风电机组载荷验证方法

风电机组设计载荷通常用仿真的方法得到。仿真结果能否真实反映风电机组的实际运行状态,决定了风电机组的设计是否可靠及经济。通过载荷验证,将仿真的结果与测试结果对比,可以对仿真程序及模型进行修改,从而得到更真实的仿真结果,指导设计。本文将仿真数据与测试数据进行对比,提出了详细的方法和步骤。     

风电机组振动数据分析与偏航校正

风电机组运行数据能够反映各系统之间的相关性和机组运行中存在的问题。为了判断机组发电效率低的原因,本文根据机舱振动加速度数据提出假定并通过计算分析风速功率曲线和偏航误差角度对应关系。现场检查结果表明,该机组偏航存在45°误差并导致振动异常,与理论推算误差角度44.6°相符。     

高斯混合模型风电机组异常数据识别方法研究

风电机组原始运行数据中存在大量异常数据,对异常数据进行识别和剔除是后续准确预测风电机组出力及评价发电性能的基础。文章分析了风电机组运行数据功率散点在风速-功率坐标系中的分布特征,提出了基于贝叶斯信息准则（BIC）的高斯混合模型异常数据识别方法。沿水平功率方向以一定间隔划分多个水平功率区间,采用高斯混合模型对落在每一水平功率区间内的功率散点进行聚类,并引入BIC准则自适应确定模型的高斯分量个数。结合功率散点分布特征先验经验,对每一水平功率区间内的多个高斯分量置信椭圆及其聚类功率散点进行异常标识。以风电机组实际运行数据为例,验证了高斯混合模型异常数据识别方法的有效性。     

基于现场数据的风电机组功率特性分析与建模

为了准确掌握鼠笼型感应风力发电机组的运行状态,在分析其功率特性的基础上,针对风电机组建模过程中容易忽略偏航系统误差的问题提出了一种充分考虑风电机组输入参量的建模方法,并结合现场数据分析发现依据该方法建立的模型是有偏差的;在深入分析后再次提出两种引入机组惯性的模型改进方案。用LSSVM方法建立各个方案模型,测试结果表明,引入机组惯性可以有效地提高机组功率特性模型的精度,模型的相对平均误差(MRE)由6.7%下降到5.6%;多组测试数据的测试结果表现出模型有较好泛化能力,可以准确跟踪机组功率变化,为风电机组功率特性建模提供一个新思路。     

基于CatBoost机器学习模型的风电机组机舱温度异常预警研究

风电机组机舱内部的机械部件众多,以机舱温度为研究对象可以实现对风电机组故障的预警。首先提取风电机组正常运行状态下的机舱温度数据,综合Pearson相关系数和Spearman相关系数,以及轻型梯度增强学习器(LightGBM)和CatBoost算法的特征变量重要性,筛选出与机舱温度相关性较大的20个特征变量,作为风电机组机舱温度的特征变量集合;然后选择CatBoost、LightGBM、随机森林(Random Forest)3个算法分别建立模型,以均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、判定系数R2作为评价指标进行综合评价,最终选择评价指标最优的采用CatBoost算法建立的模型作为风电机组机舱温度异常预警模型,并采用实际的风电机组机舱温度异常的历史数据对模型的预警效果进行验证。该模型可在机舱温度预测值与真实值之间偏离程度较大时进行预警,专业检修人员可以根据模型输出的特征变量重要性排序,优先检修相关性较高的部件,实用性较强。     

大型柔性风电机组动态模型研究

针对大型柔性风电机组动态过程复杂的特点,将联合仿真技术应用于风力发电机组结构动力学分析中:用MSC.NASTRAN进行结构建模及模态分析,用MSC.ADAMS进行柔性多体动力学分析,用AERODYN建立气动模型,用MATLAB构建控制模型。模型兼顾了风力发电机组的机械及电气动态特性,弥补了现有各种模型过于简化的不足。与传统的2个、3个质量块等效模型进行了仿真比较,采用该模型可更加有效地进行风力发电机组控制系统的设计,分析机组在各种运行工况下的动态行为。     

风电机组的功率曲线验证方法研究

功率曲线是风电机组发电能力的重要指标。本文讨论了功率曲线验证的必要性,并且提出了一种利用实测功率曲线与年发电量的相关性来考核厂家提供功率曲线是否达标的方法。以典型风电机组为例进行了研究分析。     

风电机组模型及其在低电压穿越过程中的有效性认证

介绍风电机组模型有效性研究的最新发展、认证过程和评价指标,以及机组模型的分类、组成和要求,并且对机组模型的发展方向以及测试和评价方法的发展方向提出了看法。     

基于CFD数值仿真的大型风电机组机舱散热设计研究与应用

将CFD数值仿真技术应用于风电机组的散热设计中,首先将热流场仿真结果与风电机组测试数据进行对比分析,验证了仿真方法的可靠性,然后在此基础上对机舱尾部轴流风扇是否可以取消以及塔筒门百叶窗过滤棉堵塞问题进行了研究。结果表明：机舱尾部轴流风扇进风口对机舱内的温度场影响较小,可以取消;在塔筒门百叶窗过滤棉完全堵塞时,高温天气条件下存在变流器平台和变流器进口温度过高的风险,需要定期清理百叶窗过滤棉,以增加其进风量。     

基于XGBoost和Wasserstein距离的风电机组塔架振动监测研究

针对风电机组塔架振动监测问题,考虑到风能脉动与机组控制动作等激励对塔架振动的影响,提出一种基于数据驱动的塔架振动监测方法。首先基于K-均值算法对风电机组工况进行辨识,分析各状态参量、机组工况对塔架振动的影响;其次基于极限梯度提升（XGBoost）算法对不同工况下的塔架振动趋势进行建模预测,针对同一风电场不同塔架振动预测残差的差异,提出一种基于Wasserstein距离的塔架振动监测方法;最后使用风电场实际数据验证,以误差平方和为评价指标,考虑机组工况条件的XGBoost预测精度提高了34.6%。基于数据驱动的方法能有效识别风电场中异常振动较频繁的塔架,提升了运维效率。     

基于自适应DBSCAN算法的风电机组异常数据识别研究

为了对风电机组实测数据中的异常数据进行有效识别和剔除,通过分析风电机组的风速-功率异常数据,提出了基于分功率区间的自适应密度聚类(DBSCAN)异常数据识别算法,采用无标签聚类轮廓系数对DBSCAN算法中关键参数半径(ε)和邻域密度阈值(Z)进行自适应最佳选择,并利用该算法识别实验机组的异常数据.结果 表明:该算法避免了人为主观设定导致的误差,能够对风电机组异常数据进行有效识别.     

漂浮式风电机组无模型自适应控制

针对漂浮式风电机组叶片载荷、功率及浮式基础振动耦合问题,以尾缘襟翼偏角为输入,以叶根挥舞弯矩,电功率,浮式基础纵摇、艏摇为输出,设计无模型自适应控制系统。同时,将无模型自适应控制与漂浮式风电机组的基准主控系统通过滤波进行频率解耦。在改进FAST的含尾缘襟翼的气弹-伺服仿真平台中进行验证,结果表明所设计的无模型自适应控制系统在不牺牲功率波动的条件下,能够降低叶片疲劳载荷和基础振动。此外,交叉小波分析结果表明,尾缘襟翼控制量的引入削弱了漂浮式风电系统固有的气弹同步相关性,减少了入流风作用在风轮上的能量。     

数据驱动的风电机组传动系统疲劳载荷计算与主动抑制研究

风电机组疲劳损伤导致的运维工作是影响风电场成本的关键因素。以机组损伤维护最频繁的传动系统为研究对象,分析了机组运行工况与其结构损伤等效载荷的耦合关系,构建了基于深度神经网络的疲劳损伤数据拟合方法。利用所建数据驱动模型在风电场有功控制过程中进行实时疲劳预测并优化机组有功控制指令。仿真实验表明,本文所建数据驱动预测模型对机组传动系统疲劳载荷有较好拟合效果,用于有功控制过程可降低风电场内各机组的传动系统疲劳载荷。     

多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究

详细分析叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,采用功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量.采用高斯过程回归分别建立功率模型和叶轮转速模型实现2个参数的实时监测.引入序贯概率比检验方法分析功率和叶轮转速模型的预测残差以发现2个参数在叶片结冰时的异常变化.当风电机组功率异常、叶轮转速异常且环境温度在0℃附近这...     

基于PSCAD的永磁直驱风电机组简化模型研究

针对风电机组的电磁暂态模型求解耗时长、仿真计算工作量大、数值收敛性差等不足,在研究直驱机电暂态及运行控制方式的基础上,利用PSCAD仿真工具构建了直驱风电机组简化模型,并分别在恒定风速、阶跃风速和电网故障三种工况下进行了仿真验证。结果表明,基于PSCAD的直驱风电机组简化模型可行、有效,在保证一定的计算精度下,可大幅提高计算速度,且当风机台数增加时,速度提高更加明显。     

风电机组理论发电功率计算及对比优化

近年来风电装机数量快速增长,新能源发电占比逐渐提高,由此带来的电网调峰问题日益突出,尤其是风电的消纳矛盾日渐加剧。风电场理论功率计算可以更好地分析风电场实际发电和限电情况,以及弃风电量情况等,用以缓解电网和风电场发电之间的矛盾,有利于电网调度准确评估风电场的实际风力发电值。通过样板机法、测风塔外推法、机头风速法来计算风电场理论功率,并对这几种计算方式进行了对比分析,综合各种计算优势得出更切合实际的理论功率。     

风电机组理论发电功率计算及对比优化

近年来风电装机数量快速增长,新能源发电占比逐渐提高,由此带来的电网调峰问题日益突出,尤其是风电的消纳矛盾日渐加剧。风电场理论功率计算可以更好地分析风电场实际发电和限电情况,以及弃风电量情况等,用以缓解电网和风电场发电之间的矛盾,有利于电网调度准确评估风电场的实际风力发电值。通过样板机法、测风塔外推法、机头风速法来计算风电场理论功率,并对这几种计算方式进行了对比分析,综合各种计算优势得出更切合实际的理论功率。     

基于特征选择和XGBoost的风电机组故障诊断

随着风电规模的不断增加,风电机组的运行维护成为研究的热点.针对风电机组的故障诊断问题,文章提出了一种基于特征选择和XGBoost算法的故障诊断方法.该方法采用随机森林的袋外估计进行特征选择,降低了特征选择过程的主观性;以XGBoost算法为基础搭建诊断模型,采用网格搜索和交叉验证对算法进行参数优化.以风电场SCADA实...     

基于运行数据的风电机组转矩控制性能评估

风电机组的性能评估方法具有多样性及复杂性的特点,基于风电场SCADA系统中采集的大量风电机组运行数据,对风电机组转矩控制的性能评估方法进行了研究。在深入分析风电机组中发电机转速与发电机转矩关系的基础上,提出了风电机组在最佳风能利用系数C₍p(max))跟踪区内的转矩优化控制的性能评估方法。通过筛选有效数据,拟合计算出风电机组的实际运行转矩增益系数;再通过与理论最优转矩增益系数进行对比,找出风能捕获能力较弱的风电机组,进而采取措施提高其发电量。通过软件仿真及案例分析表明,该方法在不增加设备及成本的情况下,可有效识别因转矩控制的性能差而影响发电量的风电机组,以便及时进行控制策略调校,维护风电场的利益。     

多场景随机风速条件下的配电网风电机组选址定容

建立了风速多场景概率分布条件下的风电机组出力模型,在已有配电网系统中预置各节点风速参数以保证规划结果符合实际配电网风速情况。在此基础上,根据风电机组接入配电网对系统有功损耗和系统静态电压稳定性的改善情况,选取风电机组接入配电网的候选位置。以年综合费用最小为目标,利用遗传算法实现风电机组接入的位置和容量的优化配置。IEEE33节点配电系统仿真结果表明,文中提出的风电机组接入配电网规划模型使规划结果更贴近实际,并可有效提高风电机组接入配电网的经济效益和可靠性指标。