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风电集群有功功率智能分配策略研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:56:47
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风电集群有功功率智能分配策略研究【摘要】:风能是一种清洁的可再生能源,风电产业的相关技术已日趋成熟。因其在经济和市场吸引力上拥有独特的优越性,风电技术的发展受到了世界各国的高度关注

【摘要】:风能是一种清洁的可再生能源,风电产业的相关技术已日趋成熟。因其在经济和市场吸引力上拥有独特的优越性,风电技术的发展受到了世界各国的高度关注。风电接入电网后,给电力系统的有功调度和有功功率分配带来了挑战。为了建设对于电网的友好型风电场,必须对风力发电各环节中的有功分配进行智能化和合理化设计,以满足电网对风电场的有功功率需求。 本文以风电集群为研究对象,以风力发电的有功功率分配为研究背景,深入研究了风电集群的有功功率智能分配。针对集群风电场之间的有功功率分配,研究了采取平均分配原则和按容量自由度比例进行分配的风电场有功功率智能分配策略和算法。对于电力外送问题的解决,本文基于优先利用风资源并提高传送通道利用率的原则,提出了风水火电“打捆”外送的协调控制策略。对于风电场中风力发电机组之间的有功功率智能分配,将机组按自身运行状况、实时功率和预测功率等参数进行分类,并在此基础上研究了风电机组的有功功率智能分配策略和风电场升降功率分配算法。同时,以风机的变桨代价为参考值,结合蚁群、遗传算法的优点,用VB编程设计了风电场风机的择优选择算法。最后,采取变桨距的方法实现了风电场的有功出力跟踪,并在Bladed软件中仿真,验证方案的可行性。 本文的研究工作对维持电力系统中的功率平衡并建设对于电网的友好型风电场和风力发电机有重大意义。 【关键词】:风电场 风力发电机 集群风电 有功智能分配 协调控制
【学位授予单位】:湘潭大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM614;TM761.2
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-12
  • 1.1 课题研究背景和意义8-9
  • 1.2 风电发展研究现状9-10
  • 1.2.1 国外风力发电概况9
  • 1.2.2 国内风电发展情况9-10
  • 1.3 本课题研究的主要内容10
  • 1.4 本文的组织结构10-12
  • 第2章 风电场有功功率调度策略12-20
  • 2.1 风电接入对电网调度的影响12-13
  • 2.2 风电场有功调度要求13-17
  • 2.2.1 基本要求13
  • 2.2.2 风电场注入电网最大功率13
  • 2.2.3 风电场功率变化限值13-14
  • 2.2.4 有功控制模式14-17
  • 2.3 有功调度策略17-19
  • 2.3.1 风电机组的有功控制策略17-18
  • 2.3.2 风电场的有功控制策略18-19
  • 2.4 本章小结19-20
  • 第3章 集群风电场之间的有功智能分配20-33
  • 3.1 风电场有功控制方法20-24
  • 3.1.1 控制目标20
  • 3.1.2 控制方法20-24
  • 3.2 风电场之间的有功智能分配策略的研究24-29
  • 3.2.1 风电场间的协调控制策略24-25
  • 3.2.2 风电场间有功智能分配算法25-29
  • 3.2.3 区域集群协调控制29
  • 3.3 风、水、火电的协调控制策略29-32
  • 3.3.1 风电、水电和火电之间的关联29-30
  • 3.3.2 风水火电的“打捆”外送协调控制方法30-32
  • 3.4 本章小结32-33
  • 第4章 风电场中各风电机组的有功智能分配策略33-49
  • 4.1 风电机组分类33
  • 4.2 风电机组有功智能分配33-37
  • 4.2.1 风电机组有功智能分配策略34
  • 4.2.2 分配算法相关参数定义34
  • 4.2.3 有功智能分配算法34-37
  • 4.3 风力发电机的择优选择算法实现37-48
  • 4.3.1 风机数据的预处理37-39
  • 4.3.2 择优方案问题的设想39
  • 4.3.3 风机择优选择的具体实现39-48
  • 4.4 本章小结48-49
  • 第5章 风电场有功功率出力跟踪控制设计49-59
  • 5.1 有功控制的基本思路49
  • 5.2 风电场与电网之间的信息交换49-51
  • 5.3 有功出力跟踪控制的变桨距实现51-55
  • 5.3.1 有功出力跟踪控制的基本策略51-52
  • 5.3.2 有功出力跟踪控制的工作流程52-53
  • 5.3.3 桨距角的确定53-54
  • 5.3.4 变桨风机的选择54-55
  • 5.4 Bladed 软件仿真55-58
  • 5.4.1 软件介绍55-56
  • 5.4.2 Bladed 软件参数设置56-57
  • 5.4.3 Bladed 仿真结果与分析57-58
  • 5.5 本章小结58-59
  • 第6章 总结与展望59-60
  • 参考文献60-64
  • 致谢64-65
  • 附录65


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