【摘 要】
：
随着风力发电大规模的并网,电网频率的控制受到了一定的影响,对电力系统运营的安全性和平稳运行造成了严峻的挑战。因此,研究风力发电参与电网频率调节具有重要的意义,本文围绕风电场参与电网频率调节的控制策略,主要展开了以下4个方面的研究。（1）研究了直驱永磁同步风力发电机组（Directly-driven Wind Turbine With Permanent Magnet Synchronous Gen
论文部分内容阅读
随着风力发电大规模的并网,电网频率的控制受到了一定的影响,对电力系统运营的安全性和平稳运行造成了严峻的挑战。因此,研究风力发电参与电网频率调节具有重要的意义,本文围绕风电场参与电网频率调节的控制策略,主要展开了以下4个方面的研究。（1）研究了直驱永磁同步风力发电机组（Directly-driven Wind Turbine With Permanent Magnet Synchronous Generator,D-PMSG）的数学模型、控制方法以及D-PMSG的最大风能跟踪控制（Maximum Power Point Tracking,MPPT）的基本原理。（2）在分析了风电机组并网的基础上,提出了惯性控制策略,即将电网频率偏差Δf和频率变化率dΔf/dt添加到风电机组的有功功率控制环路中,当电网频率发生波动时,该控制策略可使风电机组快速提供有功支撑;在分析D-PMSGMPPT原理的基础上,提出了超速和变桨协调控制实现D-PMSG的减载运行的控制方法,为电网频率调节预留部分有功功率。对提出的控制策略进行了仿真,结果验证了该控制策略的有效性。（3）针对传统调频控制策略难以适应风速的变化,导致释放转子动能有限的问题,提出了基于机组运行状态的自适应惯性和下垂控制系数的调频控制策略,使得惯性和下垂控制系数可以随着风速和运行状态的变化而自适应改变。对提出的策略进行了仿真,并与固定系数的调频控制进行比较,结果表明所提出的自适应惯性和下垂控制系数的调频控制策略提高了风电机组调频控制性能。（4）针对风电场中机组均参与调频,导致不能充分发挥每个机组的频率调节能力的问题,提出了风电场一次调频协调控制策略,将风电场中的机组根据其运行状态分为不调频类、一般调频类和优先调频类,风电场根据机组的调频能力权重向优先调频类的机组分配有功指令,仿真结果表明所提控制策略充分发挥调节能力强的机组承担更多的有功支撑,快速有效的抑制电网频率的变化。
其他文献
随着风电大规模并网,为了保证电力系统的安全与稳定运行,风电机组常在限功率模式下运行。风电场有功功率的分配策略影响风电场输出功率的质量与风电机组的疲劳载荷。本课题围绕考虑疲劳载荷的风电场有功功率分配策略展开研究,主要完成了以下研究工作:（1）采用叶素-动量理论和弹簧阻尼系统建立传动轴的载荷模型,采用雨流计数法将随机的载荷统计为一系列不同幅值和均值的载荷循环,再使用S-N曲线和Miner线性累计损伤理
视频日标跟踪是计算机视觉研究领域的重要组成部分，目的是对视频序列中特定目标进行检测，以得到其位置以及运动轨迹信息，进而完成更为高级的理解和分析任务，其在智能监控、无人驾驶以及智能医疗中广泛应用。当在跟踪中出现目标形变、遮挡以及背景杂乱等挑战时，深度学习目标跟踪算法往往不能很好的应对，从而导致跟踪任务失败。将强化学习结合深度学习用于日标跟踪，直接利用马尔科夫决策过程对跟踪序列求解，可使得满足跟踪精度
随着全球化的不断渗透,工业、航空、机械电子、医疗等领域的设备逐渐趋于自动化和复杂化,技术水平不断革新的同时也伴随着安全性与可靠性的严苛要求。尤其是在航空领域,系统各部分的性能状态直接影响飞机能否安全平稳的运行。预测和健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）技术的出现对于提升各领域设备的安全性与可靠性具有重要意义。PHM技术的核心环节是剩余使用寿命（Re
提高复杂重型装备生产效率的核心是指在不增加生产资源的情况下,工厂通过对生产任务中的生产资源进行合理时序分配排序以此寻找满足最优调度目标下的调度策略和生产排产计划。从控制角度分析复杂重型装备生产调度问题属于典型复杂离散事件系统需要对其建模进行求解;从优化角度分析在调度决策的过程中需要利用优化策略对最优方案进行快速搜索。因此本文将时延Petri网与头脑风暴优化算法相结合建立一体化调度框架提高复杂重型装
磁悬浮技术的核心是控制电磁力的大小,在克服重力的前提下,使被悬浮物体稳定地悬浮在空中。在悬浮的情况下物体之间没有直接接触,所以具有运动无摩擦、噪音小和损耗小的优点。由于磁悬浮技术具有如此多的优势,所以被应用到了很多实际工程中。单自由度磁悬浮系统控制方法的研究成果可以方便地应用于多自由度磁悬浮系统中,所以对单自由度磁悬浮控制的研究有着重要意义。本文以INTECO公司的单自由度磁悬浮球系统为研究对象,
视觉跟踪作为计算机视觉领域重要的重要研究问题之一,被广泛的应用于智能交通、城市监控、军事战场、自动驾驶、无人机和人机交互等领域中。尽管该领域已经取得了巨大的成就,但是由于跟踪的场景繁多,环境复杂多变,目前为止仍没有合适的方案可以覆盖跟踪问题的所有场景,因此目标跟踪仍被认为是一个极具挑战性的任务。得益于大量数据离线训练与互相关相似度计算,基于孪生网络结构的跟踪算法具有较高的实时性,并在各主流测试数据
铁路系统作为国家交通运输的基础性产业之一,对我国的战略发展有着重要支撑作用。随着列车的长期运行,轨道线路在轮轨力的作用下损伤日益严重,对列车运行的安全性及舒适性产生直接的影响,所以实现对轨道状态的及时检测是一项至关重要的任务。而目前综合轨检车存在高成本、检测周期长的问题,导致检测间隔期内的轨道不平顺维修不及时,从而严重威胁车辆运行安全,因此本文提出利用在役列车运行条件实现轨道状况的快速检测具有重要
近年来,海洋对于人类发展所起到的作用愈发明显,想要对海洋所蕴藏的能源进行更好的开发利用,就要对水下环境与海底信息进行探测与分析。图像是信息的重要载体,水下图像在水下目标检测以及水下机器人等领域中更是起到了基石的作用,然而由于水下悬浮杂质、水体吸收以及水体湍流等因素的存在,水下图像降质严重,对后续的工作影响极大,所以对水下图像进行复原就显得格外重要。本文以解决水下图像的降质问题为目标,针对不同的降质
近年来,在信息化、智能化、绿色化为发展主旋律的时代背景下,半导体集成电路、太阳能光伏发电等高科技技术得到了极大的发展,作为产业链上游的半导体硅单晶材料已成为不可替代的重要基础性材料。同时,随着芯片集成度的不断提高,芯片面积的不断增大,为半导体硅单晶的制造工艺带来了前所未有的挑战。这一挑战主要体现在直拉半导体硅单晶生长过程控制能否满足新工艺要求。面对高温、密闭和真空等硅单晶生长环境,单晶炉的稳定、高
在复杂工业过程中,随着对过程安全、产品质量以及生产效率等要求不断的提高,需要对关键过程变量进行实时的检测和控制。但由于环境的限制或者硬件设备成本高昂,使得这些过程变量无法用仪表或者传感器直接测量。软测量是一种可以使用易测过程变量对难以测量的过程变量进行有效估计的技术,因此一直是复杂工业系统建模与控制领域的研究热点之一。为了进一步提高软测量模型的预测精度和防止离线模型随着系统运行工况的变化出现性能退