找到 2 条结果 · 风电变流技术
一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而，气象观测站分布稀疏，通常难以获取高分辨率的空间风速数据，因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战，提出了一种频域物理信息神经网络（FD-PINN），该方法利用频域信息，旨在实现对风力涡轮机三维（3D）时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络，并将其与关键物理模型相结合，包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
基于动态重构混合互联变压器技术的双馈感应发电机风电系统故障穿越能力提升
Enhancing Fault Ride-Through Capability of DFIG-Based WECS Using Dynamic Reconfiguration Hybrid Interlinking Transformer Technique
Jinmu Lai · Yang Liu · Xin Yin · Lin Jiang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年11月
电网故障引发的电压跌落、骤升和谐波等异常工况严重威胁双馈感应发电机（DFIG）风电转换系统的安全运行。为提升DFIG的故障穿越能力并优化变流器容量利用，本文提出一种基于动态重构混合互联变压器（DR-HIT）的新型DFIG风电系统。通过分析拓扑结构与工作原理，设计了多种运行模式及灵活切换策略。在电网正常时，DR-HIT工作于并联模式，通过多功能变流器与网侧变流器协同控制平抑输出功率波动；发生电压故障时，自动切换至串联模式，维持机端电压稳定；故障恢复后，灵活返回并联模式。仿真与实验结果验证了该方案在...
解读: 该研究提出的DR-HIT动态重构技术对阳光电源的储能变流器和风电变流器产品具有重要参考价值。其创新的串并联动态切换方案可应用于ST系列储能变流器的电网故障穿越控制，提升系统在电压跌落工况下的稳定性。同时，该技术的多功能变流器协同控制思路可优化PowerTitan大型储能系统的功率调节性能。此外，文中...