基于传递函数分析的双馈风力发电系统动态建模方法研究

以双馈风力发电系统(doubly-fed induction generator based wind energy conversion system,DFIG-based WECS)为例,利用小信号分析法推导出由风机、双质量块传动链构成的动力与传动系统通用传递函数方程。动力与传动系统传递函数的零极点位置、稳定性与系统参数及系统运行工作点相关。该传递函数可进一步分解为扭转分量和非扭转分量。传动链参数仅对扭转分量造成影响。在此基础上,建立了考虑动力传动、电机、变流器、控制等环节的风力发电系统传递函数模型。模型综合了各环节参数,可直观反映系统参数对系统响应的影响,有助于深入了解系统动态行为。算例及时域仿真结果证明了所提出传递函数模型的准确性和高效性,可为系统参数设计研究提供理论依据。

永磁同步风力发电系统的最大功率跟踪模糊分数阶控制

在“双碳”背景下,风电作为零碳电力和新能源发电的主力军,在助力社会全面绿色低碳转型方面发挥了关键性作用。在保证发电稳定的前提下实现风能的最大化利用,提升风力发电系统发电量至为重要。文中针对永磁同一步风力发电系统的最大功率跟踪(maximum power point tracking, MPPT)问题进行研究。首先建立了永磁同步风力发电系统的机理仿真模型,用两电平双PWM全功率换流器连接风力发电机与电网。然后基于以上模型,分别设计了整数阶PI控制器、分数阶PI"控制器、模糊分数阶PP控制器以实现MPPT控制。最后对以上控制策略进行了仿真研究。结果表明,无论在阶跃风速还是随机风速下,模糊分数阶PU控制器相较于其他两种均具有更出色的MPPT性能与更强的鲁棒性。

电网故障时基于MMC-PET接口风力发电系统的建模与控制

近年来,电力电子变压器(power electronic transformer,PET)作为电网接口的风能转换系统,无需额外的无功补偿器便可有效地抑制由风能暂态特性引起的电压波动,引起了广泛关注。但采用传统的PET结构在电网发生故障时难以控制,当电网处于不平衡时会使得控制难度进一步增加,且难以保证系统的动态性能。因此,为提升系统动态性能,增强系统的故障穿越能力,文中提出一种基于模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)型PET的新型风能转换系统的结构与控制策略。首先,文中根据系统故障时的工作状态设计基于无源滑模控制的故障切换控制策略,采用具有斩波保护功能的子模块以及时疏解故障功率;其次,利用软件仿真和半实物仿真实验平台选取典型工况对系统进行详细的模拟研究;最后,将应用文中控制策略的新型风力发电系统与传统的风力发电系统进行对比实验,实验验证了采用文中控制策略的新型系统结构具有无功功率补偿、有效限制故障时子模块电压升高和改善电能质量等优点,且满足故障条件下电网运行的最新要求,具有优秀的故障穿越能力。

基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统

为解决因风速波动导致的风力发电系统不稳定性问题,设计基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统。采集风力发电系统运行时温度、转速等信号,利用深度学习算法优化增量PID控制算法参数,增量PID控制算法得到自动化优化控制量,并通过优化控制量,控制风力发电系统的风轮位置、桨矩角与电机转速;通过远程监控模块呈现自动化优化控制过程。实验证明,该系统可有效采集风力发电系统的运行参数,并优化增量PID控制算法参数,完成风力发电系统自动化优化控制,提升风力发电系统的稳定性。

风力发电系统中有源滤波技术的应用研究

本文研究了有源滤波技术在风力发电系统中的应用,旨在解决谐波问题并提高电能质量。本文介绍了有源滤波器的原理、分类和关键技术,分析了风能系统的谐波特性及其危害,并开发了有效的有源滤波器。该滤波器通过实时监测和补偿谐波电流,实现了谐波的有效抑制。本文还探讨了无差拍控制策略在有源滤波器中的应用,提高了控制精度和响应速度。研究结果表明,有源滤波技术对提高电能质量和电网稳定性具有重要意义,为风力发电系统的谐波治理提供了重要参考。

电气控制技术在风力发电系统中的应用

风能作为一种取之不尽、用之不竭的自然资源,逐渐成为人类重要的能源之一。但风速、风向等因素的变化会对风力发电系统的发电效率和稳定性产生影响。如何提高风力发电系统的效率和稳定性,是风能利用面临的重要挑战。而电气控制技术可以通过对设备的精确控制和实时监测,实现对风力发电设备的有效监测和控制,保证发电的稳定和连续性。基于此,深入探讨了电气控制技术在风力发电系统中的应用及其重要性。

IEC风力发电系统技术委员会(IEC/TC 88)新任主席推动变革

Jonathan Hughes has been nominated Chair of IEC Technical Committee 88, one of the IEC key standardizing committees for the renewable energy industries.He currently works in the development, testing and validation of renewable energy technologies(both marine and wind power) for ORE Catapult in the United Kingdom. He started his career in instrumentation systems.

不同环境条件下光伏风力发电系统的性能评估

本文旨在探讨不同环境条件下光伏风力发电系统的性能评估及优化策略。通过介绍光伏发电技术和风力发电技术的原理与特点,以及光伏风力发电系统的结合优势,重点分析了在不同气候条件下光伏风力发电系统的性能评估,包括高温干燥、寒冷多雨等环境条件下的评估方法及气候变化对系统性能的影响。并提出了光伏风力发电系统性能优化的策略,包括设备选型与配置优化、智能控制策略应用以及基于数据分析的优化方案。通过本文的研究,可以为光伏风力发电系统的设计、建设和运营提供参考和指导。

风力发电系统智能故障诊断与预防性维护技术研究

风力发电系统是可再生能源中非常重要的一部分,风力发电系统的高效平稳运行对实现能源结构转型具有十分重要的意义。本论文以风力发电系统智能故障诊断和预防性维护技术为研究对象,在对传统方法局限性进行深入分析的基础上,提出了一种基于深度学习和机器学习的智能故障诊断框架来对设备状态进行实时监控和故障精准识别。同时构建了预防性维护策略并运用大数据分析对维护周期进行了优化,编制了科学维护计划。研究结果表明:智能技术显著提高故障诊断准确性与预防性维护效率,减少运维成本并增强系统可靠性与经济性。

储能技术在风力发电系统中应用

这篇论文讨论储能技术对于风力发电系统至关重要的作用。本文通过对风力发电系统所面临的不稳定性及挑战进行分析,着重阐述储能技术对于平滑风电输出、改善电力系统稳定性的重要意义。简介储能技术综述及分类,主要包括电池储能,储热技术以及超级电容器。对风力发电储能技术进行深入探讨,涉及能量调度,削峰填谷以及频率响应。然后,对储能技术所面临的优势与挑战进行分析,主要涉及成本,能量损失以及对环境的影响。对其未来趋势进行了预测,主要包括高效储能技术,多能源协同集成,智能化运营的革新,并对绿色可持续性与国际合作的意义进行了分析。在清洁能源系统中,储能技术将持续扮演核心角色,助力可再生能源走向可持续的道路。

风力发电系统预防性维修决策技术的应用研究

为提升系统可靠性和降低运维成本,强化对预防性维修决策技术的应用,首先介绍风力发电系统基本原理及设备组成。其次,研究预防性维修定义与意义,以及其决策技术核心要素。最后,围绕风力发电系统预防性维修决策的技术应用展开深入研究,探讨了数据分析与预测模型、健康监测系统建立以及维修策略优化等关键技术。通过具体技术应用,展示了预防性维修决策技术在提高设备可靠性、降低维修成本及优化产能等方面的显著效果。该研究可为风力发电行业的预防性维修决策提供技术支持和实践指导,推动行业的可持续发展。

储能技术在风力发电系统中应用的研究

近几年,随着我国社会对环保意识的逐渐加强,人们开始更加关注新型能源的研发,目的是减少对不可再生能源的依赖,从而推动整个社会朝着可持续发展的方向前进。因风力资源特殊,风光储气是新式的,节能效果突出且极具潜力的新式能源替代方案。当前,储能技术应用已发展成能源行业研究热点,它对发电系统削峰填谷,稳压稳流等起到了重要作用。鉴于此,本文就风力发电系统储能技术运用策略展开研究,仅供参考。

风力发电系统功率预测技术探析

作为一种绿色能源,风能得到充分开发与利用,降低大气污染的同时,还优化了能源结构。但由于风能呈现出间断性、波动性的特征,影响风力发电系统的运行效果。本文以风电发电系统为研究对象,分析了影响风电系统功率输出的因素,探讨了系统功率预测现状,归纳并总结了功率预测技术的要点。

风功率预测在风力发电系统中的应用

风力发电作为一种可再生能源技术,在全球能源结构中占据越来越重要的位置。随着对环境可持续性的关注日益增强,风力发电凭借其清洁、低碳的特点,成为许多国家能源政策的重点发展对象。风功率预测作为风力发电领域的一个关键研究方向,对于提升风电系统的运行效率、确保电网安全稳定运行,以及提高风电市场的经济效益具有重要意义。随着预测技术的不断进步和数据采集能力的增强,研究者和工程师能够更准确地预测风速和风功率,从而为风电场的设计、运维和电网整合提供支持。本文将探讨风功率预测的意义、方法以及应用,特别是聚焦于提高预测准确性的对策,以及这些对策在实际风电系统中的应用。

储能技术在风力发电系统中的应用分析

风力发电技术存在优点与缺点,其优点在于可再生、无污染,被广泛地应用于新能源发电。但由于风力的不稳定、不可控性,给风力发电的输出功率产生较大影响,呈现出间歇性的特点。为了确保风力发电的持续性,储能系统起到了重要的作用,储能技术的应用能够有效地防止风力发电的功率反复变化,输出电压较为平稳,保障电能质量和风力发电正常运行。

功率环飞轮储能应用于风力发电系统的功率平滑仿真

自然风的风速具有随机性和波动性,会影响风机输出功率的稳定性。飞轮储能系统能量密度大、效率高、响应速度快,可有效解决风速波动带来的有功功率波动问题。为了平滑风力发电系统的有功功率波动,应用Matlab/Simulink建立了飞轮储能和直驱永磁同步风力发电系统模型,飞轮储能系统采用功率外环控制,通过控制飞轮电机的输出功率来平抑风力发电系统的有功功率波动。仿真结果表明,飞轮储能系统输出功率跟随参考功率波动,使风力发电系统有功功率在额定值振荡,并保证风力发电系统无功功率低且稳定,与不采用飞轮储能的风力发电系统的有功功率相比,功率外环飞轮储能系统可有效平抑风力发电系统的部分功率波动。

风力发电系统的故障分析和设备维护

推动风力发电产业的发展,不仅可以进一步降低煤炭资源的使用量,还可以对环境起到一定的保护作用。如果风力发电系统在极端恶劣的环境下进行工作,那么在运行的过程中很有可能会出现一系列的问题,要采取针对性的措施对问题进行解决,在这个过程中可以使用状态监测和故障诊断技术对风力发电系统运行状态进行监测,以此为系统的安全性带来保障。

储能技术在风力发电系统中的应用研究

风力发电具有可再生、成本低、无污染,被广泛地应用于新能源发电行业,但由于风力的不稳定、不可控性、间断性,给风力发电的平稳输出带来极大影响。为了确保风力发电的持续性,储能系统起到了至关重要的作用,储能技术的应用能够有效地防止风力发电的功率反复变化。本文从风力发电储能系统进行分析,重点探究储能技术在风力发电系统中的具体应用,以期增强电能输出的平稳性,确保电能质量和风力发电正常运行。

风力发电系统中储能技术的应用分析

现如今,风力发电作为一种清洁能源,在能源结构中的比重逐渐增加,且需求正在不断的增长。然而,风力发电的间歇性和不可预测性限制了其在电力系统中的广泛应用。但储能技术的整合是可以有效的解决这一问题,并且可以显著提高风电系统的运行效率和可靠性。本文主要分析在风力发电系统中应用储能技术的优势以及应用内容。通过对现有研究的综合分析,探讨储能技术如何优化风电系统的能量管理,提升电网的稳定性,并促进风能的更广泛应用。

风力发电系统中储能技术的应用与性能评估

本文旨在探索风力发电系统中储能技术的应用与性能评估。本研究以江苏某风力发电厂的储能系统为实例,通过试验对比,分析储能技术应用前后风力发电系统的发电质量和发电稳定性。结果表明:一是在高风速条件下(15~20m/s)应用了储能技术的风力发电系统达到了94%和95%的高质量发电效率,风力发电系统与储能系统之间表现出优秀的协同效率。二是综合系统稳定性在高风速条件下显著提高,表明在风速较高时,应用了储能技术的风力发电系统可以提供更加稳定的电力输出。