找到 2 条结果 · 风电变流技术
电网故障下直流链路电压同步型风力发电机组的控制
Control of DC-Link Voltage-Synchronized Wind Turbine Generators Under Grid Faults
Zhenyan Deng · Renxin Yang · Yu Zhang · Chen Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年6月
直流母线电压同步型虚拟同步机（GFM）控制因其对直流母线电压的有效控制，在风力发电机组（WTG）中得到了越来越广泛的应用。然而，由于电容惯性较小，同步环的带宽相对较高。当网侧变流器（GSC）采用电压 - 电流级联控制环时，这些控制环之间的耦合会带来不稳定风险。采用单一交流电压环因其简单性和稳定性被认为是一种有前景的替代方案。然而，由于缺乏固有的限流机制，处理暂态过电流具有挑战性。此外，故障期间斩波器会钳位直流母线电压动态，这会导致失步，并可能造成暂态功角不稳定。为解决上述问题，本文提出了一种适用...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项直流母线电压同步型构网控制技术对我们在风电变流器及多能互补系统领域具有重要参考价值。尽管研究聚焦于风电机组，但其核心技术与我们的光伏逆变器、储能变流器在拓扑结构和控制原理上高度相似，特别是在构网型（GFM）控制策略的应用方面。 该技术的核心价值在于解决了构网型控制在电...
面向风力机结构载荷与功率评估的机器学习应用：工程视角
Towards machine learning applications for structural load and power assessment of wind turbine: An engineering perspective
Qiulei Wang · Junjie Hu · Shanghui Yang · Zhikun Dong 等6人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.324
摘要 近几十年来，日益增长的能源需求加速了风电场的建设，对风力机性能中精确的载荷与功率评估提出了更高的要求。传统方法依赖于解析尾流模型和性能曲线，在复杂入流条件下往往难以适应，导致在预测风机载荷和功率输出时存在显著的不准确性。本研究以NREL 5MW基准风力机为案例，提出一种新颖的两阶段框架，用于应对风电场规划与开发各个阶段中的上述挑战。第一阶段是在初步设计阶段推导简化推力调制因子的推荐值，从而快速评估对风电场优化至关重要的最大推力载荷和疲劳推力载荷。第二阶段聚焦于详细设计阶段的机器学习模型的设...
解读: 该机器学习框架对阳光电源风电变流器及储能系统具有重要价值。通过LightGBM模型实现风机负载与功率的高精度预测(R²>0.98),可优化ST系列PCS的功率调度策略和PowerTitan储能系统的充放电控制。推荐推力调制因子方法可应用于iSolarCloud平台的预测性维护模块,结合GFM控制技术...