风力发电系统

风力发电系统（共12篇）

风力发电系统 篇1

0 引言

众所周知，风能是一种能量密度低、稳定性差的能源，保证运行的可靠性和安全性、提高风力发电的品质和效率、延长风电机组的寿命是风力发电控制系统的基本目标。图1为基于DCS技术的大型风电机组控制系统总体结构框图[1,2,3,4,5]。

主控制器监测电力参数、风力参数、机组状态参数，启/停其他功能模块，实时监控风电系统工作状态。人机界面主要实现运行操作、状态显示、故障记录、趋势曲线、绘制报表、用户管理等功能。软切入控制的主要功能是限制发电机并网和大小发电机切换时的冲击电流、平稳风力发电机并网过渡过程。偏航控制系统主要包括自动偏航、手动偏航、90°侧风、自动解缆等功能[2]。大型风电机组均采用主动对风控制，当风轮主轴方向与风向标指向偏离超出允许偏差范围且持续一定时间后，偏航系统控制伺服(偏航)电动机运转使风轮主轴方向跟踪主风向。液压系统执行风力机的变桨距和制动操作，实现风电机组的功率控制、转速控制及开停机控制。制动系统是风电机组安全保障的重要环节，在定桨距机组中，通过叶尖挠流器执行气动刹车;而在变桨距机组中，通过控制变桨距机构也可控制机械刹车机构。

另外，风电机组的控制设备还包含安全保护系统，是传感器和工控机的集成，包括超速保护、电网失电保护、电气保护(过电压及短路保护、防雷击保护等)、机组振动保护、发电机过热保护等，主要执行停机和紧急停机程序，具有最高优先权，可进入至少两套刹车系统。

以上概述了风电机组控制系统的一般功能，为了更好地实现提高风力发电品质、效率的目标，应对风电机组的稳态运行工作点进行精确控制，其控制技术发展的3个主要阶段为:从起源于丹麦的定桨距恒速恒频控制，到20世纪90年代发展起来的变桨距恒速恒频控制，再到目前已广泛应用的变桨距变速恒频控制。本文总结这3个发展阶段的运行控制技术，综述了风力发电控制技术的发展趋势。

1 定桨距失速控制

定桨距风力机的桨叶固定在轮毂上，桨叶的迎风角度不随风速的变化而改变，即叶片桨距角不可调。当风速高于额定风速(一般为12～16 m/s)时，其依赖于叶片独特的翼形结构所具备的自动失速性能而将功率自动限制在额定值附近。20世纪80年代，叶尖挠流器在定桨距风电机组得到成功应用，使桨叶自身具备了制动能力，有效解决了突甩负载情况下的安全停机问题。为了使机组在低风速段运行时具有较高效率，定桨距风电机组采用双速发电机、双绕组双速感应发电机等以实现不连续变速功能[2]。对联网运行的定桨距风电机组，晶闸管恒流软切入装置是其控制系统的重要部分。

定桨距失速控制无功率反馈系统和变桨距机构，结构简单，安全系数较高，不需要复杂的控制程序，但其性能受叶片失速性能限制，启动风速较高，在风速超过额定值时发电功率下降。为了提高功率调节性能，近年来又研制出主动失速型风电机组[1,2]。

2 变桨距控制

变桨距风轮的桨叶与轮毂不像定桨距那样采用刚性联接，其叶片的桨距角可随风速变化进行调节，以调节风电机组的功率。在额定功率以下时，为最大限度获得风能，控制器将桨距角调至0°附近并固定，发电机的功率根据叶片的气动性能随风速变化而变化;当风速过高，高于额定功率时，增大桨距角使风轮迎风面积减小，从而将发电机功率保持在额定值。变桨距调节具有额定点风能利用系数较高、启/制动性能好、输出功率平稳等优点，故成为大型风电机组的最佳选择。但随着并网机组向大型化方向发展，桨叶转动惯量巨大(大型风机的单个叶片重达数吨，有的风轮直径已达一百多米)，仅采用桨距角控制难以适应风速的快速变化。为了有效控制快速变化的风速引起的功率波动，近年来出现了采用转子电流控制(RCC)技术以调整绕线型异步发电机转差率的新型变桨距控制系统[1]，如图2所示。

图2中，转速控制器的输出为桨距给定，桨距控制器为非线性比例控制器，其输出控制液压伺服系统，使桨距角变化。其中，转速控制器A在发电机并网前工作，即在机组进入待机状态或从待机状态重新启动时投入工作，通过调节桨距角，使发电机以一定的加速度升速，当发电机在同步转速(50 Hz时1 500 r/min)10 r/min(可调)内持续1s(可调)时发电机将切入电网，并切换为转速控制器B和功率控制器工作。

转速控制系统B的输入为速度偏差和风速，在达到额定值前，速度给定随功率给定按比例增加。若风速和功率输出一直低于额定，将根据风速输出最佳的桨距给定，以优化叶尖速比;若风速超出额定，通过改变桨距角使发电机转速跟踪给定，将输出功率稳定在额定。图2中，风速信号是经低通滤波器后参与桨距控制的，即桨距控制对瞬变风速并不响应。在瞬变风速下维持输出功率稳定是通过功率控制器进行的，其通过绕线型异步发电机转子电流控制环实现[参见本系列讲座(2)中的图1“绕线转子电流受控的异步风力发电机”结构]，即根据功率控制器输出的电流给定值，通过电力电子装置调整转子回路等效电阻(其动作时间在毫秒级以下)，从而迅速调节发电机转差率，即迅速改变风轮转速，吸收瞬变风速引起的功率波动，实现额定风速以上且风速频繁变化时的发电机输出额定功率，减少变距机构的动作频率和幅度。

3 变速控制

目前，变桨距变速恒频风电机组已成为大型并网风电机组的主流机型，其基本控制策略为:低于额定风速时，控制发电机转速以跟踪风速变化，使风轮叶尖速比保持在最佳值，实现最大风能跟踪(MPPT)控制;高于额定风速时，调节桨距以限制风力机吸收的功率不超过极限值，并在风速大幅度变化时使发电机保持输出功率恒定。

3.1 额定风速以下实现MPPT的转速控制

图3为桨距角不变，不同风速Vi下风力机的输出功率特性。图3中，ωi是对应Vi使风力机具有最佳叶尖速比λopt的风轮角速度，将Vi，ωi对应的各风速下最大输出功率点相连即为最大功率曲线Popt。

在Popt曲线上运行的风力机将输出最大功率Popt，即

式中:K=ρS(R/λopt)3Cpmax/2;ρ为空气密度;S为风轮扫风面积;R为风轮半径;λopt为最佳叶尖速比;Cpmax为最大风能利用系数。

目前常用的最大风能跟踪控制方法有如下3种基本方法。

3.1.1 风速跟踪控制

实时测量风速，然后依据风电机组的功率特性，推算出使风轮叶尖速比保持在最佳值的发电机所需最佳转速nopt，控制变速发电机的转速使其跟踪最佳转速nopt，从而实现MPPT。

虽然这种方法的原理简单明了，但必须已知风力机特性，且要求测量的风速与作用在桨叶上的风速有良好的关联性。然而，由于风速在时间、空间上的随机变化，很难精确测得与到达风轮上的风速一致的结果，这限制了该方法的工程应用。为了克服风速跟踪控制方法的缺点，出现了多种基于风速预测方法的改进控制系统[1]。

3.1.2 功率反馈控制

实时测量发电机转速(则可得到风轮角速度ω)，依据风轮角速度ω和风力机最大功率曲线Popt，实时计算发电机的输出有功功率指令P*，控制发电机的输出有功功率使其跟踪指令P*，即可实现MPPT。以上实现MPPT的过程可用图2说明[10]:设原先在风速V5下机组稳定运行在Popt曲线的E点，此时风力机输出功率和发电机输入功率均为PE，两者平衡，风轮以最佳角速度ω5稳定运行;若风速由V5突升至V4，风力机的工作点将由E跳动至F，对应的输出功率跃变至PF，而发电机却因惯性和控制滞后仍暂时工作在E点，因PF>PE，发电机将升速;在升速过程中，风轮沿其固有的功率特性FD曲线增速，而采用功率反馈控制的发电机则沿最大功率曲线增速，两者到达D点时，重新建立起功率平衡，风轮以与风速V4相对应最佳角速度ω4稳定运行。

该方法不需要测量风速，但需要已知风力机最大功率曲线和发电机损耗特性，以获得有功功率指令P*。研究表明[10]:即使在P*的计算不很准确时，也可使发电系统运行在“次最佳状态”，获得较理想的最大风能跟踪控制效果，故该方法颇具实用价值。

3.1.3 最大功率搜索控制

其依据是在某一固定风速下，风力机的功率特性P(ω)为凸函数。在有的文献中，该方法也称为爬山搜索算法[9]、功率扰动控制[12]，其通过施加人为的功率扰动进行离散迭代控制，使风轮机的工作点“一步一步”地沿其功率曲线移动到最大值附近，且保持一定的波动。以人为施加转速扰动引起功率变化从而自动搜索发电机最佳转速nopt实现MPPT为例说明如下[9]:计算当前风力机功率P(k)，并和上一控制周期的风力机功率P(k-1)比较，若ΔP(k)=P(k)-P(k-1)>0，则保持发电机转速指令的扰动值Δn的符号不变，继续进行下一周期的转速扰动;否则，若ΔP(k)=P(k)-P(k-1)<0，则应将转速指令的扰动值Δn的符号反号，继续进行下一周期的转速扰动。因当前的Δn与上周期的转速指令相加即为新的转速指令，故若风机功率渐增，则将保持转速指令值渐增(或渐减);若风机功率减小，则应改变转速指令变化的方向。

该方法的优点是无需测风装置，对风力机功率特性的了解要求不高，系统有自动跟随与自适应能力;缺点是即使风速稳定，发电机稳态功率输出仍有波动，控制周期不能太小，系统调节时间较长[12]。

3.2 额定风速以上的功率控制[1]

在风速超过额定风速时，变速风电机组的控制系统通过调节风力机风能利用系数，实现保持发电机输出功率恒定、使机组传动系统具有良好柔性的基本目标。

目前，有两种改变风力机风能利用系数的方法:1)控制发电机电磁制动转距，以调节发电机转速，进而调整叶尖速比;2)调节桨距角以改变风轮迎风面积，从而调节空气动力转矩。应该指出，理想的控制方案是采用转速与桨距双重调节。

4 风电机组控制技术的发展趋势

4.1 风力发电系统智能控制

风电机组是一类复杂的非线性系统，其精确的数学模型难以建立，采用基于数学模型的传统控制难以使系统在全部运行状态下获得满意的动、静态性能。随着不依赖于数学模型的智能控制技术的发展，模糊控制和人工神经网络在风电机组控制领域应用方兴未艾，并成为研究热点之一[1,6]。

文献[13]在桨距控制器设计中引入二维模糊控制算法，仿真结果验证了在风速高于额定风速且频繁变化时，基于模糊控制算法的变桨距控制器能够随风速变化不断调节桨距角，使风力发电机输出功率稳定在额定值附近。文献[14]对基于模糊控制的双馈风力发电空载并网技术进行了研究，其在有刷双馈异步发电机转子可逆变流装置的控制中，采用了参数自整定模糊PI控制器，即利用模糊控制规则对PI算法的比例参数和积分参数在线调整，仿真表明该控制算法可有效提高系统的鲁棒性。文献[15]则在基于爬山搜索算法实现小型风电系统MPPT的控制系统中引入模糊/PID双模控制，大范围搜索用模糊控制，小范围搜索则用PID。仿真表明:模糊/PID双模控制能使系统平稳跟踪最大功率点，发电机稳态输出功率波动较小。

人工神经网络具有映射任意非线性输入-输出关系的能力。可基于BP网建立桨距角全范围变化时的风能利用系数模型;也可建立以风速、风轮角速度、功率为输入，桨距角指令值为输出的BP网，构成基于BP网的桨距控制器[1]，实现桨距控制的目标。文献[16]选择风力机转速和风速作为直接样本数据，计算得到的风力机输出功功率为间接样本数据，经离线训练，建立了以风力机转速和功率为输入、风速为输出的BP网风速预测模型，并将该风速预测模型应用于采用风速跟踪控制方法的直驱式风力发电系统MPPT控制，仿真结果表明基于BP网的风速预测模型正确、可行。文献[17]在变速恒频双馈异步发电机定子有功功率控制中引入单神经元控制算法，实现MPPT，仿真结果验证了控制算法的有效性。

目前，风电机组智能控制研究多数停留在仿真阶段，尚缺乏实际工程应用。另一方面，模糊控制和人工神经网络具有互补性，两者相结合的神经网络模糊控制在风电机组控制领域中的应用研究尚少;基于数据驱动的机器学习方法与风能转换系统控制相结合的研究也有待深入。

4.2 风力发电系统低电压穿越技术[5][18,19]

随着风电机组装机容量不断增大，风力发电系统对现存电网稳定性的影响成为倍受关注的课题，其中热点之一是研究电网电压瞬间跌落情况下风电机组对电力系统的影响。目前，世界各国纷纷制定了针对大型风电机组并网运行的标准，要求在电网发生故障如电压瞬间跌落时，风电机组仍能保持并网，且能向电网提供一定的无功功率支持，以提高电力系统的稳定性，这就要求风电机组具有一定的低电压穿越(LVRT)运行能力。

双馈异步发电机(DFIG)风电机组在电网电压跌落时将导致DFIG转子侧过电压、过电流。转子电路中的Crowbar(保护)电路是使DFIG风电机组具备LVRT能力的关键，其在电网电压故障时可有效对变流器进行保护，且可向电网发出无功功率，使电网电压迅速恢复正常。但转子Crowbar电路无法兼顾转子侧变流器及齿轮传动等机械部件实现全面保护，且不同故障类型及不同故障程度下的电路参数难以统一。目前，DFIG风电机组的LVRT运行研究仍是难点，主要集中于保护电路拓扑结构和变流器控制算法改进研究。

对采用多级永磁同步发电机的直驱型变速恒频风力发电系统而言，因为其与电网通过背靠背功率变换器隔离，且无功功率控制灵活，故在LVRT运行方面具有优势。在直流侧增加保护电路、在直流侧和电网间增加辅助变流器等保护措施可增强直驱型风电机组LVRT运行能力。

大容量并网型风电机组LVRT运行控制策略是有待深入研究的热点课题。但电网故障具有不可控性，故为了测试风电机组LVRT运行性能，模拟电网电压跌落特性的“电压跌落发生器(VSG)”研发也成为一个热点。

风力发电系统 篇2

（十一）并网后需要关注的主要问题

电能质量

根据国家标准，对电能质量的要求有五个方面：电网高次谐波、电压闪变与电压波动、三相电压及电流不平衡、电压偏差、频率偏差。风电机组对电网产生影响的主要有高次谐波和电压闪变与电压波动。电压闪变

风力发电机组大多采用软并网方式，但是在启动时仍然会产生较大的冲击电流。当风速超过切出风速时，风机会从额定出力状态自动退出运行。如果整个风电场所有风机几乎同时动作，这种冲击对配电网的影响十分明显。容易造成电压闪变与电压波动。

谐波污染

风电给系统带来谐波的途径主要有两种。一种是风机本身配备的电力电子装置可能带来谐波问题。对于直接和电网相连的恒速风机，软启动阶段要通过电力电子装置与电网相连，因此会产生一定的谐波，不过过程很短。对于变速风机是通过整流和逆变装置接入系统，如果电力电于装置的切换频率恰好在产生谐波的范围内，则会产生很严重的谐波问题，不过随着电力电子器件的不断改进，这个问题也在逐步得到解决。另一种是风机的并联补偿电容器可能和线路电抗发生谐振，在实际运行中，曾经观测到在风电场出口变压器的低压侧产生大量谐波的现象。当然与闪变问题相比，风电并网带来的谐波问题不是很严重。

电网稳定性

在风电的领域，经常遇到的一个的难题是：薄弱的电网短路容量、电网电压的波动和风力发电机的频繁掉线。尤其是越来越多的大型风电机组并网后，对电网的影响更大。在过去的20年间，风电场的主要特点是采用感应发电机，装机规模较小，与配电网直接相连，对系统的影响主要表现为电能质量。随着电力电子技术的发展，大量新型大容量风力发电机组开始投入运行，风电场装机达到可以和常规机组相比的规模，直接接入输电网，与风电场并网有关的电压、无功控制、有功调度、静态稳定和动态稳定等问题越来越突出。这需要对电力系统的稳定性进行计算、评估。要根据电网结构，负荷情况，决定最大的发电量和系统在发生故障时的稳定性。国内外对电网稳定性都非常重视，开展了不少关于风电并网运行与控制技术方面的研究。

风电场大多采用感应发电机，需要系统提供无功支持，否则有可能导致小型电网的电压失稳。采用异步发电机，除非采取必要的预防措施，如动态无功补偿、否则会造成线损增加，送电距离远的末端用户电压降低。电网稳定性降低，在发生三相接地故障，都将导致全网的电压崩溃。由于大型电网具有足够的备用容量和调节能力，一般不必考虑风电进入引起频率稳定性问题。但是对于孤立运行的小型电网，风电带来的频率偏移和稳定性问题是不容忽视的。

由于变频技术的发展，我们可以利用交-直-交的变频调节装置的控制功能很容易地根据电网采集到的线路电压波动的情况、功率因数的状况等、和电网的要求，来调节和控制变频装置的频率、相位角和幅值使之达到调节电网的功率因数，为弱电网提供无功能量的要求。

发电计划与调度

传统的发电计划基于电源的可靠性以及负荷的可预测性，以这两点为基础，发电计划的制定和实施有了可靠的保证。但是，如果系统内含有风电场，因为风电场出力的预测水平还达不到工程实用的程度，发电计划的制定变得困难起来。如果把风电场看做负的负荷，不具有可预测性；如果把它看做电源，可靠性没有保证。正因为如此，有必要对含风电场电力系统的运行计划进行研究。风力发电并网以后，如果电力系统的运行方式不相应地做出调整和优化，系统的动态响应能力将不足以跟踪风电功率的大幅度、高频率的波动，系统的电能质量和动态稳定性将受到显著影响，这些因素反过来会限制系统准入的风电功率水平，因此有必要对电力系统传统的运行方式和控制手段做出适当的改进和调整，研究随机的发电计划算法，以便

美国“试水”海上风力发电 篇3

不过，就在离岸边500米远的海上，未来的气息透过灰色的薄雾若隐若现。一台淡黄色的风力涡轮机在波浪中摇晃，薄薄的叶片缓慢地旋转着。这个20米高的家伙建于去年6月，是一种试验性漂浮设计，规模只有实际大小的1/8。它最多可提供20千瓦电力，基本够6个美国家庭用电。不过，因为是美国近海唯一的海上风力发电场，这个被称为VolturnUS的建筑物正引发广泛关注。

过去几十年间，其他国家如比利时、英国、丹麦和德国在其海岸线周围建造了大规模的涡轮机发电场。然而，由于环境顾虑、官僚制度和政治反对，美国开发海上风电的努力一直没有结果。不过，一切或许将很快得以改观。生态研究显示，经过周密计划建立的风电场不会明显伤害到鸟类或海洋哺乳动物。商业人士和政客对开发和投资海上风电的兴趣也日益增加。

今年5月，美国能源部拨款给新泽西州、俄勒冈州和弗吉尼亚州的3个示范项目。一些州政府也正在为其建造海上风电场的雄心开辟道路，开发商则表示他们最快可于明年开始在海洋中安置涡轮机。

從理论上讲，这种潜力是巨大的。包括难以达到的深水地区，美国近海预计可产生4万亿瓦电力，足够提供4倍于该国现有用电需求的电量。不过，在该领域获得快速发展前，支持者不得不证明海上风电在经济意义上可以同其他能量来源竞争，而且必须清除各州和联邦政府在管制海上风电项目时设置的各种错综复杂的规定。

风力发电系统 篇4

液压型风力发电机组[1,2,3]是新型的风力发电机型, 采用液压传动系统, 与励磁同步发电机有效组合, 提高了发电质量, 降低了机舱质量以及对电网的冲击。

液压型风力发电机组主要由风力机、定量泵-变量马达闭式液压传动系统和同步发电机组成[4]。风力机驱动定量泵输出高压油, 高压油输入到变量马达, 最后变量马达驱动同步发电机并网发电。机组通过实时调整变量马达的摆角实现同步发电机的转速控制, 从而使同步发电机稳定于工频转速实现并网发电。

风力机是液压型风力发电机能量转化的关键动力部件, 约占整机成本的20%~30%[5,6], 并且随着风电行业的发展越来越受到重视。为了在不具备风场环境的情况下能够进行风力发电技术的研究, 本文在液压型风力发电机组半物理仿真实验台以及相关厂家提供的数据基础上, 利用变频器控制变频电机, 使变频电机的输出特性与实际风力机的输出特性相吻合[7]。

1 局部负载区风力机特性

根据贝兹极限[8], 风力机捕获风能的效率极限值为59.3%, 而由于功率损失等影响, 效率一般都小于该极限值。因此, 风力机作为整个风力发电机组的能量源头, 对其特性的研究具有重要意义。

在不同的风速下, 希望机组发电功率总在最大功率点上, 故需对现有风力机参数建立数学模型以得到风力机捕获功率以及气动转矩对转速的特性。风力机捕获的功率和气动转矩[9]计算式为

式中, P为风力机输出功率;CP为风能利用系数;ρ为空气密度;Tm为气动转矩;v为风速;ω为风力机角速度;λ为叶尖速比;β为桨距角度, 在额定负荷区内其值为0°;A为扫略面积。

故在特定风速下, 由式 (1) 和式 (2) 可得出风力机输出功率和气动转矩变化规律, 如图1和图2所示。

风力机输出功率和气动转矩出现图1和图2所示的变化规律, 主要是由于风能利用系数CP (λ, β) 变化所致。风能利用系数[10?11]计算式为

根据厂家数据, 最佳叶尖速比λ=8 (图3) , 最大风能利用系数CP=0.4496。各系数确定为:C1=0.5176, C2=116, C3=0.4, C4=5, C5=21, C6=0.00303。

在工程应用时, 可通过调整上述相关参数的变化, 得到吻合得比较好的风力机特性数学模型。

风力机输出功率和输出气动转矩仿真模型以式 (1) 和式 (2) 为依据, 相应参数取值见表1。

基于数学模型, 利用MATLAB中Simulink工具建立的仿真模块如图4所示, 功率、转矩对风力机转速仿真结果分别如图5和图6所示。

把仿真结果和相关合作公司给出的数据 (图7) 进行对比, 其变化趋势和每种风速下的最大功率点的数据误差在0.3%以内, 从而验证了风力机仿真模型的正确性。

2 等效风力机模型实验

为在无风的条件下进行液压型风力发电机组的功率追踪以及转速控制等方面的研究, 需要对等效风力机模型进行实验研究。

在进行风力机模型等效实验时, 需要在计算机里建立风力机特性数学模型, 通过给定风速, 检测出等效风力机 (变频电机) 的转速, 然后由风力机数学模型计算出所需要的转矩给变频器, 由变频器根据给定转矩控制变频电机模拟风力机。风力机相似等效实验台实物以及原理分别如图8和图9所示。

实验时为模拟真实风力发电机的发电能力, 需满足一些相似等效条件, 计算过程如下:变量马达 (二次元件) 最大功率为30kW, 但在工作时, 仅使用其80%的能力, 即实验时最大功率取24kW, 通过流量关系, 可得定量泵的转速 (即电机的转速) 为

变量马达 (二次元件) 工作在24kW时, 对应真实风力机的最大功率点为850kW, 此时真实风力机的转速约为45r/min (图10所示是生产厂家给出的风力机转速在局部负载区随风速变化的要求) 。

定义相似系数如下:Kn为转速系数, KP为功率系数, KR为半径系数, Kλ为叶尖速比系数。

根据上述已知关系, 可知在相似等效时, 转速之间和功率之间的比例分别为

式中, 下标s表示模拟实验。

在相似变换时, 要保证风能利用系数和实际值相同, 因此对应的叶尖速比λ要发生变化。

由式 (1) 可得

又有

故相应实验条件下的叶尖速比相对于真实风力机的叶尖速比有一个相似变换的关系, 由式 (3) 、式 (4) 和式 (11) 可得实验时的等效风能利用系数:

由式 (1) 和式 (12) 可得实验时的等效风力机输出功率, 进而可得等效转矩。

由于等效系统在工作时, 可以看成是刚体绕定轴转动, 故根据刚体绕定轴转动的微分方程有

式中, TP为负载转矩;J为风力机转动惯量。

等效时按几何相似计算, 具体方法如下:将风力机看作一个均质圆盘, 半径为Rs, 面密度为ρ, 按几何相似等效原则, 其转动惯量为

联立式 (13) 和式 (14) 可求出在某一风速下变频器对电机转矩的给定值, 从而模拟出风力机的特性。

但由式 (14) 可知, 按照上述方法求出的模拟风力机转动惯量比实验系统的固有转动惯量大很多, 所以需要对实验系统进行转动惯量的模拟补偿。

基于能量守恒, 对变频器采用转速控制模式, 估计出目标转速后直接输入变频器, 转矩补偿由变频器根据给定转速自行计算得出。

假设没有功率损失, 根据风力机动能守恒, 参考模型为

目标转速为

式中, PG为发电机发出的功率。

观测变频电机转速ω1, 由ωs到ω1经控制律kp+ki/s (kp为比例调节系数, ki为积分调节系数) , 计算功率补偿值ΔP, 使实验系统角加速度与参考模型角加速度相同, 即ω1=ωs, 控制框图如图11所示。

图11中, 转速给定值可与实际系统的真实转动惯量发生联系, 转矩补偿在变频器中以转速闭环形式进行调整, 得到模型参考的目标转速, 进而得到了等效风力机输出功率和等效转矩的曲线, 分别如图12和如图13所示。

实验时的等效转矩特性曲线如图13所示。

由图12和图13所示的风力机输出的功率以及转矩特性曲线分析可知:在风速为4 m/s至13m/s时, 所对应的等效风力机的输出功率以及转矩分别随着等效风力机的转速先增大后减小, 并存在最佳功率和转矩点。

将上述等效风力机输出功率实验结果乘以相似等效转换系数, 得到在现有实验条件下的实验结果, 如图14所示, 并将其与相关厂家提供的数据 (图7) 和仿真结果 (图5) 进行对比。

由图14可知, 将风力机输出功率乘以转换系数之后的实验结果与仿真结果以及相关厂家提供的输出功率特性曲线变化趋势和每种风速下的最大功率点的数据误差在允许误差范围 (3%~5%) 之内, 即可实现风力机精准模拟, 从而进一步验证了该模拟方法的准确性。

3 结束语

通过建立数学模型, 从理论和实验两个角度分析液压型风力发电机组工作时的风力机特性, 并进行仿真分析和等效实验研究, 采用转速控制方法回避了实际系统转动惯量太小、固有频率很高的不足, 并和已有的工厂数据进行对比分析, 验证该模型的精确性, 能比较好地反映工程实际情况, 从而为液压型风力发电理论和实验的研究提供了良好的参考。

摘要：在不具备风场环境的情况下, 针对液压型风力发电机组风力机特性模拟问题, 在实际数据的基础上, 建立了风力机输出特性数学模型, 依据相似模拟的原理, 采用转速控制的补偿方法对风力机特性进行了实验研究。将等效功率实验数据乘以转换系数之后的结果、仿真结果以及相关合作公司提供的850kW风力机的实际数据进行了对比。结果表明:系统能够在误差允许范围内精准模拟风力机的输出功率和输出转矩。

关键词：液压型风力发电机组,风力机特性,惯量模拟,风力机模型

参考文献

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风力发电技术 篇5

1973年发生石油危机以后，西方发达国家为寻求替代石化燃料的能源，在风力发电技术的研究与应用上投入了相当大的人力和资金，充分综合利用空气动力学、新材料、新型电机、电力电子技术、计算机、自动控制及通信技术等方面的最新成果，开创了风能利用的新时期。

德国、美国、丹麦等国开发建立了评估风力资源的测量及计算机模拟系统，发展了变桨距控制及失速控制的风力机设计理论，采用了新型风力机叶片材料及叶片翼型，研制出了变极、变滑差、变速恒频及低速永磁等新型发电机，开发了由微机控制的单台和多台风力发电机组成的机群的自动控制技术，从而大大提高了风力发电的效率和可靠性。

风电场是大规模利用风能的有效方式，20世纪80年代初在美国加利福尼亚州兴起。而海岸线附近的海域风能资源丰富，风力强，风速均匀，可大面积采获能量，适合大规模开发风电。然而在海上建造难度也大：巨大的基座必须固定入海底30m深度，才能使装置经受得住狂风恶浪的冲击；水下的驱动装置和电子部件必须得能防止高盐度海水的腐蚀；与陆地连接还得需要几公里长的海底电缆。

2.2风电装机容量

德国的风力发电装机容量已达610.7万kW，占德国发电装机容量的33%，居世界第1位。西班牙风电装机容量283.6万kW，居世界第2位。美国风力发电装机容量已达261万kW，居世界第3位。丹麦风电技术也很先进，装机容量234.1万kW。印度风电增长很快，到2000年累积装机容量已达到122万kW。日本的风电装机容量46万kW，运行较稳定的是海岸线或岛上的风力发电站，已达576台风电设备。

2.3各国的风力发电政策

目前风电机组成本仍比较高，但随着生产批量的增大和技术的进一步改进，成本将会继续下降(见表1)。许多国家建立了众多的中型和大型风力发电场，并形成了一整套有关风力发电场的规划方法、运行管理和维护方式、投融资方式、国家扶持的优惠政策及规范、法规等。

表1世界风电装机容量（万kW）和发电成本（美分/kW·h）

年份******97199819992000

容量******1393184

5成本15.310.97.26.66.15.65.35.15.04.94.8

数据来源：丹麦BTM咨询公司

欧洲发展风电的动力主要来自于改善环境的压力，将风电的发展作为减少二氧化碳等气体排放的措施。德国、丹麦、西班牙等国都制定了比较高的风电收购电价，保持了稳定高速的增长，1996年以后年增长率超过30%，使风电成为发展最快的清洁电能。丹麦风电技术的发展策略是政府不直接支持制造厂商，而是对购买风电机组的用户提供补贴。英国的《可再生能源责任法规》要求到2010年，每个电力供应商必须使可再生能源的电力供应量达到总电量的10%。

美国政府为鼓励开发可再生能源，在20世纪80年代初出台了一系列优惠政策。联邦政府和加利福尼亚州政府对可再生能源的投资者分别减免了25%的税赋，规定有效期到198

5年底，另外立法还规定电力公司必须得收购风电，并且价格应是长期稳定的。这些政策吸引了大量的资金采购风电机组，使刚刚建立起来的丹麦风电机组制造业获得了大批量生产和改进质量的机会。到1986年这3个风电场的总装机容量达到160万kW。2002年美国德州的风电容量为118万kW。德州政府规定，到2009年可再生能源的发电容量至少应达到200万kW，并拟订了110.4万kW的风电建设计划。

印度是一个缺电的发展中国家，政府制定了许多鼓励风电的政策，如投资风电的企业，可将风电的电量储蓄，在电网拉闸限电时，使有储蓄的企业能够得到优先供电。

澳大利亚的发电能源主要依靠煤炭。政府为改善电能结构，制定了一项强制性的可再生能源发电计划，太阳能——风力电站将成为可再生能源利用的重要组成部分。

3我国风力发电的开发现况

我国拥有丰富的风能资源，若采用10m高度的风速测算，陆地风能资源理论储量为32.26亿kW，可开发的风能资源储量为2.53亿kW。我国近海风能资源约为陆地的3倍，由此可算出我国可开发的风能资源约为10亿kW。

风能资源富集区主要在西北、华北北部、东北及东南沿海地区。20世纪70年代末80年代初，我国通过自主开发研制，额定容量低于10kW小型风力发电机实现了批量生产，在解决居住分散的农牧民和岛屿居民的用电方面有着重要意义。在国家有关部委的支持下，额定功率为200、250、300、600 kW的风力发电机组已研制出来，并在全国11个省区建立了27个风电场，浙江、福建、广东沿海及新疆、内蒙古自治区都有较大功率的风力发电场。东部沿海有丰富的风能资源，距离电力负荷中心又近，海上风电场将成为新兴的能源基地。国家计委在20世纪90年代中期制定了“光明工程”和“乘风计划”, 1997年当年装机超过10万kW，到2001年底总装机容量约40万kW。

风力发电及其技术发展研究 篇6

摘 要：风力发电是一种环保、节能的发电方式，对社会的可持续发展起着重要作用，具有无污染、可再生、能量大等优点，是当前电力行业研究的重要内容。文章对风力发电及其技术的发展展开研究，以促进风力发电的进一步发展，为我国风力发电事业的进步提供帮助。

关键词：风力发电；技术；发展

中图分类号：TM315 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）02-0015-01

近些年来，随着我国社会经济的不断发展，对电力能源的需求持续增加，但在传统火力电中，煤炭资源是不可再生，资源的日益紧张与需求之间存在严重矛盾。在此背景下，可再生能源的开发利用得到人们广泛重视，风力发电技术应运而生，发展十分迅速，对其展开研究，有着重要的现实意义。

1 风力发电的发展现状

风力发电是一种利用风动能转换为机械动能，再向电能转换的过程，其工作原理是借助风的动力来推动风车叶片旋转，再通过增速机加快风车叶片旋转的速度，带动发电机发电。

风力发电具有环保、节能等优点，自从我国2005年《可再生能源法》立法之后，风能、太阳能、生物质能、水能以及海洋能等可再生能源的得到充分重视，在能源发展中占据着重要地位。

在世界环境问题日益严峻的背景下，减轻二氧化碳排放量是世界各国发展的必然要求，为顺应这种发展趋势，降低化石能源的利用率，大力发展发电在内的可再生能源、核能等，是世界能源发展的基本内容，也是我国战略新兴产业规划的重要组成部分，对我国国民经济增长起着重要作用[1]。

我国的风力发电始于上世纪80年代中期，初次商业化运行的风电机容量等级为55 kW，在经过近三十年的发展后，我国风力发电市场有了长足进步。根据CWEA2015年的相关统计，截止2014年年底，我国风电累计装机容量约为114 609 MW左右，累计安装风机组76 241台，同比增长25.4%；在2014年中，全国新增安装风机组13 121台，新增装机容量23 196 MW，同比增长44.2%。

我国风能资源十分丰富，可开发利用的风能储量大约为10亿 kW，其中，陆地风能储量与海上可开发利用风能储量分别占2.5亿 kW和7.5亿 kW作用，因此，除了陆上风力发电之外，做好海上风力发电也十分重要。就2014年海上风电装机情况来看，我国海上风电新增装机61台，新增装机容量为229.3 MW，同比增长487.9%，其中，有56.7%属于潮间带装机。由此可知，我国海上风力发电水平远远低于陆地风力发电，加强在海上风力发电方面的开发与利用，是我国未来风力发电的重要趋势之一。

风力发电除了具有环保、节能的优点之外，由于风力是一种可再生能源，可以实现重复利用，具有永不枯竭的优点，相较于火力或水力发电方式，风电的基建周期更短，装机规模也较为灵活。但是，风力发电也存在一些不足之处，比如容易产生噪音或者视觉污染，需要占据大量的土地，风力发电的稳定性、可控性较差，发电成本较高，还会对鸟类生存环境产生一定破坏。

2 风力发电技术发展趋势

风力发电技术是一项综合性非常强的技术，与空气动力学、机械学、电机学、材料学、力学以及自动控制技术等都有着密切联系。在近些年来，随着风力发电的不断发展以及各种技术的创新，风力发电技术也有了很大水平提升，具体体现在以下两个方面。

2.1 风力发电机组容量、机型方面的发展

在风力发电技术的发展当中，降低发电成本、提高发电效率和可靠性，是其主要发展目标之一。在风能发电效率提升方面，主要是通过增大风力发电机的单机容量，来提高风能利用效率，在进入新世纪后，德国研制出了5 MW和6 MW风力发电机，对风能发电效率的提升创造了良好条件。

就我国风力发电机容量发展情况而言，国内主流风力发电机的机型从2005年750～850 kW，到2013年已经增加到1.5～2.5 MW；在发电机单机容量上，也表现出持续增大的发展趋势，其中，2012年新增机组平均单机容量为1.65 MW，2013年新增机组平均单机容量为1.73 MW，最大风电机组为6 MW。

同时，在海上风电机组方面，其容量也朝着大规模化发展，海上风电场中大量应用了华锐风电3 MW海上风电机组， 3.6 MW、4 MW、5 MW以及6 MW海上风电机组也开始建设并试运行，海上风电开发利用得到进一步发展[2]。

就风力发电机型而言，当前国外普遍采用的都是双馈异步发电型变速风电机组，包括丹麦Vestsar公司、美国GE风能公司等，我国风电企业生产的大多也是双馈异步发电机变速恒频风电机组。就2013年新增风电机来说，双馈异步发电型变速风电机组大约能占总量的69%，其中，在海上风电场中，3 MW双馈异步发电机变速恒频风电机组已经被批量投入使用，6 MW双馈异步发电机变速恒频风电机组也开始试运行。

2.2 风力发电机组控制技术方面的发展

在风力发电中，发电机组运行的效率与安全在很大程度是取决于控制技术的，因此，风力发电机组控制技术得到足够的重视，在近些年来，得到一定程度发展，具体可以体现在以下两个方面。

2.2.1 变速恒频控制技术

在传统的风力发电机组中，采用的大多是恒速恒频控制技术，具有结构简单、控制方便、性能可靠等优点，但是，在这种控制技术下，当风速改变时，风力机转速保持不变，风力机无法保证最佳转速，会降低风能利用效率，减小输出功率，从而影响发电效率。

变速恒频控制技术就有效改变了恒速恒频控制技术的不足，根据风速情况适当调节风力机转速，可以使风力机保持在最佳转速状态，有效提高风能利用系数，最大程度的捕获并利用风能，使机组运行处于最优化，提高發电效率。当前，在我国风电机场建设中，风电机组控制采用的大多是变速恒频控制技术[3]。

2.2.2 变桨距调节技术

在传统风力发电机中，在恒速运行情况下，采用的通常是定桨距失速调节技术，是将轮毂与桨叶固定连接后，使桨距角保持在一个固定值，当风速高于额定值时，根据桨叶翼型失速的特点，气流功角会满足失速条件，受桨叶表明紊流的影响，机组发电效率就会相应降低，从而实现限制输出功率的目标，其调节方式较为简单，但也存在叶片结构与制造工艺复杂、自重大以及发电效率低等弊端。

变桨距调节技术是通过在风力机组加装叶片桨距调节装置，根据风速情况来改变桨距角，在运行时，通过桨距角的改变来调节转速，在输出功率小于额定功率时，桨距角为0，无需控制；在输出功率超过额定功率时，通过调节变桨距改变桨距角，维持输出功率的稳定，优化机组输出功率特性，改善机组的启动性能。变桨距调节技术不仅具有载荷控制平稳、高效、安全的优点，还可以降低桨叶所受到的应力，减少叶片制造材料，减轻机组重量，延长机组使用寿命，对风电系统运行性能提升有着积极作用。但是，相应地，变桨距调节技术会在一定程度上增加风电机组结构的复杂性。

3 结 语

综上所述，风力发电对改善我国电能情况、减轻环境污染、节约能源等都有着重要意义，大力发展风力发电，是我国社会经济发展的重要要求。近些年来，我国风力发电发展较为迅速，在风力发电技术方面，有了长足进步，风力发电的商业运行水平不断提高，但依然有许多不足之处。因此，加强对风力发电的研究，加大在风力发电方面的投入，是我国电力行业应当重视的工作。

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风力发电系统 篇7

我国近些年的自动化控制技术水平以及信息技术水平在急剧提升,应用范围正在不断扩大,在风力发电当中的应用算是一种回归,也正是自动化控制技术以及信息技术的发展和推广,为风能的进一步广泛应用与认同提供了更强劲的动力。利用风能源进行发电,具有成本低、动力足与无污染的鲜明优势,风力发电对自动化的要求也凭借着技术的支撑力进一步促进着我国风力发电技术信息化水平的提升。

1.风力发电技术概述

风力发电技术属于新能源应用背景下的重要技术之一。风能就是以风力为主的能源开发,作为一种新型的可再生且绿色无污染的能源,其应用范围于近些年社会经济发展的作用下始终处于不断扩大的进程当中[1]。风力发电作为对风能进行利用的重要手段,虽然技术水平较高,但依然存在着电力储存方面的局限性问题,风力发电对自动化以及风力发电信息系统的应用要求不断增加。当前,能源市场的竞争态势愈演愈烈,市场范围已经拓展到了整个国际,风能凭借着诸多优势性特点逐渐被赋予了高度的重视和广泛的认同。从风能的特点来看,大多存在于陆地和近海区域,资源相对丰富,可供开发的潜力巨大;加之风能作为一种自然现象更是具有取之不尽用之不竭的特点,但凡有气压差值的存在,则将会因空气的流动生成风能,同时还具有无污染的特点[2]。

2.风力发电机对自动化的要求

风能属于随机性较大的一种能源,风能受到季节的影响相对较大,属于自然界不可控制的能源。所以风力发电机组运行过程中,需要实现发电机、电力能源存储以及电力能源输送的自动化控制。建立起风力发电自动化控制系统对于整体的风力发电具有重要意义[3]。

2.1风力发电机的自动化控制

在风力发电系统中,发电机的自动化控制作用无可替代,实为整个发电过程中作用于机械力向电能转化的核心自动控制驱动力量。早些时期的风力发电虽然也需要依赖于自动化的发电机系统,但当时的发电机系统对于电力输出的稳定性却并不高,对于风速的控制经常容易出现失速或者主动失速情况,难以保证输出电荷的自动控制平稳传输,自然也就难以充分满足社会生产与人们日常生活的实际需求,因此在现代化科技发展的今天已经被淘汰。最新的发电机自动控制系统拥有着更先进的技术支撑,恒频变速发电机自动控制系统在电力电子变换器和多级同步电机共同组成的变速变桨距离调节系统直接实现了风力发电机系统优化[4]。2.2电力存储自动化控制

电力存储自动化控制对于风能发电至关重要。风能虽然能够作用于风力发电,但毕竟风能无法被储存,同时风能又具有一定的不稳定性,风力发电的稳定性也就难以被有效保障,电力系统的正常供应便会由此受到影响。因此,风力发电系统的运行尤其是相对偏远的发电站,更需要保证储电池通过自动化控制,能够具有更大的电力储藏量和更稳定的性能。当前,适用于自动化的电能存储主要采用脉宽调制技术、功率MOSFET和IGBT等现代化高科技电子产品,能够直接作用于储电池的自动化控制,使之大幅提升电力存储能力,有利于保证风力发电和电力供应的自动存储稳定性[5]。2.3电力输送自动化控制

风力发电场地的选定通常具有极其严格的限制,一般都远离城镇坐落于偏远地域,因此,如何在风力发电厂将生成的电能高质量传输到用电区域也就成为了一项至关重要的技术要素。当前,用于风力发电的电力传输自动控制模式主要以交流输电为主,但一些问题依然不能回避。时至今日,现代科学技术的发展促成了以HVDC自动控制技术为主的新型输电方式即高压直流输电方式,该自动控制技术的主要优势表现为具有可异步联网、成本低廉、高性价比、结构优越和适应力强等特点,更于近些年在GTO和IGBT等技术的作用下使输电性能得以稳步提升,电力自动控制下的传输效率也由此大幅提高[6]。

3.风力发电信息系统的应用

3.1风力发电信息系统的分析

发电信息系统系统是现场总线型控制系统的简称,其与DCS控制系统的区别在于,其利用了现代智能技术及自动化体系的融合,并配合通信网络组建成全新的地机械电能控制装置。该装置兼具智能化控制、自动化管理等特征,是比DCS技术更加低耗降成本,并具有灵活性和简单操作性的控制系统。而且,从现阶段的实际应用中不难看出,风力发电信息系统系统更符合现代机械电力控制装置应用的需求,其功能扩散范围大,操作具备优势,相较于DCS控制系统拥有更多的优势。

3.2风力发电信息系统的功能

风力发电信息系统的功能主要是对风力发电信息的管理,传统时期的风力发电信息系统一直存在此方面技术的困扰,直到现代信息管理和控制理论的生成,为风力发电新型信息系统控制水平的提升提供了有力地支撑,能够直接作用于复杂风力发电数据和信息的整合,使得风能的信息收集和整理效率不断提升,电能的品质也因此而改善,实现了整体电功率的最大化。

4.结语

综上所述,现代科学技术的迅猛发展,促进了我国风力发电自动化控制的水平的提高,风力发电信息系统的应用技术水平也在不断提升。基于风力能源的发电系统的普及,使自动化技术以及信息技术在其中的应用成为了必然趋势,对于保证发电系统的稳定性和实效性具有积极有效的作用。

摘要：在社会经济迅猛发展的作用下,现代自动化控制技术水平的更新也是日新月异,人们身处信息化发展时代,已经开始越来越地享受着现代自动化控制技术和信息技术为人们生活所创造的诸多便利。与时代发展紧紧相随的是能源形势的越发严峻,为了从容应对生态能源急剧消耗下对社会发展带来的挑战,风力发电技术的探索和开发已被整个国际赋予了高度重视。风能作为新能源的重要组成,具有着可再生特点并且污染低,由此成为了最具潜力和发展前景的最大商业化能源之一。本文以此为出发点,深入分析了风力发电对自动化的要求与风力发电信息系统的应用。

关键词：风力发电,信息系统,自动化

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风力发电系统维修综述与分析 篇8

风能是最具吸引力的可再生能源之一, 在世界范围内, 近海和海上风电场逐渐增加, 这一点不足为奇。风电场的广泛发展及其在风力发电机大小、季节性和位置特性上的区别, 提高了寿命周期费用, 特别是风力发电系统的运行和维修费用。

运行和维修费用占风力发电系统寿命周期费用的很大一部分, 对近海风电场尤其如此。风力发电系统的运行和维修费用占总成本的1/3。维修费用已经冲击制造商, 不久将开始冲击用户, 因为大功率风力发电机 (>1MW) 保修期将过。风力发电机的计划内维修费用相对很低, 而非计划维修费用要高, 因此制造商已开始在设计中考虑风力发电机的可维修性等。设计和调研阶段所制定的策略会对拥有成本产生显著影响。急需采取一种对具体的业务变量和目标进行过程优化的综合方法。所有的利益相关者应意识到维修在获得可持续和更具竞争力能源供应中的重要作用。为了能从风能中获得更多的电能, 应努力注重改善维修措施。笔者对有关风力发电系统维修的文献进行总结分析, 主要目的是学习总结现有风力发电系统的维修实践, 对风力发电系统维修领域的相关文献进行系统分类, 分析差异、薄弱环节和趋势并为以后的研究方向提出建议。

二、分类方法

笔者以风力发电系统的寿命周期阶段为基础, 把相关文献分为以下几部分内容。

1. 设计和开发

该阶段的作用是获取利益相关者的需求, 它包括系统分析、优化和综合、定义、系统测试和评估。该阶段着重考虑物流和维修支持要素的提供和获取。系统寿命周期费用的相当一部分源于系统早期规划和概念设计阶段期间固有可靠性和可维修性决策结果。如优化设计和购置费用可对设备维修费用产生负面影响。因此, 为设计出更好基于维修策略的设备, 需要风电场业主、运营者和原始设备制造商三者之间紧密结合。为了改善风力发电系统的成本效率, 面向维修、状态监测系统和诊断仪器、维修数据采集系统、员工安全服务的设计以及测量和控制系统的集成, 都是在该阶段应提前考虑的重要因素。

2. 生产和建设

该阶段关注风力发电系统组件生产、建设和组装所要求的所有活动和中间过程。它包括物流、采购和库存要求、制造、包装、入库、物资调运、运输、通信、数据处理和物流管理。所有这些活动的实施应以优良的质量和成本为基础。通常, 质量和装配失误、安装误差、设计误差和操作者误差是导致系统使用早期阶段出现问题的原因。一般在保修期内原始设备制造商承担较大的责任。

3. 运行和维修

该阶段关注系统如何操作、使用和维修。目的在于持续维修和技术支持, 使系统能有效获得其目标成本。不少学者也曾经讨论过维修方法及其开发。通常, 维修工作旨在最大限度地降低工业设备、机械装置和装备等的失效率。这些维修工作可有几种形式和措施, 其中维修措施可分为以下几种方法。 (1) 被动式方法重点主要在消防、安装新设备、为保证生产线的运转能力使用库存的半成品, 以及进行全年总体规划。 (2) 预防性方法是仅仅基于原始设备制造商和使用统计方法, 以失效数据为基础, 模拟关键部件的寿命功能。 (3) 预知性方法是使用计算机辅助和维修系统 (CMMS) , 在培训和提高业务能力方面进行投资, 使用状态监测技术以及以可靠性为中心的维修 (RCM) 方法, 如失效分析, 故障模式、影响及危害度分析 (FMECA) 和统计模型。 (4) 诊断方法 (专家系统) 使用远程自动诊断技术。 (5) 自主性方法是以全员生产维修 (TPM) 哲学为基础, 主要取决于对设备综合效率 (OEE) 的测量。 (6) 精益生产方法重点在于降低能量损失, 如高水平的备件库存和设备的持续修理。 (7) 主动式方法是协助改善生产过程、购置新设备、选择供应商, 使用功能组解决生产问题, 设计和改善生产过程, 利用公司的有效信息进行维修工作和关键部件的定期计划更换。

4. 系统报废

该阶段旨在当系统到达其设计寿命或有重大技术进展时怎样进行处置。它涉及风力发电项目所有可见物的处理, 如涡轮机、塔架、混凝土基础、变电设备等达到设计寿命后系统的报废。

三、分析讨论

笔者参阅的大部分文献重点介绍改善风力发电系统 (尤其是近海) 性能所采取的合理维修措施。其中五篇文献讨论了在设计和开发阶段考虑维修的重要性, 二篇文献讨论了风力发电系统的生产和构建过程的质量, 15篇文献讨论了风力发电系统的运行和维修。通过对相关文献的分析, 总结了风力发电系统在每个寿命周期阶段面临的主要挑战和方法, 见表1。

在设计和开发阶段, 确定设计者应考虑的以下目标是可行的, 如改善可靠性、可利用率、可维修性和安全性;降低关键维修费用;获得一种优化的设计方案。需强调的是, 为了获得一种优化的设计方案, 采用有关基于综合设计方法的机械设计的合理维修策略是很重要的。但是, 为了设计出更好的基于维修策略的风电设备, 这要求风电场业主、运营者和原始设备制造商之间应密切合作。

在生产和建设阶段, 需强调的是, 消除制造、库存和建设质量问题是主要挑战。这是因为以上过程是在运行和建设风力发电系统期间通常出现维修问题的根源。这一点可以通过改善整个供应链的质量控制程序来达到。

在运行和维修阶段, 面临的挑战来自于各种不同的维修方法。对于预防性方法, 通常这些工作是根据原始设备制造商的推荐来进行规划的。主要目标是怎样合理规划维修工作, 如使维修规划和系统季节运行规划同步。对于预知性方法, 主要挑战有:测算状态监测的附加值, 证实投资状态监测技术是可行的;开发预测部件剩余寿命的算法;开发在日常工作中协助操作者制定成本效率决策的应用软件;把状态监测系统集成到近海风力发电技术中;把故障预测数据集成到数据库中, 以实施状态维修策略;在公共平台中, 简化和重新安排系统;优化维修计划, 使维修更有效。对于诊断方法 (专家系统) , 主要挑战是使用智能化的在线状态监测系统, 通过网络获得和交换数据。对于自主性方法, 主要目标是怎样获得和计量生产损失。成功做到这些, 可以呈现资金和生产损失的低效之处, 帮助决策者认清维修的作用, 鼓励他们投资新技术。对于主动性方法, 重点在于改进状态监测技术, 集成风力发电机测量系统和维修监测系统, 获得更好的运行和维修构造法, 从整体上优化维修策略, 即避免局部优化。这需要开发基于状态监测数据和从风力发电机中获得的数据及信号的新的数据处理算法。此外, 对于采集和交换运行和维修数据, 还需要工业合作伙伴之间密切合作。

在最后的报废阶段, 重点在于考虑风力发电系统技术、经济和环境方面的问题。如在出现故障之前可进行多少次大修是一个相关的问题, 实践中必须考虑其技术优势和经济效益。

四、结语

作为支撑功能的维修, 在获得和维持竞争力优势方面具有重要作用。所有利益相关者应认清维修在获得可持续性和具竞争力能源供应中的作用, 这是很重要的。风电场业主、运营者和原始设备制造商之间应密切合作, 设计出更好的基于维修的风电设备。还需要更多的研究如何以高效率和有效的方式, 把这些措施应用于风力发电系统。对于采集和交换运行和维修数据, 还需要工业合作伙伴之间密切合作。将来必须建立风力发电系统正确的维修策略, 并提供安全、可持续性和具竞争力的能源供应。

摘要：对近几年风力发电系统维修方面的措施进行综述、分析、讨论和总结。风力发电系统寿命周期费用的绝大部分归因于运行和维修活动, 这对于近海风电场是很重要的。这些费用的很大一部分源于在系统规划和概念设计的早期阶段所做的可靠性和可维修性决策的结果。维修作为一种支持功能对于获得和维持竞争优势具有重要作用, 因此风电场业主、运营者和原始设备制造商都应重视风力发电系统的维修, 需建立风力发电系统正确的维修策略, 以保证安全、可持续和具竞争力的能源供应。

风力发电系统的防雷设计 篇9

关键词：雷电危害,接地电阻,接地方案,降阻

近年来, 随着单机容量的增加, 风力发电机的塔架建造得越来越高, 因此风力发电机遭受雷击的几率也比过去增加了许多, 大力发展防雷保护技术, 如何使风力机在遭受雷击时, 使受损的可能性降到最小, 成为很重要的课题[1]。

1 雷电危害及其防护措施

(1) 雷电的危害。雷电会带来严重的危害, 就其破坏因素来说, 主要来自电效应、热效应和机械效应三个方面。

(2) 防雷系统。防雷接地电缆布局:共2根接地引下电缆。叶片防雷:240平橡套电缆一根, 直接从主轴滑环引入塔筒地基的2个相邻接地点。机舱防雷及PE:240平橡套电缆一根, 直接从主轴滑环引入塔筒地基的其余的2个相邻接地点。

2 双馈异步风力发电机系统接地

风力发电基本原理是:风机叶片在风力的作用下旋转, 并通过传动轴和变速箱带动发电机旋转产生电, 然后经过变压、调频等, 再通过电缆送到外部电网。风力发电机系统接地由几大部分组成。

2.1 轮毂和叶片部分

负责吸收风能, 产生转动的动力。一般叶片由复合材料制成, 重量轻, 有接雷器及疏雷导体, 直接接触雷云。

2.2 机舱部分

内置变速箱、发电机组、和发电机电气控制箱部分。电气部分控制发电机的转动, 偏航对风, 紧急情况下的刹车等, 有风速仪架防雷、机舱PE接地防雷。

2.3 塔筒和地基部分

塔筒为机舱、叶片等提供支撑, 同时也是电缆走线和维修调试人员的通道, 塔底开关柜控制电力的输入和输出。地基接地为圆周均匀布局4根 (点) 380平镀锌母排, 接地电阻4到10欧姆, 另外可以设置直流接地1欧姆单独接地点, 为控制系统单独接地抗干扰。

3 风力发电接地系统设计

3.1 季节因素对土壤电阻率影响

接地系统的电气参数决定于所处的土壤情况。而季节因素将改变土壤的电阻率。在雨季, 风电场接地系统所处的土壤, 由于雨水的渗入, 地表一层土壤的电阻率将比干燥时降低很多倍。而冬季对土壤的冰冻作用将导致土壤地表层的电阻率明显升高。对土壤电阻率为200Ω·m的均质土壤进行研究, 结果是一年内表层土壤的电阻率在10-5000Ω·m的范围内变化。因此正确的处理方法是将考虑季节影响的表层土壤和下层未受季节影响的土壤处理为双层土壤, 通过数值计算来分析季节因素对季节系数的影响。考虑到测量的最小深度为10米, 可以不考虑季节系数的影响, 该值可作为设计用值。

3.2 风机及箱变接地系统的雷电冲击特性

3.2.1 冲击接地电阻

(1) 降低冲击接地电阻的意义。在冲击电流作用下, 接地装置的阻抗为暂态阻抗, 随时间而发生变化。一般将冲击电压的最大值与冲击电流的最大值之比定义为冲击接地电阻。

风机桨叶顶端避雷片的暂态电位与冲击接地电阻Ri密切相关。在其他因素一定时, 冲击接地电阻Ri越小, 避雷片位置的暂态电位也就越小, 发生雷电闪络的概率也就越低。同时, 降低冲击接地电阻Ri, 不但能降低桨叶顶端避雷片的最大暂态电位, 也能有效减少暂态电位的持续时间, 这对提高风机桨叶防雷水平、降低箱变地电位反击风险、减少对通信、测量系统的电磁干扰非常有利。

(2) 土壤电阻率对冲击接地电阻的影响。土壤电阻率对冲击电流作用下接地网的暂态性能有很大的影响。随着土壤电阻率的增加, 冲击接地电阻也相应增加, 但当土壤电阻率较高时, 根据E=ρJ, 在相同的电流密度J下, 接地网周围的场强E随电阻率ρ的增加而增加较多, 土壤的击穿厚度也相应增加, 使得土壤击穿引起的火花效应明显增强, 相应使得冲击电阻受电阻率的影响减弱。因此, 此时冲击电阻随土壤电阻率增加而增加的速度减弱, 并有饱和的趋势。

3.2.2 降低冲击接地电阻的措施

在工频时接地网的地电位升决定于接地网格的面积, 而与接地网水平导体间距没有太大关系。而当接地网导体间距小于一定值并逐渐减小时, 接地网的冲击阻抗将急剧减小, 这时因为在接地网的有效面积内的导体间距将对接地网的冲击阻抗产生很大影响。

所以, 若考虑降低风机及箱变接地装置的冲击电阻、减小雷击时所产生的电磁干扰, 单纯扩大接地网的面积很难取得良好效果, 相对来说, 在风机附近增加接地网的导体根数则更为有效, 或者在风机附近增设几根垂直接地极也将明显改善接地系统的防雷性能。

4 降阻措施

4.1 天然导电黏土性能

天然导电黏土是多年前的火山活动形成的, 属于双面硅氧四面体夹铝氧八面体层状结构, 因其晶格的电负性而在层间吸附钠离子、镁离子、钙离子而使其有良好导电性, 原矿电阻率小于12欧姆米, 按10-30%提纯比例生产后成品电阻率可达7欧姆米, 无腐蚀且稳定。

4.1.1 A型天然导电土。

产品特性:纯天然高导电土提纯, 原土土壤电阻率ρ<12欧姆米, 提纯率10%, 对金属无腐蚀、对环境无污染, 具有一定保水性能、胶凝性能、粘度。施工方法:a、水溶液胶状灌注或包覆接地极。b、与工地岩土掺混使用, 掺混比例1:5~20。功效:降低接地极接触电阻及附近散流电阻, 延长金属接地体使用寿命。

4.1.2 B型天然导电土。

产品特性:纯天然高导电土提纯, 原土土壤电阻率ρ<12欧姆米, 提纯率20%-50%, 对金属无腐蚀、对环境无污染, 具有一定保水性能、粘度。施工方法:与工地岩土掺混使用, 掺混比例1:5~20。功效:降低接地极接触电阻及附近散流电阻, 延长金属接地体使用寿命。

4.2 天然导电黏土的降阻稳定性能

大多数土壤具有足够的潮气, 因此天然导电黏土电极不可能变干。天然导电黏土的吸水性将维持其性能基本保持不变。在特别干的环境中, 天然导电黏土可能效果较差, 因为天然导电黏土将收缩, 增加电极接地电阻。因此在安地深接地体施工中, 天然导电黏土直接包裹电极使用;而在耙式地线施工中, 因为浅层土壤含水量经常变化, 则采取将天然导电黏土与细土掺混后回填在接地体周围的工艺, 而不会影响在干旱季节时水平接地线与土壤的接触电阻, 反而因其有从周围环境中吸收潮气的能力, 能够保证土壤的潮湿度而稳定土壤电阻率, 也就能够稳定耙式地线的接地电阻。

4.3 降阻方案设计

考虑到电阻率相对较高, 而且少雨, 所以要选取提纯度较高的B型天然导电土。该高导电土的原土土壤电阻率ρ<12欧姆·米, 纯天然高导电土提纯, 取B型天然导电土的提纯度为30%, 则提纯后的电阻率为ρ2=10× (1-0.3) =7Ω·m, 回填电阻率ρ1=300Ω·m的细土, 为了达到的要求, 则天然导电土与细土的比例为1:8就能满足接地体周围的土壤电阻率ρ燮269Ω·m

此时接地电阻:

5 结束语

文章主要研究如何降低风机的接地电阻, 由于风机的成本、维修费用都非常高, 所以研究风机的接地电阻是非常重要的。结合风电场不同地质环境, 如土质、雨水等因素, 经过相关计算, 校验方案中所选的材料满足热稳定性、腐蚀性的要求, 使接地电阻值达到要求的范围。

参考文献

[1]王承煦, 张源.风力发电[M].北京:中国电力出版社, 2011:71-73.

[2]张小青.风电机组防雷与接地[M].北京:中国电力出版社, 2009:27-69.

[3]周泽存, 沈其工, 王大忠.高电压技术[M].北京:中国电力出版社, 2007:242-261.

风能与风力发电 篇10

1 取之不尽、用之不竭的风力资源

风能是空气在流动的过程中所产生的能量, 确切地说, 风能来自于太阳能。太阳的辐射穿越地球的大气层到达地球表面, 因地表高低不平和各种差异导致照射受热不均, 地球表面各处的温度也不尽相同, 从而产生温差, 温差产生压力差, 风就这样形成了。自然界中的风能资源十分丰富且分布广泛, 对风能的开发、利用是解决能源危机的有效途径。据世界气象组织估计, 全球可利用的风能总资源大约为全部水能资源的10倍, 即200亿千瓦。我国国土面积的1/5具有相对丰富的风能资源, 据估算, 我国风能资源的经济可开发量约在10亿千瓦左右。

2 全球风电的发展状况

随着全球经济的快速发展, 对能源的需求也越来越大, 各国都在面对能源紧缺的压力, 原始能源的成本太高, 且对生态环境破坏极大, 因此风力发电越来越受到重视。近年来, 各国对风电的投资比重加大, 风电技术得到进一步完善与发展, 应用规模及所占发电行业的比例逐年增大。我国的风电事业增长较快, 基本保持每年翻一番的增速;美国也实现了快速发展, 风电装机总容量增长了1 130万千瓦, 同比增长25%;欧盟的装机容量达到1 182万千瓦, 同比增长23%。

3 风力发电的特点

风力发电从其动力资源、风电转换系统及其设备、系统运行特性到电功率输出、从技术到经济方面都不同于常规发电。与常规发电相比, 风电既有突出的优点, 又有明显的不足。

3.1 风力发电的优点

第一, 风能资源储量丰富。如加大对风能的开发与利用, 将来有可能取代火力发电, 并且可以满足部分或大部分对电力需求大的国家。

第二, 风能是可再生资源。目前, 地球上可利用的常规能源如煤炭、石油等日益匮乏, 若干年后就会枯竭, 但是风能却是可再生资源, 可以无限利用。

第三, 清洁无污染。与火力发电相比, 风力发电不产生二氧化碳等污染气体, 且降低全球的二氧化碳排放量, 使温室效应得到有效控制, 有利于全球生态环境的保护。

第四, 投资少, 回报快。一户可配套微型风电装置, 一村可兴建小型风电装置, 如果是大型的风电场, 可以由国家、集体或个体企业负责合股建造, 几年内即可收回成本。

第五, 施工周期短。安装一台就可以投产一台, 三个月就可以运输安装单台风力机, 一年内就可以建造10MW级的风电场。

3.2 风力发电的缺点

其一, 波动性和易变性。风速具有波动性和易变性, 并且难以准确地预测。因此, 风电机组的输出功率也具有不稳定性。

其二, 原动力不可控。风力发电是以自然风为前提, 而自然风的风速、风向等都不可控, 给风能的吸收和输出带来较大影响。

其三, 风能不能直接大量储存。电能储存技术尚不够完善, 必须及时使用, 大型风力发电机的输出电能更是无法存储, 必须与大电网相接, 并网运行, 只有那些小型的风力发电机可以采用蓄电池储电方式。

其四, 不宜安装在居民区。在风电机组运行时会产生机械噪声和电磁噪声, 在建造时要充分考虑是否与周围环境相协调等因素。

4 风力发电的趋势

A.风力发电机组的单机容量不断增加。风电机组的单机容量随着风力发电技术的发展而不断增加。目前, 国内风电市场的主流机型已经达到1.5~2MW级, 并且将来还会不断增大, 利用率也会相应地提高。

B.定桨距向变桨距发展。风能的稳定性较差, 在风速风向变化时叶片的攻角也会相应地发生变化, 机组的传动转矩产生震荡现象, 输出功率和发电效率产生明显波动, 这样会降低电能的质量并对电网的稳定性产生严重影响。近年来, 风力发电技术不断提高, 变桨距调节技术成为主流, 其叶片的安装角随着风速的随机变化而改变, 从而在可变的风速范围内有效地保持良好的空气动力学特性, 使风电机组的效率提高, 而且当风速大于额定风速时, 也可使其输出平稳的功率。

C.智能化控制技术的广泛应用。风电制造商和有关部门将智能化控制技术运用到风力发电中, 逐步实现了风电机组的最优运行和控制规律, 不断尝试减小疲劳载荷, 并且努力避免在极限载荷状态下运行风电机组, 实现将其与整机设计技术有效地结合起来, 这些技术将逐渐成为风电控制技术的首要发展方向。

D.直驱式和全功率变流技术得到迅速发展。为了更大限度地减少因齿轮箱的问题而对机组产生的影响, 无齿轮箱采用直驱方式, 这样不但提高了系统运行的可靠性和使用寿命, 而且维护成本也相对减少, 为进一步迈向市场奠定了坚实的基础。

摘要：本研究对风能资源以及风能的发展现状进行论述, 并介绍国内外风力发电的发展状况及未来的发展趋势, 详细分析了风力发电的优缺点, 并指出风能作为一种可再生的清洁能源和替代能源, 其发展前景十分广泛。

风力发电系统 篇11

关键词：风力发电；最大功率；跟踪；系统仿真；风动机

中圖分类号：TM614 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）02-0047-04

风能具有取之不尽、分布广泛、无污染等优点，是当今开发利用水平最高、技术最成熟、应用最广泛的新型能源。然而，风能受天气影响严重，其固有的随机性、间歇性特征，导致其能量密度较低。各种损耗使风力机的实际转换效率很低，大概维持在35%左右。在风力发电过程中，提高风能利用率及寻求风机最优工作状态，对最大限度地将风能转化为电能具有十分重要的现实意义。

1 风力发电的原理及特性

独立的风力发电系统由风力机、发电机、整流器、DC/DC变换器、逆变器、负载等组成。首先，风力机发出的交流电经过整流器件的整流作用，将电压变成半周期变动的电压，再由滤波电容将变动的交流电压转换成渐变的单向电压源，最后，通过DC/DC变换器和逆变器对负荷进行供电。

1.1 风力机发电原理

风力机是一种将风能转换成为电能的能量转换装置，由风力机部分和发电机部分组成。首先，风力机吸收自然界中的风能并推动风力机转动，将流动的能量转变成为机械能；然后，机械能通过传递系统传递给发电机，发电机继而将机械能转变成电能，并输送给电力系统。

1.2 风力机输出特性

在风力发电系统中，每一台风力发电机对风速的要求都十严格。风速过小，风力机无法启动；而风速太大，则风力机有损坏的危险。风力机有一个最低启动风速Vmin，用来克服起动初期风力机自身扭转带来的摩擦（一般来说，起动风速为3～4 m/s）。出于安全考虑，当风速过大时，风力机应立即停车，因此风力机都有一个规定的最高风速。该停机风速被称为切出风速（也称为最大工作风速），一般为13 m/s。风力机达到标称功率输出时的工作风速称为额定风速。

风机的输出功率受很多因素制约，其中主要控制因素是风能利用系数Cp（λ，β）。风机机械输出功率Pm的表达式为：

Pm=Cp（λ，β）ρπR2V3 （1）

式中：ρ为空气密度，kg/m2；R为风轮半径；λ为叶尖速比；β为桨距角（采用定桨距风力发电机，桨距角β=0）；V为工作风速。

从式（1）中可以看出：当空气密度、风轮大小及工作风速一定时，输出功率只受风能利用系数Cp（λ，β）的影响，而Cp（λ，β）是叶尖速比λ的函数。λ可以表示为：

λ=2πRn/V=ωR/V （2）

式中：n为风力机转速，r/min；ω为风力机角速度，rad/s。

风力机特性通常用Cp和λ之间的关系表示，典型的Cp=f（λ）关系如图1所示。

从图1可以看出，在Cp随着λ的变化过程中，存在着一点λm，可以获得最大风能利用系数maxCp，即最大输出功率点。风能利用系数Cp（λ，β）是关于叶尖速比λ的函数，根据公式（2）可知，风力机的输出功率与风力机的角速度有关，即总存在一个最佳角速度，使风力机输出的功率最大。

本研究的小型风力发电系统采用风力机直接驱动永磁同步发电机的方式运行，因此发电机的机械角速度等于风力机的角速度。在Matlab中选择风力机模型，参数设定为：输出额定机械功率2 000 W；基本风速10 m/s；基本风速下最大输出机械功率3 500 W。当风速为10 m/s、风轮半径为2 m时，其输出功率特性随风轮旋转角速度变化的曲线如图2所示。

从图2中可以看出，当风轮旋转的角速度连续变化时，输出功率会随之变化，且存在一个使输出功率达到最大值的最佳旋转角速度，这与之前的理论分析一致。

2 风力发电系统最大功率跟踪

2.1 最大功率跟踪原理

风力发电的最大功率点跟踪（MPPT）控制算法有很多，现采用扰动观察法。扰动观察法的基本原理是：给风力机施加一个微小扰动，然后观测风力机输出功率的变化情况，通过比较当前功率值和之前功率值的大小来进行最优转速点搜索，最终实现风力机输出最大功率。

扰动观察法的MPPT控制原理如图3所示。其具体扰动方法为：设系统工作在A点，此时的角速度为ωA，功率为PA；给系统的角速度加上一个正向扰动Δω使其到达B点，则B点的角速度ωB=Δω+ωA，功率变为PB；如果检测到扰动后的功率PB>PA，说明扰动方向正确，继续增加一个角速度变量Δω使其达到C点，用同样的道理继续保持扰动；当系统处于D点时，继续给它施加一个正向扰动Δω，功率为PD；若系统比对发现PD

这种控制方法既不需要测量风速，也不需要知道风力机精确的功率特性曲线。虽然风力机输出功率会有小幅度波动，但对小型风力发电系统影响不大。

2.2 系统仿真

将风力机、永磁同步发电机、Buck型变换电路、PWM信号发生器、最大功率跟踪控制器等模型连接起来，并设置合理的参数，对风力发电系统进行仿真研究。选用的扰动观察法MPPT控制模块如图4所示，将其封装成PWD模块，风力发电系统的总体模型如图5所示。

2.3 系统仿真分析

为将风能尽可能多的转化为电能，应使风力机时刻处于最佳工作状态，即风力机时刻输出最大功率。为此，需要时刻追踪系统的最大功率点，即寻找一个最佳旋转角速度使输出功率达到最大值，并使最大功率平稳输出。分别对基本风速不变和基本风突然变化时的风机进行最大功率跟踪，基本风速（10 m/s）不变时输出的波形如图6所示，基本风速由10 m/s变到8 m/s时的波形如图7所示。

当风速为10 m/s时，对最大功率MPPT模块进行追踪，0.4 s后系统基本趋于稳定，电压输出和功率输出是一条平滑曲线，实现了最大功率输出，达到了捕捉最大功率的目的。

从图7中可以看出：在风速快速增加的过程中，风力机输出的功率迅速增大，当风速达到10 m/s时，经过一段时间调整后输出功率变得平稳；当风速突然降变为8 m/s时，风机的旋转角速度随之骤降，输出功率也迅速下降，经小幅震荡后平稳输出该风速下的最大功率，说明仿真模型中的最大功率控制模块能够实时跟踪风速变化，使系统始终处于输出最大功率运行状态。

3 结论

风力资源固有的随机性、间歇性特征决定其能量的捕获比较困难，加之风力机和发电机中的各种损耗，使得风能利用率较低。对风力发电来说，只有寻求风力机的最优工作状态、最大限度地将风能转化为电能，才能提高风能利用率。最大功率跟踪—扰动观察法既不需要测量风速，也不需要掌握风力机精确的功率特性曲线，因此操作比较简单。通过对风力发电系统进行建模，采用最大功率跟踪—扰动观察法查找风力机最佳旋转角速度，实现基本风速不变和突变时的最大功率跟踪，试图为提高风能利用率提供借鉴。

风力发电预知性维护系统研究 篇12

中国风能资源储量丰富，近年来大力发展风力发电事业，建立了多个大型的风电场，装机容量急剧增长。中国风能协会2011年风电装机容量统计见图1。

随着风电机组的大量投入运行，风电机组出现了各种故障，服役超过20 a的风电机组其运行维护费用估计占能源成本的10%～20%[1]，特别是我国的大功率风力发电起步较晚，设备的研发力量和运行经验积累不足，造成风机的故障率明显高于国际平均水平，这就降低了风力发电的安全性和经济性。现阶段无论是国内还是国外对于风机故障的分析没有统一的标准，在预测异常情况发生方面的研究工作没有正式建立起来，在风机安装运行期间的服务更多的是进行故障维护和定期检修，这两种维护方式都会停机或造成无谓的风能浪费，而且风机的安装地点大都在偏远地区，临时更换大型部件成本很高，这样对于让风机达到最好的运行效果显然是不够的，因此风机生产和使用单位越来越重视对风机故障的监测和预报[2,3]。

目前各研究机构和风塔生产商越来越注重对风机的故障诊断和检测技术，国内针对风力发电机出现的各种问题已经开始了实验和研究。在国外尤其是在有“风电王国”之称的丹麦，丹麦政府特别指定丹麦国家可再生能源实验室(RISO)配合风电产业进行空气动力、气象、风力评估、结构力学等与风能紧密相关的科研工作，在解决海上风电故障方面取得了显著的成就[4]。

本文开发了一套有针对性的风机故障监测和预知维护系统，对于未来保障风机正常运转是一种有效的探索。

2 故障分析

风电场预知维护性系统采用硬件和软件结合的开发方式，硬件主要是设计单独的传感器放置在风机的主要部位，采集运行数据和参考数据。软件主要通过数学分析判断以图表的方式展示风机运行数据和运行过程中的趋势性异常，在故障刚刚出现或者偏离正常值的过程中给出故障可能出现的时间和部位，进行相关的提示和预案处理建议，在不影响正常发电的前提下提前安排检修时机和维护方式。

2.1 故障统计

根据风电企业机组故障统计分析，2010年以来，风电机组故障频发，且呈上升趋势。故障主要集中在风电机组变桨系统、变频系统、电气系统、控制系统、齿轮箱、发电机、偏航系统等部位[5]。风电安全监管报告统计的故障图见图2、图3。

除了以上的风机部件故障以外，天气情况的影响也是主要方面，尤其是建立在海边的风力发电场。风机运行是在几十m的高空中，高潮湿气候对风塔的腐蚀性很强，加上北方冬季室外温度都在零度以下，容易发生结冰现象，风力和风速的不稳定使风机负载压力增大;在夏季遇上雷电较强时，风机只能停机。在每一座风塔的运行过程中都会产生不同程度的振动，尤其是在机舱中，齿轮箱、发电机、风轮转轴在同一平面内，在高速运转时产生的轴承之间的磨损和振动也相当大[6,7]。

2.2 解决问题思路

从故障统计和分析可以看出，故障的出现都是有原因的和逐渐变化的，这种变化是可以通过传感器采集到的数据进行分析判断，常规的检测只是通过传感器实时地对运行过程中各项数据进行采集和判断，当数据超出预设的阈值后才进行报警，而这时故障已经发生。实际上在系统正常运行过程中潜在故障出现的时候数据已经有所显示，并且随着潜在故障不断严重数据会进行相应的变化。我们要做的就是分析这些数据的变化，通过趋势分析算法比如扩展卡尔曼滤波和小波分析等判断出故障的发展趋势和转化成显示故障所需要的时间，从而提前做出报警和处理预案建议。

3 预知性维护系统

结合津能风电有限公司的风力发电机组的运行状况、故障发生情况和维护保养记录，在综合国内外对风电机组运行的维护手段和预测算法的基础上，提出了风力发电机组预知性维护系统的处理思想。

预知性维护系统的核心体现在通过对风机日常运行数据的数学运算实现对风机故障提前发出警报。要达到这个目的，需要了解故障是如何产生的。风电场故障的产生因素是多种多样的，对于故障产生的原因现场工作人员有一定的经验，把这些经验集中起来作为判断故障的依据，并且把判断故障的条件设置成现场人员可以修改和添加的，以增加系统判断的灵活性。分析数据判断故障主要是采用阈值判断、线性分析和卡尔曼滤波等数学运算方法来进行，系统的整体流程图见图4。

预知性维护系统主要由4部分组成：风电机组数据采集、数据处理和预测、用户系统界面、数据库。总体系统构成见图5。

3.1 风电机组数据采集

这部分的数据主要来源如下。

1)通过OPC连接[8]获得现有风力发电机组的监测数据，进行定期采集处理获得最大值、最小值、平均值和标准差，存入预知性维护系统数据库。

2)为进行监测数值的定量和定性比对，我们设计制作了与风电机组相对独立的背景温度、背景噪声和环境图像传感器，将数据进行相应处理后保存到预知性维护系统数据库或硬盘[9,10]。

处理方法是：每隔20 s收取1次数据Vti并记录，ti代表设定的间隔时间中每一个时间点，每隔5 min对记录的数据计算。最大值Vmax=max(Vti);最小值Vmin=min(Vti);平均值Vavg=sum(Vti)/N,N为记录的次数;标准差Vsd=SQRT[sum·(Vti-Vavg)2/N]。

然后把这4个数据存入数据库作为趋势分析的基础。

3)对于齿轮箱等关键部位，采用成熟的振动传感器进行前端和中心分析，控制中心震动数据处理计算机把处理结果传输给预知性维护系统数据库[11]。

3.2 数据处理和故障预测

预知性维护通过对采集到的数据进行处理和分析，对处理结果与预设的故障参数及时间段进行比对，得出系统目前或将来一段时间内运行状态是否正常，并给出异常以及可能会出现异常的时间。从而提醒运行维护部门提前进行预知性维护。

对数据的判断我们综合采用了阈值判断、趋势预测和同因素趋势预测等几种手段。

3.2.1 阈值判断

阈值分析是采集风机运行过程中的数值，通过设置风机100多个参数的正常范围的最小值Vmin和最大值Vmax，当实际采集得到的数值Vt≥Vmax或者Vt≤Vmin时，对达到或者超过了极值的参数给出报警提示。这是对风机故障的初步检测，使工作人员很快了解到风机的部件哪一部分已经出了问题，快速采取措施。

3.2.2 趋势预测

风机在运行过程中，各项运行参数值是不断变化的，通常，故障的出现都是逐渐发生的，参数值都有自己的运行趋势，因此，我们就可以通过分析风机运行的参数值变化的发展趋势，判断和预测风机是否正常运行。首先设置风机参数值的临界值Vmin和Vmax，以这个值作为判断的依据，然后提取某一段时间Ts～Te的风机值，这个时间段可以自己设置，并且还可以设置要对哪些风机参数进行趋势预测。通过对这段时间风机参数值的分析，找出数据的发展趋势，并根据这个趋势计算出在特定时间Tp内，随着时间的推移参数值会不会超过临界值。如果在设置的预测期限Tp内会超出临界点，那么就视为可能发生异常情况，系统会把这种可能的异常记录到数据库并进行报警。

这里的趋势预测分为线性预测和扩展卡尔曼滤波预测。

线性预测的方法是根据所取得的定义时间段中的的数据Vti(Ts≤ti≤Te)计算出线性函数Vt=A·t+B，并根据这个函数计算出参数从现在开始到达最大值或最小值所需要的时间To=(Vmax-B)/A或者To=(Vmin-B)/A。

非线性预测主要是采用扩展卡尔曼滤波[13]的方式来进行的，这部分的描述占用篇幅较长，在此不做详细描述。

如果计算所得的时间值在设置的预测期限内即To≤Tp，就表明系统会发生异常情况。

3.2.3 同因素趋势预测

风力发电塔作为一个整体运转的大型发电系统，每一项运转指标都不是独立存在的，各个设备之间互相关联，有时风机的各个设备都没有问题，但配合效率下降造成了风机整体性能渐渐变差，这样的问题很难发现，这时就要综合分析关联此设备的多项指标，或者多种因素，找出历史数据中的关联因素，在关联因素数据都相同的条件下，风机某一项参数的运转趋势是否在正常范围内或者正在逐步下降，根据对下降趋势的分析结果预测到可能出现的变化，视为异常情况记录到数据库并对整体检修提出解决预案。

预设关联参数Ki(i=1,N)和时间段Ts～Te。

从数据库保存的历史数据中取得制定时间段下关联指标相同的所有记录的时间值t和监测值Vt，数据库语法结构为，然后对所取得的(t,Vt)数据序列进行趋势预测分析。

同因素预测的原理和趋势预测的方法是一样的，不同之处在于分析因素的个数和分析条件的设置及处理上。

3.4 异常报警及预案机制

通过分析得到的异常数据存入到数据库中，对于故障的判断是每隔一段时间进行一次，产生的异常情况也将不断存入数据库中，因此报警显示也是定时查询一次数据库有没有新的记录。在每一项异常情况产生时都要关联查询相关的解决方案，并在实际检修过程中不断地修改和添加判断条件、解决预案的具体内容，实现系统的完整反馈回路和自我完善。这样系统可以不断的对风机故障的维护经验进行积累，新员工可以查看以前的维修经验和处理办法，减少错误操作。如果没有对应的解决方案，现场的工作人员在处理完异常情况之后，要添加上处理方案。

4 应用实例

通过对系统各个环节的系统设计和有效组织，搭建了风电机组预知性维护系统，在数据采集环节采用C#语言实现了和机组现有OPC数据服务器的连接，自主研发了基于ARM嵌入式硬件和相应的C代码实现了背景信息的采集。维护系统的权限管理、参数设置、数据分析、报警和预案调用部分采用了B/S模式，基于Flex+Ja va+Mysql的S2S2H3架构[12]实现在浏览器中系统设置与运行管理。数据分析部分综合采用了阈值判断、线性趋势分析、扩展卡尔曼滤波[13]非线性分析等算法。

在天津市津能风电有限公司风力发电场的3台2 MW风电机组上，运行了风电机组预知性维护系统，通过一段时间的运行和完善，系统已经稳定地运行，达到了预想的效果。

系统的部分界面如图6、图7所示。

5 结论

风能是一种绿色环保的可再生能源，为了保持这种能源的有效利用，尽可能保证风电机组的正常运行是很重要的。风电场预知维护系统是通过对运行参数的综合分析和数学计算，判断风机现在或者将来的运行状态是否正常，对于不正常的状态给出了提醒和解决方案，并能够自我完善，是风电机组运行维护方面新的尝试，可以减少故障停机时间，有效地提高风电机组的正常发电时间，增加发电量从而创造更多的经济效益。