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。

风力发电自动化控制系统中智能化技术应用

风力发电自动化控制系统中智能化技术的应用具有诸多优势,包括提高效率、改进预测性维护、增强操作控制以及优化能源利用。在这一背景下,智能化技术涵盖了人工智能、大数据分析和自动化控制系统等多种工具。通过风力发电设施能够实现智能监测、故障诊断和预测性维护等功能,不仅提高了风力发电设备的利用率和能效,还减少了维护成本,延长了设备寿命,并推动了风力发电行业的可持续发展。本文围绕风力发电自动化控制系统中智能化技术的应用相关内容开展研究。

风力发电技术及新型风机电控系统研究

近年来,随着我国大力倡导节能环保理念,风能成为重要且储量较大的清洁型能源,受到社会各界的广泛关注。风力发电是进行风能开发和利用的重要技术,科学合理采用风力发电技术和新型风机电控系统,能够提高风能的利用效率和效果,具有一定的重要意义。基于此,文章分析了风力发电技术,探讨新型风机电控系统的组成结构和控制器的合理优化,旨在为提升风力发电技术的应用效果提供助力。

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.

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。

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。

风力发电并网系统的控制和优化策略

作为一种常见的新能源发电方式,风力发电在电力工业中发挥着重要作用。根据风力驱动风叶片旋转,从而将风能转化为电力,并通过发电机将电力输送给各种用户,满足人们的日常需求。在全球风力发电领域,我国的相关技术具有一定优势。深入研究风力发电技术尤为关键,有利于优化国内能源结构和实现环保目标,引起了国际社会的广泛关注。未来,须注意不断创新,实现风力发电技术突破,为能源发展注入强大动力。本文探讨了风电并网系统的控制和优化策略,以供参考。

风力发电系统低电压穿越技术研究

随着我国风电穿越技术的飞速提升,低电压穿越作为电力行业热点备受关注。文章根据国网的低压穿越标准,阐述了风电设备的低电压穿越要求,解析了电网电压骤降时DFIG的动态特性,介绍了硬件的布局设计,结合DBR、Crowbar及转子电流续流二极管等,辅以主控系统及网侧、机侧变流器的低穿控制算法进行模拟验证。仿真试验结果表明,该低电压穿越策略可有效保障电网的持续稳定运行。

储能技术在风力发电系统中的应用研究

为增强发电系统的可靠性和稳定性,对储能技术的应用范围进行分析,研究了如何在风力发电系统中最佳地应用储能技术,以最大限度地发挥其优势。提出了风力发电系统中储能技术的优化方法,该方法包括提高储能设备的效率,降低储能设备的成本以及提高储能设备的可靠性。最后,评估了该方案的实际应用效果。研究发现,储能技术的引入可以显著提高风力发电系统的性能,增强其可靠性和稳定性,并对电力系统的稳定性产生积极的影响。

风力发电的电控系统设计与实现

随着我国实行绿色生态的环保政策,人们对可再生资源的关注度逐渐加强,而风能作为可再生资源中典型的代表之一,也受到了较大的关注。而我国幅员辽阔,地理条件优越,风能资源较多,针对以上的特性阐述,我国可以利用风能发电来解决其能源消耗问题,促进社会的发展,减少环境污染。只要能够充分利用该资源就能实现绿色发展,响应了我国的号召。文章将从风力发电的主要应用为出发点,对其未来的发展方向进行了系统性阐述,为我国的风力发电提供较为基础的理论依据,进而促进风力发电行业的发展。

风力发电系统中储能技术的应用研究

受风速波动影响,传统风力发电系统很难实现无间断平稳供电,为合理抑制风电功率波动,提升电能输出质量,文章以风力发电系统中储能技术应用为研究对象,通过对飞轮储能、电磁储能、蓄电池储能以及电容器储能技术应用进行分析,并提出针对性的储能技术应用效能优化策略,即优化储能设备效率,完善功率转换系统,以此来提升输出电压平稳性,保障电能质量及电网系统的安全性。

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。

探讨风力发电自动化及信息化技术系统使用策略

随着经济的发展,能源的开采和利用成为全社会关注的重点问题之一,而风能作为一种无污染的可再生能源,在近年来得到了广泛的应用,也得到了国家的大力支持。在风能源的开采利用过程中,风力发电是一种非常重要的手段,如今很多地方都有建设风力发电站,以实现风能的利用。而风能的利用需要有先进的发电技术作为支撑。在电子技术高效发展的今天,要提高风能利用率,提高风能开采效率,必须实现风力发电的自动化和信息化。笔者根据当前的风力发电技术情况,分析了风力发电对自动化的要求,并简单地阐述了风力发电信息自动化技术系统的设计与应用,以及信息化技术系统的应用。

风力发电智能监控一体化系统研究

随着风力发电技术的不断进步和应用的扩大,风力发电场规模日益增大,管理和监控风力发电设备变得愈发关键。文章通过分析系统架构特点、系统功能、系统应用、系统研发技术点,系统性研究风力发电智能监控一体化系统,旨在为风力发电智能监控一体化系统优化设计提供借鉴。

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。

风力发电监控与运维一体化系统研究

风力发电作为新能源技术,近年来发展十分迅猛,但因风能资源的自然特性,风力发电对监控与运维管理工作有着较高要求。风电场监控与运维工作涉及对设备的检测维护、数据收集分析、安全生产管理等,其中所蕴含的信息数据量庞大,采用传统监控维护方式效率低下,难以满足风电场现代化运营需求,迫切需要探寻更加优质、高效的运维管理策略。基于此,本文对风力发电监控与运维一体化系统的关键技术及其实际应用案例进行分析,以期促进风电场运营管理的智能化、自动化发展。

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。