采用风机正向设计软件SAMCEF for Wind Turbine(S4WT),考虑风载荷和波浪载荷的联合作用,对海上张力腿式风机支撑结构疲劳载荷进行研究。首先,对支撑结构进行动力响应分析,得到风、浪联合作用下的疲劳载荷时程曲线,并采用雨流计数法得到...采用风机正向设计软件SAMCEF for Wind Turbine(S4WT),考虑风载荷和波浪载荷的联合作用,对海上张力腿式风机支撑结构疲劳载荷进行研究。首先,对支撑结构进行动力响应分析,得到风、浪联合作用下的疲劳载荷时程曲线,并采用雨流计数法得到疲劳载荷谱。然后,基于线性疲劳累积损伤理论求出对应的等效疲劳载荷。最后,分析相同风速下不同湍流强度等级对疲劳载荷的影响。计算结果表明:对支撑结构疲劳寿命影响最大的疲劳载荷为塔基处的倾覆力矩。风载荷和波浪载荷联合作用下的等效疲劳载荷并不是二者单独作用下的等效疲劳载荷的简单线性叠加,而是介于二者之间。湍流强度每升高一个等级,等效疲劳载荷基本上增加10%左右。展开更多
为定量研究双馈型风力发电机组传动链的扭振控制,提出了一种基于卡尔曼滤波的反馈控制策略,并通过仿真计算的方式对比了传动链扭振的控制效果。以7.0 MW双馈型风力发电机组传动链为研究对象,采用卡尔曼滤波估计传动链扭振角度,并以低速...为定量研究双馈型风力发电机组传动链的扭振控制,提出了一种基于卡尔曼滤波的反馈控制策略,并通过仿真计算的方式对比了传动链扭振的控制效果。以7.0 MW双馈型风力发电机组传动链为研究对象,采用卡尔曼滤波估计传动链扭振角度,并以低速轴扭振速度估计值为参考设计了发电机附加电磁转矩作用于风电机组转矩控制,与虚拟阻尼控制、无阻尼控制进行了20年全生命周期内的载荷与发电量计算对比。结果表明:经过卡尔曼滤波估计的低速轴扭角与实际值的相关性可以达到0.99;基于卡尔曼滤波的反馈控制分别与虚拟阻尼控制、无阻尼控制的关键差异为,传动链低速轴等效疲劳载荷分别降低2.11%、4.89%,传动链高速轴等效疲劳载荷分别降低1.99%、4.78%,发电量分别降低200、700 k W·h。卡尔曼滤波对传动链扭角估计较准确,且以卡尔曼滤波估计得到的低速轴扭振速度设计的附加电磁转矩对传动链扭振具有非常好的抑制效果。展开更多
随着风电机组基础结构的不断增大,风电机组的控制方法面临新的机遇和挑战,而遥感测量技术的发展给传统风电机组控制策略提供一个新的研究领域。该文提出了基于激光雷达(light detection and ranging,LIDAR)辅助风电机组模型预测控制方...随着风电机组基础结构的不断增大,风电机组的控制方法面临新的机遇和挑战,而遥感测量技术的发展给传统风电机组控制策略提供一个新的研究领域。该文提出了基于激光雷达(light detection and ranging,LIDAR)辅助风电机组模型预测控制方法来实现控制系统对风速扰动的前馈补偿控制。首先根据叶素动量理论分析风电机组的载荷情况和LIDAR预测风轮迎风面的有效风速,利用扩展卡尔曼滤波重建噪声状态的非线性风电机组模型的未知状态,对预测时域状态值的进行预测实时处理,以求解最小目标函数获取系统当前时刻的最优化控制,使得系统参考轨迹和未来输出值之间差值实现最小化。最后,通过进行风电机组传统控制方法与LIDAR辅助线性模型预测控制、非线性模型预测控制的对比实验,证明LIDAR与模型预测控制相结合的控制方式能在一定程度上提高大型风电机组的风能利用系数,缓解风电机组的疲劳载荷。展开更多
文摘采用风机正向设计软件SAMCEF for Wind Turbine(S4WT),考虑风载荷和波浪载荷的联合作用,对海上张力腿式风机支撑结构疲劳载荷进行研究。首先,对支撑结构进行动力响应分析,得到风、浪联合作用下的疲劳载荷时程曲线,并采用雨流计数法得到疲劳载荷谱。然后,基于线性疲劳累积损伤理论求出对应的等效疲劳载荷。最后,分析相同风速下不同湍流强度等级对疲劳载荷的影响。计算结果表明:对支撑结构疲劳寿命影响最大的疲劳载荷为塔基处的倾覆力矩。风载荷和波浪载荷联合作用下的等效疲劳载荷并不是二者单独作用下的等效疲劳载荷的简单线性叠加,而是介于二者之间。湍流强度每升高一个等级,等效疲劳载荷基本上增加10%左右。
文摘为定量研究双馈型风力发电机组传动链的扭振控制,提出了一种基于卡尔曼滤波的反馈控制策略,并通过仿真计算的方式对比了传动链扭振的控制效果。以7.0 MW双馈型风力发电机组传动链为研究对象,采用卡尔曼滤波估计传动链扭振角度,并以低速轴扭振速度估计值为参考设计了发电机附加电磁转矩作用于风电机组转矩控制,与虚拟阻尼控制、无阻尼控制进行了20年全生命周期内的载荷与发电量计算对比。结果表明:经过卡尔曼滤波估计的低速轴扭角与实际值的相关性可以达到0.99;基于卡尔曼滤波的反馈控制分别与虚拟阻尼控制、无阻尼控制的关键差异为,传动链低速轴等效疲劳载荷分别降低2.11%、4.89%,传动链高速轴等效疲劳载荷分别降低1.99%、4.78%,发电量分别降低200、700 k W·h。卡尔曼滤波对传动链扭角估计较准确,且以卡尔曼滤波估计得到的低速轴扭振速度设计的附加电磁转矩对传动链扭振具有非常好的抑制效果。
文摘随着风电机组基础结构的不断增大,风电机组的控制方法面临新的机遇和挑战,而遥感测量技术的发展给传统风电机组控制策略提供一个新的研究领域。该文提出了基于激光雷达(light detection and ranging,LIDAR)辅助风电机组模型预测控制方法来实现控制系统对风速扰动的前馈补偿控制。首先根据叶素动量理论分析风电机组的载荷情况和LIDAR预测风轮迎风面的有效风速,利用扩展卡尔曼滤波重建噪声状态的非线性风电机组模型的未知状态,对预测时域状态值的进行预测实时处理,以求解最小目标函数获取系统当前时刻的最优化控制,使得系统参考轨迹和未来输出值之间差值实现最小化。最后,通过进行风电机组传统控制方法与LIDAR辅助线性模型预测控制、非线性模型预测控制的对比实验,证明LIDAR与模型预测控制相结合的控制方式能在一定程度上提高大型风电机组的风能利用系数,缓解风电机组的疲劳载荷。
