基于趋势预测的风电机组运行状态模糊综合评估

发布时间：2022-02-16 13:36

　　近年来,风电技术发展较快。风电行业的快速发展导致运行维护成本不断增长,为了节约运行维护成本,风电机组运行状态评估变得尤为重要。本文首先简要的介绍了风电技术的发展现状、风电机组的工作原理、故障机理以及风电机组数据采集与监控系统,分析了评估风电机组运行状态的重要性之后,做出了如下工作:（1）对风电功率量化指标进行分析、利用正态分布函数图像拟合风电功率随机分量。定义量化指标,从差分时间尺度分析风电功率波动特性;分析风电场输出功率的随机分量,选用二次滚动平均法,利用MATLAB正态分布图像拟合随机分量概率密度,研究不同滚动窗口时风电功率的随机分量的概率密度分布。（2）采用层次分析法构建风电机组评估指标,计算各个指标劣化度,利用模糊隶属度函数构建评估矩阵,并提出模糊趋势预测方法。本文在传统方法中指标权值的确定以及评价结论上进行了一系列改进,并将改进结果与原方法进行对比,建立基于SCADA数据改进的风电机组运行状态模糊综合评估模型,并通过实例验证,提出策略更具可行性,有助于及早发现故障隐患。（3）选择功率曲线法计算风电场弃风电量,分析弃风情况。 

【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市211工程院校教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外风力发电研究现状
        1.2.1 国外风力发电技术现状
        1.2.2 国内风力发电技术现状
        1.2.3 状态监测与故障诊断技术研究现状
    1.3 本课题研究的主要内容
第2章 风电机组运行基本信息统计
    2.1 风电机组的工作原理
        2.1.1 风电机组的类型
        2.1.2 风电机组的结构
        2.1.3 风电机组的空气动力学原理
    2.2 风电机组数据采集与监控系统
        2.2.1 SCADA系统结构
        2.2.2 SCADA系统功能
        2.2.3 风电机组主要运行监测参数
    2.3 小结
第3章 风电机组功率波动特性研究
    3.1 功率波动特性量化指标
    3.2 功率波动特性随机分量概率密度分布研究
        3.2.1 分离风电功率随机分量算法
        3.2.2 风电功率分钟分量概率密度函数
    3.3 实例分析
        3.3.1 实例一
        3.3.2 实例二
    3.4 小结
第4章 风电机组运行状态评估方法研究
    4.1 模糊综合评判理论
        4.1.1 模糊综合评判
        4.1.2 确定合适的隶属度函数
        4.1.3 评估指标权值的确定
    4.2 风电机组运行评估指标的确定
    4.3 状态参数趋势的模糊预测策略
        4.3.1 问题分析
        4.3.2 齿轮箱油温的趋势预测
        4.3.3 发电机转速的趋势预测
    4.4 基于改进模糊综合评判的风电机组运行状态评估模型
        4.4.1 建立各层次模糊评判矩阵
        4.4.2 确定评估指标的隶属函数
        4.4.3 各评估指标权值的确定
        4.4.4 评价过程
    4.5 实例分析
        4.5.1 改进评估方法分析
        4.5.2 文献中评估方法分析
        4.5.3 两种机组运行状态评估方法对比分析
    4.6 本章小结
第5章 基于SCADA数据的风电运行弃风电量评估
    5.1 风电机组弃风原因
    5.2 弃风统计方法
        5.2.1 预测曲线法
        5.2.2 样板机法
        5.2.3 计划曲线法
        5.2.4 功率曲线法
    5.3 弃风电量评估条件标准
        5.3.1 场地条件
        5.3.2 场地要求标准
        5.3.3 气象测风塔位置标准
        5.3.4 测量扇区标准
    5.4 弃风电量评估方法
        5.4.1 数据的采集
        5.4.2 数据的处理与筛选
        5.4.3 风速的修正
        5.4.4 弃风电量的计算
    5.5 实例分析
        5.5.1 弃风时序图
        5.5.2 风电机组弃风电量变化规律
    5.6 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价[J]. 肖运启,王昆朋,贺贯举,孙燕平,杨锡运.  中国电机工程学报. 2014(13)
[2]基于SCADA运行数据的风电机组塔架振动建模与监测[J]. 郭鹏,徐明,白楠,马登昌.  中国电机工程学报. 2013(05)
[3]大规模风电多尺度出力波动性的统计建模研究[J]. 李剑楠,乔颖,鲁宗相,李兢,徐飞.  电力系统保护与控制. 2012(19)
[4]微风振动预警在输电线路在线监测系统中的应用[J]. 万军,范春菊,胡炎,邰能灵.  水电能源科学. 2012(07)
[5]风电功率波动特性的概率分布研究[J]. 林卫星,文劲宇,艾小猛,程时杰,李伟仁.  中国电机工程学报. 2012(01)
[6]风电功率波动的时空分布特性[J]. 崔杨,穆钢,刘玉,严干贵.  电网技术. 2011(02)
[7]并网风电机组在线运行状态评估方法[J]. 李辉,胡姚刚,唐显虎,刘志详.  中国电机工程学报. 2010(33)
[8]风力发电机组在线故障预警与诊断一体化系统设计与应用[J]. 郭艳平,颜文俊,包哲静.  电力系统自动化. 2010(16)
[9]Trend Prediction Method Based on the Largest Lyapunov Exponent for Large Rotating Machine Equipments[J]. 徐小力,朱春梅,张建民.  Journal of Beijing Institute of Technology. 2009(04)
[10]300MW机组振动原因分析及处理[J]. 段学友,史忠孝,潘云珍,周菁.  内蒙古电力技术. 2009(05)

硕士论文
[1]风电场功率波动特性预测及其对电压稳定性的影响研究[D]. 田云翔.电子科技大学 2015
[2]大型风电机组综合性能评估系统研究[D]. 杨天时.华北电力大学（北京） 2011
[3]风力发电机整机性能评估与载荷计算的研究[D]. 郭健.大连理工大学 2003



本文编号：3628061