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公开(公告)号:CN112664393A
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN202011535198.5
申请日:2020-12-22
申请人: 南京理工大学 , 江苏金风科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: F03D7/04
摘要: 本发明针对现有研究没有最大化利用风轮变速缓解变桨动作的问题,公开了一种基于最大不变桨风速范围指标的风机有功功率控制方法,包括:获取风机相关参数;根据风机稳定性分析,获取风机的最大不变桨风速范围;建立不变桨风速范围指标;基于最大不变桨风速范围实现有功功率控制;基于所述不变桨风速范围指标对最大不变桨风速范围进行评价,进而对风机有功功率控制方法进行评价。本发明提出的改进的基于最大不变桨风速范围的风机有功功率控制方法,能最大程度地利用风轮变速应对风速扰动,进一步减少风机变桨动作,缓解变桨机构疲劳载荷。
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公开(公告)号:CN117811085A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311870438.0
申请日:2023-12-31
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于物理转子绑定的永磁风电机组构网控制方法,首先基于直流电压控制对永磁风电机组的机侧变流器进行控制,以维持直流母线电压恒定;之后根据绑定系数与风机物理转子的实时转速确定永磁风机网侧变流器内电势的相位参考值、确定永磁风电机组的网侧变流器内电势的幅值参考值、确定网侧变流器调制信号的d、q轴参考值,对永磁风电机组的网侧变流器进行脉宽调制,从而完成对永磁风电机组构网的控制。本发明的控制方法针对现有风机构网控制方法在惯量支撑方面存在的不足,从同步机组惯性响应的原理出发,通过绑定风机转子转速与变流器内电势频率,同步化风机转子,使得构网风机能够向系统提供恒定的惯量支撑,从而显著改善风电高占比电力系统的频率响应特性。
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公开(公告)号:CN115313527A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202211113511.5
申请日:2022-09-14
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: H02J3/48 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要: 本发明公开了一种考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法,针对现有分配方式因忽视实际湍流风速的波动特性从而导致部分时段风机出力难以维持功率指令而出现跌落的问题,该方法首先刻画湍流风速下风机能够持续响应的功率指令变化范围,并采用卷积神经网络构建湍流风速特征和功率指令变化范围的映射关系;在此基础上,以风电场出力偏差最小和指令变化幅度最小为优化目标,功率指令变化范围为约束,设计风电场有功功率分配策略。本发明在分配过程中充分考虑并量化湍流风速波动的影响,使得风电场能够准确响应电网的调度指令。
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公开(公告)号:CN113629728A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110787678.9
申请日:2021-07-13
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海远景科创智能科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于执行依赖启发式动态规划的风电机组变下垂控制方法。针对湍流风速导致风轮转速和气动功率不断变化,影响风电机组对电网频率的支撑能力,导致固定的下垂系数难以适应变化的工况的问题。该方法首先建立了风电机组下垂控制模型;然后建立根据风机转速的变化的下垂系数动态调整模型;进一步建立基于ADHDP方法的下垂系数修正模型;最后结合以上模型合成智能变下垂控制模型,输出电磁功率参考值。该控制方法能够有效应对湍流风速变化的随机性和风机频率支撑过程的非线性,动态修正下垂系数,使风电机组在维持自身稳定运行的前提下充分利用风轮动能为电网提供功率支撑。
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公开(公告)号:CN112117781A
公开(公告)日:2020-12-22
申请号:CN202010785228.1
申请日:2020-08-06
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海远景科创智能科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种限制转速恢复阶段功率变化率的风电机组限功率控制方法,针对风电机组在最大功率点跟踪运行方式恢复到响应电网有功功率调度指令运行方式的过程中,即风电机组的转速恢复阶段,风电功率剧烈波动从而导致出现严重危害电网运行安全的频率尖峰现象,提出了一种负指数功率‑时间运行曲线,通过限制风电机组在转速恢复阶段的功率变化率,实现从最大功率点跟踪运行方式恢复到响应电网有功功率调度指令运行方式的平滑切换。本发明能够通过合理地限制风电机组转速恢复阶段的功率变化率,有效降低电网出现频率尖峰现象的危害,同时充分考虑风电机组转速恢复的快速性要求,兼顾风电机组的发电效率,避免不必要的功率损失。
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公开(公告)号:CN114263564B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202111543163.0
申请日:2021-12-16
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号: F03D7/00
摘要: 本发明公开了一种考虑不变桨风速范围的风电机组有功功率控制方法及系统,方法包括:获取风机相关参数;计算风机的不变桨风速范围;分析桨距角对不变桨风速范围的影响规律;建立被动变速风轮桨距角与风速变化范围之间的适配关系;实现考虑不变桨风速范围的风机有功功率控制。本发明提出的考虑不变桨风速范围的风机有功功率控制方法,能够使被动变速风轮不变桨风速范围动态匹配风速实际波动范围,降低风轮达到转速边界的频次,缓解风轮超速和电磁功率跌落。
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公开(公告)号:CN116937704A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310804944.3
申请日:2023-07-03
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要: 本发明公开了一种有效利用风轮动能的风电场一次调频控制方法。针对目前风电场一次调频难以合理地利用各机组风轮动能导致参与电网调频效果不佳的问题,本发明首先设计风电场一次调频功率指令使电网频率沿设定轨迹运行,同时根据风电场内各机组最大可释放动能比例分配调频功率指令。其次,利用场内各机组最大可释放动能判断切换不同频率运行阶段的时间,实现充分利用风轮动能改善最大频率偏差这一关键调频指标。最后,随着风电场内各机组输出功率减小并小于最大功率点跟踪控制功率指令后自行切换恢复至初始状态,电网频率也将逐步上升至稳态值,有效地避免了现有技术中频率发生二次跌落进一步恶化调频效果的问题。
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公开(公告)号:CN116937667A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310804946.2
申请日:2023-07-03
申请人: 南京理工大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种考虑电网频率动态特性的风电机组一次调频功率设定方法。针对传统风电机组一次调频忽略电网频率动态特性而导致调频效果不佳的问题,本发明设计了一种使电网频率沿边界轨迹运行的风电机组一次调频功率设定方法。具体地,当电网发生频率跌落事件时,风电机组通过设定功率指令使频率沿要求变化率下限值与最低值构成的边界轨迹运行,之后随着功率指令不断下降切换至最大功率点跟踪控制平稳恢复到初始运行状态。进一步地,根据该方法所构建的风电机组转速最低值与电网频率最低值的单调关系,在不同运行场景下整定方法参数实现风轮动能全部释放,从而有效地提升频率最低值这一调频效果关键指标。
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公开(公告)号:CN112664393B
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202011535198.5
申请日:2020-12-22
申请人: 南京理工大学 , 江苏金风科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: F03D7/04
摘要: 本发明针对现有研究没有最大化利用风轮变速缓解变桨动作的问题,公开了一种基于最大不变桨风速范围指标的风机有功功率控制方法,包括:获取风机相关参数;根据风机稳定性分析,获取风机的最大不变桨风速范围;建立不变桨风速范围指标;基于最大不变桨风速范围实现有功功率控制;基于所述不变桨风速范围指标对最大不变桨风速范围进行评价,进而对风机有功功率控制方法进行评价。本发明提出的改进的基于最大不变桨风速范围的风机有功功率控制方法,能最大程度地利用风轮变速应对风速扰动,进一步减少风机变桨动作,缓解变桨机构疲劳载荷。
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公开(公告)号:CN113962432A
公开(公告)日:2022-01-21
申请号:CN202111060872.3
申请日:2021-09-10
申请人: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京理工大学
摘要: 本发明公布了一种融合三维卷积与轻量卷积门限单元的风电预测方法及系统,该方法将风电场的时空数据进行矩阵表征及多时间尺度划分,利用三维卷积网络和轻量卷积门限单元作为并行模块分别挖掘风机时空数据的短期波动和长期趋势特征,最后使用全连接层将多尺度特征进行融合,进行多机组风电功率预测。本发明利用多通道融合学习,能够充分捕获风机数据的时空关联特征,有效提高预测精度。
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