大型风电场的风能损失计算

大型风电场由于风机数量众多,各台运转的风机之间的相互干扰作用会影响风机的有功输出,从而造成风电场的风能损失。风能损失将直接影响风电场投入运行后的年度发电能力、发电计划安排以及风电场的运行控制。文中提出了一种新的迭代回归计算方法,可有效分离风机的正常输出和非正常输出,从而正确估算风机的理想输出曲线,并定量计算风电场的风能损失,可服务于已并网的大型风电场。最后,结合实际数据对某风电场的风能损失进行了计算和分析。     

大型变速恒频风电系统的建模与仿真

针对兆瓦级变速恒频风力发电系统,基于Matlab/Simulink建立了包括风机、传动齿轮、双馈发电机在内的大型风电系统的整体动态数学模型。传统的最大风能捕获算法往往基于最优功率曲线和部分风机参数已知,当上述参数未知或出现扰动时,风电系统的效率会严重降低。针对此不足,基于所建模型设计了变步长最大风能捕获控制器,该控制器采用矢量控制算法,实现了发电机输出有功和无功功率的解耦控制;针对有功功率控制,控制器根据发电机输出转速扰动时,相应输出有功功率的变化变步长地调整系统输入,直到系统运行到最大风能点。仿真结果验证了风电系统模型的正确性以及控制器的有效性。     

基于灰色关联度的风机MPPT控制影响因素分析

鉴于现有研究未明确指出诸多因素对风机最大功率点跟踪控制性能的影响程度及其主导因素,基于灰色关联度理论定量评估了多种相关因素对最大功率点跟踪控制性能的影响程度。以多种影响因素作为子序列,包括空气密度、风速湍流强度、平均风速、风力机转动惯量、半径和最佳叶尖速比,将评估最大功率点跟踪控制性能的平均风能利用率作为主序列,通过灰色关联度分析获取这些因素对平均风能利用率的影响程度。研究结果表明,湍流强度和转动惯量是影响风机最大功率点跟踪控制性能的主导因素,应在风力机结构设计和最大功率点跟踪控制系统优化时重点考虑。     

考虑湍流频率因素的风力机最大功率点跟踪控制

湍流风速的频率会影响风力机最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)的性能,却被目前的MPPT控制及其改进方法所忽略。因此,为进一步提高风能捕获效率,该文基于收缩跟踪区间的功率曲线调整方式,采用响应面近似模型构建最佳起始转速与3种风速特征指标(平均风速、湍流强度、湍流频率)的函数关系,进而提出能够更加全面响应湍流风况变化的改进功率信号反馈法。该方法对湍流风速的考虑更为完善,因而能进一步提高风能捕获效率以及风力机MPPT对湍流风况的适应性。最后,利用美国国家可再生能源实验室(national renewable energy laboratory,NREL)开发的FAST(fatigue,aerodynamics,structures,and turbulence)软件,针对NREL CART3风力机进行了仿真比较分析,验证了该方法的有效性与先进性。     

考虑输变设备的分频风力发电系统最优控制

对以分频发输电技术为基础的变速变频(VSVF)运行的分频风力发电系统,在考虑分频输电线路和升压变压器的基础上,对其基于矢量控制技术的无风速测量最优功率输出的控制策略进行了研究.在PSCAD中建立分频风力发电系统各部分的动态模型,对分频风力发电系统的风能利用系数、风电机组输出功率和线路的损耗进行仿真分析,并与常规恒速恒频(CSCF)风电场进行比较,结果表明该控制策略可以在自然风速波动的情况下,实现无风速测量下的最优风能捕获、最优功率输出和减小输电线路功率损耗.     

面向风电机组最大功率点跟踪的转矩曲线增益动态优化

最优转矩法是实现风电机组最大功率点跟踪的常用方法。为了提高其在湍流风速下的风能捕获性能，转矩曲线的增益系数设定需要全面考虑湍流风速特征的影响。现有研究通过构建最优参数模型实现增益系数随时变湍流风速特征的动态优化。然而，由于转矩曲线的最优增益系数同时与平均风速、湍流强度及湍流频率三个特征指标存在复杂的非线性函数关系，构建最优参数模型需要基于大量的湍流风速样本，巨大的动态仿真计算量非常耗时，很难实现批量化工程应用。为此，该文发现最优转矩增益系数与最优转矩法对应的风能捕获效率存在强相关性，进而将基于三变量的最优参数模型降维简化为单变量，并在此基础上提出了转矩增益动态优化的最大功率点跟踪控制方法。该方法在同样全面考虑湍流风速特征、维持高风能捕获效率的同时，显著降低了构建最优参数模型的计算与时间成本。基于FAST软件的仿真验证了该方法的有效性。     

大型风电场内机组的有功功率优化方法研究

为充分利用风能、提高风能利用率,改善风电场的功率输出特性,基于风速和功率的超短期提前一步预测,建立多目标的风力发电机组功率优化模型,对风电场输出的有功功率优化,并采用粒子群优化算法对优化模型进行求解和仿真分析,仿真结果表明:该优化方法使风电场整体输出功率得以提高,同时也减小了风电场的运行成本。     

风机最大功率点跟踪的失效现象

针对具有大转动惯量和宽最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)区间的风电机组,发现了一种在传统MPPT控制策略下出现的风机MPPT失效现象.基于对简化风机模型的平衡点及加速/减速区域的分析,从机理上解释了MPPT失效现象的产生原因,即风机的慢动态性能难以跟踪风速的快速波动.进一步,针对多种容量风电机组的仿真统计分析表明,该MPPT失效现象的发生及其对风能利用系数的降低是不能忽视的.特别是在高湍流强度的风速条件下,MPPT失效导致的风能捕获损失率可能高达10%以上.     

湍流强度规格化风电机组测量功率曲线的方法研究

风电机组的功率曲线是发电量的直接保证。但是,风电机组的测量功率曲线在很大程度上会受到测试场地湍流强度的影响。湍流强度不仅会造成风电机组测量功率曲线和保证功率曲线之间的区别;而且还会影响风电场设计,使风电场的实际发电量与设计发电量产生较大的差别。详细介绍了一种湍流强度规格化风电机组测量功率曲线的方法,可以将不同湍流强度下的功率曲线规格化至同样的湍流强度,可用于不同功率曲线的比较,也可用于指导风电场设计。     

离网型双馈异步风力发电机组最大风能捕获控制研究

针对离网型双馈异步风力发电机组(DFIG)不能实现最大风能跟踪问题,提出一种基于可变负载的最大风能捕获控制方案。基于风机最优功率曲线,检测转子转速计算转矩参考值与发电机电磁转矩反馈值比较,所获误差信号用于控制可变负载,实现最佳功率捕获。同时,针对定子电压易受负载投切的影响,采用定子磁链强迫定向方法,考虑励磁电流暂态过程的影响,结合前馈补偿设计双电流闭环控制器,抑制定子电压扰动。为验证控制策略有效性,在MATLAB/Simulink环境下建立兆瓦级仿真模型,结果表明可变负载可有效实现最大风能捕获,定子输出电压幅值及频率稳定。     

大型风电机组限功率运行特性分析及其优化调度

近年来大量风电场的并网给电网安全运行带来困难,为此电网调度部门对所辖风电场提出了严格的限发要求。变速风电机组需要从传统的最大风能利用运行模式向限功率运行模式转变,由于风力机功率特性具有强非线性,运行模式的改变对风电机组以及风电场的控制策略提出了更高的设计要求。提出了一种考虑风电机组限功率运行状态优化的风电场功率调度策略。首先,基于小扰动分析方法分析了限功率运行下风电机组非线性模型的稳定特性;然后,提出了一种限功率运行状态评价指标;接下来,建立了风电场功率调度多目标优化模型,并基于遗传算法设计了求解策略。最后,结合实际算例验证了所提调度策略的有效性。     

基于功率跟踪曲线切换的变速风电机组虚拟惯量控制

提出一种基于功率跟踪曲线切换的变速风电机组虚拟惯量控制方法:在电网正常时,风电机组接近最大功率跟踪曲线工作并储存动能;当电力系统频率发生跌落时,风电机组切换至另一近最大功率跟踪曲线工作,并释放转子动能。采用次优曲线切换机制可极大削弱惯量响应过程中原控制系统外环对df/dt前馈控制环节的抵消作用,提高惯量响应的动态性能。通过合理选择次优功率跟踪曲线,可减少因惯量控制导致的风能利用效率的降低。仿真中所选取的次优功率跟踪曲线可保证风电机组在惯量控制过程中,捕获的风功率始终不低于最大跟踪功率的98%。     

基于Copula理论的风电功率缺失数据补齐方法研究

风电数据的完整性对风电功率的准确预测以及风能的利用具有重要意义。文中从风电场中风机输出功率的相关性分析,提出利用Copula理论建立不同风机输出功率的联合概率分布模型的方法。利用实测的风电功率数据,采用非参数核密度估计法估计风机输出功率的概率分布。以Kendall秩相关系数作为相关性测度。利用风机输出功率的相关性对缺失数据进行补齐。仿真实验说明补齐数据的准确率和平均相对误差得到较好的效果,能够有效提高补齐数据的质量。     

风电场及机组出力损失计算模型与方法

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。     

基于风电机组健康状态的风电场功率分配研究

评价风电机组健康状态,合理分配风电场中风电机组的功率,对降低风电场的运维成本有着重要意义。首先,利用风电机组监控与数据采集(supervisory control and data acquisition, SCADA)系统中的风电机组历史运行数据,训练基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的风电机组输出功率预测模型。然后,根据预测功率和风电机组实测输出功率的偏差幅值将风电机组的健康状态分为良好、一般、较差等三个类别。最后,综合考虑风电场中每台机组的健康状态、最大发电能力和电网调度部门对风电场下达的发电指令,建立目标函数和约束条件,采用遗传算法进行求解,得到分配给每台机组的功率。仿真结果表明,所提出的方法不仅能够根据风电机组的健康状态合理分配机组功率,而且能够满足调度中心下达的风电场总的发电功率。     

基于多相风力发电系统的容错控制策略研究

多相电机具有转矩大、转矩脉动低以及容错性高的特点,尤为适用于风力发电系统这种低速大功率的应用场合。提出一种基于多相直驱永磁同步发电机的风力发电系统,多相风机经三相桥式不控整流器、隔离型DC/DC和模块化多电平变流器并入高压直流电网。首先,采用基于转速外环的MPPT控制得到三相桥式不控整流器的平均电流参考值;然后,根据变流器工作状态对各套三相桥式不控整流器的电流参考值进行重构,实现正常相输出功率平衡,确保故障相不会出现过流,达到系统的容错控制,提高可靠性;最后,通过模块化多电平变流器单桥臂接入直流电网,降低了变流器复杂度。以18相风力发电机为例,搭建了Matlab/Simulink仿真模型,验证了所提拓扑结构及容错控制策略的有效性。     

全功率驱动的异步风电机组的控制策略研究

通过全功率PWM变流器并网的笼型异步风力发电机组(the Full Rated Converter Induction Generator,FRC - IG),以其低成本、高可靠性和易维护的特点引起了人们的关注.在分析笼型异步风电机组数学模型的基础上,对全功率PWM变流器的控制策略进行了研究,给出了基于转矩给定的最大功率跟踪控制策略,通过对电磁转矩的调节间接控制发电机转速来跟随最大功率曲线.网侧变流器采用并网电压控制策略,根据并网电压的幅值来调节无功功率抑制电网电压的波动,在保证风电机组安全运行的同时降低了机组并网对电网的影响.仿真结果表明所采用的控制策略能很好地实现风电机组的最大风能跟踪,降低并网点电压波动.在电网电压故障期间,并网电压控制策略还可以有效地提高机组的低电压穿越能力,保障风电机组稳定运行.     

基于时间序列分析的风电功率预测模型

风电功率的精确预测对于电网合理调度,降低电网运行成本和保证电网系统安全性等方面有重要的意义。基于风电功率历史数据具有的时间序列特性,应用时间序列法建模,对风电场的发电功率进行短期和中长期预测,同时分析单一机组和汇聚机组对预测效果的影响。实证研究结果表明,利用时间序列分析方法,能比较精确地预测风电场发电功率,且短期内预测平均绝对百分比误差不超过15%,预测的合格率已超过85%,并且集中开发的方式可以减少预测误差。     

风力发电机组的有功控制研究

阐述了随着风力发电技术的迅速发展,以风能为基础的风力发电在全球的应用越来越广泛,风力发电在电力能源中所占的比例也越来越高。提出了由于风能的随机性和偶然性,使风力发电并网运行时产生很多技术问题,如有功调节能力差、电能质量差等,这些已成为制约风力发电大规模发展的主要问题。因此,研究含双馈风力发电机组的有功-频率调节对风电大规模利用具有非常重要的现实意义。以IEEE-9节点为例,介绍了双馈风电机风能捕获原理,提出风力发电机的有功调节-调频控制策略,并通过仿真验证了控制策略的有效性。