局部冲刷作用下海上风电机组支撑结构响应

海上风电机组支撑结构在局部冲刷作用下会形成冲刷坑,从而降低基础埋深,导致基础水平承载力的下降,影响机组正常工作运行。以某5 MW单桩式海上风电机组为模型,考虑土壤结构相互作用,应用耦合弹簧模型建立基础模型,仿真局部冲刷作用下机组结构响应。结果表明:相比仅考虑柔性基础模型,考虑局部冲刷的柔性基础模型在机组泥面处最大倾覆力矩与转角增加3.6%和37.9%,且波动性较大,支撑结构一阶前后与侧向固有频率分别降低4.1%和6.0%。     

风浪耦合作用下海上风电机组载荷特性研究

与陆上风电机组不同,海上风电机组承受风载荷以及波浪引起的水动力载荷共同作用。在风浪耦合作用下,海上风电机组基础结构以及各主要结构部件载荷特性更为复杂。为保障海上风电机组的运行结构安全,波浪特性对海上风电机组各主要承载部件载荷的影响应引起重视。该文基于改进的JONSWAP型谱,建立波浪动力学模型,以叶片根部挥舞方向弯矩以及塔筒底部俯仰方向弯矩为例,仿真研究波浪对于风电机组极限与疲劳载荷特性的影响。最后,基于海上风电机组载荷实测与仿真数据,对波浪动力学模型进行验证。     

考虑时间窗约束的海上风电机组运维方案优化

降低运维成本是保障海上风电经济效益的关键,运维方案优化对降低海上风电机组运维成本和提高发电量起着双重作用。根据风电机组零部件的可靠度模型,计算出每台风电机组最佳维修时机对应的时间窗,考虑提前维修和故障后维修的经济损失,建立包含时间窗约束的海上风电机组运维方案优化模型,然后设计基于参数优化的改进遗传算法计算出最优运维方案。最后采用某海上风电场内风电机组运维案例验证模型和算法,结果表明考虑时间窗约束的运维方案可大幅度提高海上风电的经济效益,改进遗传算法比传统遗传算法具有更强的寻优能力。     

基于额定载荷的10 MW海上风电叶片铺层优化

以某10 MW海上风电机组叶片为模型,基于经典层合板理论、欧拉伯努利理论和复合梁剪切流动理论,采用粒子群优化算法,对额定载荷下叶片结构铺层进行仿真优化。在满足对最大应力、弯曲、偏转和叶片固有频率的条件下,优化复合铺层厚度和主梁弦向位置,最小化叶片质量。优化结果:叶片质量减少9.66%,轴向刚度、挥舞刚度和扭转刚度均有所提升,Tsai-Wu强度因子远小于1,不会造成静态失效和疲劳损伤。     

考虑混搭风电机组的海上风电场集电线路拓扑动态优化方法

随着海上风电朝着深远海、大型化的方向发展,市场上风电机组的迭代速度加快,而海上风电场整体开发周期长,与风电机组的机型研发速度不相匹配,故在海上风电场的开发过程中可能会将不同型号的风电机组进行组合布机;但要如何在不同机型的搭配方式中,从经济性与可靠性的角度选择出最佳的拓扑结构进行连接,是混搭风电机组拓扑结构优化的主要难点之一。因此,构建考虑混搭风电机组的海上风电场集电线路拓扑结构动态优化方法,以改进K-means算法和改进Prim算法完成海上风电场的回路划分、路径设计;采用动态交叉优化策略完成拓扑中海缆交叉的处理,权衡每个拓扑方案的经济性与可靠性成本,进行最佳拓扑结构输出;最后通过不同混搭风电机组场景下的拓扑优化结果,验证该方法的有效性。     

考虑疲劳均衡的海上风电场主动尾流控制研究

海上风电场运行维护成本高,而其尾流效应影响更加突出,不但会影响风电场的发电效率,还会增大风电场内机组的疲劳载荷,增加运维成本。文章针对基于疲劳均匀的海上风电场主动尾流控制展开研究,通过GH-Bladed软件计算建立了风电机组在典型控制工况下关键零部件的疲劳损伤量数据库。其中的工况包括最大功率追踪、桨距角控制和偏航控制3种,并引用了量子粒子群算法,通过变桨和偏航两种方法进行优化控制,以实现海上风电场发电量提升和风电机组疲劳均匀的多目标主动尾流优化控制策略,降低海上风电场运维成本。仿真结果表明了所提出控制方法的可行性。     

基于SA-PSO的风电消纳经济性动态规划分析

  [目的]  电网运行规划研究在电力系统中具有十分重要的地位,对电源布局具有决策意义,其本质上是一个多约束组合优化问题,重点研究了风电运行成本的计算模型。  [方法]  该模型对电源布局规划中需要重点考虑的约束问题进行了分析,采用粒子群算法用于解决此类目标优化问题,并结合模拟退火理论对传统粒子群算法进行了优化处理。  [结果]  通过仿真计算,与遗传算法及粒子群算法进行了对比分析,证实了这种算法的优越性,可以找到满足各种约束条件的最优电网出力方案。最后,进一步分析了在不同风速下对风电并网运行成本影响。  [结论]  该模型应用于电网规划分析是可行且有效的。     

海上风电机组塔架基础一体化设计

  [目的]  随着国家对于海上风电竞价上网指导意见的出台,降低开发成本的需求越来越迫切,急需通过技术创新降低成本。而海上塔架和基础的成本,显著影响着海上风电的平准化度电成本LCoE(Levelized Cost of Energy),直接决定着海上风电项目的竞争力。  [方法]  为了有效降低塔架基础的成本,文章提出了基于数字化云平台iDO(integrated Design Offshore)的一体化设计方法,对极端极限状态ULS工况下结构的静强度、疲劳极限状态FLS工况下结构的疲劳损伤进行了数值计算分析。为验证一体化设计方法在降低海上风电塔架基础成本的效果,文章针对两个实际工程项目,基于iDO云平台和传统分步迭代法SIA(Sequentially Iterated Approach)进行设计分析,对比ULS工况和FLS工况下的结构安全衡准指标。  [结果]  计算结果表明:ULS和FLS工况下,基于iDO云平台的一体化设计方法比SIA在结构强度、变形、疲劳损伤等指标有较大幅度下降,可显著优化塔架基础结构,降低结构重量,减小整个支撑结构成本,降低海上风电的LCoE。  [结论]  在实际海上风电工程项目应用中,基于iDO云平台的一体化设计方法可有效降低塔架基础结构成本,从而提高海上风电项目的竞争力,同时可对未来海上风电支撑结构优化设计提供借鉴。     

考虑风速相关性的风电接入能力分析

同一地区的风电场一般建立在相互接近的地理位置上,因此其风速往往呈现出一定的相关性。采用Copula函数建立多风电场的风速相关性模型,继而生成具有相关性的风速分布样本空间。考虑风速的随机性与相关性,应用机会约束规划理论,在满足系统安全可靠运行的前提下,以系统可接入的风电机组装机容量最大化作为优化目标,建立了计算风电穿透功率极限的概率最优潮流模型,并采用一种基于随机模拟技术的粒子群优化算法进行求解。以IEEE30节点测试系统为算例,分析风速相关性、风电场接入点和机会约束置信水平对风电接入能力的影响,结果验证了所提模型与算法的合理性与可行性。     

考虑风电消纳能力单目标及多目标模糊机组组合模型及应用

从机组经济调度优化的角度入手,研究了风电消纳的合理应对方式。为使机组组合安排能在消纳更多风电的同时兼顾电力系统运行的安全、可靠性准则,并满足一定的经济性,分别以弃风电量、机组运行费用和机组运行风险度三方面为优化目标建立了机组组合的优化模型及这三者共同的多目标优化模型。利用粒子群算法及模糊多目标优化方法对模型进行求解,并将上述模型和算法应用于某10机算例的计算中。分析结果表明,该建模思路能为风电的有效接纳提供有益的指导。     

桁架式支撑结构海上风电机组研究

本文基于国际能源署(IEA)课题30"海上风电机组动态学仿真软件和模型的比较"项目第一阶段桁架式支撑结构的海上风电机组仿真结果,针对海上风电模型复杂的特点,给出桁架式支撑结构细节,研究用BladedV3.80建立桁架式支撑结构的海上风电机组模型。与其他软件建立的模型比较质量和模态,验证海上风电机组的模型。     

基于重量模型的风力发电机叶片设计问题的研究

以空气动力学、结构动力学和机械工程学为理论基础,分析了影响叶片重量的主要设计因素.在考虑风电机组叶片设计因素的前提下,利用机理分析法建立了风力发电机组叶片的重量模型.通过实际机型的数据验证了模型的合理性,说明利用重量模型研究风电机组设计的方法是可行的.     

新型混合粒子群算法在电力系统最优潮流计算中的应用

根据风速的概率分布函数和给定风速下风机的输出功率,求出风电机组的有功功率分布函数,然后对含有异步风力发电机的节点采用无功-电压模型进行潮流分析,以电力系统中的发电机容量、支路功率和静态安全电压为约束条件,建立起常规机组发电成本和风电机组惩罚成本的目标函数,提出一种新型混合粒子群算法,并结合IEEE39节点系统进行仿真,通过与传统粒子群算法进行对比,验证新算法的优越性及模型准确性。     

风冰联合作用下大型单桩海上风电机组动力特性

考虑风荷载与冰荷载联合作用对大型单桩海上风电机组的影响,基于IEA 15 MW超大型单桩海上风电机组,采用一体化分析软件Openfast建立风冰联合作用下大型单桩耦合数值模型,开展超大型单桩海上风电机组在风冰联合作用下的动力响应分析。探究不同加载时长、冰激振动模型以及疲劳损伤组合方法对大型单桩海上风电机组的动力响应规律。计算结果显示：不同冰载数值计算模型塔基与泥面线载荷的计算结果差别较大,泥面线受冰荷载影响较大,同时泥面线位置较塔基位置承受更大的疲劳损伤,应重点关注。采用不同的荷载组合方向进行泥面线与塔基位置的疲劳损伤估计时,计算结果较风冰联合作用下疲劳损伤相对误差较大。因此,宜采用风冰联合加载的方法进行大型单桩海上风电机组的动力响应模拟,进而开展超大型单桩海上风电机组的疲劳损伤估计。     

海上风电机组降载方法综述

风合理利用风电机组特性和控制效果,并通过不同的策略达到同时降低海上风电机组气动和水动载荷特别是疲劳载荷,可以达到优化基础和支撑结构的目的。不同的降载方法有不同的适用性和优缺点,使用某种降载方法时同时会对子系统造成一定影响。发电量不是作为判别降载方法是否有效的唯一判定标准,合理考虑各个子系统以及整机的经济能效比才是合理的做法。     

海上风电场功率提升和疲劳平衡综合优化控制

针对海上风电场,综合功率提升和疲劳平衡分配的优化目标,提出一种以天为优化周期的优化策略。在电网高负荷时段,基于Jensen尾流模型,以轴向诱导因子为优化变量,风电场整场功率最大为目标,运用随机粒子群算法进行风功率利用提升优化控制;在电网低负荷时段,基于风电机组综合疲劳系数计算方法,以机组轴向诱导因子为优化变量,应用尾流计算模型调整轴向诱导因子来满足电网限功率指令,以机组疲劳系数标准差最小为目标,采用粒子群算法寻优进行疲劳平衡优化。以某海上风电场进行算例分析,结果表明该优化策略在一天的优化周期内可较好地实现风电场功率提升和疲劳平衡的综合优化。     

考虑土壤阻尼的海上风电机组支撑结构响应分析

以极端条件下的某5 MW单桩式海上风电机组为研究对象,考虑局部冲刷作用,采用p-y曲线法建立有限元模型,通过自由振动分析,计算考虑土壤材料阻尼的支撑结构整体结构阻尼,结合耦合弹簧模型建立的基础模型,获得机组结构响应。结果表明:基于p-y曲线法建立的有限元模型模拟桩基础与土壤的相互作用是可靠的,相比未考虑局部冲刷作用,土壤阻尼由0.389%降低至0.138%,进而降低了土壤材料阻尼对结构响应的影响。在设计过程中,需考虑土壤材料阻尼对局部冲刷作用下结构响应的影响。     

基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法

提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训练效率,加快了网络的收敛速度。考虑风电齿轮箱振动信号的不确定性、非平稳性和复杂性,提取功率谱熵、小波熵、峭度、偏度、关联维数和盒维数作为故障特征。经测试,算法诊断结果正确,表明了PSO优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性和实用性。     

基于GWO-SVR的风电机组柔性塔架振动建模与仿真分析

针对风电机组柔性塔架因机械疲劳、振动等引起的失稳问题,采用改进的回归方法建立塔架振动预测模型。在风电机组不同运行工况下,通过相关性分析对多源异构数据进行优化,求出影响柔性塔架振动的相关联变量。基于灰狼优化（GWO）算法得到支持向量回归（SVR）方法的最优参数,建立塔架振动预测模型。以某风场2 MW风电机组120 m柔性塔架数据进行仿真分析,结果表明,在额定风速以上工况下,GWO优化SVR模型相较于BP模型、SVR模型、粒子群算法（PSO）优化SVR模型、鲸鱼优化算法（WOA）优化SVR模型,均方根误差RMSE分别降低了11.143、8.925、8.263、3.651;平均绝对误差MAE分别降低了9.032、7.016、2.665、3.233。基于GWO优化的SVR模型提高了柔性塔架振动预测精度,可为柔性塔架的振动控制提供准确数据支持。     

考虑尾流效应的风电场优化控制技术研究

针对已建风电场,提出一种考虑尾流效应的风电场优化控制方法,以减少风电场尾流效应,提高风电场整体输出功率。研究机组状态参数变化与输出功率、尾流分布间的量化关系,揭示风电机组状态参数变化与输出功率、尾流分布间的耦合关系;提出尾流与风轮交汇面积的计算方法,建立多台风电机组的尾流叠加模型;以风电场整体输出功率最大为目标函数,轴向诱导因子为优化参数,粒子群算法为优化算法,建立考虑尾流效应的风电场优化控制模型。以丹麦Horns Rev风电场为算例进行计算分析,结果表明:所提出的考虑尾流效应的风电场优化控制方法能够使风电场整体输出功率增加。