关键词： 频率耦合   并网逆变器   宽频特性聚合   并联运行  

摘要： 大规模新能源发电基地存在振荡风险,有可能发生宽频失稳事件,给电力系统稳定运行带来极大挑战。阻抗分析是一种研究并网逆变器宽频特性的有效方法,可以揭示宽频失稳机理。首先,以L型的两电平三相定电流控制并网逆变器为研究对象,通过对L型并网逆变器的拓扑结构和数学模型的推导,结合复矢量建模方法,建立了逆变器的输出阻抗复矢量模型,刻画了单台逆变器宽频输出特性;进而,结合网络拓扑结构,提出了多台逆变器并联运行场景下的宽频聚合建模方法,分析了多台逆变器经不等长输电线路并联运行的宽频特性;最后,采用考虑频率耦合的导纳扫频测试方法,验证了所建模型的准确性。

关键词： 风力发电   结构健康监测   故障诊断   传感器技术   智能诊断系统  

摘要： 对风电设备的运行状况进行检测与故障诊断的技术进步、遭遇的难题及解决策略进行详细整理。详尽分析金风科技公司研发的直驱永磁风力发电机组和国电联合动力开发的故障诊断系统等典型案例,明显展示技术革新在降低运维成本、提高故障预测准确度上的显著效果。同时,揭示在极端条件下检测设施的信赖度、监测大型风电机组所面临的难题,以及提高故障判断技术精确度的迫切性等问题。在将来,依靠无人机巡查、深度算法研究、云服务技术等前沿科技的结合,将成为促进风电监控系统与故障检测方法进步的重要因素。本篇文章的目的在于为风电技术领域的技术进步和运维策略提供借鉴,进而推动风电产业的持续增长。

关键词： 构网型控制   暂态稳定增强控制   混合同步控制(HSC)   暂态稳定性分析  

摘要： 随着新能源的快速发展,大量电力电子设备接入电网,给电力系统的稳定性带来新的挑战。分析和提高构网型控制的并网变流器的暂态稳定性,对保证电力系统安全具有重要意义。针对构网型控制在大干扰下的暂态不稳定问题,本文提出一种用于多机系统的结合锁相环(phase-locked loop,PLL)和虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)特点的混合同步控制(hybrid synchronization control,HSC)策略。本文采用背靠背拓扑结构,在整流侧采用定VDC控制,在逆变侧建立混合同步控制模型,其次,构建混合同步控制二阶数学模型进行暂态稳定分析,最后,仿真对比VSG和HSC在相同故障条件下的稳定性,结果表明,所提出的混合同步控制策略可以大大提高多机系统中构网型逆变器的暂态稳定性。

关键词： 并网逆变器   弱电网   稳定性   开环同步方法   阻抗模型  

摘要： 单相并网逆变器中,多采用锁相环(phase-lockedloop,PLL)型闭环同步方法,但PLL引入的低频段负阻特性不利于系统稳定性,在电网阻抗较大时并网逆变器易发生严重失稳。对此,国内外广泛开展了PLL优化或替代技术的研究。其中,开环同步(open-loop synchronization,OLS)方法的无反馈结构使得其自身是完全稳定的,近年来得到了较多关注。然而,OLS结构中非线性特性明显,如何获得准确的小干扰线性化模型仍非常困难,OLS型单相并网逆变器在弱电网下的稳定性仍不清晰。鉴于此,重点研究开环同步型单相并网逆变器小干扰建模与稳定性。借鉴谐波线性化思想,提出OLS的线性化建模方法,建立开环同步型单相并网逆变器的输出阻抗模型。在此基础上,讨论OLS型单相并网逆变器的鲁棒性。较大电网阻抗下,采用OLS的开环同步型单相并网逆变器系统仍有良好的稳定性。通过仿真和对比实验验证上述模型的准确性以及弱电网下OLS的适应性。

ISBN: (纸本)9787519889104

关键词： 海上风电场   风力发电机   运行维护  

摘要： 该文针对新能源的开发与利用相关要求,研究海上风电场风力发电机的运行维护策略。分析海上风电场风力发电机组的常见故障发现,齿轮箱与发电机是风力发电系统中最容易出现故障的部分,需通过状态监测、智能诊断等方式,判断机组的故障位置、原因、发展情况等,以便于制定合理的运行维护计划。在实际运行过程中,通过制定应急响应机制,做好故障修复与零件更换工作,可以有效延长发电机组的使用寿命,优化机组运行的安全性能。

关键词： 智能电网   深度学习   电能配用优化算法  

摘要： 随着国内电网规模不断扩大,借助前沿通信技术,智能电网得以实现对电力资源的实时监测,进而提升设备使用效率。为深化电能配用的智能化程度,加入深度学习技术,特别是长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,旨在捕捉电力需求数据中潜藏的长期依赖关系,并精准预测未来电力需求走势。在高性能计算环境支持下,利用TensorFlow和Keras框架深入剖析海量的历史电力需求数据。为确保数据质量,对原始数据进行严格的预处理工作,构建适用于深度学习模型的高质量数据集。随后,按照科学的比例将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,以便对深度学习模型进行训练和优化。实验结果表明,LSTM网络在测试集上的预测误差低至0.028,预测精度高达95.4%,与传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型相比表现更为优越。该方法有助于提升电力系统的运行效率,为智能电网的进一步发展提供有力支撑。

关键词： 光伏系统发电   电能质量   逆变器   谐波滤波器  

摘要： 阐述针对光伏变电系统中的电能质量影响因素,包括系统性能不稳定、传统变电站对电能质量的影响,从逆变器的选择与调试、应用谐波滤波器、控制电压和频率方面,提出优化与治理策略。

关键词： 新能源技术   能源发电厂   氢能发电   地热能发电  

摘要： 本文从我国新能源技术发展与利用的实际情况出发,全面阐述新能源技术其特性。在此基础上,以风能发电技术、光伏发电技术、生物质能发电技术和高效核能发电技术为例,分析能源发电中新能源技术的具体应用,进而提出新能源技术的应用要点,以期为同类研究和能源发电中,新能源技术的应用实践提供参考,促进我国能源结构改革工作的有序展开。

关键词： 风力发电   功率控制   偏航控制  

摘要： 传统的基于风速的功率控制方法通常会忽略风向的变化对风力发电系统的影响。为此,本文提出了一种基于风向标和输出功率的偏航控制策略。该策略在风力发电机组上安装风向标,以监测风向的变化,并根据风向信息调整发电机组的偏航角度,使风轮始终对准风向,从而最大限度地提高风能利用率。同时,结合输出功率的实时监测,该策略还能根据实际需要调整发电机组的运行状态,实现功率的精确控制。以期通过不断优化风力发电系统结构、完善功率控制策略并加强政策支持和社会参与等多方面的努力,将风电技术发展为全球能源领域的一股强大力量,为构建绿色、低碳的未来社会做出积极贡献。