基于大数据分析的风电机组运行状态监测评估

发布时间：2017-09-05 23:40

  本文关键词：基于大数据分析的风电机组运行状态监测评估

  更多相关文章： 风电机组 大数据 状态检测 性能评估 弃风电量

【摘要】：随着能源结构的转型和调整,风力发电得到快速发展,成为目前主要发电方式之一。风电场一般地处偏远地区,运行条件比较恶劣,状态监测和性能评估对机组安全性和经济性至关重要。如今,大数据是驱动新一轮技术革新的关键力量,已经渗透到各行各业,风电行业也不例外。本文将风电机组运行状态监测评估与SCADA系统大数据相结合。利用风电机组实际运行数据,对风电机组的风特性、功率特性等性能指标进行分析与评价。从风速、功率、温度、振动、转速等多个维度,进行SCADA运行数据趋势分析和相关性分析,采用趋势分析方法对风电机组进行温度监测和振动监测,利用相关性分析方法深入探究各性能参数之间的关联关系。为风电机组的运行状态监测提供了有效的分析手段。另外,风电的大规模快速无序投运,电网网架结构建设不配套,电网中的快速可调节电源不匹配协调,电力系统的客观规律及风电的不可控性、间歇性,以及电网中的快速可调节电源的容量限制,造成电网弃风情况越来越严重。本文深入分析了风电弃风现象的主要原因,列举了四种弃风统计方法,并对四种统计方法进行了探讨、对比分析。最后,基于SCADA数据利用风能利用系数对风速进行修正,得到风电场理论功率,计算出风电场的弃风电量,为后续的弃风电量的研究提供有益的参考。
【关键词】：风电机组 大数据 状态检测 性能评估 弃风电量
【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
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 选题背景及意义10-13
• 1.1.1 风力发电发展现状10-11
• 1.1.2 课题研究对象与意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 大数据研究现状13-14
• 1.2.2 风电大数据应用现状14-16
• 1.2.3 SCADA系统在风电机组状态监测的研究现状16-17
• 1.3 论文研究内容17-19
• 1.3.1 主要研究内容17-18
• 1.3.2 本文结构18-19
• 第2章 风电机组及其运行特性19-31
• 2.1 变速双馈风电机组结构19-21
• 2.2 典型风电机组描述21-23
• 2.2.1 典型风电机组概述及原理21-22
• 2.2.2 典型发电机组运行特点22-23
• 2.3 风力发电机组监控系统介绍(SCADA)23-26
• 2.3.1 风电场SCADA系统23-25
• 2.3.2 SCADA系统监测数据25-26
• 2.4 风力发电机组运行特性26-30
• 2.4.1 风特性26-27
• 2.4.2 功率特性27-28
• 2.4.3 转矩特性28-29
• 2.4.4 风轮推力特性29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 基于SCADA数据的性能评估31-41
• 3.1 概述31
• 3.2 风电机组功率特性分析31-33
• 3.3 风能利用系数33-34
• 3.3.1 风能利用系数定义33-34
• 3.3.2 风能利用系数的影响因素34
• 3.4 转矩特性34-35
• 3.5 推力特性35-36
• 3.6 可用率与容量系数36-37
• 3.6.1 可用率36-37
• 3.6.2 容量系数37
• 3.7 发电量37-39
• 3.8 风电机组停机统计39-40
• 3.9 本章小结40-41
• 第4章 基于SCADA数据的风电机组状态评估41-53
• 4.1 概述41-42
• 4.1.1 相关性分析41
• 4.1.2 自相关分析及其应用41-42
• 4.1.3 互相关分析及其应用42
• 4.2 机舱振动监测42-45
• 4.2.1 机舱振动的变化趋势分析42-44
• 4.2.2 机舱振动的相关性分析44-45
• 4.3 塔筒振动监测45
• 4.4 齿轮箱温度监测45-49
• 4.4.1 齿轮箱温度趋势分析45-48
• 4.4.2 齿轮箱超温情况统计48-49
• 4.5 其他性能参数相关性分析49-51
• 4.5.1 桨距角的相关性分析49-50
• 4.5.2 风轮转速的相关性分析50-51
• 4.5.3 发电机转矩与转速的相关性分析51
• 4.6 相关系数51-52
• 4.7 本章小结52-53
• 第5章 基于SCADA数据的弃风情况评估53-62
• 5.1 弃风原因分析53
• 5.2 弃风统计方法53-56
• 5.2.1 预测曲线法54
• 5.2.2 计划曲线法54-55
• 5.2.3 样板机法55
• 5.2.4 功率曲线法55-56
• 5.3 基于SCADA数据的弃风电量评估方法56-58
• 5.3.1 数据采集56
• 5.3.2 数据处理与筛选56-57
• 5.3.3 风速修正57-58
• 5.3.4 风电机组弃风电量的计算58
• 5.4 实际运行机组弃风统计58-61
• 5.4.1 弃风时序图58-59
• 5.4.2 弃风电量变化规律59-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第6章 结论与展望62-64
• 参考文献64-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果69-70
• 致谢70

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本文编号：800923