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风电变流技术 ★ 5.0

估计混合能源网络随机负载条件下风力涡轮机的桨距角以实现智能控制

Estimating Wind Turbine's Pitch Angle for Smart Control in Hybrid Energy Network Under Random Loading Conditions

作者 Prince Kumar · Kunal Kumar · Aashish Kumar Bohre · Nabanita Adhikary
期刊 IEEE Transactions on Industry Applications
出版日期 2025年3月
技术分类 风电变流技术
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 绿色能源 混合电网 发电控制 萤火虫优化法 桨距角
语言:

中文摘要

在全球能源需求持续增长的背景下,将绿色能源纳入传统电网的趋势愈发明显,这也加剧了电网系统的复杂性。本研究深入探讨了混合电力网络中发电控制面临的复杂挑战,特别强调了风电场作为绿色能源的关键贡献者。在具有随机负载模式的含风电场混合电力网络的动态环境中,本研究提出了一种创新的控制策略。该策略包括精确估计最优桨距角,并使用萤火虫优化(FFO)方法对分数阶控制器进行微调,以提高整体发电控制性能,推动建立更具可持续性的电力基础设施。风力发电机产生的电能与叶片的桨距角密切相关。该角度在决定作用于叶片的气动力以及风力发电机的整体效率方面起着至关重要的作用。本研究使用MATLAB/SIMULINK工具对所提出的方法进行了仿真。

English Abstract

Amidst the ever-increasing global demand for energy, there has been a crucial shift towards incorporating green energy sources into conventional power grids, amplifying the complexity of these systems. This study delves into the intricate challenges of generation control within hybrid power networks, emphasizing wind farms as key contributors to green energy. In the dynamic environment of a wind farm-integrated hybrid power network with random loading patterns, the research introduces an innovative control strategy. This involves the precise estimation of optimal pitch angles and the fine-tuning of a fractional-order controller. This is executed using the firefly optimization (FFO) method to enhance overall generation control performance, fostering a more sustainable power infrastructure. The power generated by a wind turbine is intricately linked to the pitch angle of its blades. This angle plays a critical role in determining the aerodynamic forces acting on the blades and, consequently, the turbine's overall efficiency. The proposed approach is simulated using the MATLAB/SIMULINK tool.
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SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项关于风电变桨角智能控制的研究对我司混合能源系统集成能力具有重要参考价值。该论文聚焦于随机负载条件下的风电场发电控制优化,这与阳光电源在"光伏+储能+风电"多能互补解决方案中面临的核心挑战高度契合。

技术价值方面,论文提出的萤火虫优化算法结合分数阶控制器的策略,为我司能源管理系统(EMS)的算法优化提供了新思路。当前阳光电源的1500V逆变器和液冷储能系统已在多能互补项目中广泛应用,但在风光储协同控制层面仍有提升空间。该研究的变桨角精确估算方法可与我司的智能控制平台相结合,提升混合能源网络的整体发电效率和电网友好性,特别是在应对随机波动负载时的动态响应能力。

从技术成熟度评估,论文基于MATLAB仿真验证,尚处于算法研究阶段,距离工程化应用存在差距。实际风电场环境的复杂性、通信延迟、硬件约束等因素需要进一步验证。但其核心思想——通过优化算法实现多变量协同控制——与我司在储能系统BMS、PCS协同控制方面的技术积累存在协同点。

应用前景上,该技术可应用于阳光电源参与的大型风光储一体化电站项目,特别是在西北、华北等风光资源丰富地区。技术挑战在于算法的实时性要求和与现有SCADA系统的兼容性。机遇则在于通过掌握跨能源形式的协同控制技术,强化我司作为综合能源解决方案提供商的市场竞争力,推动从设备供应商向系统集成商的战略转型。