發(fā)布時(shí)間：2022-02-16 13:36

　　近年來(lái),風(fēng)電技術(shù)發(fā)展較快。風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致運(yùn)行維護(hù)成本不斷增長(zhǎng),為了節(jié)約運(yùn)行維護(hù)成本,風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估變得尤為重要。本文首先簡(jiǎn)要的介紹了風(fēng)電技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀、風(fēng)電機(jī)組的工作原理、故障機(jī)理以及風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng),分析了評(píng)估風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的重要性之后,做出了如下工作:（1）對(duì)風(fēng)電功率量化指標(biāo)進(jìn)行分析、利用正態(tài)分布函數(shù)圖像擬合風(fēng)電功率隨機(jī)分量。定義量化指標(biāo),從差分時(shí)間尺度分析風(fēng)電功率波動(dòng)特性;分析風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的隨機(jī)分量,選用二次滾動(dòng)平均法,利用MATLAB正態(tài)分布圖像擬合隨機(jī)分量概率密度,研究不同滾動(dòng)窗口時(shí)風(fēng)電功率的隨機(jī)分量的概率密度分布。（2）采用層次分析法構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組評(píng)估指標(biāo),計(jì)算各個(gè)指標(biāo)劣化度,利用模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建評(píng)估矩陣,并提出模糊趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。本文在傳統(tǒng)方法中指標(biāo)權(quán)值的確定以及評(píng)價(jià)結(jié)論上進(jìn)行了一系列改進(jìn),并將改進(jìn)結(jié)果與原方法進(jìn)行對(duì)比,建立基于SCADA數(shù)據(jù)改進(jìn)的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)模糊綜合評(píng)估模型,并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,提出策略更具可行性,有助于及早發(fā)現(xiàn)故障隱患。（3）選擇功率曲線法計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量,分析棄風(fēng)情況。 

【文章來(lái)源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外風(fēng)力發(fā)電技術(shù)現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)風(fēng)力發(fā)電技術(shù)現(xiàn)狀
        1.2.3 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題研究的主要內(nèi)容
第2章 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行基本信息統(tǒng)計(jì)
    2.1 風(fēng)電機(jī)組的工作原理
        2.1.1 風(fēng)電機(jī)組的類型
        2.1.2 風(fēng)電機(jī)組的結(jié)構(gòu)
        2.1.3 風(fēng)電機(jī)組的空氣動(dòng)力學(xué)原理
    2.2 風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)
        2.2.1 SCADA系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 SCADA系統(tǒng)功能
        2.2.3 風(fēng)電機(jī)組主要運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)
    2.3 小結(jié)
第3章 風(fēng)電機(jī)組功率波動(dòng)特性研究
    3.1 功率波動(dòng)特性量化指標(biāo)
    3.2 功率波動(dòng)特性隨機(jī)分量概率密度分布研究
        3.2.1 分離風(fēng)電功率隨機(jī)分量算法
        3.2.2 風(fēng)電功率分鐘分量概率密度函數(shù)
    3.3 實(shí)例分析
        3.3.1 實(shí)例一
        3.3.2 實(shí)例二
    3.4 小結(jié)
第4章 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法研究
    4.1 模糊綜合評(píng)判理論
        4.1.1 模糊綜合評(píng)判
        4.1.2 確定合適的隸屬度函數(shù)
        4.1.3 評(píng)估指標(biāo)權(quán)值的確定
    4.2 風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行評(píng)估指標(biāo)的確定
    4.3 狀態(tài)參數(shù)趨勢(shì)的模糊預(yù)測(cè)策略
        4.3.1 問(wèn)題分析
        4.3.2 齒輪箱油溫的趨勢(shì)預(yù)測(cè)
        4.3.3 發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速的趨勢(shì)預(yù)測(cè)
    4.4 基于改進(jìn)模糊綜合評(píng)判的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估模型
        4.4.1 建立各層次模糊評(píng)判矩陣
        4.4.2 確定評(píng)估指標(biāo)的隸屬函數(shù)
        4.4.3 各評(píng)估指標(biāo)權(quán)值的確定
        4.4.4 評(píng)價(jià)過(guò)程
    4.5 實(shí)例分析
        4.5.1 改進(jìn)評(píng)估方法分析
        4.5.2 文獻(xiàn)中評(píng)估方法分析
        4.5.3 兩種機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法對(duì)比分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于SCADA數(shù)據(jù)的風(fēng)電運(yùn)行棄風(fēng)電量評(píng)估
    5.1 風(fēng)電機(jī)組棄風(fēng)原因
    5.2 棄風(fēng)統(tǒng)計(jì)方法
        5.2.1 預(yù)測(cè)曲線法
        5.2.2 樣板機(jī)法
        5.2.3 計(jì)劃曲線法
        5.2.4 功率曲線法
    5.3 棄風(fēng)電量評(píng)估條件標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.1 場(chǎng)地條件
        5.3.2 場(chǎng)地要求標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.3 氣象測(cè)風(fēng)塔位置標(biāo)準(zhǔn)
        5.3.4 測(cè)量扇區(qū)標(biāo)準(zhǔn)
    5.4 棄風(fēng)電量評(píng)估方法
        5.4.1 數(shù)據(jù)的采集
        5.4.2 數(shù)據(jù)的處理與篩選
        5.4.3 風(fēng)速的修正
        5.4.4 棄風(fēng)電量的計(jì)算
    5.5 實(shí)例分析
        5.5.1 棄風(fēng)時(shí)序圖
        5.5.2 風(fēng)電機(jī)組棄風(fēng)電量變化規(guī)律
    5.6 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于趨勢(shì)預(yù)測(cè)的大型風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)模糊綜合評(píng)價(jià)[J]. 肖運(yùn)啟,王昆朋,賀貫舉,孫燕平,楊錫運(yùn).  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2014(13)
[2]基于SCADA運(yùn)行數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組塔架振動(dòng)建模與監(jiān)測(cè)[J]. 郭鵬,徐明,白楠,馬登昌.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2013(05)
[3]大規(guī)模風(fēng)電多尺度出力波動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)建模研究[J]. 李劍楠,喬穎,魯宗相,李兢,徐飛.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2012(19)
[4]微風(fēng)振動(dòng)預(yù)警在輸電線路在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 萬(wàn)軍,范春菊,胡炎,邰能靈.  水電能源科學(xué). 2012(07)
[5]風(fēng)電功率波動(dòng)特性的概率分布研究[J]. 林衛(wèi)星,文勁宇,艾小猛,程時(shí)杰,李偉仁.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2012(01)
[6]風(fēng)電功率波動(dòng)的時(shí)空分布特性[J]. 崔楊,穆鋼,劉玉,嚴(yán)干貴.  電網(wǎng)技術(shù). 2011(02)
[7]并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組在線運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法[J]. 李輝,胡姚剛,唐顯虎,劉志詳.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2010(33)
[8]風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線故障預(yù)警與診斷一體化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 郭艷平,顏文俊,包哲靜.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2010(16)
[9]Trend Prediction Method Based on the Largest Lyapunov Exponent for Large Rotating Machine Equipments[J]. 徐小力,朱春梅,張建民.  Journal of Beijing Institute of Technology. 2009(04)
[10]300MW機(jī)組振動(dòng)原因分析及處理[J]. 段學(xué)友,史忠孝,潘云珍,周菁.  內(nèi)蒙古電力技術(shù). 2009(05)

碩士論文
[1]風(fēng)電場(chǎng)功率波動(dòng)特性預(yù)測(cè)及其對(duì)電壓穩(wěn)定性的影響研究[D]. 田云翔.電子科技大學(xué) 2015
[2]大型風(fēng)電機(jī)組綜合性能評(píng)估系統(tǒng)研究[D]. 楊天時(shí).華北電力大學(xué)（北京） 2011
[3]風(fēng)力發(fā)電機(jī)整機(jī)性能評(píng)估與載荷計(jì)算的研究[D]. 郭健.大連理工大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3628061