大规模风电接入的继电保护中存在的问题及处理对策

近年来,随着环境和能源的日益突出,风电等再生资源也被社会关注。大规模风电并网的运行,增加了风电接入电力系统的复杂性,从而产生了一些相关性问题。事实表明,我国东北地区很多风电基地都曾多次发生因为小电网故障造成的大面积风电事故,因此有必要关注大规模风电接入继电保护中存在的问题,并针对问题提出处理对策。     

甘肃省风电装备制造全产业链联盟成立

近日,甘肃省风电装备制造全产业链联盟在武威市成立。产业联盟成员签署了《甘肃省风电装备制造全产业链联盟协议书》。据悉,风电装备制造产业是甘肃省“十二五”规划发展的重点战略性新兴产业之一,也是甘肃省装备制造产业的重要组成部分。甘肃省风电装备制造全产业链联盟的成立,为风电装备生产企业搭建了交流合作、共同发展的平台,对于合理有效地配置风电资源、发展甘肃省风电装备制造产业、提升甘肃省风电装备制造产业自主创新能力和产业核心竞争力具有十分重要的意义,将为推动甘肃省经济结构调整,转变发展方式,加速提升甘肃省风电装备制造产业水平,形成风电核心零部件产业链体系,推动甘肃省风电产业快速发展发挥积极作用。     

浮式风电装备动态响应敏感性参数分析

为研究各参数对浮式风电装备动态响应的影响程度,寻找响应变化规律和设计优化方向,根据海装6.2 MW浮式风电装备参数进行一体化仿真。结合规范要求、设计经验和环境条件特点,针对不同环境条件的重现期、风谱类型、波浪谱类型、极端阵风周期进行参数敏感性分析,得到浮式风电装备不同部分动态响应结果。结果表明：不同环境条件的重现期和组合方式对运动响应和锚链张力影响十分明显,对机组载荷的影响则与机组所处状态相关;风谱类型主要影响机组载荷,对平台运动和锚链张力影响不大,考虑空间相干性的湍流风谱结果最危险;波浪谱类型对运动幅值和锚链张力极值影响较大,在发电工况下对机组载荷的影响较小,但在空转工况下对机组载荷的影响较大;阵风周期对运动响应、塔筒载荷、机舱加速度影响相对明显,但对轮毂载荷、锚链张力影响不大。     

海上风电单桩基础服役状态现场监测

为了解风电结构在复杂环境中的真实服役状态,对2个风电单桩基础机位先后开展结构振动监测和水下地形扫测,通过分析现场实测数据,分析包含振动特性和冲刷情况在内的风机支撑结构服役状态,并结合设计数据对实测结果进行讨论。现场测试分析结果可为海上风电结构的服役状态监测和设计优化研究提供参考。     

基于改进辅助分类生成对抗网络的风机主轴承故障诊断

基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率。     

基于综合效益指标体系的风水互补系统经济调度

在风水互补系统中,风电受政策扶持,常优先保证其全额消纳,而忽略了对水电的影响。随着产业与市场的发展,风电的补贴政策逐渐退坡,运行调度将优先考虑系统经济性,为此,将水电在互补运行下所受影响纳入经济调度考虑中,建立了风水互补系统效益指标体系,以互补系统效益最优为目标建立调度模型,并提出一种半控制的粒子群算法(semi controlled particle swarm optimization,SC-PSO)进行求解。在算例中设置对照实验,探讨不同政策、不同规模、不同资源、不同工况下的互补系统资源调度,并用Shapley addictiveexplanations对调度结果进行了分析。相较于风电全额消纳模型,所提模型在系统综合效益上最大提升了86%,该结果表明了所提模型的有效性,对以水电为调节能源的互补系统经济调度问题有指导作用。     

风电机组健康状态预测中异常数据在线清洗

风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法.由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂,基于经验Copula-互信息(ECMI)选择关键特征参量作为数据清洗对象,并基于Copula建立置信等效功率区间描述其非线性与不确定性.针对置信边界外的堆积点和离群点,结合其时序特征与密度分布建立Copula数据清洗模型(Copula-TFDD),依次进行在线清洗.最后,基于实际数据与人工模拟数据分析模型的精度、运算效率以及对机组健康状态预测的影响表明,Copula-TFDD能准确并实时地识别各类异常数据,有效提升风电机组健康状态预测的性能.     

基于电压和电流特征的双馈风电变流器功率器件开路故障综合诊断

变流器功率器件开路故障监测与识别对提高双馈风电系统智能运维至关重要.针对现有基于变流器电压或电流单一特征以及固定阈值的方法难以同时实现功率器件故障诊断监测与识别问题,该文提出一种基于变流器直流母线电压的故障监测与基于转子电流故障识别的综合诊断方法.首先,理论分析变流器功率器件开路故障对直流母线电压的影响,基于累积和(CUSUM)算法,提出基于直流母线电压特征的故障监测方法;其次,针对转子输出电流非平稳特性和阈值固定问题,提出基于归一化输出电流平均值和绝对平均值为故障特征量及自适应阈值的故障识别方法;最后,仿真模拟不同功率器件先后开路,验证所提方法的有效性,以风速随机及电网电压跌落为场景验证所提方法的鲁棒性.同时,以功率器件典型开路故障实验数据验证仿真分析的准确性.仿真与实验结果表明,所提方法能准确实现变流器功率器件开路故障诊断.     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。