变电站装配式建筑研究

针对专项的建筑类型,着重探讨实用型新技术。结合中国变电站建设“立项—设计—施工”顺序的特点,提出“站内建筑全装配式”理念。从设计角度出发论述,并引出建设施工,建后站内运行等系列问题的浅析研究。与传统的建设模式进行类比,通过分析各自的优缺点总结出适合目前国内变电站建设需求的模式。针对变电站这类工业建筑的特殊工艺要求,提出符合装配式要求的设计及施工的特点。     

风电场升压变电站综合自动化配置

随着我国智能电网的不断迅猛发展,我国现在很多城市虽然已经建立了智能电网系统,但是,我国风电场发电应用的还比较的少,尤其对风电场升压变电站综合自动化配置使用的更加少。因此,研究风电场升压变电站综合自动化配置具有非常重大的现实意义。本文分别对风电场和升压变电站进行了详细的阐述说明,最后重点介绍了变电站数字化和自动化的系统综合配置。     

浅谈风电场项目水土保持措施

风能是自然产生的取之不尽、用之不竭而又不会产生任何污染的可再生资源。由于科学水平的进步和风能自身清洁、环保的特点,近年来,我国的风力发电行业发展迅速。风电场建设过程中将不可避免地会对地表产生扰动,对土壤及植被造成一定的破坏,加剧了当地的水土流失。本文在总结风电项目水土流失特点的基础上系统地分析了各分区的水土保持措施,可有效地防治水土流失。     

海上风电场运维一体化平台的开发运用探究

在数字化和互联网信息技术的支撑下,海上风电场运维一体化平台、智慧化平台建设意义重大,不仅可以优化海上风电场设备运维模式,还可以降低运维成本,在确保发电量稳步提升的基础上,确保海上风电场运行生产安全。海上风电场作为我国电能生产的最新领域,必须要展现出海上风电场价值,做好海上风电场运维管理,借助信息化网络技术构建海上风电场运维一体化平台,实现海上风电场运行维护人、船、物统一调度管控。该文将针对海上风电场运维现状以及海上风电场运维特点进行详细分析,探究出海上风电场运维一体化平台的开发运用策略。     

风电场联络线距离保护的自适应控制整定方法研究

风电场并入电网最大的困难是风速的波动性和随机性,在每台风机上加装电力电子装置某种程度上解决了频率和电压的波动问题。本文基于风电场侧流出的电流和系统两侧电势的比值与参与发电风机的信息,提出了风电场侧距离保护的自适应控制整定方案。     

风电场并网联络线的自适应电流保护研究

针对现有联络线源侧大多使用定值保护方案因而容易受风电特性影响而误动的现状,分析了风力发电机短路电流特性,得出了双馈型风力发电机的故障电流与电网故障发生时刻、故障类型、撬棒电路动作情况、故障后电压的跌落深度等密切相关的结论,并在此基础上提出了综合电流、电压信息的风电场联络线自适应速断保护原理与算法。该保护方法以某示范性分布式风电场并网进行DIgSILENT软件的仿真测试,结果验证了所提保护配置方案的自适应性和有效性。     

An optimized short-term wind power interval prediction method considering NWP accuracy

In recent years, the accuracy of the wind power prediction has been urgently studied and improved to satisfy the requirements of power system operation. In this paper, the relevance vector machine(RVM)-based models are established to predict the wind power and its interval for a given confidence level. An NWP improvement module is presented considering the characteristic of NWP error. Moreover, two parameter optimization algorithms are applied to further improve the prediction model and to compare each performance. To take three wind farms in China as examples, the performance of two RVM-based models optimized, respectively, by genetic algorithm(GA)and particle swarm optimization(PSO) are compared with predictions based on a genetic algorithm–artificial neural network(GA–ANN) and support vector machine. Results show that the proposed models have better prediction accuracy with GA–RVM model and more efficient calculation with PSO–RVM.     

含风电的电力系统动态频率分析

研究了风电接入某实际电力系统对系统动态频率产生的影响。通过建立直驱式永磁同步风电机组动态模型和含风电的实际电力系统模型,对含风电的电力系统动态频率进行了仿真分析。研究了风速扰动对系统动态频率的影响、风电渗透率上升对系统频率调节能力的影响以及风机脱网故障对系统动态频率的影响。在风机增加了基于虚拟惯性的频率控制系统,研究了具有调频系统的风电机组对系统动态频率的影响。研究结果表明大规模风电场的风速扰动将导致系统频率出现显著波动;随着系统风电渗透率的增加,系统的调频能力将明显下降;风电场在故障下的风机脱网事故将对系统动态频率造成严重影响。增加频率控制系统使风电机组具备了一定的调频能力,有效地抑制了扰动情况下的系统频率波动。     

大型风电场动态等值的改进支持向量聚类算法

针对风速波动性强与风电场多样性导致的风机聚类参数多样化的特点,提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的大型风电场动态等值聚类算法。该算法应用遗传算法实现簇标定,采用分段多目标函数迭代求解,保证了聚类结果的精度与速度,克服了传统SVC簇标定抽样判决的不足。应用样本轮廓值修正聚类结果,保证聚类结果的合理性,根据等值前后风机机端电压不变原则建立了电缆等值模型。以实际风电场为算例进行仿真,结果表明,该算法单次聚类时间为SVC的4%左右,采用遗传算法能够实现不同精度的等值机台数优化,得到的等值机与簇内单机的有功功率、无功功率动态特性具有较高一致性,轮廓值修正能够保证聚类结果的样本轮廓值都大于0。