胡琴洪
【摘要】風力發電作為一種新能源,可以有效地減少能源消耗,保護生態環境,利用風能和清潔能源創造更大的經濟效益和社會效益。利用大量先進的風力發電技術,有利于提高我國風力發電的效率,大力推進風力市場的建設和發展。分析了風力發電機組和風力發電的控制技術,從各個角度對風力發電的技術要點進行了分析,以提高風力發電的經濟效益。
【關鍵詞】風力發電機;風力發電;控制技術
有效利用水、風能和太陽能不僅能有效緩解能源危機,促進經濟發展,促進社會進步,而且具有環境價值。風力發電經歷了20年的技術創新,是新能源發展的第一階段。我國風力發電技術仍落后于國外,尤其是大型機的設計、失速控制和速度調節的速度調節不成熟。如何提高風力發電機組的性能,簡化風力發電的過程,提高風力發電設備的適應性,是風力發電研究的重點。
一、風力發電控制技術
(一)定槳距失速風力發電技術
定槳距風力發電機組在20世紀80年代中期開始進入風力發電市場,重點解決了風力發電機組的并網問題、運行安全性以及可靠性問題。采取軟并網技術、空氣制動技術、偏行和自動解纜技術。槳葉節距角在安裝時固定,發電機的速度受到電網頻率的限制,輸出功率受到槳葉自身特點的限制。風速高于額定轉速時,槳葉可以通過失速調節自動保持額定輸出功率,一般依靠葉片獨有的翼型結構,在遭遇大風時,流過葉片背風面的氣流發生絮流,減小葉片氣動效率,影響能量捕獲,出現失速。由于失速是一個非常復雜的空氣動力學過程,對于不穩定的風,很難準確計算失速效應,因此很少在大型風力發電機的控制中使用。
(二)變槳距風力發電技術
從空氣動力學的角度來看,當風速過高時,能夠通過調節槳葉節距和改變氣流對葉片攻角,進而改變風力發電機組得到的空氣動力轉矩,從而使輸出功率保持穩定。采用變槳距調節方法,風機輸出功率曲線平滑。當風吹時,塔筒、葉片和地基的影響比失速調節風力發電機小得多,可以降低材料的利用率,降低整機的重量。它的缺點是需要一個復雜的變槳距機構,需要陣風的響應速度快到可以減少風的波動引起的功率脈動。
(三)變速風力發電技術
變速運行是風機葉輪的運行方式,其轉速隨風速的變化而變化,保持最佳的葉尖速度比和最大的風能利用系數。與恒速風力發電機組相比,風速隨風速變化的變速風力發電技術在運行中保持最優的葉尖速度,獲得最大的風能,當風輪轉速變化時,風速變化較大,提高了系統的靈活性和傳輸能力,使輸出功率更穩定,更有動力和功率轉矩脈動補償。
二、風力發電系統的智能控制
(一)模糊控制
模糊控制是一種典型的智能控制方法,其最大的特點是專家的經驗和知識被表達為控制的語言規則。它不依賴于受控制對象的精確數學模型,能夠克服非線性因素的影響,對被調節對象的參數具有較強的魯棒性。風力發電系統是一個隨機非線性系統,因此模糊控制非常適合于風力發電機組的控制。模糊控制在發電機轉速跟蹤、最大風能采集、發電機最大功耗、風力發電系統魯棒性等方面取得了良好的控制效果。籠式異步發電機采用模糊控制機制,通過模糊控制和模糊控制參數設置,提高了跟蹤裝置的性能,提高了功率控制的效率;計算光負載流量,實現發電機逆變器效率優化;在功率偏差和變化時,可以在額定轉速下達到最大功率。變速恒頻無刷雙風力發電系統采用自適應模糊控制模型,實現了較好的魯棒性和抗干擾能力,通過模糊控制實現了最大的風能捕捉,提高了系統的穩定性。
(二)神經網絡控制
人工神經網絡具有任意逼近非線性模型的非線性映射能力,其自學習和自收斂可作為自適應控制器。在風力發電系統中,可以利用神經網絡預測風速的變化,根據以往的風速觀測數據。基于數據的機器學習是現代智能技術的一個重要方面。研究是基于觀測數據來發現規則,并利用這些規則來預測未來的數據或不可觀測的數據,從而有效地控制工業過程。這些學習方法包括模式識別、神經網絡、支持向量機等。在風力發電系統中,可以從操作單元獲得大量重要的數據,以研究機組的動態特性和性能。因此,將上述數據驅動的機器學習方法與控制風能轉換系統相結合是解決風機控制問題的重要途徑之一。
三、風力發電控制技術發展趨勢
控制技術在風力發電中的應用有利于風電技術的廣泛應用和推廣,緩解能源壓力,降低資源消耗,提高效率,促進風力發電的大規模、現代化、智能化發展。特別是在大型風力發電控制中,可以有效地減少占用土地資源,提高系統的運行能力。變槳距還有變速恒頻技術通過不斷的改進創新,在實踐運用中能夠降低風力發電規模的局限性。特別是直接驅動技術的應用,可以有效地降低風力發電的成本,提高能源效率,創造更大的經濟效益,同時避免污染和對周圍生態環境的破壞。
四、結語
綜上所述,風能作為一種新型的清潔能源,可以有效地緩解能源危機,促進社會和經濟的可持續發展。經過不斷的改進和創新,風電技術已逐漸成為新清潔能源的重要組成部分,增速處于第一位,有助于推動社會進步和發展,帶來更大的經濟效益和社會效益。
參考文獻
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