基于长期性能的半潜浮式风机平衡控制研究

发布时间：2020-12-09 17:29

　　风能是一种无污染的可再生能源。目前,蓬勃发展的风电市场已证明了陆上风电大规模商业化开发的实力,而我国1.8万千米的海岸线和约300万平方公里的海洋国土面积同样蕴含着巨量风能亟待开发。深圳作为一个沿海发达城市,海上风力发电可直接利用到城市的发展中去,故本文的研究将结合深圳市海况,围绕一种合理高效的海上风机长期性能评价方法,以期提高海上风机的长期发电效率和疲劳性能。首先统计分析了深圳市周边海域的24年连续后报海况数据,通过与深圳市海洋局提供的近2年来的风浪实测数据对比,确保长期数值模拟数据的可靠性。其次探究了风速、有义波高和波浪周期等的边缘概率分布形式。最后使用Copula函数给出了风速、浪高和波浪周期三者的联合分布。直接计算所有长期海况下的风机性能耗时巨大,本章旨在找到一种高效评价浮式风机长期性能的方法。首先,使用最大差异算法在24年的总样本中选出最具有代表性的1000组数据。每个海况样本点包括风速、风方向、有义波高、波浪方向以及波浪周期等5个变量。以NERL的OC4Deep Cwind半潜式风机为对象,批量计算其在筛选海况下的风机响应,包括平台的纵摇、纵荡、横摇和横荡的均值和标准差以及... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源及研究的目的与意义
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 风浪的联合分布
        1.2.2 浮式海上风机长期性能评价
    1.3 主要研究内容
第2章 深圳近海风浪数据对比分析
    2.1 引言
    2.2 深圳市周边风浪数据分析
        2.2.1 数据来源
        2.2.2 风浪数据分析
        2.2.3 风浪数据对比
    2.3 Coupla函数的性质与及特点
        2.3.1 Coupla函数
        2.3.2 ArchimedeanCopula函数
        2.3.3 Pair-Copula理论
    2.4 边缘分布的选择
        2.4.1 边缘分布函数
        2.4.2 边缘分布函数拟合检验
        2.4.3 边缘分布函数的选择
    2.5 风速、波高和周期的三维联合概率分布模型
        2.5.1 联合概率分布模型的构建
        2.5.2 二维Copula函数的选择
        2.5.3 联合概率分布模型的参数估计
    2.6 本章小结
第3章 半潜浮式风机的长期性能评价
    3.1 引言
    3.2 OC4DeepCwind半潜式风机模型
    3.3 基于联合概率分布的浮式风机长期性能评价方法
    3.4 基于最大差异抽样方法的浮式风机长期性能评价方法
        3.4.1 最大相异算法
        3.4.2 径向基插值技术
        3.4.3 数据选择结果分析
    3.5 风机长期运动响应与阈值选取
        3.5.1 长期运动响应
        3.5.2 平台运动阈值分析
    3.6 风机的疲劳分析
        3.6.1 S-N曲线
        3.6.2 Palmgren-Miner准则
        3.6.3 Mlife计算疲劳损伤原理
        3.6.4 长期疲劳分析
        3.6.5 风机疲劳与阈值关系
    3.7 风机的长期产能评价
        3.7.1 产能指标
        3.7.2 风机产能与阈值的关系
        3.7.3 风机产能与风向之间的关系
    3.8 本章小结
第4章 移动压载调平控制系统设计及对半潜式风机性能的影响
    4.1 引言
    4.2 初稳性分析原理
        4.2.1 初稳性
        4.2.2 重量移动对浮体浮态及初稳性的影响
    4.3 压载调节系统原理
    4.4 压载调节系统性能分析
        4.4.1 压载系统对平台短期性能的影响
        4.4.2 压载系统对平台长期性能的影响
    4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]巴黎协定——全球气候治理的新起点[J]. 巢清尘,张永香,高翔,王谋.  气候变化研究进展. 2016(01)
[2]基于Archimedean Copula函数的风浪联合统计分析[J]. 董胜,翟金金,陶山山.  中国海洋大学学报(自然科学版). 2014(10)
[3]Joint probability distribution of winds and waves from wave simulation of 20 years （1989-2008） in Bohai Bay[J]. Xiao-chen YANG,Qing-he ZHANG.  Water Science and Engineering. 2013(03)
[4]基于危险率分析的风浪联合重现期研究[J]. 董胜,林雪,陶山山,刘锦昆.  中国海洋大学学报(自然科学版). 2012(03)
[5]波高与风速联合概率分布研究[J]. 陈子燊.  海洋通报. 2011(02)
[6]深海战略资源开发促海洋强国建设[J]. 韩立民,姜秉国.  海洋世界. 2010(10)
[7]基于Copula函数的联合概率法在海洋工程中的应用[J]. 秦振江,孙广华,闫同新,宋华,张婧.  海洋预报. 2007(02)
[8]风浪波高和周期的联合概率密度分布[J]. 尹志军,潘玉萍,沙文钰,孟营.  海洋预报. 2007(02)
[9]涠洲岛海域年极值风浪联合设计参数估计[J]. 董胜,丛锦松,余海静.  中国海洋大学学报(自然科学版). 2006(03)
[10]海洋工程设计风速与波高的联合分布[J]. 董胜,郝小丽,樊敦秋.  海洋学报(中文版). 2005(03)

硕士论文
[1]海上风机基础在风浪作用下的动力分析与疲劳分析[D]. 夏露.大连理工大学 2012



本文编号：2907220