关键词： 液压传动   低风速   恒转速控制   AMEsim仿真   发电效率  

摘要： 近些年,世界各国越发重视风力发电技术的发展,全球累计装机容量和装机速度每年都在大幅度增加。相较于传统的风力发电机组,液压型风力发电机组体积较小,质量更轻,便于安装与维护,同时由于省掉了齿轮箱和整流逆变装置,使得机组成本更低,使用寿命也更长。因此,研究液压型风力发电机组对于促进风电技术的发展具有重要的现实意义。在充分研究国内外现有风力发电技术的基础上,提出了液压型风力发电增速传动实验系统的总体设计方案,拟定出了液压型风力发电增速传动实验系统的液压回路图,并设计出了实验系统的具体结构。针对实验系统的恒转速控制问题,建立了实验系统的整体数学模型,根据对主传动控制系统数学模型框图分析提出了转速闭环控制方法,并对恒转速控制方法和控制参数进行了优化。采用仿真分析和实验研究的方法,搭建了液压型风力发电增速传动实验系统平台,探究了低风速工况下变量马达恒转速输出的影响因素和风速变化时恒转速控制方法的抗干扰性能以及定量泵转速、变量马达转速、输入输出功率和效率之间的相互影响。通过仿真和实验结果可知,斜盘摆角基准折算系数在小范围变化时,变量马达转速均在（1500±1.5）r/min内波动,满足恒转速控制要求,该折算系数对变量马达恒转速控制的影响不大;给定不同恒定定量泵输入转速时,变量马达转速均在（1500±1.5）r/min内波动,同样满足恒转速控制要求,不同定量泵输入转速对变量马达恒转速控制的影响不大。对于定量泵输入转速在低转速范围内波动时,变量马达转速在1496r/min～1504r/min范围内波动,仍然满足恒转速控制要求,可见恒转速闭环控制方法在波动风速下能够有效实现变量马达恒转速输出,抗干扰性能良好,满足并网需求。同时,当低速泵转速在8r/min以上时,系统的输出功率和发电效率均较高,整个系统的效率稳定在70%左右,系统的性能较好,利于发电。

关键词： 海上风电机组   齿槽转矩   田口算法   电磁振动   短路计算   退磁验证  

摘要： 风力发电机作为风电机组中用以完成能量转换的核心部件,其研发设计技术的进步无疑是当前风力发电行业发展的风向标之一。随着近些年来风力发电行业的飞速发展,海上风力发电机的研发工作逐步向着容量大型化、结构模块化、整机轻量化及维护便捷化的方向发展,与以往所研发的传统风力发电机组相比,兆瓦级大功率机组在较为复杂的海上环境运行时,所要求的功率密度更大,稳定性更高。在此发展背景下,本文完成了10MW半直驱中速永磁同步风力发电机(Semi-direct Drive Medium Speed Permanent Magnet Synchronous Wind Turbine)的设计及针对于其齿槽转矩、振动的优化。主要工作如下:首先,本文基于10MW永磁同步半直驱风力发电机的额定参数、设计要求以及结构强度等需求信息确定绕组连接方式及发电机主要尺寸结构。分别建立分数槽集中绕组和整数槽绕组两种发电机模型,完成空载、负载、短路工况下的外电路的搭建,并以此进行基于有限元分析的初步电磁计算。其次,针对于发电机设计过程中齿槽转矩过大导致转矩脉动超出正常范围,从而造成发电机产生不必要的振动和噪声问题,本文研究了田口算法(Taguchi Methods)的原理及优化流程,分析了发电机空载工况下齿槽转矩的产生机理及其抑制方法,提出了一种基于田口算法及有限元算法相结合的齿槽转矩削弱措施,通过确定极弧系数与斜槽角度的最佳配合方式对齿槽转矩和发电机效率进行多目标优化,并利用电磁场仿真分析方式验证其可靠性、合理性及有效性。然后,对发电机在额定负载工况下电磁力波所引起的电磁振动进行了解析及提取工作,分析了发电机定、转子间相互作用所产生的电磁力波与气隙磁密的关系。进而对径向、切向气隙磁密进行提取和对比分析,并以此为基础完成了两台发电机径向、切向电磁力波密度的仿真分析工作。借此对随时间变化的电磁力进行频谱分析,确定了电磁力密度高次谐波的主要分布频段,使之与定子铁心模态分析的结果相结合,以谐响应分析的方式确定发电机的振动情况。最后,对两种方案优化后的永磁同步半直驱风力发电机进行有限元仿真分析,详细的分析了两台发电机在空载、负载以及短路状态下的各项指标参数,其中负载工况仿真采用阻容负载来模拟I=0的额定负载工况,并对短路工况下的永磁体退磁状况进行仿真验证工作。经验证,两种设计方案的发电机性能均达到了设计要求,满足了实际工程应用,为大功率永磁风力发电机组的设计提供了理论参考。

关键词： 风力发电   频率耦合导纳建模   导纳测量方法与装备   振荡抑制  

摘要： 能源是人类文明进步与社会发展的基石,与民生国计息息相关。大力发展可再生能源,是贯彻落实习近平总书记关于国家能源安全发展“四个革命、一个合作”战略思想的重要措施,对促进低碳经济及实现能源可持续发展意义重大。然而,随着直驱风电机组在电力系统中的比例不断增加,直驱风电场接入电网的宽频带振荡问题日益凸显。这些宽频带振荡会造成设备损坏和触发保护装置动作,不仅严重制约可再生能源的高效消纳,还威胁电力系统的安全稳定运行,给风机制造厂商、发电厂家、电网公司以及重要用电负荷等造成巨大的经济损失。因此,直驱风电场小扰动导纳建模及其弱电网下稳定控制技术的研究已迫在眉睫。本文在国家重点研发计划等项目的资助下,从直驱风电机组的频率耦合导纳建模方法、直驱风电机组频率耦合导纳测量方法与装备、直驱风电场的频率耦合导纳聚合建模方法、弱电网下直驱风电场的宽频带振荡机理分析及其抑制方法五个方面依次展开研究,解决了直驱风电场频率耦合导纳建模及小扰动稳定控制等难题,为大规模可再生能源的稳定并网消纳提供理论基础与技术支撑。论文主要创新如下:(1)考虑频率耦合、控制方式等因素的影响,建立了电流闭环控制型直驱风电机组、直接功率控制型直驱风电机组以及基于线性自抗扰控制锁相环(Phase-Locked Loop based on Linear Active Disturbance Rejection Controller,LADRC-PLL)型直驱风电机组的频率耦合导纳模型,对比分析了三种不同控制方式下直驱风电机组的导纳特性。电流闭环控制型直驱风电机组的非对角元素导纳幅值在较低频段与对角元素导纳幅值大小相当,在较高频段远远小于对角元素导纳幅值;直接功率控制型直驱风电机组的非对角元素导纳幅值在较低频段小于对角元素导纳幅值,在较高频段与对角元素导纳幅值大小相当;LADRC-PLL型直驱风电机组在次/超同步频段的导纳特性与电流闭环控制型直驱风电机组存在较大差异,直驱风电机组使用LADRC-PLL后,其次/超同步频段呈负阻性的频率范围被缩小,且其负阻性被削弱,有利于减小直驱风电机组并网系统发生稳定性问题的风险。(2)采用传统频率耦合导纳测量方法对直驱风电机组进行测量时,其导纳矩阵中非对角元素导纳的相位呈现伪时变特性,导致该现象的本质原因是:FFT分析得到的相位是信号在采样起始时刻的相位,并不是该信号的初相位;由于考虑频率耦合现象的影响,非对角元素导纳中的分子和分母项频率不一致,导致无法抵消采样起始时刻对信号相位的影响。对此,本文提出了基于相位校正的直驱风电机组频率耦合导纳测量方法,可准确测量被测对象的频率耦合导纳特性。综合考虑频率混叠、频谱泄露、栅栏效应等因素的影响,提出了35kV/1MVA频率耦合导纳测量装备的系统方案,研制出了方便运输和吊装的户外式35kV/1MVA频率耦合导纳测量装备样机,高压电阻和高压SVG的频率耦合导纳测量验证了3 5 kV/1MVA频率耦合导纳测量装备样机的准确性和有效性。(3)计及直驱风电场内变压器、集电线路的影响,分别建立了电流闭环控制型直驱风电场、直接功率控制型直驱风电场及LADRC-PLL型直驱风电场的频率耦合导纳模型并分析验证。基于建立的频率耦合导纳模型,分别分析了电流闭环控制型、直接功率控制型、LADRC-PLL型单台直驱风电机组与直驱风电场接入弱电网的宽频带振荡机理:主导稳定性的导纳元素呈负阻性的频带易发生并网逆变器与弱电网的交互,电网越弱、锁相环与控制内环及外环带宽越大,直驱风电机组越容易失稳。直驱风电场稳定性由直驱风电机组主导,场站内集电线路对系统稳定性影响较小;变压器导纳会对系统稳定裕度产生一定影响,分析场站稳定性时不可忽略变压器的影响。三种不同控制方式中,采用LADRC-PLL控制的直驱风电机组及其直驱风电场具有更强的弱电网适应性,且LADRC-PLL对其控制参数具有较强的鲁棒性并拥有更好的动态性能。(4)考虑电网阻抗、锁相环、控制外环及控制内环等因素的影响,建立了直驱风电机组的小信号模型,揭示了电网阻抗是通过直流电压外环和锁相环对直驱风电机组并网稳定性造成不利影响。为了抑制该不利影响,提出了直驱风电机组并网逆变器的双轴电压前馈振荡抑制方法,该方法前馈公共耦合点处小扰动电压d轴分量以抑制电网阻抗经直流电压外环与直驱风电机组的交互;前馈公共耦合点处小扰动电压q轴分量以抵消电网阻抗经锁相环与直驱风电机组的交互。施加双轴电压前馈振荡抑制方法后,增大了直驱风电机组及直驱风电场频率耦合导纳模型中对角元素导纳的正阻性分量,增强了系统阻尼,减小了系统振荡风险,有利于提高系统稳定性。

关键词： 风力发电   风电场   静止同步补偿器   支持向量机   稳态分析   暂态稳定预测  

摘要： 随着社会的不断发展，风电场的大规模并网，风力发电的电压稳定性问题越来越不容忽视。为了改善风电场并网运行存在的电压稳定问题，本文在风电场并网点处安装响应时间快、电压控制精准的静止同步补偿器（STATCOM）进行无功补偿。重点对STATCOM的容量、以及安装STATCOM后，含风电场电力系统暂态电压稳定预测问题进行研究。提出了稳态分析与暂态校验相结合的STATCOM容量计算方法，应用支持向量机（SVM）算法对含风电场电力系统暂态电压稳定性进行预测。　　稳态计算STATCOM容量时，采用根据感应电机的有功功率和参数求解其无功功率的方法处理风电场节点，综合考虑风速、负荷变化对风电场有功和无功输出的影响，对系统的各种运行工况进行潮流计算，对接入STATCOM的含风电场电力系统进行遗传算法寻优，得出使并网点电压在各稳态工况下最接近1的STATCOM容量值。进行暂态校验时，无功补偿目标定为当风速为最大概率风速时，保证扰动后电压稳定。结合稳暂态分析结论，确定STATCOM最终容量值。　　由于采用STATCOM并不能保证所有暂态工况下电压稳定，进一步应用粒子群算法优化的支持向量机，决策树和BP神经网络对含风电场电力系统暂态电压稳定性进行预测。遍历所有可能的暂态运行工况，得出影响含风电场暂态电压稳定的各因素的影响规律、为下一步运行人员的调整控制给出暂态电压稳定结论。　　对某实际风电场的仿真结果表明：STATCOM补偿容量的计算方法可行有效，能够保证稳态电压合格、暂态最大概率风速下电压稳定。粒子群算法优化的支持向量机相比较决策树和BP神经网络来说，对含风电场电力系统暂态电压稳定性进行预测的预测模型具有更高的准确率。

标准号: NB/T 31024-2021

摘要： 本文件规定了水平轴风力发电机组偏航系统用盘式制动器（以下简称“制动器”）的型式和基本参数、技术要求、试验方法和检验规则，以及标识、包装、运输与贮存等。本文件适用于风轮扫掠面积大于或等于200m2风力发电机组偏航系统用盘式制动器。

关键词： 风力发电   电池储能系统   频率稳定   电压稳定   用户自定义建模  

摘要： 人类的生存和发展离不开能源,尤其是工业的飞速发展更需要大量的电能支持。另一方面,能源紧缺和环保问题日趋严重。国家大力倡导开发利用清洁能源,其中风能在可再生能源利用领域占据了重要地位。但是风电出力存在波动性和不可预测性,电网电压和频率波动频发,对电力系统运行稳定性带来巨大挑战。储能技术的迅速发展为提高电力系统消纳风电的能力提供了新的解决思路。电池储能系统凭借灵活快速、可控的双向能量吞吐能力,在应对风电并网系统扰动下的频率和电压波动方面具有广阔的应用前景。本文基于电力系统综合分析软件PSASP,利用其自定义建模功能建立了电池储能系统的机电暂态模型,在含风电场的电网中研究电池储能系统对风机扰动产生的频率和电压波动的影响。首先研究了鼠笼异步风力发电机、双馈感应风力发电机和直驱永磁同步风力发电机的结构以及数学模型。建立了风力机模型包括叶片模型、机械传动模型和桨距角控制模型。建立了风速模型:威布尔分布模型和组合风速模型。介绍了本文仿真所用的分析软件PSASP以及其中自带的风机模型。其次在深入分析电池储能系统结构的基础上,建立了可以体现储能有功调节死区、充放电功率限制、逆变器无功支持限制等特性的电池储能系统机电暂态模型。在36节点系统中仿真模拟了所建储能模型能够在系统发生切负荷故障时,抑制频率和电压的增长,验证了模型的有效性。再次将建立的风电场模型接入系统中,针对不同风速下阵风、渐变风和随机风扰动引起系统频率的变化进行了仿真分析。在含风电场的电网中接入建立的电池储能系统模型,设置风电场受到风速扰动来研究储能对于系统频率变化的影响,主要针对电池储能系统在不同的有功功率和不同的接入位置下进行比较分析。最后以提高电网电压稳定性为目的,利用PSASP中的电压稳定分析功能,计算出含风电场的电力系统中电压稳定性薄弱的区域,以此作为电池储能系统的接入位置。仿真验证了当含风电场的电网发生切负荷以及风电切机的故障时,储能接入电网薄弱节点能够有效抑制电压的波动,增强电压的稳定性,并且接入薄弱节点对电压的抑制效果比接入其他节点更好。

关键词： 风力发电   发电计划   储能装置   概率分布   日内控制策略  

摘要： 经济发展模式的转变以及全球气候问题的威胁,推动我国新能源,尤其是风电产业的不断发展升级。但伴随其在电网中渗透率不断提高的,是风电的不确定性和波动性给电网带来的威胁。目前,由于日前功率预报存在较为严重的预报误差,由此产生的弃风和违约既给电网带来了压力,也严重影响了风电的竞争水平。本文以概率分布模型为基础,在有储能和无储能的情况下,分别制定了基于原始预报数据的二次计划曲线,研究分析不同因素对计划制定的影响。并且,在日内实时控制阶段,基于超短期功率预报,设计以滚动优化的方式对风电误差进行修正的储能控制策略,实现提升风电实际出力质量与风电场收益的双重目标。首先,以余弦相似法对目标功率时段进行特征提取,并基于此构建其对应的实际功率概率分布模型。结合密度函数,以弃风、违约风电单价为权重系数,分别以期望成本最小化和收益最大化为目标搭建数学模型,对原始预报数据进行修正。算例结果表明:当系统要求严格时,风电场采用二次计划产生综合成本相对原始计划有明显的降低,同时风电场收益也有明显的提高,但弃风损失有所增加;当系统要求宽松时,二次计划与原始计划产生综合成本逐渐相同,而当允许偏差范围过大时,其收益会小于原始计划曲线。其次,以无储能二次计划模型为基础,预设储能装置的控制周期,并在该时长范围内以各功率时段概率分布方差为基准,将储能空间按照充放等量的规则进行预分配,以预设储能控制范围的方式构建含储能二次计划模型。算例结果表明,风电场采用含储能二次计划时的综合成本与风电场收益情况均有所改善。同时,储能容量的增加、预设回归周期的延长以及系统要求的放宽均能减小风电场的综合成本,但对风电场收益而言,过大的储能容量反而会限制其提升空间。除对计划值进行优化外,制定日内控制策略同样重要。首先结合相关文件,制定以日均方根误差和风电场收益为标准的风电质量评价体系,以及以充放电转换次数和动作里程为指标的储能效用评价标准。之后,依托超短期功率预报,采用滚动优化方式,通过提前控制储能荷电状态,为后续功率误差的补偿提供裕量,并结合弃风手段对储能无法控制部分进行调整。算例结果显示,该控制策略能够明显降低风电的日内均方根误差,提升风电场收益,结合二次计划,对提升风电场实际出力质量有显著的积极影响。

关键词： 风力发电   光伏发电   功率预测   小波分解   深度学习   注意力机制  

摘要： 现阶段,清洁能源发电比例逐步提高,其高度的不确定性与波动性为电力系统的调峰和调度带来了挑战,对新能源出力的精准预测是维护电网运营供需平衡及安全稳定的关键。针对当前新能源发电超短期功率预测难题,本文基于数据驱动,对深度学习技术在超短期功率预测中的应用进行了深入研究,具体内容包括:1)针对新能源发电运行存在的数据缺失、数据异常和噪声数据等问题,对时序数据的特征分析与预处理技术进行了研究,分析了基于孤立森林的异常数据检测方法、基于链式方程多重插补的缺失数据填补方法,并对时序数据进行了相关性分析以及聚类分析。通过实验分析改善了数据质量,提高了预测模型的泛化性与可释性。2)针对传统超短期功率预测方法对输入数据的深层特征挖掘不够,泛化能力有待提高等问题,首先分析了深度学习的结构和模型特点,选取具有代表性的三种深度学习网络模型:CNN、LSTM、GRU,以及组合模型进行对比实验,分析了各方法的预测精度及优缺点,研究了在考虑多种影响因素下复杂环境的功率预测问题;针对不同时间步长、预测步数对所提方法的影响进行了实验分析,结果表明深度神经网络模型可有效提高预测精度,为提前预警、宏观决策和电能调度计划等方面提供指导。3)针对风能和太阳能发电特性和数据差异,并且考虑到当时序数据过长时现有功率预测模型易丢失重要信息等问题,提出了一种基于Attention机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-Bi LSTM)超短期风、光发电功率预测方法。利用小波分解提取输入时间序列的时域信息和频域信息。考虑双向信息流,采用双向长短时记忆网络(Bi LSTM)进行预测,引入Attention机制,通过映射加权和学习参数矩阵赋予Bi LSTM隐含状态不同的权重,突出风、光功率由于数据特性差异所造成的对不同时间点位置的注意力分布的不同,有选择性地获取更多有效信息,从而捕捉数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据进行预测。采用实际数据进行实验验证,结果表明所提模型与对比模型相比,具有良好的预测性能。

关键词： 风力发电   短期功率预测   改进原子搜索算法   小波分解   支持向量机  

摘要： 随着社会对气候、环境等问题的重视和生产生活对能源需求的增长,开发利用新能源已成为解决这些问题的重要途径,风能因自身储量大、低碳环保和可再生的独特优势得到人们的广泛关注。随着风电的大力开发,风电并网规模逐步增大,但风能因自身特性导致风电存在很强的波动性和间歇性,使得风电在并网时存在严重的弃风现象,致使大量风能资源的浪费。提高风电功率预测精度对降低风能不确定性给风电并网带来的冲击影响、提高风能资源利用率和风电消纳水平、保持电网安全稳定运行具有重要意义。因此,本文在研究风电特性的基础上,针对如何提高短期风电功率预测精度作相关研究,主要研究内容如下:(1)分析了风电场采集数据的合理性和完整性,将数据集中不在合理分布区间的数据剔除,对风速-输出功率散点图中的功率异常值进行分类,然后利用四分位法对异常点进行清洗,并根据清洗后数据拟合的输出功率曲线对数据集中所缺失的功率数据进行修复。使用灰色关联度分析对影响风电输出功率的气象因素进行定量分析,并选取了与输出功率关联度较高的风速和风向作为预测模型的输入变量。(2)引入了动态正弦波惯性权重,并在迭代后期增加柯西变异和交叉操作以提高原子搜索算法(Atomic search optimization,ASO)的寻优能力,得到改进原子搜索算法(IASO),并通过单峰和多峰测试函数对IASO算法的性能进行了验证。利用IASO算法对支持向量机(Support vector machine,SVM)的参数进行优化,进而提出了基于改进原子搜索算法优化支持向量机(IASO-SVM)的风电功率预测模型,并利用IASO-SVM模型对两组数据进行预测。其中IASO-SVM模型两组预测结果的归一化平均绝对误差(Normalized mean absolute error,NMAE)均控制在5%以下,表明对算法的改进确实提高了风电功率的预测精度。(3)将小波分解技术(Wavelet decomposition,WD)与IASO-SVM模型相结合,提出了用于短期风电功率预测的WD-IASO-SVM模型,通过小波分解技术对历史风电功率数据进行分解以进一步降低数据随机波动给功率预测带来的误差,提高数据的可预测性以改善模型的预测性能。预测结果显示,本文所提WD-IASO-SVM模型的评价指标NMAE值比WD-ASO-SVM模型至少下降1.14%,另一个在工程中常用的较大误差概率(P)指标在对比模型结果中最小,表明所提WD-IASO-SVM模型有更高的预测精度,该模型是一种更可靠的短期风电功率预测模型。

标准号: NB/T 10663-2021

摘要： 本文件规定了海上型风力发电机组电气控制设备腐蚀防护结构设计的环境条件参数、设计要求、防腐方法、试验方法与判定依据。本文件适用于海上型风力发电机组的机舱、轮毅和塔筒内、风力发电机组外部电气控制设备。