双馈风电机组的功率控制技术研究

我国风力发电发展迅速,风电场的装机容量不断增大。由于风力发电机组输出功率具有波动性、间歇性等特点,大规模风电接入对电力系统的安全运行造成严重影响,制约了我国风电事业的持续发展。因此,对风力发电机组的有功功率和无功功率控制技术进行研究,使风力发电机组能够参与系统功率的调整具有重要意义。本文首先建立了变速恒频双馈风力发电机组的数学模型,并对双馈风力发电机组的有功和无功调控能力进行了分析。然后,本文提出了实现双馈风力发电机组的有功和无功控制的方法。最后,本文利用PSCAD/EMTDC仿真平台建立了双馈风力发电机组的仿真模型,并通过仿真验证了本文所提风电机组功率控制方法的可行性。     

风力发电机组状态监测系统设计与应用

风力发电机组状态监测系统的设计可以有效降低机组的检修维护费用,保障机组的安全稳定运行。对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行了深入的研究,设计了风力发电机组状态监测系统,并详细介绍了系统的结构与功能。通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风力发电机组状态监测与诊断的有效性。     

风力发电机组主体结构单元的风险辨识

风力发电机组的主体结构主要由基础、塔筒、机舱和风轮系统组成,本文就风力发电机组主体结构部分进行了风险辨识。研究的内容可为风力发电场的风险管理与控制以及风险评价工作提供一定的参考。     

全功率直驱永磁风力发电机组试验台的研究

直驱型风力发电机组性能优越、运行可靠、维护简便.对采用的低速永磁电机矢量控制调速系统模拟直驱型风机的风轮运行特性进行了理论分析,提出大功率永磁同步发电机组交流传动系统仿真实际直驱永磁风力发电机组的技术方案,并设计和建立全功率直驱永磁风力发电机组的电气试验台.在试验台上对2 MW直驱永磁风力发电机组的电气系统进行了风机功率输出特性和模拟风况的运行性能的试验.     

MW级海上风力发电机组主控系统的设计

控制系统是风力发电机组的核心部分,是保证风机正常运行的关键。本文简单介绍风力发电机组控制系统的功能,针对MW级海上风力发电机组控制系统的设计特点,重点介绍MW级海上风力发电机组主控系统的结构布局,及其传感器设计。     

基于LabVIEW的风力发电机组远程在线监控系统研究

针对风电场运行维护、故障诊断及监控的需要,提出了基于LabVIEW的风力发电机组远程在线监控系统的设计方法.通过利用虚拟仪器灵活的编程语言和强大的数据处理分析及网络通信技术,进而实现系统的远程在线监控.阐述了系统的硬件组成、软件设计及各个界面的功能,通过对风力发电机组温度采集部分的介绍,来分析整个风力发电机组系统的数据采集的思路.着重介绍了利用LabVIEW Web Server网络通信技术,将开发的系统界面发布在Web上的实现过程,并在客户端通过浏览器对远程数据进行监控.整个设计系统经实验验证表明性能良好、实现简单,可以作为风力发电机组的数据采集和远程监控使用.     

电网电压故障下直驱型风力发电机组运行特性仿真分析

为保障风电大规模接入条件下电力系统的高效稳定运行,电网故障对风力发电机组的影响及相应故障穿越控制策略的研究逐步成为国内外研究热点。在研究直驱型永磁同步风力发电机组数学解析算法的基础上,运用PSCAD仿真平台建立了直驱型永磁风力发电机组仿真模型,并对直驱型风力发电机组在电网电压跌落和骤升工况下的暂态特性进行了仿真研究。     

基于DFIG的变速恒频风力发电机组控制策略

在分析双馈异步发电机的运行特性及交流励磁电源双PWM变频器基础上,研究基于定子磁场旋转坐标系下的变速恒频风力发电机组电气控制部分的控制策略。同时基于MATLAB软件建立变速恒频双馈风力发电机组的仿真模型,针对提出的控制策略对变速恒频双馈风力发电机组的并网运行特性进行仿真研究。结果表明该控制策略合理,控制器设计有效。     

风力发电机组超声测风仪阴雨环境适应性研究

超声测风仪是保证风力发电机组正常运行的关键部件。在实际运行中,超声测风仪处于各种恶劣环境中,经常出现信号异常情况,导致风力发电机组发电量损失。在分析超声测风仪工作原理的基础上,对风力发电机组超声测风仪的阴雨环境适应性进行了研究,并对不同超声测风仪进行了测试验证。     

风力发电机组的防雷设计

主要针对风力发电机组的自身结构、所用电气设备的特点以及雷电的特点,介绍了雷电对风力发电机组的危害,并结合东方电机公司2.5MW风力发电机组的防雷设计,给出了一种防雷设计的方案。     

计及运行工况的风电机组停运模型

根据风电机组停运的特点,把其分为电磁系统和机械系统。考虑电网运行工况对风机停运的影响建立了基于电网电压和频率的电磁系统的故障率模型;考虑天气对风机停运的影响建立了基于风速的机械系统的故障率模型,综合上述两方面,得到计及运行工况的风电机组故障率模型。在Matlab中对某1.5 MW风机进行仿真,给出了不同运行工况下风电机组的故障率。此模型能够反映电网运行条件和外界风速对风电机组故障率的影响,能够如实表征风电机组实时运行的安全可靠性水平。     

基于pscad变桨距风力发电系统的建模仿真

首先从风力发电的数学建模说起。应用PSCAD／EMTDC软件,以风机各部分数学模型为基础搭建了变桨距风力发电系统模型。分别在恒定风速叠加阵风、随机风情况下,仿真变桨距风力发电机组的输出有功和无功以及发电机转速的变化。仿真结果表明变桨距风电机组具有良好的运行特性,为今后的建模和仿真研究提供一定的借鉴。     

海上风机综合检修优化策略

风机的维护策略与备件配置是海上风电场维护优化的两个重要内容。文章针对海上风机维护策略和备件联合优化的问题,提出了一种兼顾部件离线维护与循环使用的齿轮箱综合检修优化策略。在此策略的基础上,结合风电机组部件的状态劣化过程与海上维护的可及性约束,建立以运维变量和备件变量为决策变量,以单位时间单位设备平均费用率最小为目标的优化模型,并采用遗传算法和蒙特卡罗仿真相结合的方法对该优化问题进行求解。算例结果表明：该综合策略有效的提高部件可用率,降低运维成本,验证了综合检修优化策略的有效性。     

离网小型风力发电系统的建模与仿真

在Matlab/simulink环境下建立了离网小型风力发电系统仿真模型，通过对风速和系统各部分进行理论分析，实现整体模型的搭建。仿真结果表明，在铅酸蓄电池作用下，系统能在变化风速下持续稳定运行，负载端电压符合用户要求     

基于故障风险水平的海上风电场机会维护策略

海上风电场的维修费用占发电总成本比例较高,为降低海上风电场的运维成本,在基于可靠度阈值的机会维护策略基础上,针对风电机组子系统间存在的故障相关性与子系统故障风险水平,提出了一种包含故障风险水平、可靠度双阈值和维护矩阵的海上风电场机会维护策略。首先,采用故障链模型对风电机组子系统间的故障关系进行描述,并建立起风电机组各子系统的可靠度模型,引入多级维护的概念,提出考虑故障风险水平的风电场机会维护策略优化模型,采用粒子群算法对子系统机会维护的风险因子进行优化,进而确定单台机组的维护策略。其次,综合考虑了海上可及性、备件库存等因素,提出了一种基于维护矩阵的海上风电场维护策略优化模型,该模型以单位时间总维修成本最小为目标函数,根据子系统的备件库存和故障风险水平来对维护策略进行动态调整。最后,以某海上风电场中单台风电机组为例,考虑故障风险水平的机会维护策略比传统机会维护策略可降低27%的费用率,并分析了可及率、多级维护等因素对风电场机会维护策略的影响,验证了基于故障风险水平的海上风电场机会维护策略在降低维护费用方面的有效性。     

国外特大型风力发电机组技术综述

特大型风力发电机组技术不仅体现了当代电机制造、材料工程、电力电子、自动控制、流体力学和地质气象等领域的科技水平,而且引领着未来风力发电机组设计制造技术的发展方向。文章通过介绍国外6种不同类型特大型风力发电机组的技术特点,分析了设计制造机组关键零部件(如发电机、齿轮箱、叶片和塔筒等)所采用的新技术,总结了风力发电机组技术的发展趋势,比较了不同类型风力发电机组的优缺点,以期为我国风力发电设备及其零部件的研发工作提供参考。     

应用深度自编码网络和XGBoost的风电机组发电机故障诊断

针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SCADA数据的重构值,分析重构误差的变化趋势与其超越阈值的情况以预测风机故障和提取故障样本;第二部分是XGBoost故障识别算法,用贝叶斯优化搜索XGBoost的最优超参数,建立XGBoost多分类故障识别模型。算例结果表明,DAE算法能够捕获风电机组发电机早期故障,XGBoost比其他算法更精确地识别不同故障类型。     

双馈风力发电机建模与仿真分析

以双馈风力发电机为研究对象,应用madab／simulink工具建立了包括风力机、传动部分、双馈感应发电机、定子磁链定向的矢量控制策略及并网部分整体模型,仿真结果表明所用控制策略得当,可以实现双馈风力发电机的功率解耦控制,双馈风力发电机组具有良好的运行特性,同时验证了所建模型的正确性和有效性。     

计及相关性的风电场和光伏电站时序出力模型研究

在大规模风光并网时,采用具有相关性的风光时序数据进行系统可靠性评估能够更好模拟系统的运行状态,有利于提高可靠性评估的准确性和实用性。基于混合Copula函数和马尔科夫过程相关理论,建立了一种用于可靠性评估的计及相关性的风光时序出力模型。首先,通过区分光伏出力序列中的规律性与随机性特征,提取出光伏出力的随机分量;然后将风光时序相关性模型分解为风电出力时序模型、光伏出力时序模型以及风光出力的时序相依模型3部分。最后,通过比利时瓦垄地区的实测数据对上述模型进行了验证。     

基于小波-神经网络的风速及风力发电量预测

风能作为可再生清洁能源已得到世界各国的广泛应用。由于风速的不确定性,给保障风力可靠性发电带来了一定的困难。提出了一种较为准确的小波–神经网络法预测风速。该方法利用小波函数将原始波形进行不同尺度的分解,将分解得到的周期分量用时间序列进行预测,其余部分采用神经网络进行预测,最后将信号序列进行重构得到完整的风速预测结果。在神经–网络学习过程中加入了微分进化算法,提高了其收敛速度,解决了局部最小化问题。通过实例分析证明了该算法能较为准确地预测风速。