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        風力發(fā)電機組最優(yōu)槳距角自尋優(yōu)控制算法設計

        2020-11-04 11:07:34蘭杰林淑莫爾兵王其君
        東方汽輪機 2020年3期
        關鍵詞:風速測量

        蘭杰, 林淑, 莫爾兵, 王其君

        (東方電氣風電有限公司, 四川 德陽, 618000 )

        0 引言

        風能作為一種清潔可再生能源, 越來越受到世界各國的重視。 其蘊藏量巨大, 全球風能資源總量約為2.74×109MW, 其中可利用風能為2×107MW[1]。在風電大規(guī)模發(fā)展的今天, 機組運行效率越來越受到關注。 但目前風力機風能利用效率較低,對其發(fā)展極為不利。 當前, 如何充分利用風能資源實現風電機組發(fā)電量最大化是風電場運行過程中亟待解決的問題。 目前最行之有效的方法是通過有效控制策略使風電機組運行在最優(yōu)狀態(tài)來最大限度地捕獲風能, 達到風電機組發(fā)電量最大化的目的, 該方法與其他方法相比更具有有效性和可行性。

        文獻[2-4]簡述了風力發(fā)電機組最大功率跟蹤控制策略; 文獻[5-7]提出了風力發(fā)電機組最大風能追蹤及變槳控制;文獻[8]提出了基于支持向量和微分進化算法的風電機優(yōu)化運行, 實現了風機出力最大化; 文獻[9]提出了基于微分跟蹤器的功率曲線自尋優(yōu)控制策略, 提高低風速區(qū)域對風能的利用。 然而以上傳統(tǒng)的最大風能捕獲控制方法通常存在一些弊端, 風力機槳距角常常被假定控制在其最優(yōu)值來使風力機的功率系數最大, 實際情況而言, 風力發(fā)電機組葉片在設計、 制造、 現場安裝和實際運行過程中, 可能出現以下情況: 即葉片設計過程中, 理論最優(yōu)槳距角和生產圖紙有誤差; 葉片制造過程中, 制造誤差或者葉片零刻度盤位置貼錯; 葉片現場安裝過程中, 葉片零位未與輪轂零位對齊; 葉片經過較長時間運行后,氣動性能發(fā)生改變, 最優(yōu)槳距角不再是模型設計時的最優(yōu)槳距角; 此外, 運行人員操作過程中產生的錯誤等。 上述使得最優(yōu)槳距角偏離的原因是很難避免的, 且在實際風力機中并不是一個固定的偏移量, 不同風機可能有不同的偏差值, 很難用同一個偏移修正量去修正。

        為快速、 有效尋找最優(yōu)槳距角, 本文以國產某1.5 MW 機組為基礎, 充分利用其數據之間的相關性, 設計出一種自動尋優(yōu)控制算法, 構造出槳距角評價函數, 能夠自動尋找出實際的最優(yōu)槳距角, 為提高風力發(fā)電機組性能提供了科學依據。

        1 風力機能量轉換原理分析

        風力機將風能轉化為機械能并帶動發(fā)電機發(fā)電, 為實現風電機組變速運行, 追求最優(yōu)Cp曲線。 Cp(λ,β)為風輪的利用系數, 反應了風力機利用風能的效率, 它是葉尖速比與槳葉節(jié)距角的函數。 根據文獻[10]風輪的尖速比經驗公式為式(1):

        一般通過改變發(fā)電機扭矩控制發(fā)電機轉速,由風力發(fā)電機組能量轉換系統(tǒng)(見圖1)可知:

        圖1 能量轉換系統(tǒng)

        為使風輪運行在最優(yōu)轉速上, Ωopt有如下轉換方式:

        式中: Ωopt為風輪最優(yōu)轉速; λopt為最優(yōu)葉尖速比; Cp(max)為最優(yōu)風能利用系數; ωg(opt)為最優(yōu)發(fā)電機轉速; N 為齒輪箱變速比; Tg為發(fā)電機轉矩;Kopt為最優(yōu)模態(tài)增益。

        式(3)說明, 只要將發(fā)電機轉矩按照轉速的二次方進行設置, 便能實現最優(yōu)轉速運行, 使風電機組運行在最優(yōu)Cp曲線上。

        為了能夠自動尋找最優(yōu)槳距角, 需要得到在不同槳距角下的功率曲線, 如圖2 所示, 從而進行對比, 得出最優(yōu)槳距角。

        圖2 不同槳距角時的功率曲線

        但是實際測量過程中, 10 min 平均風速, 很難完全一樣, 即使平均風速一樣, 由于其湍流強度不同, 可能會導致測量到10 min 平均功率不同, 通過Bladed 仿真結果如表1~3 所示。

        表1 平均風速5.8 m/s 時10 min 平均功率(kW)對比

        表2 平均風速6.0 m/s 時10 min 平均功率(kW)對比

        表3 平均風速6.2 m/s 時10 min 平均功率(kW)對比

        從表1~3 可以得出如下結論:

        (1)相同最優(yōu)槳距角,不同平均風速時,10 min平均功率差別很大;

        (2)相同最優(yōu)槳距角, 相同平均風速下, 不同湍流強度下, 10 min 平均功率有差別;

        (3)不同湍流強度, 最大平均功率所對應的最優(yōu)槳距角不同;

        綜上, 不能簡單以平均風速所對應的平均功率大小來簡單評判最優(yōu)槳距角, 在風機運行過程中, 很難有完全相同的工況, 即相同的平均風速和相同的湍流強度。 為了達到有效的功率曲線,需要累積足夠多的樣本, 因而需要較長時間的測試運行, 才能得出較合理的統(tǒng)計功率曲線。 為了降低所需樣本數量, 減小測試運行時間, 應該綜合考慮湍流強度、 平均風速的影響。

        2 理論分析

        針對風力發(fā)電機組, 當風機葉片最優(yōu)槳距角設置為不同值時, 其理論功率值也會不同, 具體如表4 所示。

        表4 不同槳距角時的理論功率(kW)

        從表4 可以看出, 槳距角不同時功率曲線具有以下特點:

        (1)變速運行階段為5~8.5 m/s, 此時0°為最優(yōu)槳距角;

        (2)其余風速情況下槳距角為0°時功率曲線并不是最大。

        進一步通過現場實測數據分析, 可以發(fā)現一段時間內(通常選取為10 min)風速的分布近似具有正態(tài)分布特性, 結果如圖3 所示。

        圖3 風速分布曲線

        因此, 可以用正態(tài)分布來表示風速的分布情況, 也可以通過計算風速的平均值和方差來表征風速的分布情況, 即:

        式中: υ 為風速; μ 為均值; σ 為方差。

        假定風力發(fā)電機組工作在最佳狀態(tài), 風速和功率呈對應關系, 則可以用如下積分來表達一定平均風速、 方差下的理論平均功率:

        式中: υ, μ, σ 意義與式(4)相同;f(υ)表示風速對應功率函數。 典型的靜態(tài)功率曲線f(υ)如圖4所示。

        圖4 典型功率曲線

        由式(5)就可以計算出對應平均風速和方差下的理論平均功率PC(μ,σ), 其計算結果也就包含了湍流信息。 而實際平均功率PM(μ,σ)也包含了風速湍流信息, 因此通過PC(μ,σ)和PM(μ,σ)構造新的評價函數, 來自動尋優(yōu)最優(yōu)槳距角。

        3 自尋優(yōu)算法設計

        考慮到實際運行風機大多采用機械式風速儀測量風速, 由于其受葉片尾流影響, 得到風速具有較大誤差, 而測量到功率相對較為準確, 因此做如下假設:

        風速測量具有固定偏差, 則實際風速為:

        式中: υA為實際風速; υM為測量風速; Δυ 為風速測量偏差。 因此通過υM得到的平均風速也具有偏差Δυ, 但計算得到的方差卻無偏差, 即:

        式中: μA為實際平均風速; μM為測量平均風速; σA為實際風速方差; σM為測量風速方差。

        功率測量較為準確, 因此實際功率為:

        式中: PA為實際功率; PM為測量功率。

        假設構造的評價函數為F (PC,PM), 該函數也是μA和σA的函數, 即H(μA,σA), 因此把式(7)帶入可得:

        而構造的評價函數G(μM,Δυ,σM)需具有一定的穩(wěn)定性, 即當Δυ 在一定范圍內波動時, 通過評價函數能得到相同的結果。 由式(5)可知, 積分是一個超越函數, 沒有一個簡單的Δυ 與F(PC,PM)的關系, 因此直接構造PC(μ,σ)和PM(μ,σ)評價函數難度很大。

        考慮從測量準確的功率和風速方差出發(fā), 計算出在方差σ 已知時, 發(fā)出電功率為P 時所需的平均風速μC為多大, 因此μC中也含有方差的信息, 再通過構造包含μC和μA的評價函數即可, 因此最終構造的評價函數如式(10)所示:

        由式(10)定義很容易推得, 當評價函數更大時, 對應的槳距角為更優(yōu)的槳距角。

        把式(7)帶入式(10)可得:

        進一步分析計算結果的穩(wěn)定性, 設:

        把式(11)帶入式(12)可得:

        從式(13)可以看出, 當測量風速的固定偏差在一定范圍內時, 利用連續(xù)函數的保號性, 可以得到以下等價關系:

        因此Δυ 在一定范圍變化時, 式(9)所定義的評價函數則是穩(wěn)定的。

        具體的自尋優(yōu)控制框圖如圖5所示。

        圖5 自尋優(yōu)控制框圖

        為了能夠完成槳距角自動尋優(yōu), 需要能夠自動調整最優(yōu)槳距角, 再按照圖5 所示算法計算所有可能成為最優(yōu)槳距角的評價函數, 最終得出實際的最優(yōu)槳距角。 其算法流程如圖6 所示。

        圖6 自動尋優(yōu)流程圖

        4 仿真分析

        本文采用某國產1.5 MW 風力發(fā)電機組, 建立Bladed 模型, 模型假設最優(yōu)槳距角為0°。 通過設置槳距角到分別在0°、 ±2°, 且在不同工況下進行仿真驗證對比, 仿真結果如表5~8 所示。

        表5 結果對比1

        表6 結果對比2

        表7 結果對比3

        表8 結果對比4

        從表5~8 可以得出, 當設置最優(yōu)槳距角為0°時, 均具有最大的評價函數計算值, 因此尋優(yōu)結果得出0°為最優(yōu)槳距角, 而模型假定最優(yōu)槳距角確實為0°, 驗證本文設計的自尋優(yōu)算法能夠準確尋找出實際最優(yōu)槳距角, 證明該算法的有效性、快速性, 為提高風力發(fā)電機組的性能提供了科學的指導。

        5 結論

        本文以國產某1.5 MW 風力發(fā)電機組設計為例,仿真結果表明, 所提出的自尋優(yōu)控制算法能夠自動尋找出實際的最優(yōu)槳距角, 為提高風力發(fā)電機組的性能提供了科學的指導。

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