当前位置:主页 > 科技论文 > 电力论文 >

永磁直驱风力发电机组的失速和变桨混合控制策略研究

发布时间:2020-06-03 20:04
【摘要】:风能作为一种开发成本低,清洁,安全的可再生能源越来越得到社会各界人士广泛关注,成为当前的研究热点。相较于其它可以稳定获取的清洁新能源,风能的能量密度低并且稳定性差,随着季节和气候的不同,风的速度和方向都在随机变化。因此,在大力开展风能利用的今天,对风力发电机组可靠性和效率要求也在不断提高。由于永磁直驱风力发电机组具有效率高、可靠性高、机组整体重量小、维护时省事省力等特点,逐渐被业内专业人士认同。当前,对永磁直驱风力发电机组的功率控制以变桨距控制为主,通过调节桨距角实现额定风速以上的恒功率运行。但是,变桨距控制需要独立的控制系统,无形中增添了永磁直驱风力发电机组控制系统的复杂性,并且变桨系统桨距角频繁动作故障率相对较高。根据电监会风电安全监管报告发布的数据,2011年仅前八个月风力发电机组变桨系统发生故障的概率超过百分之四十。针对现有技术缺陷,本文以上海致远绿色能源有限公司的60kW永磁直驱风力发电机组为研究对象,对永磁直驱风力发电机组采取失速和变桨混合控制策略。该控制方法是将被动失速调节与变桨距调节两种控制技术进行了有机结合。当风机运行于低风速时,发电机转速小于额定转速,采取最大功率跟踪策略;在额定风速以上时,通过变桨使风力发电机组叶片向着功角增大的方向转过一定角度,主动使叶片进入失速状态,使风机功率维持稳定功率输出。失速和变桨混合控制策略的变桨速率可以比变桨控制的变桨速率小。高风速时,叶片桨距角只需要微调就能维持额定功率输出,变桨机构的行程也比变桨控制少很多。在保证功率稳定输出的同时,使传动系统的柔性得到有效提高,变桨机构故障率得以降低。本课题以风电行业权威的辅助设计和校核软件GH Bladed为仿真平台,根据60kW失速型永磁直驱风力发电机组的真实数据建立模型,使用C++语言编写控制程序,在GH Bladed软件调用外部控制程序进行仿真实验。仿真结果表明,对永磁直驱风力发电机组采取失速和变桨控制可以维持风力机高风速时的额定功率输出,效果优于变桨控制。
【图文】:

风力发电机组,比例图,故障率,部件


图 1-1 风力发电机组各部件故障率及故障停机时间比例图Fig.1-1 Diagram of the wind turbine components failure rate and downtime外定桨距失速控制也是常见风力发电机组的功率控制方式。这种类型的风力的桨距角在安装时已经固定。当风速高于额定风速时,风力发电机组叶片失够限制功率增加。这种控制方式主要取决于叶片失速特性,风能利用率较低速是一个错综复杂的物理过程,在风速不稳定时,很难准确得出失速效果,控制方式很少用于大型风力发电机组的控制中[3]。永磁直驱风力发电机组采取失速和变桨混合控制,为了使失速时气动效率有好的下降趋势,风力机叶片具有失速特性。因为永磁直驱风力发电机组可以变速运行,额定风速以下时,可以最大功率跟踪。高于额定风速时,桨距角和变桨距控制相反,调节风力机叶片向攻角增大的方向转过一定角度,主动状态[4]。这种控制方法的优点是:桨距角仅需要微调就可以维持风力发电机率输出,变桨速率可以比变桨距控制的变桨速率小,功率输出更稳定。磁直驱风力发电机组相比于双馈风力发电机组具有结构简单、可靠性高、维

主界面,软件


GH Bladed 软件可以使用在安装陆地和海洋上多种水平轴风机。主要应用:风机的初步设计、详细设计和零部件技术要求、风机验证。该软件所使用的的模和理论方法已在英美、丹麦、荷兰等国风机上得到广泛的验证。现在,GH Bladed件应用广泛,用户包括风机整机和控制系统制造商、高校和研究机构等。 用户可使用 GH Bladed 执行下列任务:(1)风力发电机组的设计,参数定义,风和载荷况的定义;(2)稳态性能快速计算;(3)动态模拟风力发电机组启动、运行、停等;(4)对计算结果后处理,获得运行报告[43]。GH Bladed 软件主界面如下图 5-1 所示:根据软件界面可以看出主要的设置和计功能分为 13 个部分。其中,风力机参数设置包括:叶片参数 Blades、翼型数据erofoil、叶轮参数 Rotor、塔架参数 Tower、传动链 Power Train、机舱 Nacelle、控 Control、模拟分析 ModalAnalysis、计算 Calculation、数据查看 Data View、分析nalyse。环境参数包括:风 Wind、海面状况 Sea State。软件的基本工作流程是:通用户调用或者自定义输入模型参数后建立模型,通过控制选项自定义控制器,,在计界面选择计算内容进项仿真,最后查看计算结果仿真曲线并进行数据处理。
【学位授予单位】:内蒙古工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM315

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 邢作霞;肖泽亮;王雅光;李旭锋;;基于改进共轭梯度优化BP神经网络的风电机组变桨距控制[J];可再生能源;2014年06期

2 马运东;王芳;胡祖荣;王俊琦;赖日新;邢岩;;定桨距风力发电机在桨叶深失速区运行研究[J];南京航空航天大学学报;2010年02期

3 贺平;胡申华;黄浩;王维庆;;变桨距主动失速型风力发电机组智能控制器的研究[J];水力发电;2008年12期

相关博士学位论文 前1条

1 陈杰;变速定桨风力发电系统控制技术研究[D];南京航空航天大学;2011年

相关硕士学位论文 前7条

1 吴昊峰;双馈风力发电机组控制[D];沈阳工业大学;2017年

2 赵正黎;兆瓦级永磁直驱风力发电机组变桨距控制策略研究[D];湖南工业大学;2015年

3 王超;混沌自整定PID变桨控制算法实现[D];内蒙古大学;2015年

4 吴波;直驱式风电系统功率跟踪优化控制策略研究[D];重庆理工大学;2015年

5 姜伟基;矩阵变换器在永磁同步发电机并网运行中的研究[D];兰州交通大学;2014年

6 韩俊峰;永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

7 李倩倩;风力发电机组的功率特性测试与研究[D];内蒙古大学;2011年



本文编号:2695324

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/2695324.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户bfc6f***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com