杨正瓴
风力发电机机械惯性的作用(张玺硕士学位论文,2015)
2020-1-13 15:43
阅读:749
标签:风力发电机, 机械惯性, 功率曲线, 分散性, 预测

[请教] 用“刚体定轴转动定律”来研究风力发电机的功率曲线,属于“0-1”创新吗?感谢您的指教!

                                

风力发电机机械惯性的作用(张玺硕士学位论文,2015)

         

   用“刚体定轴转动定律”来研究风力发电机的功率曲线,我们一直未见到他人的相同或类似文献。

   2015年12月张玺同学的硕士学位论文《冬季风、夏季风性质差异对风电预测的影响》,第5.5节“风力发电机机械惯性的影响及风电功率预测的提高”已经从原理上基本上说清楚了。

   2016-02-24的中国科学院科学智慧火花《计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系》,做了进一步的直观解释。

                          


(1)张玺同学的硕士学位论文,封皮。

(2)第40页截图。

(3)第41页截图。

   

   水平轴风力发电机“风速-出力”关系(功率曲线)散点图的分散性,成因是多样的。基本上可以分成两大类,即“风”(风速、风速的变化、风向及其变化、风切变、湍流,尾流,空气密度,地形,等),以及“风机”(偏航角、桨距角、各种控制的死区,机械惯性,塔影效应、叶片的变形、风对叶片和风塔的压力;限制出力,等)多种具体因素引起。其中一个确定型的作用,即风机的机械惯性引起的叶片转速和大自然风速的差异。这种差异有两种基本的成因:出力消耗的能量,以及叶片和发电机转子、齿轮变速等物理学的机械惯性引起的储能。

   从能量过程看:叶片吸收的风能 = 出力 + 叶片等的机械储能 + 损耗。设计合理的风机,各种损耗的比重并不太大,因此有:叶片吸收的风能 ≈ 出力 + 叶片等的机械储能。

   可见,降低叶片等的机械储能(机械转动惯量),是有利于降低“风速-出力”分散性的机理性方法。具体些,就是叶片“降低重量、几何形状矮胖、增大迎风面积”,以及发电机“转子几何形状要细长(降低机械转动惯量)”。现在水平轴风机的叶片细长,“矮胖”的意思就是叶片变短、变宽。

   此外,降低叶片的重量,还可以提高轴承的寿命,降低“切入风速”等。是低风速风机设计应该考虑的因素之一。

          

   “刚体定轴转动定律”,他人主要用于风机的控制方面。未见到用于功率曲线的研究。我国学者叶小岭、杨茂等老师,考虑了机械惯性以提高出力预测,但基本上都属于“数理统计学”类型的研究。按照杨茂老师2018年的综述文献《风电机组风速一功率特性曲线建模研究综述》等可见,国际范围研究功率曲线几乎都集中在数据分析和智能挖掘方面。因此请教:我们的机理性研究,是否属于国际范围“0-1”性的原始创新?

             

参考文献:

[1] 乔颖,鲁宗相,闵勇.提高风电功率预测精度的方法[J].电网技术,2017,41(10):3261-3269.

[2] 杨茂,杨琼琼.风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述[J].电力自动化设备,2018,38(2):34-43.

[3] 叶小岭,陈浩,郭晓杰,等.基于风速升降特征的短期风电功率预测[J].电力系统保护与控制,2016,44(19): 56-62.

[3] 杨茂,翟冠强,苏欣.基于风特征分析的风电机组异常数据识别算法[J].中国电机工程学报,2017,A1:144-151.

[4] LydiaM, Kumar S S, Selvakumar A I, et al. A comprehensive review on wind turbine power curve modeling techniques [J].Renewable & Sustainable Energy ReviewS,2014,30:452-460.

[5] Carrillo C, Montano A F O, Cidras J, Diaz-Dorado E. Review of power curve modelling for wind turbines [J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2013, 21: 572-581.

[6] Pandit R K, Infield D, Kolios A. Comparison of advanced non-parametric models for wind turbine power curves [J]. IET Renewable Power Generation, 2019, 13(9): 1503-1510.

[7] Dongre B, Pateriya R K. Power curve model classification to estimate wind turbine power output [J]. Wind Engineering, 2019, 43(3): 213-224.

相关资料:

[1] 冬季风、夏季风性质差异对风电预测的影响[D]. 张玺,天津大学,硕士,2015年12月.

http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10056-1017057645.htm

[2] 2016-02-24,计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系,杨正瓴,中国科学院科学智慧火花.

http://idea.cas.cn/viewdoc.action?docid=45013

[3] 杨正瓴,刘仍祥,李真真. 基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究(Survey on China wind power prediction based on monsoons and atmospheric pressure distribution)[J]. 分布式能源(Distributed Energy), 2018, 3(2): 29-38.

http://der.tsinghuajournals.com/CN/Y2018/V3/I2/29

http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-FBNY201802005.htm

相关链接:

[1] 2019-12-30,为了我的国(2019献计:低风速风机叶片)

http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1212051.html

[2] 2020-01-02,2019年小结(真傻)

http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1212599.html

[3] 2019-12-07,《科学网》博克第 12 年开始!(俺在科学网开始第12年)

http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1209120.html

              

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