摘要：统计并分析了海上风电机组叶片、主轴、电气系统、控制系统等关键部件和系统的技术现状及国产化状态,针对目前海上风电机组部件与系统中存在的国产化弱项,采用理论分析、材料/部件选型、部件研制、测试验证、整体组装的思路,进行叶片、主轴承、变流器、可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)等部件和系统的国产化研制,并采用研制的国产化部件和系统进行5 MW国产化海上风电机组装配,该机组的国产化率达到95%以上。结果表明:海上风电机组的大部分部件与系统具备国产化条件,部分设计(如叶片设计等)所用工业软件仍依赖进口,少部分核心元器件国内仍然缺失。

摘要：大型风电机组传动链转动惯量大,在随机风速作用下低频扭振风险高,而传统基于确定扭转速度控制目标的传动链扭振控制方法未考虑因测量设备引起的随机测量噪声对扭转速度的影响,可能导致控制性能下降。针对扭转速度测量不确定性,提出了大型风电机组传动链扭振自抗扰控制方法,设计了KF-ADRC扭振控制器,通过卡尔曼滤波动态估计传动链扭转速度,并以扭转速度为零作为ADRC控制目标,控制发电机电磁转矩,抑制传动链低频扭振。研究结果表明:当常规的扭振控制器输入信号存在随机测量噪声时,会显著降低其对传动链低频扭振的抑制性能,而KF-ADRC扭振控制器在输入信号存在测量噪声时可有效预估传动链扭转速度,较好地实现了传动链低频扭振抑制效果。

摘要：利用扫描电镜、能量色散X射线谱等,对风电机组大型锻件淬火裂纹的原因进行了分析。结果表明,淬火裂纹起始位置位于大型锻件中心孔内壁的凸台位置。淬火裂纹是由中心孔内壁凸台处的附加应力与偏析区域在热处理过程中产生的内应力共同作用导致。

摘要：主控系统是风电机组的控制核心,但其国产自主化程度很低,对外依赖较大,是风电设备最薄弱的环节。在分析风电机组主控系统国产化现状的基础上,介绍了国内首批100%国产化风电机组主控系统——华能睿渥风电可编程逻辑控制器(PLC)系统的设计、开发与应用情况。针对软硬件适配性差、缺少CANopen模块等问题,设计了CPU、FPGA等核心芯片全国产的风电PLC模块,研制出国产CANopen通信模块。经权威第三方测试,该国产化风电机组主控系统功能性能、可靠性指标完全满足风电机组实际需求。经陆上2MW、海上5MW风电机组示范应用以及陆上1.5MW风电机组批量应用表明,该风电机组主控系统已具备较强的实时性、极高的环境适应性和抗电磁干扰等能力,完全满足各类风电机组应用要求,标志着我国风电机组控制核心实现了完全自主可控。

摘要：为了提升风电机组的控制精度并降低关键承载部件的载荷情况,通过遗传粒子群方法研究了变速与变桨系统比例积分(proportional integral,PI)控制器的设计。首先,采用泰勒级数将风电机组线性化展开为状态空间方程。然后,通过提取输入、输出和平衡点分别构建变速与变桨系统的数学模型。其次,分别采用Routh法和最小二乘法将变速与变桨系统辨识为低阶惯性系统和惯性时延系统。然后分别基于时间加权绝对误差积分准则和Chien-Hrones-Reswick法整定变速与变桨系统PI控制参数。最后,采用帕累托方法分配控制目标的权重关系并基于遗传粒子群算法优化变速与变桨系统PI控制参数,进而采用最小二乘法将其分别与风速和桨距角拟合构建自适应PI控制。结果表明:在变速控制中能够有效提升输出功率并抑制塔架顶部侧向振动;在变桨控制中能够有效平抑输出功率和发电机转速波动并降低叶片根部载荷情况。可见通过遗传粒子群方法设计的变速与变桨系统PI控制器具有良好的有效性和适用性。

摘要：针对不同风速下风向仪动态特性、风轮尾流、风向仪安装误差等因素导致的风电机组偏航误差问题,文章采用基于运行数据驱动的风电机组偏航误差方法进行在线智能识别。该方法通过改进DBSCAN聚类方法剔除过度离群数据,采用移动最小二乘法拟合“风速-功率-偏航误差”特性曲面,识别出不同风速下的偏航误差曲线,结合在线运行数据采集,可以实现不同风速下偏航误差的动态识别和持续矫正。算例分析表明,与偏航误差设定值相比,在有限数据下识别的偏航误差的识别结果较为准确,且识别误差在合理范围内。该方法的应用能够更为精确识别不同风速下风电机组偏航误差,进一步提高风电机组发电效率。

摘要：为了提高风电机组运行状态监测与故障预警的实时性、精准化与智能化,提出一种数字孪生驱动的风电机组三维可视化实时监控与故障预警方法。构建了基于数字孪生的风电机组三维可视化实时监控与故障预警系统框架;设计了基于云边协同的风电机组数据采集与治理方法;利用WebGL与三维模型轻量化技术,实现了基于Web的风电机组三维可视化监控;建立了基于CNN-LSTM混合神经网络的故障预警模型,实现了风电机组关键零部件故障预警。设计、开发原型系统验证了所提方法的有效性与可行性。

摘要：针对极限学习机相关参数的选取不当导致其诊断结果与准确率受影响的问题,提出利用秃鹰搜索算法对极限学习机的权值和偏置的选取进行优化,构建秃鹰搜索优化算法和极限学习机组合的风力发电机组故障诊断模型(BES-ELM).对风电场某一台风力发电机组在发电机过热(S1)、馈电故障(S2)、变流器冷却系统故障(S3)和正常(S4)等4种状态下的相关SCADA数据进行清晰、补充等相关预处理和特征选取后构成故障样本集,其中样本集的80%作为训练集,20%作为测试集.分别采用标准极限学习机、基于遗传优化算法和粒子群优化算法的极限学习机模型对这些故障样本进行分类.结果显示,与标准极限学习机、遗传算法和粒子群算法优化的极限学习机模型相比,BES-ELM模型的诊断准确率达到98.75%,有效提高了风电机组故障诊断的准确率.

摘要：风电机组低电压穿越(LVRT)能力的深度对机组造价影响很大,根据实际系统对风电机组进行合理的LVRT能力设计很有必要。对变速风电机组LVRT原理进行了理论分析,对多种实现方案进行了比较。在电力系统仿真分析软件DIgSILENT/PowerFactory中建立双馈变速风电机组及LVRT功能模型。以地区电网为例,详细分析系统故障对风电机组机端电压的影响,依据不同的风电场接入方案计算风电机组LVRT能力的电压限值,对风电机组进行合理的LVRT能力设计。结果表明,风电机组LVRT能力的深度主要由系统接线和风电场接入方案决定。设计风电机组LVRT能力时,机组运行曲线的电压限值应根据具体接入方案进行分析计算。

摘要：风电机组的变桨控制和转矩控制均基于转速信号设计,二者在额定转速附近发生耦合,造成转速波动,传统转矩控制将依据转速频繁进行控制逻辑切换,致使转速、功率大幅跌落;且在额定风速以上,传统转矩控制包含恒转矩和恒功率策略,二者在转矩、功率、传动链载荷方面各有优劣。为此,引入与桨距角相关的状态变量对转矩控制在额定转速附近的区域切换逻辑加以限制,并将转矩-转速控制曲线中的功率满发曲线段扩充到发电机额定转速以下的区域,以消除因转矩控制的区域频繁切换引起的转矩和功率跌落;然后,对转矩-转速控制曲线中的功率满发曲线段进行权值规划,兼顾风电机组额定转速附近的功率、转矩波动性能,并对连接最佳叶尖速比曲线段和功率满发曲线段间的过渡曲线进行动态优化。在典型湍流工况下对所提出的方法进行仿真验证,结果表明:改进的转矩控制策略提升了额定风速附近的风能捕获效率,消除了高风速区发电机转矩和功率跌落现象,合理地权值规划能兼顾转矩和功率性能。