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以叶片损伤量最小为目标的风电场内优化调度研究

作　者: 林志彦
导　师: 刘永前; 韩爽
学　校: 华北电力大学
专　业:
关键词: 风电场机组组合叶片损伤量遗传算法运行工况
分类号: TM614
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 7次
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内容摘要

风电是具有波动性和间歇性的可再生能源。目前随着风电行业的迅速发展,风电场规模逐渐增大,机组数量增多,风电场并网会对电力系统的安全经济运行带来新的挑战,需要对风电场出力进行调控。对在一定调度周期内,满足出力范围、功率平衡等约束条件的风电场优化调度进行研究,可以有助于降低风电机组损耗和维护费用,提高经济运行效益,提升电网对于风电场的接纳能力,对整个电力系统运行具有指导意义。针对风电场内机组组合调度进行研究,主要完成了以下工作：1)建立了风电机组不同运行工况与叶片机械损伤量之间的定量关系。以风轮叶片作为研究对象,通过对不同风况与不同载荷工况进行仿真,对叶片根部摆振力矩进行分析计算,得到不同工况下叶根摆振弯矩载荷及其循环次数。结合疲劳载荷谱和疲劳累积损伤理论进行分析,对不同工况下的风电机组叶片损伤量进行了确定。2)以风电机组叶片损耗最小为优化目标,利用遗传算法,基于风功率预测,将所求的不同工况下风电机组的损伤值与风电场运行中的机组组合方案结合起来,计算了风电场某调度周期内机组的损伤量。结合风电场限负荷和电网对风电场输出功率要求,建立了数学模型。3)开发了一套以叶片损伤量最小为目标的程序,通过容量为49.5MW的风电场实例进行验证,最终得到的优化调度方案在保证限负荷情况下最大发电量的同时,明显地减少了风电机组的启停次数,降低了风电场运行过程中机组的损耗。结果表明了所提出的优化模型的合理性与有效性。

全文目录

摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
第1章绪论  10-18
  1.1 引言  10-12
    1.1.1 研究背景  10-11
    1.1.2 研究的目的与意义  11-12
  1.2 求解机组组合问题的算法分类  12-14
    1.2.1 传统优化算法  12-13
    1.2.2 智能优化算法  13-14
  1.3 国内外研究现状  14-16
    1.3.1 关于含风电场的电力系统优化调度的研究  14-15
    1.3.2 关于风电机组启停过程的研究  15-16
    1.3.3 关于疲劳载荷方面的研究  16
  1.4 论文的主要研究内容与结构安排  16-18
第2章运行工况与风电机组叶片机械损伤量关系  18-36
  2.1 引言  18
  2.2 确定各个载荷工况  18-22
  2.3 风电机组叶片损伤量研究  22-34
    2.3.1 叶根摆振力矩计算  22-30
    2.3.2 疲劳寿命分析  30-34
  2.4 本章小结  34-36
第3章优化调度问题遗传算法原理  36-47
  3.1 引言  36
  3.2 遗传算法的基本知识  36-38
    3.2.1 遗传算法的基本概念  36-37
    3.2.2 遗传算法的特点  37-38
  3.3 遗传算法的基本流程  38-46
    3.3.1 遗传算法的基本操作  39
    3.3.2 遗传编码  39-41
    3.3.3 适应度函数及尺度变换  41-42
    3.3.4 选择策略  42-43
    3.3.5 交叉算子  43-45
    3.3.6 变异算子  45-46
    3.3.7 种群设定  46
  3.4 本章小结  46-47
第4章风电场机组组合优化研究  47-56
  4.1 引言  47
  4.2 遗传算法优化机组组合研究  47-49
  4.3 风机损耗最小的机组组合模型  49-50
    4.3.1 目标函数  49-50
    4.3.2 约束条件  50
  4.4 不同工况下机组损伤量的确定  50-51
  4.5 实例验证与结果分析  51-55
  4.6 本章小结  55-56
第5章结论与展望  56-58
  5.1 论文结论  56
  5.2 论文创新点  56
  5.3 展望  56-58
参考文献  58-62
攻读硕士学位期间发表的论文  62-63
致谢  63

以叶片损伤量最小为目标的风电场内优化调度研究

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