风电机组发电能力分析与优化

发布时间：2017-10-19 18:23

  本文关键词：风电机组发电能力分析与优化

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【摘要】：目前,可再生能源的发展得到的世界各国的高度重视,以风电为首的低碳清洁能源在电网中的比例越来越高,并且有进一步发展的趋势。但是,相较传统能源发电形式,风力发电的成本仍相对较高。因此,分析机组发电性能,提升机组发电能力,可以提升风场运行效率,增强风电机组发电成本与化石燃料发电成本的竞争能力,改善风场开发商的经济效益。本文以性能分析和性能监测为思路主线,围绕着这两方面开展了一系列研究工作。具体如下：(1)研究了国内外风力发电的发展状况以及未来一段时间的发展趋势。介绍了风电机组发电能力的评比方法与评比指标,概述了风电机组运行的基本原理,机组的基本组成结构。(2)详细介绍了风电机组测风数据的处理流程。阐述了静态功率曲线在实际运用中的不足,由此引出了如何依据IEC标准建立实际运行功率曲线,以更好反映机组实际运行情况。最后用实际运行中的案例说明如何用功率曲线建模分析机组发电性能。在章节第二部分概述了叶素动量理论,分析了安装角差异如何导致机组性能差异,最后用运行实例说明如何通过调节安装角改善机组发电能力。(3)SCADA运行数据中含有风电机组大量运行信息,通过分析数据挖掘运行信息,是一种有效且低成本的状态监测和性能优化方法。本文研究如何通过将SCADA数据与MSET和SPRT方法、功率曲线建模法、风机健康系数分析法结合,有效的预测、实时监测机组故障或者潜在故障,并用实例证明了方法的有效性和潜力。(4)研究了两种具有实际可运用性的风电机组优化方法,分别为偏航误差优化方法和气动特性优化方法。介绍了偏航误差导致风机性能下降的原理,并以此提出改进措施。分析了气动特性如何影响风机性能,并从主动控制和被动控制两方面提出完善措施。
【关键词】：风机性能分析 SCADA数据 运行性能监测 风机性能优化
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题研究背景11-14
• 1.1.1 当下我国及世界风电发展状态11-13
• 1.1.2 提升风电机组发电能力的必要性13-14
• 1.2 国内外研究现状14-15
• 1.3 课题研究内容15-17
• 第二章 风电机组运行性能参数及SCADA系统17-26
• 2.1 风电机组结构17-18
• 2.2 风电机组主要性能参数18-22
• 2.2.1 功率特性参数18-20
• 2.2.2 风能利用系数20-21
• 2.2.3 扭矩特性21-22
• 2.3 风电机组SCADA系统22-24
• 2.3.1 风电机组SCADA系统简介22-24
• 2.3.2 主要监测参数24
• 2.4 运用SCADA数据进行性能分析的主要特点24-26
• 第三章 风电机组发电能力分析26-46
• 3.1 基于风电机组功率曲线的发电能力分析26-33
• 3.1.1 测风数据标准化处理26-27
• 3.1.2 静态功率曲线(理论功率曲线)的不足27-29
• 3.1.3 基于IEC 61400标准的功率曲线建模29-30
• 3.1.4 运用功率曲线进行性能分析实例研究30-33
• 3.2 风电机组叶片安装角优化分析33-37
• 3.2.1 叶素动量理论33
• 3.2.2 风电机组叶片安装角误差引起的性能差异33-35
• 3.2.3 风电机组叶片安装角优化实例研究35-37
• 3.3 运用功率曲线建模实时监测风电机组性能37-43
• 3.3.1 数据预处理37-38
• 3.3.2 功率曲线建模38-41
• 3.3.3 在设备状态监测中的应用41
• 3.3.4 功率曲线模型监测效果检验41-43
• 3.4 风电机组发电能力优化方法43-46
• 3.4.1 减小偏航角度偏差43-44
• 3.4.2 通过气动控制优化44-46
• 第四章 基于SCADA数据的风电机组运行性能监测46-66
• 4.1 运用MSET和SPRT技术预测风电机组故障46-56
• 4.1.1 多元状态估计(MSET)模型建立46-49
• 4.1.2 基于SPRT的异常状态监测方法49-51
• 4.1.3 发电机轴承温度异常状态监测实例研究51-56
• 4.2 运用“风电机组健康系数”发现风电机组部件性能隐患56-66
• 4.2.1 风电机组部件性能监测原理56-57
• 4.2.2 基于最小二乘法计算的风电健康系数及其判别标准57-59
• 4.2.3 实例验证59-63
• 4.2.4 结论归纳63-64
• 4.2.5 软件实现64-66
• 第五章 总结与展望66-68
• 5.1 工作总结66-67
• 5.2 不足与展望67-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果72-73
• 致谢73

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