式中hj——局部水头损失;
v——平均流速,m/s;
ζ——局部水头损失系数;
g——重力加速度,取9.78 m/s2。
2.1.1 流速计算
进水口引水流量为160.5 m3/s。应当采用引水流量除以水力学断面计算断面平均流速。经过计算拦污栅流速为2.04 m/s、喇叭口段流速为3.67m/s、闸门槽段流速为3.67 m/s、渐变段流速为4.17 m/s。
2.1.2 局部水损系数的选取
拦污栅水头损失系数ζ1:局部水头损失系数,公式为。
进水口喇叭口段水头损失系数ζ2:矩形断面平顺收缩时,局部水头损失系数为0.1。
闸门槽水头损失系数ζ3:闸门槽局部水头损失系数取为0.15。
渐变段水头损失系数ζ4:由方变圆的局部水头损失系数取为0.05。
2.1.3 计算成果
局部水头损失包括:拦污栅水头损失、进水口喇叭口段水头损失、闸门槽水头损失、渐变段水头损失。计算成果见表1。
2.2 沿程水损计算
沿程水头损失也可以用达西公式表示:
式中hf——沿程水头损失;
l——计算段长度,m;
v——平均流速,m/s;
Ru——水力学半径,m;
λ——沿程阻力系数,其中λ的选取直接影响沿程损失的计算结果,采用柯尔勃洛克-怀特公式计算。
分段计算进水口的沿程水头损失,总和hf=0.46 m。
3 水头损失计算的分析与研究
3.1 水流流速的选取分析
在进行水头损失计算时,通常采用流量除以断面面积来计算平均流速v。这对于圆形管道计算结果一样,因为v=Q/A,A=4πR2,而R=d/4,d=2r,则A=πr2;(R为水力半径,r为圆管半径)。
对于非圆形流道过水断面,应该使用水力半径R来计算断面平均流速,即v=Q/4πR2。以非洲某水电站工程的进水口闸门槽段计算为例,几何面积A=8×7=56 m2,周长为30 m,流量160.5 m3/s,按几何面积计算的流速为2.87 m/s,按照水力半径R=1.87 m计算的平均流速v=3.67 m/s,流速相差27.8%,误差影响很大。按照水力学断面计算局部水头损失为0.313 m,根据几何断面流速计算局部水头损失为0.189 m。对比该工程的水力模型试验的计算成果为0.4 m,与采用水力学断面的计算结果比较一致。这是因为采用流量除以断面面积计算平均流速v,这种计算方式没有充分考虑水体的黏滞性,没有充分认识湿周和水力学半径的含义,所以计算结果存在较大偏差。
3.2 沿程水头损失计算公式的比较
输水系统水头损失计算公式的选择,一直困扰着工程师。其中达西公式作为计算水头损失的半理论公式,已被工程师所接受,但对于水头损失系数的计算,则有多个计算公式的选择,如巴甫洛夫斯基公式、柯尔勃洛克-怀特,海曾-威廉公式、曼宁公式以及舍维列夫公式等。
舍维列夫公式适于旧铸铁管和旧钢管满管紊流。海曾-威廉公式适于较光滑的圆管满管紊流计算,主要用于给水管道水力计算。巴甫洛夫斯基公式适用于明渠流和非满流排水管道计算。曼宁公式是巴甫洛夫斯基公式中y=1/6时的特例,适用于明渠或较粗糙的管道计算。柯尔勃洛克-怀特公式适于各种紊流,是适用性和计算精度最高的公式之一。公式为:
,或
式中Re——雷诺数,,其中v为与水温有关的水动力黏度系数,m2/s;
e——管壁当量粗糙度,m,由实验确定。
但此式需要迭代计算,不便于应用,可以简化为直接计算的形式:
对于水电工程中输水系统的水头损失计算,美国规范(EM 1110-2-1602 Hydraulic Design of Reservoir Outlet Works)中推荐采用柯尔勃洛克-怀特公式和达西公式配合计算,这种计算方法具有考虑因素多,适用范围广,计算精度高等优点,特别对于实用管道,在紊流过渡区,适用性更好。
某非洲水电站进水口段沿程水头损失计算,采用柯尔勃洛克-怀特公式计算为0.46 m,采用曼宁公式计算水头损失为0.34 m,水力模型试验的成果为0.5 m。通过对比可以看出,柯尔勃洛克-怀特公式计算适用性和精度较好。
4 结语
(1)本文通过对非洲某水电站进水口水头损失的计算成果分析,对比水力学试验成果,验证了采用水力学断面计算水头损失的准确性,建议在以后的设计工作中采用水力学断面计算流速。
(2)分析了几种沿程水头损失系数的计算公式。对于取水口的水头损失计算建议采用柯尔勃洛克-怀特公式和达西公式配合计算水头损失。
参考文献
[1]SJ 285—2003水利水电工程进水口设计规范[S].
[2]杨欣先,李彦硕.水电站进水口设计[M].大连:大连理工大学出版社.1990.
损失计算 篇2
1．为提高产品质量，降低不合格品损失，进一步完善公司不合格品处置工作，特制定本规定。
2．废品损失费用计算规定
废品损失（元）=工件材料费（元）+工时费（元）-废品残值（元）
其中：材料费=重量（Kg）×材料单价（元/ Kg）
工时费=工时（小时）×工时单价（元/小时）
残 值=净重（Kg）×废品单价（元/ Kg）3．返修、返工损失费用计算规定
返修、返工损失（元）=所使用材料费（元）+耗费工时费（元）+不合格工序让步费用（返修时）
其中：
1）所使用材料费为返修、返工时所使用的焊条、焊剂等材料的费用，可区别不同情况进行计算。
耗费工时费=工时（小时）×工时单价（元/小时）
2）不合格工序让步费用：导致零部件发生不合格的那道工序加工的全部工时费用。4．让步（回用）损失费用计算规定
定义：
1）机加工：导致零部件发生让步（回用）的那道工序加工的全部工时费用为让步（回用）损失费用。
计算方式：
（1）让步（回用）工时在100小时（含）以下时：
让步（回用）损失A=让步（回用）工序工时（小时）×工时单价（元/小时）；
（2）让步（回用）工时在100小时以上时：
让步（回用）损失B=100小时×工时单价（元/小时）+（X-100）小时×工时单价（元/小时）×50% 其中：X为让步（回用）的总工时。
2）热加工：导致发生让步（回用）产品的价值。计算方式：产品重量（吨）×单价（元/吨）×价值系数
其中：价值系数为（1%—7%），具体可视不合格品的严重程度而定。
5．责任单位必须在4小时内如实填报不合格品损失费用报质管处。凡超过8小时不报或未能如实填报的，质管处有权自行填报处置，计入当月责任单位质量损失中，并视情况对责任单位进行经济处罚。
6．本规定（修订）自发布之日起实施，解释权归质量管理处，原《不合格品费用计算管理规定》（2003年9月18日发布）自行废止。
大型风电场的风能损失计算 篇3
风能是一种可再生的无污染绿色能源,风力发电随着人们对能源和环境问题的关注而得到迅速发展[1,2,3]。截止到2007年底,全世界风电装机容量达到94.123 GW。国内的风电装机容量自2003年起迅速增长,2007年达到6.050 GW[4]。风力发电的广泛应用使得对风电特性的研究更加深入、细致,也使得风电场的运行模式开始从过去的粗放型转变为更加精细的考虑有功输出特性的运营模式。
同时,风力发电的大规模应用也带来了一些新问题,如风能损失,即风电场的局部干扰对风机出力的影响。尾流效应、湍流效应和风电场中局部风向的变化都有可能造成风能损失。
本文针对存在于大型风电场的风能损失问题进行了研究,提出了一种新的迭代回归方法,在估算输出曲线时识别并清除非正常的有功输出观测值,用于定量计算风电场的风能损失。最后,结合某大型风电场2007年度的实际运行数据对其风能损失进行了计算和分析。
1 风力发电中的风能损失
风机将风能转换为机械能,最后以电能的形式输出。风机的风能转换效率通常用风速—有功输出曲线(以下简称输出曲线)表示:
式中:P为风机的有功出力;v为风速。
通过输出曲线计算得出的在某风速下风机的有功输出称为风机的理想输出。
风机的输出曲线通过实测数据和相关IEC标准分析得到。在没有干扰的情况下,风机实际输出功率虽然具有一定的杂散性,但是却接近并基本均匀分布在输出曲线两侧。此时,风机的实际有功输出的测量值称为风机的正常输出。
图1表示在无干扰的情况下,风机的正常输出和输出曲线的关系。
而在大型风电场中,因为风机数量众多,所以各台运行的风机之间相互干扰的情况相对比较严重,这种状况被定义为局部干扰。由于局部干扰的存在,风机的实际有功输出可能会远小于风机的理想输出。此时,风机实际有功输出的测量值称为风机的非正常输出。在相同风速下风机的非正常输出与理想输出之间的功率差值定义为风能损失PL,
式中:PE为理想输出;PA为非正常输出。
图2表示风机的正常输出、非正常输出和输出曲线之间的关系。在图2中,当风速约为11 m/s时,理想状态下的有功输出应约为1.35 MW,但是实际测量的非正常有功输出仅为0.78 MW。由式(2)可得到此时的风能损失值为0.57 MW。
图3表示某大型风电场中某台风机在2007年的实际有功输出情况。其中,浅色区域表示风机的正常输出,而深色区域则表示风机的非正常输出。
整个大型风电场的风能损失现象相对比较严重。图4表示某大型风电场在2007年时其79台风机的实际有功输出情况。浅色区域表示正常输出,此时风机运行在正常状态下,无局部干扰或局部干扰可以忽略。深色区域表示局部干扰比较严重时的非正常输出。
从图3和图4可以直观看出,风机非正常输出情况不能忽视,风能损失将会影响风电场的实际发电能力。
随着风电的广泛应用,对风能损失的研究变得更为重要。当风电场已建成并投入运营之后,风能损失能够定量修正风电场中短期发电量的预测值,得到更精确的预测结果。从经济的角度,风能损失将会增大风电场在年度实发电量预测和计算发电容量补贴时的误差。另外,风能损失也会影响风电场的运营效率。现有的关于风能损失的研究成果相对较少。文献[5,6]中提及了风电场的风能损失问题,但是没有涉及风电场风能损失的定量计算问题。
2 风能损失的计算方法
式(2)给出了风能损失的定义。在定量计算风能损失之前,必须先估算风机的输出曲线。风机输出曲线可以采用统计方法从实际观测数据得到,但是在估算输出曲线时,必须在观测值的总体样本中排除那些受到局部干扰的观测值,即将正常输出和受到局部干扰时的非正常输出分离。这是一个需要解决的新问题。如果估算数据样本含有非正常输出值,则输出曲线的估算结果会发生偏差。
当风机处于无局部干扰的正常运行状态时,实际有功输出接近理想输出曲线,所以风机的理想输出曲线可基于风机的正常输出值,通过统计的方法得到。当不存在局部干扰时,采用传统回归方法可以得到比较好的风机有功输出曲线,如图1所示。但如果是在局部干扰比较严重、有非正常输出(如图3所示)的情形下,采用传统回归方法得到风机的有功输出曲线的估算结果就会发生偏离。以fE(v)表示数据样本为正常输出值时风机的理想有功输出曲线。若数据样本含有非正常输出值,有功输出曲线的估算结果fA(v)相对于fE(v)就会发生偏移,如图5所示。因此,在估算输出曲线时,需要排除非正常输出值所带来的不利影响。
本文提出了一种迭代回归计算方法,能够很好地分离正常输出值和非正常输出值,从而能够采用传统回归方法得到无偏的风机输出曲线,进而能够正确计算风电场的风能损失值。
2.1 数学模型
2.1.1 理想输出曲线模型
目前的大型风电场基本都采用变桨变速风机,其有功输出曲线通常用以下的形式表示[7,8]:
式中:vc为风机启动风速,当风速小于vc时,风机不工作;vr为额定风速,当风速大于vr 时, 风机的有功输出是其额定功率Pr;vf为停止风速,当风速大于vf时,风机将停止工作以避免机械损坏。
在式(3)中,f(v)是基于经验数据或实际观测数据而得到的经验曲线。f(v)的选择不是本文的重点,它可以选择任何形式,如多项式等。由于它并不是一个解析解,因此可以采用多种函数形式描述。文献[9,10]采用风速的多项式形式描述风机的输出曲线。文献[11]则在经典的风速立方多项式的基础上增加风机控制器作为影响因素。
2.1.2 风能损失计算模型
一旦得到风机的有功输出曲线,结合实际的有功输出观测值,风能损失可由下式计算:
式中:xi表示风速,为自变量;yi表示有功输出,为因变量;β为在回归过程中需要估算的参数向量。
2.2 迭代回归计算方法
本文提出的迭代回归方法可以逐次清除风机的非正常输出值,从而估算正确无偏的风机有功输出曲线。
2.2.1 风机有功输出曲线的函数形式
设数据集合由n个数据点(xi,yi)组成,i=1,2,…,n。风机有功输出曲线f(x)采用x的k阶多项式形式表述:
2.2.2 信号残差
借用信号处理中信噪比的概念,本文定义信号残差的概念来量化有功输出观测值与风机理想有功输出曲线之间的偏离程度。
有功输出观测值与理想输出值之间的偏差,即信号残差定义为:
总体信号残差定义为:
2.2.3 回归方法与迭代清除过程
该方法的核心是通过一系列的迭代回归,寻找β并使得剩余的观测数据最符合式(5)。首先,对所有的观测值原始样本做回归分析,可得到风机的输出曲线。很明显,由于原始观测样本同时含有正常输出和非正常输出,这次得到的有功输出曲线是有偏差的。与正常输出值相比,非正常输出值因为远小于输出曲线,其对应的信号残差也相对较大。通过式(6)可找到最大的信号残差,相应的观测值(数据点)则被认为受到了局部干扰的影响,为非正常输出,因此在下一回合的回归分析之前此数据点应该被清除,而总体信号残差也将会变小。例如,在第p次迭代回归过程结束后,假设第q个数据点的信号残差最大。那么在第p+1次回归过程开始前,第q个数据点将被删除。第p+1次回归过程将建立在观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,q-1,q+1,…,n)的基础上。上述迭代清除过程将在满足迭代终止判据时停止。
2.2.4 迭代终止判据
当迭代清除过程进行到一定程度时,大部分非正常输出值都将被清除掉,总体信号残差也不断变小,于是参数β将趋于稳定。
定义量度标准K如下:
当风机输出曲线的估算结果接近理想输出曲线时,β将趋于稳定,同时K也将趋于稳定,迭代过程终止。迭代终止判据表述如下:
式中:Kp表示在第p次迭代过程中参数K的值;ξ 为预先给定的判定极限。
2.2.5 迭代过程说明
以下用一个简单的算例说明整个迭代过程。设风机有功输出曲线形式为:
反映风速和风机有功输出关系的算法步骤如下:
1)基于所有的观测值,即风速v和有功输出Pob,采用回归方法对参数β进行估算,得到β=1.106和此时的理想有功输出PE,如图6所示,其中,PEi=βv
2)第2回合的回归过程基于排除了第19个观测点后所有剩余的观测值。结果示于附录A表A2。
由于最坏情况的观测值已被删除,风机有功输出曲线的估算结果有所改善,β=1.281。基于改善后的风机有功输出曲线和剩余的实际观测值(见图7),再次计算各观测点的信号残差。此时最大的信号残差出现在第13个观测点。在第3回合的迭代回归过程之前,相应的观测点13将被清除。
3)重复步骤2直到满足迭代终止条件。
图8显示参数K在迭代回归过程中的变化。在本示例中,在5次迭代过程删除5个观测点后,K值开始趋于稳定,因此迭代回归计算过程在5次迭代后停止。参数β基于最后一次迭代回归结果而得到。
在迭代回归过程停止后,余下的观测值和输出曲线的关系如图9所示。
迭代回归方法的流程图如图10所示。
风能损失计算的基础是风机的理想输出曲线。若回归过程的数据样本含有受局部干扰影响的非正常输出值,将会使风机输出曲线的回归结果发生偏移。以上的迭代回归方法逐次清除了非正常输出值,从而保证了回归结果的准确性,为风能损失的定量计算奠定了基础。
3 算例分析
某风电场具有79台风机,型号为GE1.5SLE,单台额定功率1.5 MW。收集到的实际运行数据为每台风机10 min的平均风速和有功输出,时间跨度从2007年2月至2007年12月。为保证计算精度,其中3%左右因数据采集系统误差而造成的无效数据被删除。附录B图B1显示了风电场中风机的分布位置。79台风机可分为3行;1号至10号风机位于最北部位置的第1行,11号至35号风机位于中间位置的第2行,36号至79号风机位于南部位置的第3行。
3.1 风电场的有功功率输出损失计算
风机有功输出曲线采用风速4次方的多项式形式:
式中:v的单位为m/s;P的单位为MW。
通过对实际运行数据的统计分析,式(12)中,风机的启动风速为2.5 m/s,额定风速为12 m/s,停止风速为22 m/s。
应用本文所提出的迭代回归方法,可估算出每台风机的理想有功输出曲线。结合实际运行数据,该风电场在2007年风能损失的百分比值为5.25%。由于该损失发生在有电能输出的时段,风能损失值相对较大,在风电场运行中是不能忽视的。因此,风电场在预测年度发电量和安排相应的发电计划时,需考虑风电场有功输出损失值所带来的影响。
3.2 不同风速对有功功率输出损失的影响
为了研究风速对风电场有功功率输出损失的影响,按照不同的风速条件并考虑到观测值的样本容量,可将实际的运行数据分为9类,如表1所示。
在各风速区域内风电场相应的风能输出损失如图11所示。
随着风速的增加,风电场的风能损失值逐渐减小。此现象的确切原因有待进一步分析,可能的原因如下:风机产生电能的基础是风的动能,而风的动能与风速的立方成正比关系[12,13]。风速越高,风的动能就越大。局部干扰也可视为一种能量的表现形式,这种能量对风的动能产生负面影响,使得经过风机的风速和风向都发生变化。风的动能和局部干扰的叠加最终决定了风机的有功输出。在高风速下,与风的动能相比,局部干扰的能量较小,可忽略不计。此时在风的动能和局部干扰的叠加结果中风的动能占主导地位,局部干扰的能量不足以影响风机的运行情况,风机运行在正常情形下,因而有功输出损失较小。相反,在低风速下,风的动能较小而局部干扰的能量较大。此时在风的动能和局部干扰的叠加结果中局部干扰占主导地位,风机因而运行在非正常的情形下,从而导致风机的有功输出损失较大。
4 结语
大型风电场风机数量众多,虽然在风电场建设时已考虑到风机的尾流效应等影响,受地理或其他条件的限制,这些风机之间的距离不可能离得太远。因此,各台运转的风机之间的相互作用,即局部干扰会影响到风电场的有功功率输出,造成风能损失。
本文首先描述了风能损失现象,并提出了一种迭代回归的计算方法,可以正确计算风电场的风能损失。该计算方法分离了风机的正常输出值和非正常输出值。在获得正常输出值的基础上,应用统计学中的回归分析方法正确估算风机的理想输出曲线。该方法基于实际数据,可以作为相似风况及机组类型的近似,与WindSim等软件评估的方法进行交叉比对和借鉴,可服务于已并网的大型风电场。
结合某风电场的实际运行数据,本文中定量计算了该风电场的风能损失并讨论了风速对风能损失的影响。在以后的工作中,将对风能损失产生的具体原因以及不同风速对风能损失的影响原理做进一步研究。
附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。
损失计算 篇4
第一步:建立一个Excel文档, 将工作簿sheet1命名为“基础数据表”。
在A1～A9中分别填入引号内的内容 (下同) :“温度 (℃) ”、“5”、“10”、“15”、“20”、“25”、“30”、“40”、“50”。
在B1～B9录入:“运动粘度 (m2/s) ”、“0.00000178”、“0.00000152”、“0.00000131”、“0.00000114”、“0.00000101”、“0.0000009”、“0.00000081”、“0.00000066”。
第二步:将工作簿sheet2命名为“沿程损失扬程计算表”。
计算公式为:hf=λL/D×V2/ (2g)
式中:λ——摩擦系数;
L——管道长度;
D——管道内径;
V——流速;
g——重力加速度。
将沿程损失扬程计算表单元格A1、B1合并, 录入“项目”。
在C1～F1中录入“符号”、“单位”、“公式”、“原始数据”。
将A1～A10合并, 录入“设计参数”。
在B2～B10中录入“液体流量”、“净扬程”、“圆周率”、“液体温度”、“管道材料”、“初定管道内径”、“管道内壁粗糙度”、“管道长度”、“重力加速度”。
在C2～C10中录入“Q”、“H净”、“π”、“t”、“”、“D”、“Δ”、“L”、“g”。
在D2～D10中录入“m3/s”、“m”、“无量纲”、“℃”、“”、“m”、“m”、“m”、“m/s2”。
选中单元格F5→“数据”→“有效性”→允许中选择“序列”→来源中填“0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50”→点击“确定”, 注意:在数据中填逗号时要填英文逗号。
将A11、B11合并, 录入“项目”。
在C11～F11中录入“符号”、“单位”、“公式”、“计算结果”。
将A12～A21合并, 录入“设计计算”。
在B12～B21中录入“管道经济内径”、“液体流速”、“液体运动粘度”、“雷诺系数”、“11D/Δ”、“445D/Δ”、“判定液体流态”、“沿程阻力系数近似值”、“沿程阻力系数”、“沿程损失扬程”。
在C12～C21中录入“D内”、“V”、“μ”、“Re”、“”、“”、“”、“λ近”、“λ”、“hf”。
在D12～D21中录入“m”、“m/s”、“m2/s”、“无量纲”、“无量纲”、“无量纲”、“无量纲”、“无量纲”、“无量纲”、“m”。
将E列设为文本格式, 在E12～E21中录入“D内= (5.3Q3/H净) 1/7”、“V=4Q/ (πD2) ”、“”、“Re=VD/μ”、“11D/Δ”、“445D/Δ”、“如果Re<2300, 显示"层流区";如果2300≤Re<11D/Δ, 显示"紊流光滑管区";如果11D/Δ≤Re<445D/Δ, 显示"紊流粗糙管过渡区";如果445D/Δ≤Re, 显示"阻力平方区"”、“如果液体流态是"紊流粗糙管过渡区", 那么λ近=0.11 (Δ/D+68/Re) 0.25, 否则显示空白”、“如果液体流态是"层流区", λ=64/Re;如果液体流态是"紊流光滑管区", λ= (1.8LgRe-1.5) -2;如果液体流态是"紊流粗糙管过渡区", 那么λ={-2Lg[Δ/ (3.7D) +2.51λ近-0.5/Re]}-2;如果液体处于"阻力平方区", λ=[1.74+2Lg (0.5D/Δ) ]-2”、“hf=λL/D*V2/ (2g) ”。
在F12～F21中录入“= (5.3F2^3/F3) ^ (1/7) ”、“=4*F2/ (PI () *F7^2) ”、“=LOOKUP (F5, 基础数据表!A2:A9, B2:B9) ”、“=F13*F7/F14”、“=11*F7/F8”、“=445*F7/F8”、“=IF (F15<2300, "层流区";IF (2300≤F15
第三步:将工作簿sheet3命名为“局部损失扬程计算表”。
计算公式为:hj=ΣξV2/ (2g)
式中:ξ——管路中各附件的流动阻力系数;
V——流速;
g——重力加速度。
将A1、B1单元格合并, 填入“项目”。
在C1～H1中分别录入:“符号”、“单位”、“公式”、“单件局部阻力系数”、“数量”、“小计”。
将A2～A13单元格合并, 填入“设计参数”;将A14、B14单元格合并, 填入“项目”。
在C14～H14中分别录入:“符号”、“单位”、“公式”、“计算结果”、将G14、H14单元格合并, 填入“备注”。
A15～A16单元格合并, 填入“设计计算”。
在B2～B13中分别录入“45°弯头”、“90°弯头”、“正三通”、“闸阀”、“蝶阀”、“止回阀”、“拍门”、“渐粗接管”、“滤网”、“底阀”、“”、“合计”。
在C2～C13中分别录入“ξ1”、“ξ2”、“ξ3”、“ξ4”、“ξ5”、“ξ6”、“ξ7”、“ξ8”、“ξ9”、“ξ10”、“ξ11”、“∑ξ”。
在D2～D13中均录入“无量纲”。
在F2～F13中分别录入“0.15”、“0.3”、“2”、“0.1”、“0.11”、“1.7”、“1.7”、“0.25”、“3”、“5”、“”、“”。
在H2～H13中分别录入“=F2*G2”、“=F3*G3”、“=F4*G4”、“=F5*G5”、“=F6*G6”、“=F7*G7”、“=F8*G8”、“=F9*G9”、“=F10*G10”、“=F11*G11”、“=F12*G12”、“=SUM (H2:H12) ”。
在B15～B16录入:“液体流速”、“局部损失扬程”。
在C15～C16录入:“V”、“hj”。
在D15～D16录入:“m/s”、“m”。
在E15～E16录入:“V=4Q/ (πD2) ”、“hj=∑ξV2/ (2g) ”。
在F15～F16录入:“=沿程损失计算表!F13”、“=ROUND (H13*F15^2/2/沿程损失计算表!F10, 2) ”。
为了更精确, 可以根据实际情况修正局部损失扬程计算表中单元格F2～F12中的数据。比如:闸阀全开时, 单元格F5是0.1, 当只打开1/2时, 单元格F5应是2.06;45°弯头R/D=1.5时 (R:表示弯头弯曲半径, D:是管道内径, 下同) , 单元格F2是0.15, 当R/D=5时, 单元格F2应是0.092;如要增加其他附件, 在单元格F12前插入行, 在插入行的H列中录入“=Fi*Gi” (注:i为行号) 即可。
至此, 损失扬程的计算表格设置完成。
实例说明:某提灌站, 流量Q=0.0777778m3/s, HDPE管长度L=960m, 管材内壁粗糙度Δ=0.00001m, 管道内径D=0.1986m, 提灌站几何扬程H净=44.5m, 90°弯头4个, 45°弯头3个, 正三通2个, 闸阀3个, 止回阀1个, 渐粗接管1个, 水温30℃。
在“沿程损失扬程计算表”F2～F10中分别录入:“0.0777778”、“44.5”、“3.1415927”、“10”、“PE管”、“0.1986”、“0.00001”、“960”、“9.81”;注意:F7根据F12的值, 对照管道的标准尺寸选择。
在“局部损失扬程计算表”G2～G12中分别录入:“3”、“4”、“2”、“3”、“0”、“1”、“1”、“2”、“0”、“0”、“0”;
当录完上述数据, 损失扬程便自动出来了, 提灌站总扬程H总=H净+hf+hj=44.5+21.01+3.16=68.67m。
非规则截面消声器的传递损失计算 篇5
消声器是一种在允许流体通过的同时, 又能有效地阻止或减弱声能向外传播的装置, 在消声器的设计及评价中, 常常采用仅与消声器本身特性有关的传递损失作为评价其声学性能的标准, 随着消声器快速开发和改进的需求、声学仿真软件的快速推广和计算机资源的丰富, 三维声学仿真软件在消声器研发中的地位越来越重要, 因此如何通过声学软件快速估算传递损失, 成为消声器的消声性能的评估和改进环节中必须应对的问题。
然而随着人们审美提高、消声器结构设计的需要, 逐渐出现了消声器进出口截面不规则的情况。对于这类消声器, 为了能快速得到其传递损失, 传统方法因计算效率较低和现有管道模态方法不适用于进出口为非规则截面而都宣告失效, 因此本文提出借助MSC.Actran声学软件特有的管道模态功能, 它能实现进出口非规则截面消声器传递损失的快速估算, 通过对比验证, 证明了该方法的正确性, 扩展了基于管道模态的进出口非规则截面消声器传递损失的计算方法。
1 基本理论
对于管道截面较小的消声器, 在计算频率不高的情况下, 管道内声波常可以认为以平面波的方式进行传播, 但随着管道截面增大或求解频率的提高, 声波不再是简单的平面波, 此时必须使用管道模态相关理论[1], 下面将介绍管道模态相关理论。
在管道中传播的声波包含了入射波和反射波:
其中p+为入射声压, p-为反射声压。低频下, 仅需考虑平面波, 高频时, 声压可以分解成各阶模态的叠加:
其中αi为模态参与因子, ψi为模态振型, m为传播模态阶数。
以矩形截面管道为例, 如下图1所示, 高度为a, 宽度为b, 长度用z轴表示。
得到Helmholtz方程[2]:
其中k为声波波数。
假设管道为刚性壁面, 则得到如下边界条件:
只要k2=kx2+ky2+kz2, 则式3的解为P (x, y, z) =Acos (kxx) cos (kyy) eikz。为满足边界条件式4, 则kx=mπ/a, ky=nπ/b, kz的虚实决定了 (m, n) 阶模态是否可以传播, 为了进行定量分析, 可假设k为常数, 得到简正频率, 此时如果求解频率f>Fmn, 则该阶模态波在管道中持续传播, 反之则迅速衰减消失。
2 规则截面管道传递损失计算和验证
本文采用穿孔管消声器, 如下图2为Sulivan&Croker消声器模型, 消声器的总长L=0.2572m, 扩展腔外径D=0.00762m, 穿孔管内径D1=0.0508m, 穿孔管外径D2=0.05242m, 壁厚l=0.00081m, 孔间距d=0.01132m, 孔隙率 (正方形排列) 为3.8%, 穿孔直径为0.00249m。考虑频率范围为3600Hz以内, 由于模型截面较小, 故可以简化为入口为平面波, 试验中排气速度低于0.3Ma, 可以忽略气流的影响。
2.1 传统方法
通过三维软件建立模型, 采用传递导纳关系模拟小孔, 故无需画出穿孔管。通过前处理软件Hypermesh进行网格划分, 由于结构简单, 采用全六面体网格, 共计13984个单元, 导出.bdf格式文件。开启LMS Virtual.Lab声学仿真软件, 并进入Acoustic Harmonic FEM模块, 导入网格文件, 设置单元属性、定义声学材料、声学属性、声学网格前处理、定义单元组、定义出入口响应点、定义传递导纳关系等。采用传统的平面波定义入口激励和出口定义全吸声系数来模拟无反射边界[2], 运用相关文献[3]提到的公式计算传递损失。如下图3可以看出传统方法计算的传递损失与相关文献[4]中的理论计算和实验结果的基本吻合, 证明了传统方法的正确性。
2.2 现有管道模态方法
该方法与传统方法不同之处在于无需定义出入口响应点。定义Physical Data Type为Annular/Circular Specific Duct Modes Boundary Conditon的边界条件, 由2.1可知仅需要定义 (0, 1) 管道模态, 然后在出口定义Automatically Matched Layer Property, 就可以提交求解。
图4为现有管道模态方法与传统方法计算的传递损失差值图, 结果基本吻合, 且由于管道模态方法通过在入口定义入射声功率为1W, 而出口AML层又可以自动计算出口声功率, 故可直接估算传递损失, 从而提高了计算效率。
2.3 改进的管道模态方法
借助MSC.Actran声学软件特有的管道模态技术, 出入口都可以通过管道模态定义边界条件, 更接近实际, 操作流程与前两种方法相似。图5为三种方法结果对比, 三者基本吻合, 证明提出的改进的模态方法的正确性。
3 非规则截面进行计算和验证
本文以Sulivan&Croker消声器几何模型为蓝本, 在保证消声器长度、穿孔管基本尺寸等不变的情况下, 将中间管道改为椭圆形截面 (非规则截面的一种) , 具体几何尺寸如下图6所示。
计算结果如下图7所示。定义边界条件时, 采用MSC.Actran特有的“Modal Duct (arbitrary) ”来定义, 其中包含了管道模态类型、属性名称、属性ID号、材料属性、几何中心、坐标轴、截面面积、传播模态属性、所属Domian等等定义。
最后提交求解, 进行相应后处理, 如下图8是传统方法与改进的管道模态方法传递损失差值图。从图中可以看出两者除了个别频率点误差较大 (在可以接受的范围内) , 基本吻合, 故能使用改进的管道模态方法进行非规则截面消声器的传递损失的快速估算。
4 结论与总结
4.1 通过分析对比传统方法、现有管道模态方法和改进的管道模态方法在计算消声器进出口截面规则与非规则的传递损失的适用性和效率, 得到如下主要结论:
4.2 对于进出口规则截面消声器的传递损失的计算, 采用传统方法、现有管道模态方法和改进的管道模态方法都能得到正确的结果。
4.3 传统方法无论是计算消声器进出口截面规则还是非规则截面, 需要复杂的公式推导得到传递损失, 效率较低。
4.4 现有管道模态方法通过管道模态和AML定义边界条件, 能直接获取出入口声功率, 大大提升传递损失求解效率。
对于进出口非规则截面消声器, 现有管道模态方法已失效。而MSC.Actran中改进的管道模态使用与截面为任意形状, 且求解效率高。
摘要：传递损失作为消声器的固有特性, 通常用作消声器设计和仿真分析的评价标准, 提出一种适用于进出口非规则截面改进的管道模态方法代替效率较低的传统方法来估算传递损失, 并扩展了现有管道模态方法仅适用于进出口截面规则的限制, 对规则截面进行计算和验证, 三种方法吻合较好, 而对于非规则截面, 通过与传统方法比较, 结果吻合较好, 而现有管道模态方法则失效, 因此可以采用改进的管道模态方法快速估算传递损失。
关键词：消声器,管道模态,传递损失,非规则截面
参考文献
[1]乔渭阳, 航空发动机气动声学[M].北京航空航天大学出版社, 2010.
[2]李增刚, 詹福良.声学仿真计算高级应用实例[M].北京:国防工业出版社, 2010.49-120.
[3]郭军丽, 吴亚锋, 徐俊伟, 等.基于管道声模态的消声器传递损失计算[J].噪声与振动控制, 2013, 05:179-183.LEO L.BERANEK, etc.Noise and Vibration Control Engineering:Principles and Applications[M].2005.
瓦斯供气中损失量的分析与计算 篇6
博大公司负责抚顺矿区中的虎万地区、华丰东山小区、平山南北楼、十一厂住宅楼、南阳安居小区及嘉苑小区的瓦斯供应工作, 管网总长度为217 713m, 为新老交接的低压综合性枝状管网, 供气户数20 307户, 民用计量表采用B级J2.5型煤气表, 其气源为老虎台矿煤层气。老虎台矿煤层气已开发利用59年, 煤层气的甲烷含量在30%以上, 热值为3 000大卡/m3, 供气压力为低压湿式大罐供气。到目前瓦斯抽放利用规模已走向萎缩, 2011年地区居民瓦斯利用量为1 506万m3。存在供需矛盾, 尤其是冬季最为突出, 为解决供需矛盾, 已将供气方式调整为早、中、晚分时供气。
2 气源损失量的分析与计算
2.1 管网损失量
管网损失量是指通过管网输送过程中从大罐计量表出口至用户煤气表出口区间的全部气源损失量, 包括气温、湿度、压力变化等因素导致气体体积的变化、管接口 (26 506个) 及局部锈蚀点出现微量性泄露等导致气源量的损失, 因燃气管网损失受敷设年限、土质环境、地形变动等多种因素的影响, 没有准确的计算依据, 没有查到国家有关部门以及同行业确定的技术数据, 我们只能参照2010年瓦斯泄露隐患处理情况计算管网泄露量。2010年共处理室外管网泄露瓦斯隐患344次 (其中Dg50mm管120次, Dg100mm管95次, Dg200mm管85次, Dg300mm管30次, Dg400mm管9次, Dg500mm管5次) , 泄露时间累计137小时, 经查证技术资料:供气压力500mm的低压供气管网泄露面每平方毫米泄露瓦斯量为0.26m3/h, 计算全年瓦斯泄露量为371.8万m3。
2.2 日常抽水损失量
目前在用日常抽水水包398个, 根据长年测试统计数据确认平均每个水包抽5min的水, 根据实际测定抽子的上水量为0.07m3/min, 平均每个水包的抽水量为0.35m3, 即水包抽水平均损失的瓦斯量为0.35m3。
年损失量为:0.35×398××365/10 000=5.09万m3
2.3 因频繁停供气损失量
因虎万地区、平山、南阳地区实施分时供气, 因此形成的气源损失。根据管网的总长度 (217 713m, 其中室外106 025m, 室内111 688m) 计算出管网、煤气表 (20 307块) 的总容积为4725.7m3, 按管网内压力差 (500mm水柱) 计算出常压下气源量为4 954.3m3 (根据气体方程P1V1=P2V2, 地下管网内的温度视为恒温不变) , 即:
V2=P1V1/P2= (101 325+4 900) ×4725.7÷101 325=4954.3m3
在4 954.3m3的混合气体中瓦斯浓度为30%时纯瓦斯量为1486.29m3, 日停供三次气, 每日将损失4 458.87m3。
年损失量为:4 458.87×365/10 000=162.75万m3
2.4 维修施工气源损失量
此项工作不是常规性作业, 主要是常规检查发现地下管网瓦斯泄露后为确定泄露点准确位置并处理瓦斯泄露而发生的特殊时段供气导致的气源损失, 依据过去多年工作累计经验按0.85%计算。
年损失量为1 300×1%=11.05万m3。
2.5 民用表的损失量
民用表损失量是指气源通过时, 燃气表自身的计量偏差和最小流量以下的瓦斯量损失。根据JJG577-2005《膜式燃气表检定规程》的规定, 燃气表的使用寿命为6~10年, 燃气表的使动流量为0.025m3/h。在20307户中, 绝大部分煤气表为2001年更换的, 只有2 000块维修更换表没有超期, 其余的18 307块燃气表使用寿命已经达到10年, 根据检定规程第15页A.6.2.6.4的规定, B级表的偏差为-3.0%, 为此燃气表的计量误差至少为-3%, 经查证技术资料, 超过10年以上的燃气表计量误差为-4%。2011年计划用量为1 300万m3, 扣除前四项管网部分损失566.96万m3, 即民用表前的气源量为733.04m3, 为此民用表年气源损失量为:
733.04× (2 000×3%+18 307×4%) /20 307=28.60万m3
燃气表的最小流量为0.025m3/h, 在20307户中有20%左右的用户规避计量行为, 将瓦斯用量控制在最小流量范围内, 为此这部分年气源量损失为:
20 307块*25%*0.025m3/h/块*8h*365天/年=370 602.8m3 (37.06万m3)
燃气表年损失量为65.66万m3。
综上5种因素, 年损失量为616.35万m3, 全年气源量按1300万m3计算, 损失率为47.41%, 利用率为52.59%。
3 降低气源损失量采取的措施
3.1 供气管网设备设施实现本质安全
增加安全投入, 逐步更换超期服役使用年久的管线、设施、煤气表, 采用新设备、新工艺;保证注嗅系统安全可靠运行;增添先进的检测设备, 实现本质安全供气, 降低气源损失量。
3.2 优化供气系统
积极配合地方政府对危旧楼房的拆迁改造, 缩小供气规模, 优化供气系统, 保证供气系统的安全性、可靠性、稳定性, 降低能耗和气源消耗。
3.3 强化计量管理
定期对流量计进行校验标定, 强化民用户煤气表的管理, 使用质量符合标准首次检定合格的燃气表, 保证标准的灶前压力 (100mm水柱) , 认真查处各种规避计量行为, 减少气源的流失。
3.4 加大稽查力度
规范供气秩序, 规范员工行为, 充分利用法律武器强化瓦斯供气管理, 充分发挥社会各界力量的监督和政府监管职能, 严厉打击各种偷窃气行为和利用职务犯罪行为, 减少气源损失量。
摘要：本文从多角度论述了管道供应瓦斯中损失量的分析计算。
关键词：瓦斯供气,损失量分析,计算
参考文献
[1]国务院第583号令《城市燃气管理条例》.
[2]建设部、劳动部、公安部第10号令《城市燃气安全管理规定》.
[3]城镇燃气技术规范GB50494-2009.
[4]JJG577-2005《膜式燃气表检定规程》.
损失计算 篇7
例1:甲公司2012年1月1日购入面值为100万元, 票面年利率为5%的A债券, 取得时支付价款105万元 (含已到付息期但尚未领取的利息5万元) , 另支付交易费用1万元。甲公司将该项金融资产划分为交易性金融资产。2012年1月5日, 收到购买时价款中所含的利息5万元, 2012年12月31日, A债券的公允价值为106万元, 2013年1月5日, 收到A债券2012年度的利息5万元, 2013年4月20日, 甲公司出售A债券, 出售价款扣除相关交易费用后的净额为108万元。请计算甲公司从购入到出售该项交易性金融资产的累计投资收益。
分析:如果我们将该项交易性金融资产从购入到出售的会计分录全做出来, 再将每个分录中投资收益的发生额加总, 能得到累计投资收益的金额。为便于与下述的简便方法核对验证, 我们将相关会计分录编制如下 (单位:万元) :借:交易性金融资产———成本100, 应收利息5, 投资收益1;贷:银行存款106。借:银行存款5;贷:应收利息5。借:交易性金融资产———公允价值变动6;贷:公允价值变动损益6。借:银行存款5;贷:投资收益5。借:银行存款108, 公允价值变动损益6;贷:交易性金融资产———成本100、———公允价值变动6, 投资收益8。
该项投资交易累计的投资收益=5+8-1=12 (万元) 。
但这样做花费时间太多, 应试时是不可取的。事实上投资过程中现金净流量的变化就代表着该项投资累计的投资收益。上题我们用计算现金净流量的方法能很快得出答案, 我们用负数代表现金的流出, 正数代表现金的流入。将所有的现金流量进行加总, 得出该项债券投资的现金净流量 (累计的投资收益) =-105-1+5+5+108=12 (万元) 。与前述结果一致。
例2:2010年1月1日, 甲公司从二级市场购入乙公司同日发行的到期一次还本付息的债券10万张, 以银行存款支付价款1050万元, 另支付相关交易费用10万元。该债券每张面值为100元, 期限为3年, 票面年利率为6%, 利息不以复利计算。甲公司拟持有至到期。请计算甲公司持有乙公司债券至到期累计应确认的投资收益。
分析:这个例题只提供了债券票面利率, 并没有给出实际利率, 如果我们用插值法先计算实际利率, 再去计算债券的累计投资收益, 是最糟糕的一种解题思路。但如果我们用前面阐述的计算现金净流量的方法就能很快地解决该问题。
该项债券投资的现金净流量 (累计的投资收益) =100×10× (1+6%×3) - (1 050+10) =120 (万元) 。
二、直接用初始投资成本与确认减值损失时的市值差额计算可供出售金融资产权益工具应确认的减值损失
依准则规定, 可供出售金融资产以公允价值计量, 需要在期末调整公允价值变动的差额计入所有者权益。当可供出售金融资产出现发生减值的客观证据时, 如权益工具投资的公允价值发生严重或非暂时性下跌, 或因发行方发生重大财务困难, 该金融资产无法在活跃市场继续交易等情形时, 需要确认减值损失, 原直接计入所有者权益中的因公允价值下降形成的累计损失, 应当予以转出, 计入当期损益。因为在确认减值损失前, 可供出售金融资产的公允价值可能有过多次的升降变动。此时如果通过会计分录计算减值损失的确认金额, 会很花时间。事实上, 无论减值损失确认前公允价值如何多次升降, 最终确认的减值损失就是初始投资成本与确认减值损失时的市值差额。下面通过一个例题说明:
例3:2009年5月7日, 甲公司以每股8元的价格自二级市场购入乙公司股票100万股, 另支付相关交易费用5万元, 甲公司将购入的乙公司股票划分为可供出售金融资产。2009年12月31日, 乙公司股票的市场价格为每股10元, 2010年12月31日, 乙公司股票的市场价格为每股4元, 甲公司预计乙公司股票的市场价格将持续下跌。请计算2010年甲公司因乙公司股票市场价格下跌应确认的投资收益。
分析:甲公司购入股票后, 经历过公允价值的变动, 但在2010年底出现减值迹象确认减值损失时, 还需要将原计入所有者权益的公允价值变动额转入减值损失, 因此此时确认减值损失的金额不再仅仅是前后两次公允价值变动的金额, 还应包括前次公允价值调整的金额, 但前次调整有升有降, 很容易出错。事实上, 我们可以直接用初始投资成本与符合减值损失确认条件时的市值差额确认此时的减值损失, 确保计算万无一失。如该例, 可以用前述两种方法对比计算结果:
方法一:用包含两次公允价值变动的方法计算减值损失=100× (10-4) -[100×10- (100×8+5) ]=405 (万元) 。
方法二:直接用初始投资成本与确认减值损失时的市值差额计算减值损失= (100×8+5) -100×4=405 (万元) 。
由此可见, 两种方法计算结果完全一致, 但方法二更简捷, 更不容易出错。
三、可供出售金融资产债务工具投资中, 计算减值损失时
直接用不含公允价值变动的可供出售金融资产账面余额与公允价值的差额确认
可供出售金融资产是以公允价值计量的, 但其中债务工具的核算又类似持有至到期投资, 要按摊余成本计算实际利息。然而按摊余成本的定义, 在没达到减值损失确认条件时, 是不包含公允价值变动的。一旦达到了减值损失确认条件时, 需要将原先调整的公允价值变动转入损益。但此时我们可直接将不含公允价值变动的可供出售金融资产账面余额与该时点公允价值的差额, 确认为资产减值损失, 而不必考虑原先公允价值变动的调整额。如下例:
例4:2010年1月1日, 乙公司从债券二级市场购入丙公司公开发行的债券1 000万元, 剩余期限3年, 票面年利率4%, 每年末付息一次, 到期还本, 发生交易费用30万元;公司将其划分为可供出售金融资产。2010年12月31日, 该债券的市场价格为1 000万元。2011年, 丙公司因投资决策失误, 发生严重财务困难, 但仍可支付该债券当年的票面利息。2011年12月31日, 该债券的公允价值下降为900万元。乙公司预计, 如丙公司不采取措施, 该债券的公允价值预计会持续下跌。假定乙公司初始确认该债券时计算确定的债券实际利率为3%。请计算乙公司2011年12月31日就该债券应确认的减值损失。
分析:因为可供出售金融资产债务工具核算应按摊余成本计算实际利息, 但同时要调整公允价值变动, 并且在达到减值损失确认条件前, 摊余成本不包含公允价值变动的金额。而一旦符合减值损失确认条件时, 要将前面计入所有者权益的公允价值变动转入减值损失。事实上我们可以在减值损失确认时, 直接用不含公允价值变动的可供出售金融资产账面余额与该时点公允价值的差额确认。上题我们用前述两种方法分别解答:
方法一:2010年12月31日摊余成本=1 030× (1+3%) -1 000×4%=1020.9 (万元) 。可供出售金融资产———公允价值变动=1 020.9-1 000=20.9 (万元) , 应确认“资本公积———其他资本公积”发生额 (借方) 20.9万元, 可供出售金融资产账面价值为1 000万元。2011年12月31日摊余成本=1 020.9× (1+3%) -1 000×4%=1 011.53 (万元) , 计提减值准备前的账面价值=1 011.53-20.9=990.63 (万元) , 2011年12月31日应确认的减值损失= (990.63-900) +20.9=111.53 (万元) 。
方法二:减值损失=可供出售金融资产账面余额 (不含公允价值变动) -公允价值=1 011.53-900=111.53 (万元) 。
两种方法计算结果一致, 但第二种方法根据摊余成本的定义, 根本不需考虑公允价值的升降变动, 会更简捷。
参考文献
损失计算 篇8
近年来,风电的迅猛发展以及中国特有的大规模新能源发电基地集中接入电网的开发模式,给电网的功率平衡和安全、经济运行带来了严峻挑战[1-3]。在中国风电集中发展区域,因电网对间歇性电源的消纳能力不足,同时又必须确保系统安全运行,电网调度部门在一些时段调控、限制风电场发电出力已成为常态[4-6]。据中国可再生能源学会风能专业委员会对内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁、山东、甘肃、新疆、河北以及云南等省、市、自治区部分风电企业在2011年全年由于限制风电出力造成的发电量损失情况的初步调查统计,限电弃风损失电量比例已达16. 92% ,损失电量5. 980 TW·h[7]。
目前,生产现场采用的出力损失统计方法主要是标杆机组统计法: 即选取风电场内3 ~ 5台能够代表风电场平均发电水平的机组作为标杆机组,标杆机组在电网调度限出力时不参与限电弃风。在风电场限出力的时间段,以标杆机组实际发电量折算出该时段风电场应该发出的电量,减去该风电场限出力时段的发电量就得出弃风损失电量[7]。一般风电场由于地理覆盖范围较大,地形较为复杂,风电场中各风电机组的地理位置存在着差异,风电场内的风资源分布也存在着很大的差异。因此,这种方法的标杆机组确定困难,计算误差较大。
生产现场采用的另一种出力损失统计方法是标准风速—功率特性曲线法: 即根据限制出力时段的风速,结合厂家给定的风电机组风速—功率特性曲线,得到风电场的应有出力,再减去风电场该时段实际出力,得到该时段限出力损失量[7]。由于运行中的风电机组持续处于动态运行条件下,并不是完全按照厂家给定的风速—功率特性曲线运行,其运行在一个很宽的区域内[8],因此该估算方法难以准确地给出限出力功率损失与电量累计损失。
在生产现场,风电场是通过其监控系统调节机组桨矩角的大小和机组的启停来实现调度控制要求的[9-10]。电网对风电场限电弃风无疑是一种损失和浪费。但是,在风电场被限电弃风运行状态下,该风电场实际上就具备一定的类似于传统发电中热备用的能力,在电网出现功率缺额时,该风电场可参与电网的调频,支撑电网的运行与稳定[11]。所以,研究风电场在限电弃风运行状态下风电场及机组的实时出力损失并及时上传电网调度部门,对于风电场参与电网运行调节具有重要的应用价值。此外,风电机组在运行过程中可能会因多种情况停机,如人为误操作、机械故障和检修等,也会造成风电场的出力损失。研究因限电弃风等各种原因造成的风电场出力与电量损失情况,可以对弃风问题的严重性进行量化分析,为从根本上解决弃风问题决策提供依据, 此外对于评价风电场的投资效益,提高风电场的运行管理水平,甚至于对整个风电行业的发电运行数据分析、产业政策制定等都具有重要的现实意义与价值。
1出力损失计算模型
风电机组和风电场出力损失的计算,由专家系统数据库的建立、专家系统数据库的维护、获取专家系统数据库的输出功率、风电机组与风电场实时功率损失计算和发电量损失计算5个阶段组成[12]。
1. 1专家系统数据库的建立
由于风电机组与测风塔所处位置不同,风速计高度和地形不同等原因,造成风电机组与测风塔数据存在差异,文献[13]通过计算Pearson系数及平均差、绝对值差、均方根差、平均绝对百分比差验证了风电机组与风电场内测风塔风速数据具有极强的相关性,误差较小,因此测风塔可代表风电机组轮毂高度处实际风速条件。
首先,对风电场监控系统中的历史运行数据进行预处理,将坏数据和弃风数据排除,坏数据包括风速为负值或者过大( 大于25 m/s) 的数据,风向角不在0° ~ 360°之间的数据以及机组出力超过其最大可能出力值的数据等。然后对预处理后的有效数据进行数据挖掘,形成每台风电机组出力损失计算的专家系统数据库。该专家系统以每台风电机组的风速和风向作为输入,风速步进单位为0. 1 m/s,风向步进单位为5°。在生产现场,绝大多数风电场监控系统的风速采样精度为0. 1 m/s,风向采样精度为1°。实际表现中风向对风电机组输出功率的影响远小于风速对风电机组输出功率的影响,经过对实际运行数据的分析,风速相等情况下,风向差异超过5°时,风电机组的输出功率才有明显变化。以每台风电机组的输出功率为输出,建立输入、输出之间的映射关系。在建立专家系统数据库过程中,当新的输入数据与专家系统数据库已有输入数据不同时,自动将该组数据添加到系统中来; 当新的输入数据与专家系统数据库中已有输入数据相同时,作如下处理。
设Po为已有输出数值,Pn为最新输出数值,则用于更新专家系统数据库的输出数值Pu为:
式中: n为已有输入数据记录的次数。
风电机组的输出功率会随运行时间的变化而发生细微变化,此外,距离停机或弃风时间越近的气象环境因素所产生的输出功率也越接近该时段的输出功率值,因此,引入权值影响因子的方法更新专家系统的输出将提高出力损失计算的精度。
经调研,一般风电机组正常运行的风速范围为3 ~ 25 m / s,精度为0. 1 m / s,风向范围为0° ~ 360° 的精度为5°,由此,专家系统为每台风电机组建立了一张220 × 72的数据表。至此,专家系统数据建立完成。
1. 2专家系统数据库的维护
使用风电场监控系统的测风塔数据和风电机组实时运行数据对专家系统的输入、输出数据进行维护,可以进一步提高专家系统的计算准确度。但在使用该实时数据前需对其进行预处理,将坏数据和弃风数据剔除。与风电场监控系统的实时连接可采用OPC( OLE for process control) 或Modbus接口实现。专家系统数据的更新方法与建立专家系统数据库时所采用的方法相同。
如此,经过一定时间的积累和智能学习,专家系统能够全面地反映输入、输出数据之间的映射关系, 建立的专家系统也会越来越准确。
1. 3获取专家系统数据库的输出功率
专家系统数据库输出功率的获取方法如下。
用ss表示停机或弃风机组某一时刻测风塔的实测风速,用as表示停机或弃风机组某一时刻测风塔的实测风向,用sc表示专家系统数据库中的已有近似风速,用ac表示专家系统数据库中已有近似风向。理想情况为: ss= sc且| as- ac| < 5,但若风电场运行时间较短,专家系统中某些输入暂没有输出数据。因此,使用专家系统计算时,根据不同数据情况采用下3种方式进行处理。
令C,S为整型变量,其中C的初值为10,S的初值为0. 2。
1)且|as-ac|≥5
步骤1: 在专家系统数据库中找出与测风塔风速ss所对应的所有风向角aci,找出所有的满足条件| as- aci| < C的aci的集合R。
步骤2: 如果集合R为空,则C = C + 5,转到步骤1。
步骤3:从集合R中找出aci,使得最小。
2)且|as-ac|<5
步骤1:在专家数据库中找出使得最小的aci所对应的所有风速sc,找出所有的满足条件|ss-sci|
步骤2: 如果集合R为空,则S = S + 0. 1,转步骤1。
步骤3:从集合R中找出sci,使得最小。
3)c且|as-ac|≥5
步骤1: 在专家系统数据库中找出所有满足条件| ss- sci| < S且| as- aci| < C的风速sci,风向角aci的集合R。
步骤2: 如果集合R为空,则C = C + 5,S = S + 0. 1,转步骤1。
步骤3:从集合R中找出sci和aci使得最小。
此时选用得到的sc和ac组合作为专家系统数据库的输入,若有X组sc和ac组合,则将sc和ac的所有组合作为专家系统数据库的输入。则对应于输入风速ss,输入风向为as的专家系统数据库的输出功率值为:
1. 4风电机组和风电场实时功率损失计算
设停机或弃风机组某一时刻测风塔的实测风速为s,测风塔的实测风向为a。由1. 3节提供的方法得出对应于输入风速s和输入风向a的输出功率为P( s,a) 。
对于停机机组,由式( 3) 得出停机机组该时刻的实时功率损失Pstop。
对于弃风机组,设此时监控系统中所记录的该时刻实际输出功率值为Preal,由式( 4) 得出弃风机组该时刻的实时功率损失Plimit。
Plimit( s,a) = P( s,a) - Preal( 4)
按式( 5) 即可求出整个风电场该时刻的实时功率损失Ploss。
式中: M和L分别为风电场停机和弃风机组的数量; Pstop，i和Plimit，j分别为停机机组和弃风机组的实时功率损失。
1. 5风电机组和风电场发电量损失计算
设风电机组I的停机或弃风时间长为T,在故障时段内,风电场监控系统记录测风塔的N组风速、风向数据和风电机组的输出功率数据,记录这N组数据的时刻为ti( i = 1,2,…,N) ,根据实时功率损失计算方法可以得到N个时刻的实时功率损失Pi( i = 1,2,…,N) ,这N组数据的时间间隔为 Δtj= tj + 1- tj( j = 1,2,…,N - 1) ,则在故障时间段内机组I损失的发电量Wloss由式( 6) 确定:
对于任意一台停机或弃风风电机组,按以上方法即可求得其在停机或弃风时间段内所损失的发电量。
按式( 7) 即可求出整个风电场所损失的发电量Wfarmloss。
式中: Wloss，i为i时刻损失的发电量。
2实例分析
本文利用山东省某风电场2010年6月至2012年2月的运行数据验证本文计算模型的有效性,该风电场监控系统通过OPC接口建立实时数据连接,数据刷新率为30 s。
本文验证风电机组出力损失计算模型有效性所采用的方法如下。
1) 风电机组实时功率损失验证方法
步骤1: 从历史数据中任意选取1台正常运行的风电机组,将其假设为停机机组。
步骤2: 使用计算模型对该假设风电机组在选定某一时刻的发电功率损失进行计算。
步骤3: 将计算结果与实际发电功率进行比对, 得出计算模型的相对误差。
2) 风电机组发电量损失验证方法
步骤1: 从历史数据中任意选取1台某时间段T1~ T2内正常运行的风电机组,将其假设为停机机组。
步骤2: 使用计算模型对该假设风电机组在选定时间段内所损失的发电量进行计算。
步骤3: 将计算结果与实际发电量进行比对,得出计算模型的相对误差。
该验证方法是针对停机机组,对于弃风机组,由于监控系统内记录的实际功率不会引入对该模型的计算误差,而可能引入的误差部分与停机机组相同, 因此,该验证过程也可以反映弃风机组的实时功率损失和发电量损失的计算误差情况。整个风电场的实时功率损失和发电量损失计算是在对单个风电机组的实时功率损失和发电量损失的基础上求和得到的,求和过程不会引入对该模型的计算误差,因此该验证过程可以反映出整个风电场的实时功率损失和发电量损失的计算误差情况。
图1是山东某风电场编号为WT6的风电机组在2012年3月13日当天的实际功率曲线,时间分辨率为10 min。
分别采用本文方法、标杆机组统计法和标准风速—功率特性曲线法这3种方法对该风电机组在2012年3月13日当天进行模拟实时功率损失计算,结果如图2所示。
3种方法的计算误差如表1所示。 表1中: Enmae为平均绝对误差; Enrmae为均方根误差; Emae为最大绝对误差。表1中Enmae,Enrmae,Emae的表达式如式( 8) 至式( 10) 所示。
注: A表示标准风速-功率特性曲线法; B表示标杆机组统计法;C表示本文方法。
式中: i = 1,2,…,N; xi为实际的风电功率; ^xi为模拟损失计算值; Pcap为风电机组的额定容量[14]。
对该风电场中风电机组分别采用本文方法、标杆机组统计法和标准风速—功率特性曲线法这3种方法进行模拟发电量损失计算,计算对比结果如表2所示。
注: A表示标准风速-功率特性曲线法; B表示标杆机组统计法; C表示本文方法。
通过对图2和表1、表2的分析,可以得到如下结论: 1由于运行中的风电机组持续处于动态运行条件下,利用标准风速—功率特性曲线法进行风电机组实时功率和发电量损失计算时,有较大误差,最大误差能够达到20% ; 2利用标杆机组统计法进行风电机组实时功率和发电量损失计算时,由于标杆机组不容易确定,该方法也存在有较大误差,但较标准风速—功率特性曲线法计算精度有了一定的提高( 计算精度能够提高约3% ) ; 3与标杆机组统计法和标准风速—功率特性曲线法相比,本文通过建立实时动态变化的专家数据库来进行风电场风电机组实时功率和发电量损失计算,大大提高了计算的精度( 能够提高3% ~ 6% ) ,具有较高的准确率。
3结论
本文提出了一种风电场及机组出力损失的计算模型与方法,建立了利用专家数据库系统得出停机或弃风机组实时功率损失和发电量损失以及风电场实时功率损失和发电量损失的计算模型,并以实际数据为例进行了验证。验证结果表明,本文所提方法较传统的标杆机组统计法和标准风速—功率特性曲线法,计算精度有了大幅度的提升,具有较高的准确率。本文计算方法可为由于限电弃风及各种原因导致风电场及机组出力损失做出准确计算,对风电场参与电网运行调度,支撑电网的运行与稳定具有重要应用价值; 对弃风问题的严重性进行量化分析, 为从根本上解决弃风问题决策提供依据,对提高风电场的运行管理水平、分析风电行业的运行数据具有重要的现实意义。
摘要：提出了一种风电场及机组出力损失计算模型与方法。利用风电机组的历史运行数据建立风速、风向与功率间的专家数据库,基于该数据库建立风电机组出力损失计算模型,将机组故障或弃风期间的实测风速和风向代入该模型,计算得出风电机组以及该风电场的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量。通过利用现场数据模拟计算,验证了该计算模型与方法的有效性,可对各种原因造成的机组出力损失做出准确计算。该方法既可提高风电场的运行管理水平,还可为风电场参与电网调峰调频提供准确的数据支持。