【摘 要】
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针对直驱风电场经柔性直流输电(VSC-HVDC)并网系统引发的次同步振荡(SSO)问题,现有研究多针对风电机组运行于最大功率跟踪区域的情况进行分析.然而,直驱风电机组除最大功率跟踪区域以外,还有功率限制区域和高风速区域.首先,建立直驱风电场经柔直并网系统的小信号模型;其次,以直驱风电机组的运行特性曲线为例,对直驱风电机组的各运行区域进行分析,利用特征值法分析风电机组在各运行区域下系统的SSO特性,并通过PSCAD/EMTDC仿真验证理论分析的正确性;最后,分析桨距角控制影响系统稳定性的机理.结果表明,在全
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,保定 071003
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针对直驱风电场经柔性直流输电(VSC-HVDC)并网系统引发的次同步振荡(SSO)问题,现有研究多针对风电机组运行于最大功率跟踪区域的情况进行分析.然而,直驱风电机组除最大功率跟踪区域以外,还有功率限制区域和高风速区域.首先,建立直驱风电场经柔直并网系统的小信号模型;其次,以直驱风电机组的运行特性曲线为例,对直驱风电机组的各运行区域进行分析,利用特征值法分析风电机组在各运行区域下系统的SSO特性,并通过PSCAD/EMTDC仿真验证理论分析的正确性;最后,分析桨距角控制影响系统稳定性的机理.结果表明,在全运行区域中风速越高、输出功率越大,系统稳定性越好;低风速时输出功率对SSO阻尼比影响较大;高风速时输出功率对SSO阻尼比影响较小;桨距角控制并不直接参与系统SSO相互作用,而是通过改变潮流影响系统稳定性.在实际运行中,若电网对风电场无输出功率约束,应尽量保持风电机组输出最大功率,提高系统稳定性;若电网限制风电场输出功率,应采取切机等方式提高单台风电机组输出水平.
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传统供暖方式受到“以热定电”的约束.针对供暖地区大气污染和弃风现象严重的问题,为解耦热电耦合约束并促进弃风的进一步消纳,该文提出利用电锅炉对燃煤或燃气锅炉进行辅助供暖的多锅炉耦合协调供暖方式.考虑到供暖成本,根据不同电锅炉容量的弃风消纳能力构建电-燃煤锅炉和电-燃气锅炉耦合协调供暖经济性模型,对电锅炉容量进行优化配置.最后对4种供暖方式进行经济性分析.算例分析结果表明:多锅炉耦合协调供暖和其他供暖方式相比能减少20％的碳排放,同时其收益率要高于单一类型锅炉的供暖方式,具有较高的经济性,为弃风消纳提供了一条
针对风电场中风速随机性大,难以准确和高效预测的问题,提出一种基于密度峰值聚类的风电场风速预测方法.该方法首先对风电机组采用密度峰值算法进行聚类,随后采用长短期记忆网络模型,对同类风电机组的风速进行预测.考虑到实际聚类时各指标存在不等重要性的情况,基于加权理论对数据进行了预处理,同时通过用主成分分析对数据进行降维,避免了密度峰值聚类面对高维数据时聚类效果差的现象.最后根据风电场实测数据对该方法的有效性进行了验证,实验结果表明,该方法具有较高的预测精度.
该文基于免棱镜全站仪的两点测站法,通过现场测量,由几何关系计算可准确得塔筒倾斜量,可实现快速评定问题风力机因混凝土损伤引起的倾斜.基于误差传播定律,提出两点测站的风力机塔筒倾斜量测量的中误差计算公式,现场多次测量的结果表明该方法具有较高的测量精度,对于评估风力机基础混凝土中不可逆的风致疲劳损伤程度是可行的.同时,通过对问题风力机塔筒多段测量结果亦表明,塔筒变形不仅与底部基础混凝土损伤程度有关,而且与测试时机头偏置方向有关,建议将塔筒倾斜量作为评估基础混凝土风致疲劳损伤程度的补充参数予以考虑.
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双馈风电机组传动链参数对其运行稳定性有重要影响,针对现有传动链参数辨识算法存在易陷入局部最优的问题,提出基于改进粒子群(PSO)算法的参数辨识方法.首先,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,通过改进权重系数与学习因子,引入杂交变异思想,提出改进算法,并利用经典测试函数进行验证.其次,建立双馈风电机组仿真模型,通过三相短路故障激励,基于不同观测量响应的轨迹灵敏度分析,获取辨识传动链参数的有效观测量.最后,结合改进PSO算法和有效观测量,提出双馈风电机组传动链参数辨识的实现方法,分别对传动链参数恒定和改变的情
为实现风力发电机故障早期识别,提出一种基于风电机组数据采集与监控(SCADA)数据的空洞卷积神经网络(ACNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合的早期故障识别方法.首先,利用Pearson相关系数指标,确定输入变量.然后,基于ACNN和Bi-LSTM对SCADA数据进行时空特征提取,以有功、无功功率输出作为预测变量.最后,计算输出预测值的均方根误差(RMSE),通过指数加权移动平均法(EWMA)设定自适应阈值,识别机组状态.利用ACNN提取空间特征后,再用Bi-LSTM感知空间特征在时间序列上
以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估.结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中.
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