大型风力发电机组健康状态评价综述

采用合理的方法进行风电机组健康状态评价对于分配风电场功率,减少运维成本,延长风电机组使用寿命有着重要意义。随着装机容量的增长,风电机组健康状态评价引起了国内外学者的广泛关注。目前健康状态评价方法较为繁杂,且对于风电机组健康状态评价方法的总结归纳较少。因此,基于现有研究成果,对风电机组健康状态评价的现状进行梳理。首先,介绍了风电机组健康状态评价的方法,并对已有方法进行分类,分析了其优缺点。其次,介绍了风电机组健康状态评价的数据来源及描述其健康程度的指标。最后,从健康状态评价的数据分析、机组健康状态与控制的相互影响、整机的健康状态评价及预测等方面提出未来可研究的要点。     

考虑储能电池运行寿命的风电功率波动平抑方法研究

储能应用于风电功率波动平抑时，存在有效平抑波动功率与减小储能电池负担难以协调的问题，导致风电功率波动平抑效果不佳或储能电池负担增大。针对以上问题，提出了一种改进的自适应滑动平均滤波算法，在满足1min和10min双时间尺度的风电并网功率波动率标准下，对风电功率进行自适应分解，不仅获得了满足风电并网标准的并网功率参考值，还减小了需要储能电池平抑的波动功率，然后采用双磷酸铁锂电池来平抑波动功率，同时考虑荷电状态(state of charge,SOC)反馈，通过检测储能电池SOC的值，判断其是否达到充电上限或放电下限，以此防止过充过放电对储能电池运行寿命的影响，运用雨流计数法寿命评估模型对储能电池运行寿命进行评估。算例表明，所提算法能够根据风电功率波动率的大小在线实时调节滑动窗口的大小，实现风电功率的分解，从而有效地平抑了风电功率波动，并且降低了储能电池的负担，延长了其使用寿命。