低风速风电场风电机组选型探讨

正风能是洁净环保的可再生能源,人类对风能的利用至少已经有3000年历史,由于受到当时经济、技术方面的因素制约,风力发电技术发展缓慢。19世纪70年代世界爆发石油危机之后,欧美等发达国家为寻找能够替代化石燃料的新能源,投入了大量的科研经费与激励政策研制风电机组。二十世纪,风力发电事业在全球范围内蓬勃发展,风电机组单机发电量从最初的kW级发展到现在的MW级,从最初的小型离网型单机发展到现在大型并网型机组。从最初的木     

低风速型风电机组发展调查

本文简单介绍了低风速型风电机组在我国的应用情况,以及该类机组所具有的技术和市场特征。随着我国分散式风电开发逐步增加,低风速风电机组越发受到市场青睐,然而低风速型风电机组的特有技术并非仅仅是加长叶片那么简单,还需要注意解决多方面问题。     

风电机组低风速发电优化控制分析

正"十二五"期间,我国将大力推动清洁能源的高效利用,作为清洁能源的重要组成部分,风能产业未来五年发展潜力巨大,预计中国的风电装机容量将会在2015年达到9000万千瓦。风电产业将实现规模化,标准化,高科技化,在控制风电行业发展速度的同时提高发展质量。目前风电机组大多为水平轴升力型,是利用叶片的特殊气动外形,在风吹过时,叶片上产生升力,进而产生旋转力矩,带动发电机发出电能。在风速低于额定风速时,风电机组主要是工作在欠功率状态,即叶片的桨距角被调     

风电场邻近风电机组缺测风速集成填充方法

针对风电场中邻近多台风电机组集中出现缺损测量风速的工况,提出基于粒子群优化广义回归神经网络的风电机组缺损测量风速集成填充方法。以"成员等同性"原则引入动态时间规整算法、空间邻点法和Pearson相关系数法,分别搜寻与缺损测量风速风电机组风速演化最为相似的若干台风电机组及对应的测量风速时序,建立基于广义回归神经网络的填充子模型,采用粒子群算法对广义回归神经网络的模型参数和训练集的构成进行全局优化,之后选取较好的子模型构造自适应的熵权集成填充模型。实验结果表明:依据相似性风速序列进行缺损风速的填充能有效提高填充精度;粒子群算法优化广义回归神经网络,不仅提高了子模型的填充效果,更使得模型参数的调节有据可依,能适应不同风电场风速数据的特点;基于熵权的集成填充策略理论依据充分,集成填充的精度和稳定性优于单个子模型。     

基于伴随方法的低风速风电机组翼型优化研究

以提高翼型的升阻比为优化目标,基于CFD(computational fluid dynamics)数值模拟,利用基于控制理论的伴随(Adjoint)方法及网格快速变形理论,在低风速条件下,分别对水平轴风电机组叶片通常使用的传统航空翼型NACA0012和风电机组专有翼型S8036进行仿真优化研究。结果表明:结合基于控制理论的伴随算法及网格快速变形方法,可有效改进优化2种不同类型翼型的气动性能。在相同的流场条件下,优化得到的翼型分别与初始翼型NACA0012和S8036相比,升阻比分别提高8.75%和16.74%。     

实度对低风速风电机组风轮气动性能影响研究

为提高低风速地区的风能利用率,研究风轮实度对低风速风电机组气动性能的影响。考虑影响风轮实度因素（叶片数量、弦长及安装角）,设计2组不同弦长叶片与可调安装角轮毂。安装角改变时不仅会引起实度变化,还会使叶尖速比发生改变。通过车载试验验证安装角不同时对风轮气动性能的影响主要与叶尖速比相关。根据不同风轮表面压力分布数值模拟结果得出：相同风速下,弦长由叶根到叶尖逐渐增大的叶片更易启动。相同条件下,试验机组输出功率与数值模拟机组输出功率最大相差5.37%,说明数值模拟结果可信。随着风轮实度的增加,风速5 m/s时,其风能利用系数呈增大趋势,风速8 m/s时,其风能利用系数呈减小趋势,两趋势相交时实度为25.38%,得出该实度下风轮气动性能较优,即可得到适合低风速地区的风轮实度。     

提高低风速风电场发电量措施研究

近年来,风资源丰富的区域受到资源和规模等因素的限制,人们悄然把目光转向更为广阔的低风速区域,而风电机组发电量直接影响风电场经济效益。安徽来安低风速风电场作为全国首个低风速风电场,至今已运行两年多。本文针对影响低风速风电场发电量的因素,制定风电机组各种优化方案,对比分析来安风电场各项提升发电量测试方案的初步结论,提出进一步提升发电量的改进措施,为今后风电场设计、建设、生产运行提供参考。     

风电场风电机组的接地设计

较系统地介绍了风电场风电机组对接地电阻的要求、接地设计思路及方法,并提供实际工程中接地网布置图实例作为参考。     

大型低风速风电场运行分析

近年来,风能资源丰富的区域受到资源和规模等因素的限制,人们悄然把目光转向更为广阔的低风速区域。安徽来安低风速风电场是全国首个低风速风电场。本文介绍了来安风电场的基本情况,从海拔高度对发电量的影响、森林(粗糙度)对发电量的影响、风切变和湍流强度对功率曲线的影响等四个方面分析风电场的运行情况,总结了低风速风电场运行的特点和部分规律,为以后风电场建设提供参考。     

水平轴风电机组短时风速模型研究

提出一种建立水平轴风电机组短时风速模型的方法,首先根据自然风短时风速的湍流特性,建立自然风短时风速模型;然后研究风轮旋转效应和塔影效应对自然风短时风速的影响,建立包括风轮旋转效应和塔影效应的水平轴风电机组的短时风速模型。对建立的短时风速模型进行仿真分析,证明该方法建立的水平轴短时风速模型能客观地反映自然风短时风速流经风电机组的短时风速动态过程。     

福建莆田石城风电场风电机组选型研究

由于风力发电设备的投资在风电场建设投资中占有相当大的比重,风电机组选型是风电场设计中的主要工作之一。结合福建莆田石城风电场的情况,从产品市场供应、技术特点、单机容量选择、技术参数比较、发电量和度电成本比较等几个方面对机组选型进行了研究．研究方法对其他风电场设计具有一定的参考和借鉴价值。     

低风速风电场风场道路的设计

国内已生产出能够充分利用低风速地区风力资源的风力发电机组,以解决该区域风能利用率低、风力不稳定的一些问题。通过对比不难发现,这些风力发电机组的叶片长度都比以往同级别机型的长度增加不少。叶片的加长同时也增加了道路交通运输的成本,特别是山区、某些低山地区的自然地形本来就比较复杂,叶片加长直接导致了增加道路宽度的要求,施工工程量也随之增大,从而增加了整个项目的成本,降低了项目的发电效益。文章结合安微某风电场的建设,总结了低风速风电场的道路优化设计,为同类型的风电场的建设提供一定的工程经验。     

低风速地区风电开发成本探讨

根据对地理和气象资料的分析,我国的低风速风能资源更丰富且分布区域广大,约占全国总面积的68%。据广东省的初步测算,达到可开发标准的低风速风电场资源储量约为4级以上风资源的3倍;在东部沿海、湖等地区的低风速风资源储量同样也很可观。由于临近用电负荷中心,电网、路网条件好,电价承受力强,开发利用这些区域的风能将是我国风电发展的重要方向。因此,     

风电场风速预测模型研究

介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。     

风电机组塔架的脉动风速时程模拟

本文简述了谐波合成法中的自回归模型(AR)模拟出给定风速功率谱的风速时程序列,并验证其与目标谱(Davenport谱)的一致性,从而得到作用在各节点的脉动风荷载时程样本的方法。本文采用谐波合成法,建立了脉动风速时程的AR模型,编辑出脉动风速时程模拟程序,并对某风电机组塔架进行脉动时程分析,验证了该脉动风速时程模拟的可行性与有效性。     

某风电场风电机组地基基础方案比选研究

结合实际工程,对陕西北部大厚度湿陷性黄土地基风电机组地基基础方案进行比选研究,通过对各种方案技术经济及施工方便快捷等方面分析,提出了合理地基基础方案及相关计算方法,供同行参考。     

平均风速时距取值对风电场出力计算的影响

针对风电场平均风速的时距取值与风电机组出力对风速的实际响应时间不匹配的问题,基于风机功率曲线、风电场风速测量及风电机组出力特性,分析了风电场测风频率与风机出力特性的匹配程度及不同的平均风速时距取值对风电场出力计算结果的影响,提出了平均风速时距合理取值的建议。     

风电机组载荷计算的外部风速条件模拟研究

针对大型风力发电机组设计中的风速条件进行了模拟研究,利用Bladed软件进行了仿真和载荷计算,研究内容包括风切变、塔影、上风向尾流、三维湍流、瞬时风速等建模问题.结合沈阳工业大学承担"863"项目--SUT-1000 MW级变速恒频风电机组的研制,进行了IEC标准下各级负载级别的载荷计算.     

低风速型风电机组高柔塔筒涡激振动疲劳损伤评估

为实现低风速型风电机组高柔塔筒抗疲劳设计,以某140 m柔塔机组为研究对象,采用欧盟标准EN 1991-1-4推荐的有效相关长度法和频谱模型法,开展涡激振动疲劳损伤评估。基于有限元法建模获取结构固有模态属性;由疲劳应力-寿命（S-N）曲线、风速瑞利分布和Miner法则推导塔筒疲劳应力范围和损伤规则;对比分析柔塔与刚塔两类机型临界风速分布和焊缝疲劳损伤分布。结果表明：柔塔更易激发二阶涡激振动,二阶涡激载荷显著增大,其损伤对不同风场条件（年平均风速、风切变）极为敏感;在6.5 m/s设计风速下,45%～85%塔筒高度处疲劳损伤均超过IEC 61400-6塔架与基础设计要求20年损伤限值0.1,存在疲劳破坏风险,须考虑加阻措施或优化结构设计。     

风电场风电机组机载风速仪状态自确认

以风电机组机载风速仪为例,提出一种传感器状态自确认方法。利用多台风电机组风速的相关性,通过动态时间规整算法,选定一组风电机组群。构建基于自联想神经网络的风电机组群风速仪预测模型,采用历史正常数据通过麻雀搜寻优化算法对模型进行训练,根据实际值与预测值的关系对风速仪状态进行识别。通过仿真实验证明该方法可识别风速仪模拟异常状态,最后对某风场实际风速进行检测,结果显示能有效识别出风速仪的状态,实现风电机组风速仪状态的自确认。