关键词： 变桨距   萤火虫算法   风速预测   神经网络  

摘要： 现代化社会对化石能源过度的攫取,已经造成了一系列环境污染问题。风能作为清洁能源,凭借其显著的社会效益越来越受各个国家的欢迎。由于风速具有波动性和间歇性,且风电机组具有大惯性和非线性的特点,这给风电机组的输出功率控制带来了挑战。随着近些年风电产业的快速发展,风电设备制造和控制技术也取得了长足的进步。变速变桨距风电机组在风能转换效率和功率控制方面有着无可比拟的优势。论文以变速变桨距风电机组为研究对象,以实现平抑功率输出波动为目标,提出一种行之有效的风电机组功率控制策略。论文首先分析风电机组的各个子系统和风速的工作原理并且搭建仿真实验模型,从而为后续的风速预测以及变桨距控制的实现奠定坚实的基础。由于风速难以预测以及风电机组的复杂性,使得传统的控制策略难以达到较好的控制效果。萤火虫算法作为元启发式算法,在求解复杂的非线性系统优化问题时,具有明显的优势。因此,论文引入萤火虫算法,并且对其进行改进,设计了并行结构和四种通讯策略,提出具有更快的收敛速度和更高收敛精度的分布式并行萤火虫算法（Distributed Parallel Firefly Algorithm,DPFA）,为后续的风速预测模型和控制器设计提供有效的算法支撑。其次,针对BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）对风速时间序列的预测结果存在滞后现象,导致预测效果不佳的问题,论文引入经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）对风速时间序列进行分解,然后利用DPFA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,最后将各分量叠加重构成最终的预测结果。针对在变化幅度较大的风况下,变桨距执行机构变桨不及时,以及反馈控制器控制信号具有滞后性的问题,论文提出预测前馈-反馈控制策略,将预测值作为前馈控制器的参考值,利用预测前馈控制器的预测值对经过DPFA优化的反馈控制器的控制信号进行补偿,使得变桨距执行机构能够提前一步变桨,达到风电机组功率平滑输出的目的。最后,将论文提出的算法和控制策略应用于兆瓦级风力发电机组,与传统的控制策略进行研究对比。实验结果表明,论文提出的预测前馈-反馈控制策略具有较好的控制效果,能有效平滑风电机组的功率输出,提高风电机组的稳定性,减少对电网的冲击。

关键词： 双馈风力发电机   频率调节   虚拟惯量控制   线性自抗扰控制  

摘要： 环境污染和能源危机推动了风力发电迅速发展,风力发电在电力系统中占比提高带来了对电力系统稳定性的挑战。风功率和负荷功率的波动,对系统频率的稳定控制提出了新要求。本文旨在关注双馈风力发电机组参与系统调频的方法研究,主要内容如下:首先,对双馈风力发电机组参与系统调频的研究背景和意义进行了介绍,对双馈风力发电机组进行建模,介绍了现有风力发电机组参与系统一次调频的方法原理,为进一步探讨双馈风力发电机参与系统调频研究打好了基础。其次,不同风电场面对不同风速,机组具有的惯量不同,目前普遍采用的虚拟惯量控制只简单的对其使用统一系数,对风速过高或过低的机组后期转速恢复不利。本文针对不同转速下的机组采用不同的系数进行虚拟惯量优化控制,并在频率恢复阶段修改控制参数极性,对频率恢复过程进行优化。针对目前采用超速或桨距角控制等牺牲平时发电量来为风机预留备用功率的情况,本文采用超级电容器作为双馈风机参与系统调频的备用,平时风力发电机组运行在最大功率跟踪下,保证其发电效益。最后,传统的双馈风力发电机转子侧闭环控制中采用PI控制器,该控制结构简单、使用广泛,但是面对风电这一扰动频繁的运行环境,其参数鲁棒性和抗扰性较差。本文采用线性自抗扰控制器,对转子侧功率环进行优化控制,使得功率能够快速、平滑地跟踪功率参考值,进而提高风电机组参与系统调频的效果,提高系统的抗扰动性。

关键词： 智能电网   风电场   风力发电   电网调度  

摘要： 近些年来,随着人们环境保护意识以及可持续发展理念的不断增强,如今社会对于风能技术的需求性也在不断提升,并极大的促进了风能相关技术的快速发展。现如今,全世界都这面临着化石能源枯竭以及化石能源利用所带来的气候变暖、空气污染等环境气候问题,在此情况下,世界各国都开始对风能技术进行深入研究,促使太阳能、风冷、地热能、潮汐能、生物质能等可再生清净能源的相关技术得到了快速发展。风力发电作为风力发电的重要组成部分,由于其有着资源分布广泛,可实现持续性发电的特点,在如今已经得到了世界各国的重视,然而,从实际情况来看,传统的风能具有随机波动性,其将会导致电力系统潮流分布更加复杂,不确定性因素增加,对电力系统原有的运行方式造成极大冲击,并且随着风力发电的接入数量和规模的持续增加,风能还会在大规模电力系统中产生波及效应,进而影响到电力系统的短路容量等安全约束内容,对电力系统的平稳运行造成干扰。为能够有效解决这一问题,本文将会以现有的研究成果为基础,结合风电场风力发电的实际情况以及智能电网的调度分类和调度模式,构建了风电场风力发电计划与检修计划协同优化模型,风速有着随机性、波动性以及不可确定性特点,并且在不同地区和不同季节中的风速也有着较大的区别,但结合实际情况来看,风速分布仍然具有一定的规律性,可以通过经验分布的方式来拟合风速的概率分布,并基于风速历史数据,通过威布尔分布拟合了风机出力分布区间,进而将风力发电的不确定性转化为确定性模式,通过遗传算法和商业求解器GUROBI进行推导求解;最后提出了风电场微电网运行控制策略,完成微电源控制器。再经过仿真模拟分析后发现,本文所提出的风电场微电网运行控制策略可以有效抑制微电网冲击电流问题,进而在风电场微电网并入电力系统后,通过双向数字技术来达成从发电厂发电到用户用电全流程的控制效果,进而达成降低能源损耗降低对电力系统运行所造成的影响,确保电力系统的平稳、有效运行。

关键词： 智能无人机   风力发电   光伏发电   故障检测  

摘要： 改革开放后,我国的综合国力与居民生活保障都得到了极大的提高,以我国的供电为例,我国的人口基数较大,加上多个领域的发展均需要右电力供应作为保障,使得我国的电力需求极大,加上我国各个地区的地形复杂、横跨经纬度以及气候差异较大,使得我国的供电系统的发电来源多种多样,借助风力、光伏、水力等多种自然资源的发电系统成为我国供电系统中不可缺少的一部分,然而与供电系统的多样、复杂、庞大相对应的是在供电系统的长期应用中实时的故障检测和维修上的困难,本文就我国风力发电和光伏发电系统中故障检测上的存在的困难进行阐述,并提出了职能无人机在这两种发电系统实际故障检测中的应用。

关键词： 双馈发电机   轴承   轴电流  

摘要： 本文主要对于双馈发电机轴电流的产生原因和对发电机轴承及其他部件产生的影响进行深入分析，阐述防止形成轴电流回路以及采用轴电流防范措施，防止轴电流对发电机轴承造成损坏及对发电机其他方面的影响，对双馈发电机轴承的安装方式和绝缘方式进行了简单叙述，并且根据真实案例进行原因分析并提供成功解决方案，对发电机轴承失效的原因分析提供可参考的解决方向，针对因轴电流造成轴承失效的故障预防和检修措施，提出有效解决方案。

关键词： 永磁直驱风力发电   异步感应电机   矢量控制   直接转矩控制   能量协调控制  

摘要： 随着国家“十四五”规划的实施,风电产业将迎来快速的发展。内蒙地区有着丰富的草场资源,因其处于干旱少雨地区,为提高草场的利用率,需对草场进行提水灌溉。草场一般地处偏远,利用电网供电进行提水灌溉的成本较高,但内蒙地区具有丰富的风力资源,因此开发离网风力发电提水灌溉系统来提高草场利用率,不但符合国家对风电产业发展的规划,而且可以降低草场灌溉成本。本课题以离网直驱风力发电提水系统为研究对象,建立了该系统的数学模型,并在此基础上,对该系统的机侧变换器控制、负载侧变换器控制以及双PWM提水系统能量协调控制三部分进行了深入研究,主要研究工作如下:1)对离网直驱永磁风力发电系统的机侧变换器控制策略进行研究:首先为满足离网直驱风电需求,提出利用机侧变换器控制直流侧电压稳定的控制策略;再通过对系统结构的简化,设计了电流环与电压环的PI控制参数,并通过分析永磁同步电机的矢量图,设计了“电机输出端电压控制”和“新型单位功率因数控制”两种矢量控制策略;最后利用SVPWM调制算法,在Simulink中验证了所提控制策略的正确性与可行性。2)对离网异步感应电机提水系统的负载侧变换器控制策略进行研究:首先通过引入磁链三位滞环控制器,设计了一种24扇区异步感应电机直接转矩控制策略,并改进了一种定子磁链观测器;其次通过分析水泵与输水管道的特性,设计了一种控制水泵轴功率的异步感应电机直接转矩控制策略;最后,在Simulink中验证了磁链观测器、24扇区直接转矩控制策略的正确性以及控制水泵轴功率的可行性。3)对双PWM提水系统的能量协调控制策略进行研究:通过分析双PWM提水系统的能量流动模型,设计了一种由异步电机功率外环功率给定、变桨距控制和系统启动控制三部分组成的能量协调控制策略,以此来保证双PWM提水系统的平稳启动和稳定运行,并在Simulink中验证了设计的合理性与可行性。

关键词： 缺陷检测   风机叶片   支持向量机   倍频程   经验模态分解  

摘要： 随着技术进步和清洁能源需求提升,风能行业愈渐发展壮大。风机叶片是风电机组造价较高的重要部件之一,长期的工作疲劳以及恶劣的环境条件使风机叶片维护成本提高。研究人员一直在研究各种叶片损伤检测技术,但目前叶片损伤监测多靠风场工作人员耳听目视,定期巡检。此方法效率低下,人力成本高。基于风机叶片发生损伤后其运行时会发出异常声,本文创新地提出基于倍频程和小波包声学特性分析的风机叶片缺陷检测技术,利用风机叶片运行转动时的声音监测风机叶片状态,可以做到无接触叶片缺陷监测。本文分析了风机叶片声信号的主要成分,构建适宜风场户外工作环境的声信号采集前端。在风机的不同方位进行声信号采集实验,确定声信号采集的最佳位置。在江西湖北等地三个风场实地采集风机叶片声信号数据,经过数据清洗,和风场工作人员合作对样本进行标注,建立了风机叶片声信号数据集。针对风机叶片声信号复杂的噪声成分,重点研究声信号降噪算法,采用巴特沃斯带通滤波器对信号降噪做初步的预处理,去除低频风噪。针对巴特沃斯带通滤波器降噪能力不足等缺点,创新地提出基于风机叶片声信号特性改进的经验模态分解的降噪法,结合连续均方准则和互相关分析法对声信号进行降噪。通过声信号降噪前后时频图对比分析,可得此法可以有效去除如人咳嗽声等部分噪声且不损失缺陷声信号中的缺陷信息。基于声信号在频域上的特征,选用了两种特征提取的方法,对比了两种特征提取方法的优劣。首先通过小波包分析选择多种小波基提取信号特征后结合支持向量机得到最高分类正确率为89.23%,对几种不同小波基提取参数训练的模型进行融合,将正确率提高到91.67%。然后研究了倍频程分析法,提取信号的子频带能量特征作为音频特征参数,根据风机叶片声信号特性筛选特征参数,送入支持向量机中训练模型,结果得到测试集正确率为98.07%,验证了基于声学特征的方法可以有效识别风机叶片缺陷声信号。

关键词： 风力发电   无刷双馈电机   独立-并网双模式   统一控制结构   过载恒流   平滑切换   幅相控制  

摘要： 近年来,环境污染和能源危机使新能源发电越来越受到重视。在众多的新能源中,风能由于储能丰富、对环境友好、可再生等优点极具发展潜力。随着电力电子技术的发展,由有刷双馈电机和电力电子变流器构成的有刷双馈发电系统已得到广泛应用,但电刷和滑环易磨损,维护成本高。而无刷双馈电机采用了特殊的绕组结构,省去了电刷和滑环,可进一步提升可靠性。因此,以无刷双馈电机为核心构建的无刷双馈发电系统在海上、偏远地区等环境恶劣、维护困难的应用场景中极具应用潜力。然而,无刷双馈电机的特殊结构亦导致其电磁耦合复杂,控制难度增加。此外,为满足现代电网的要求,发电系统应具有独立-并网双模式运行能力,且在模式切换时应尽量减少对电网的冲击。由于无刷双馈发电系统独立运行与并网运行时,其控制策略有显著区别(如采用不同的定向方式和控制结构),虽然将两者直接组合亦可实现双模式运行,但必将导致控制结构复杂、运算负担加重、模式切换振荡等问题。为此,本文以无刷双馈发电系统的独立-并网双模式统一控制为研究目标,建立了适用于双模式分析的数学模型,进而在控制绕组电流定向方式下实现了独立-并网双模式运行,并对该控制框架下存在的问题进行了深入研究:(1)目前无刷双馈发电系统在独立运行和并网运行工况下的建模分析与控制器设计相对独立,不便于双模式控制器的设计。针对该问题,本文首先回顾了无刷双馈发电机的数学模型,并将独立运行、模式切换及并网运行归纳为该模型的约束条件。利用该模型,在不同运行模式下选用不同约束条件即可完成数学建模与分析。此外,本文还将不同运行模式与定向方式的组合进行了归纳和对比,综合考虑多种因素后,选择综合性能最优的控制绕组电流定向作为双模式运行的定向方式,为后续设计奠定基础;(2)在无刷双馈发电系统的独立运行控制方面,目前针对正常带载工况的稳压控制已有诸多研究,但针对负载过载限流控制的研究并不多见。若负载电流无法得到有效限制,将导致负载母线过热,甚至危及整个发电系统的热稳定性。因此,基于控制绕组电流定向特点,本文分析了控制绕组电流与负载电流在不同转速、不同无功补偿程度下的数学关系,进而提出通过改变控制绕组电流限幅值以实现负载限流的新思路。该方法无需改动已有控制结构,亦无需增加负载电流传感器,仅需利用一个模块化的限幅值计算单元即可实现,充分兼顾了控制性能与实现成本;(3)在无刷双馈发电系统的模式切换方面,由独立运行切换至并网运行时的瞬时冲击电流较为严重,但目前未见关于冲击电流的建模与分析方法。为此,本文首先推导了电压幅值误差及相位误差和冲击电流之间的关系,基于分析结论设计了并网前的幅值跟踪环节与增量式锁相环节。进一步地,利用伯德图分析了冲击电流的频率特性,并提出通过增加高通前馈补偿环节抑制冲击电流的新思路。上述设计均在控制绕组电流定向方式下实施,且幅值跟踪、增量式锁相及高通前馈补偿单元均可实现模块化设计,实现代价小、切换过程平滑,有效地增强了双模式系统的运行可靠性;(4)在无刷双馈发电系统的并网运行控制方面,当前并网控制通常以电网电压为定向依据,若直接使用两套定向系统,会导致控制结构复杂、运算负担加重、模式管理困难等问题。为此,本文进一步提出在控制绕组电流定向框架下实现并网控制的思路。首先对控制绕组电流幅值、角度与有功、无功之间的关系进行了推导分析,然后根据所得稳态关系及小信号模型,设计由稳态值计算单元以及误差补偿单元组成的功率控制器。该方法仅需在前文已有的控制绕组电流定向方式下增加若干模块化单元,即可实现并网运行下的有功功率与无功功率精确控制。基于上述研究,本文还为32k W无刷双馈发电系统实验平台设计了一套完整的双模式控制系统。该系统以由电流内环、电压外环、频率控制环构成的独立运行控制系统为基础,并增加了实现输出电流控制的过载恒流控制功能模块、实现并网同步的跟幅锁相控制功能模块、实现平滑切换的高通前馈补偿功能模块、实现并网运行控制的控制绕组电流幅值-角度控制功能模块,以及对上述功能模块进行管理的状态机。实验结果充分验证了设计的可行性和有效性。

关键词： 生成对抗网络   迁移学习   风力发电   故障诊断  

摘要： 风力发电作为一种非常重要的发电方式,对推动全球可再生能源的发展日益重要。风力发电机组因故紧急停机不仅会造成电力供应的中断,而且会对其本身的零部件造成很大伤害,影响长期稳定运行。因此根据各类传感器信号,对风机状态进行实时监测并及时对故障状态进行识别和预警,意义重大。本文以风力发电机组轴承和叶片为研究对象,以不平衡数据集以及不同工况的风机故障诊断为应用背景,研究了基于改进生成对抗网络的风机故障诊断。针对风机故障诊断中存在的正常样本和异常样本数量不平衡问题,提出了一种基于生成对抗网络的异常分数诊断方法。其特点是利用编码-解码-再编码的生成器结构获取正常样本的数据分布特点,诊断期间通过输出较高的异常分数对异常样本进行判别。其在凯斯西储轴承数据集和实验室自采数据集上均能够实现100%的异常检测精度。风机故障诊断的部分场景中,仅利用异常分数的高低并不能准确的对故障样本进行识别;此外在有故障样本存在的情况下,将故障样本直接忽视也会造成重要信息的丢失。针对上述问题,提出了融合生成对抗网络与卷积分类网络的风机故障诊断方法。该方法针对各类别样本分别训练其对应的生成对抗网络,获取各类样本的数据分布特征后,利用卷积分类网络对各类样本特征间的差异进行深层次提取。提出的先分开训练后整体训练的两阶段训练策略可以有效提高故障诊断准确率。相较于传统机器学习算法,其在风机叶片结冰数据集上的故障诊断准确率和评判分数均表现最优。不同风机因运行工况的差异会对训练模型的故障诊断准确率造成影响,融合生成对抗网络和卷积网络的风机故障诊断方法直接将训练模型应用在新风机数据上,而对新风机的无标签数据未有任何利用。为改善迁移效果,提出了融合生成对抗网络和迁移学习的风机故障诊断方法。利用生成对抗网络获得各类别样本的数据分布特征后,通过学习源域和目标域样本之间的域不变特征,进一步提高模型在新风机上的故障诊断准确率。同样使用风机叶片结冰数据集对所提出方法的有效性进行验证,结果表明该方法有效提升了故障诊断模型的迁移效果。