【摘 要】
：
大力发展风力发电是实现能源低碳化转型的重要举措之一。近十年来我国风电发展速度世界瞩目,自2013年底起我国累计装机容量稳居世界第一,截至2020年累计装机已达2.81亿千瓦。然而,由于风电功率具有波动性、间歇性以及不确定性,在风电快速发展过程中,出现了外送受阻、调峰容量不足等灵活性资源不足的问题,弃风现象频发。在未来我国“30/60”的气候目标下,风电仍会快速发展,电力系统灵活性供需失衡问题日益凸
论文部分内容阅读
大力发展风力发电是实现能源低碳化转型的重要举措之一。近十年来我国风电发展速度世界瞩目,自2013年底起我国累计装机容量稳居世界第一,截至2020年累计装机已达2.81亿千瓦。然而,由于风电功率具有波动性、间歇性以及不确定性,在风电快速发展过程中,出现了外送受阻、调峰容量不足等灵活性资源不足的问题,弃风现象频发。在未来我国“30/60”的气候目标下,风电仍会快速发展,电力系统灵活性供需失衡问题日益凸显,仅依赖常规机组提供灵活性将难以为继,引入额外的灵活性资源满足日益增长的灵活性需求是实现“2030年前
其他文献
汽轮发电机组是电力生产的主要设备,作为能量转换和输出的中间环节,其轴系在蒸汽和电磁力矩的作用下产生弹性角变形和扭转振动,可能诱发轴系疲劳损伤。本文以轴系弯扭振动模型为基础,通过在线工作变形分析评估轴系安全性,提出了更加准确的扭振测量方法,开发了扭振监测和安全性分析系统,研究成果有助于避免扭转振动故障造成机组严重损伤、提高机组运行安全性。首先,分析并建立叶盘系统的动力学模型并进行固有特性分析,利用动
为了在2060年前实现“碳中和”的目标,我国将在西部地区大量建设清洁能源发电基地,再通过跨区输电送至东部地区。考虑到未来一段时间内,电网换相型高压直流输电(LCC-HVDC)在长距离、大容量输电方式中的优势,我国将大量建设LCC-HVDC以进一步提高跨区输电能力。而这会使我国东部负荷中心形成更为突出的LCC-HVDC多馈入电网形态。多馈入系统存在同时发生换相失败的可能。同时换相失败问题会严重影响电
能源需求增长与可持续发展理念推动了可再生清洁能源利用。风电作为可再生清洁能源发电的重要组成部分,具有较大发展潜力以及科研价值。海上风电在资源分布、空间和生态等方面具有独特优势,是未来风电规模化发展的方向。海上风电机组主要分为固定式与漂浮式风电机组。其中漂浮式风电机组通常应用在深远海域,为风电机组大型化发展提供良好的空间条件。漂浮式风电机组运行过程中,浮式平台在来流风、波浪、海流等作用下存在着六自由
由于直流系统具有低惯性、弱阻尼的特征,加之恒功率负荷的负阻尼特性使得直流微电网的阻尼进一步弱化,因此稳定性问题成为了直流微电网研究中的一项重要内容。本课题主要针对于孤岛运行时采用下垂控制运行的直流微电网的稳定性问题展开研究。微电网通过储能换流器形成正常运行时所需要的母线电压,故研究中一般称储能换流器为GC(Grid-Forming Converter)。在实际工程中,一般需要多GC并联运行实现电压
低合金高强钢、不锈钢、镍合金和铁镍基合金是压水堆核电站的主要结构材料,这些材料的腐蚀失效问题,对核电运行的安全性与经济性会造成严重挑战。低合金高强钢的硼酸腐蚀是压水堆核电站一回路常见的腐蚀形态,不锈钢、铁镍基合金和镍合金的铅致应力腐蚀是对蒸汽发生器威胁极大的局部腐蚀。因此,深入研究低合金高强钢的硼酸腐蚀和不锈钢、镍合金的铅致应力腐蚀对于深刻理解腐蚀发生的机理,防止这些腐蚀的发生,保证核电站的安全经
全球化石能源的消耗和由此产生的环境污染与废弃物排放等问题,极大地制约了世界和我国经济的快速健康发展。化石能源的日益枯竭,使得国际社会更加关注和重视节能减排和开发利用可再生能源。我国已明确提出将在2030年和2060年实现碳达峰和碳中和,围绕该目标,将不断提升能源的利用效率,同时加快转变能源的消费方式。电储能技术可以有效利用可再生能源,既能解决可再生能源并网的问题,又能消除用电高峰电力供应匮乏的隐患
环境空气中臭氧(O3)为挥发性有机物(Volatile Organic Compound,VOCs)与氮氧化物(NOx)等前体物在光照条件下产生的二次污染物,现己成为制约环境空气质量改善的重要指标,受到了国内外学者广泛关注。O3污染是由光化学反应生成与区域输送共同作用的结果,持续性的O3污染暴露将对人体健康与生态环境将产生不利影响,而探明其来源对于O3污染防控决策具有重要意义。复杂空气质量模型可同
随着光伏电站装机规模的不断扩大,光伏阵列故障诊断已经成为研究热点。光伏阵列运行状态分析是建模和故障诊断的基础,而故障诊断是保障光伏系统安全经济运行的手段。本文围绕如何实现更符合实际工程需要的基于光伏阵列运行状态分析的故障诊断方法开展以下研究:(1)为构建高精度的光伏阵列数学模型,对光伏组件工作温度进行在线建模计算,对光伏组件的电气参数实现在线参数辨识,最后利用建立的光伏阵列仿真模型阐明了不同运行状
能源结构调整对实现“碳达峰”、“碳中和”中长期目标至关重要,风力发电作为绿色清洁能源发展迅速。但随着风电机组长时间运行,设备各部件会不可避免地出现各种故障,如不及时发现和处理将会对风电企业造成巨大损失。因此,风电机组故障诊断逐渐成为热门研究方向。本文基于风电机组传动系统中的滚动轴承和齿轮箱振动信号开展研究,从基于变分模态分解的信号处理入手,分析振动信号特征,并将其作为卷积神经网络的输入,智能化地对
滚动轴承作为组成旋转机械设备的重要部件,在其运行过程中发挥着关键性的作用。滚动轴承的健康状态直接影响着整个机械设备的安全性以及可靠性。及时判断滚动轴承的运行状态,在发生故障的情况下识别故障类型以及评估故障的严重程度,能有效避免设备陷入失效控制,最大程度的降低机械设备运行的风险与损失。本文以数学形态学与混沌理论为基础,以分析振动信号所反映的被测对象动力学特性为出发点,开展滚动轴承故障诊断的研究工作。