CN114219299B - 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法 - Google Patents

考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114219299B
CN114219299B CN202111541409.0A CN202111541409A CN114219299B CN 114219299 B CN114219299 B CN 114219299B CN 202111541409 A CN202111541409 A CN 202111541409A CN 114219299 B CN114219299 B CN 114219299B
Authority
CN
China
Prior art keywords
wind
wind turbine
transmission efficiency
wind wheel
interval
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111541409.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114219299A (zh
Inventor
谭建军
帅权
朱才朝
武雅如
宋朝省
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Original Assignee
Chongqing University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University filed Critical Chongqing University
Priority to CN202111541409.0A priority Critical patent/CN114219299B/zh
Publication of CN114219299A publication Critical patent/CN114219299A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114219299B publication Critical patent/CN114219299B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/15Correlation function computation including computation of convolution operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本发明涉及一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,通过对不同转速下多风轮机组中各单个风轮传动链的输出功率离散点测试数据进行曲线拟合,得出某时间段输入功率之和区间;再采用k阶多维Chebyshev函数对风电机组各风轮输出的功率之和区间拟合:根据计算结果评估不同输入功率下多风轮机组的传动效率;解决现有风电机组传动效率计算方法不适合多风轮风电机组传动效率计算,且没有充分考虑风电机组发电过程中风速波动等不确定因素,影响多风轮风电机组传动效率评估效果的问题。

Description

考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法
技术领域
本发明涉及风电机组传动效率评估技术领域,具体公开了一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法。
背景技术
目前风力发电机组传动链包括主轴、主轴承、轴承安装座、主机架、齿轮箱和高速联轴器六大部件,高速联轴器设置在主轴与齿轮箱之间,主轴承套设在主轴上,并且主轴承位于轴承安装座内部,主轴、主轴承、轴承安装座、齿轮箱和高速联轴器均设置在主机架上。
风力发电机组传动链在将机械能从叶片传递到发电机的过程中,因部件内部或相互间的摩擦、发热、电耗等因素带来不可避免的效率损失,随着风电机组单机发电功率的不断增大,以及度电成本要求不断降低的大环境下,降低该效率损失成为每个风力发电机组制造厂家必须面对并解决的技术难题。
在风电机组中,由风轮驱动传动链,进而带动发电机转子转动发电。风电机组传动效率直接影响整机发电量。在风电机组发电过程中,增速箱、发电机在运行过程中会产生大量的热量,影响机组传动效率,同时风电机组在运行过程中风速具有一定的波动性,从而导致风电机组传动效率具有一定的不确定性,所以需要在计风电机组传递效率时考虑此类不确定性特征。在现有的风电机组传动效率计算方法中,常以单风轮机组为对象进行传动效率计算,鲜有多风轮风电机组传动效率计算方法。目前风电机组发展方向除了海上以及大功率以外,多风轮风电机组已成为未来风电机组的发展方向之一,因此对于多风轮风电机组效率评估具有重要意义。
发明内容
有鉴于此,本发明为了解决上述现有风电机组传动效率计算方法不适合多风轮风电机组传动效率计算,且没有充分考虑风电机组发电过程中风速波动等不确定因素,影响多风轮风电机组传动效率评估效果的问题,提供一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,对于国内外目前还未有对多风轮风电机组传动效率计算方法提供一种方案。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,包括以下步骤:
S1、测试得出在不同转速下多风轮机组中各单个风轮传动链的输出功率;
S2、对步骤S1中测试得出的各单个风轮传动链的输出功率离散点数据进行曲线拟合,然后运用多维插值法对各离散点区间数据估值;
S3、根据步骤S1、步骤S2,选取风电机组某状态下(即此时各风轮的转速以及输入功率)来计算风电机组所有各风轮某时间段的输入功率之和Pin,由于在测试时为一时间段,输入功率和转速会产生一定变化,因此在这个时间段设定各风轮转速波动范围以及输入功率波动范围为/>i=1,2,...,n为各风轮型号,得出某时间段输入功率之和区间[Pin]公式为:
式中,[Pi]为风电机组风轮此时间段的额定输入功率范围值ai(i=1,2,...,n)=0,1;当t号风轮正常运转时at=1,当t号风轮停机时at=0,t∈[1,n];
S4、根据步骤S3中的[Pin]不确定区间并根据步骤S1以及步骤S2得出的相应的输出功率,利用k阶多维Chebyshev函数对此时风电机组各风轮输出的功率之和区间[Pout]进行拟合:
式中,表示为Chebyshev系数,为一阶张量,l为等于多维Chebyshev级数的下标中包含0的个数,j表示为维数(自变量数)。
S5、由步骤S3、步骤S4得出传动效率评估区间[μ]为:
式中, P out分别为输出功率区间[Pout]的最大、最小值,/> P in分别为输入功率区间[Pin]的最大、最小值。
进一步,步骤S1中多风轮机组选取6个以上风轮进行测试对应单个风轮传动链在不同转速的输出功率。
进一步,步骤S1中每个单风轮选取4个以上不同转速进行测试对应单个风轮传动链的输出功率。
进一步,步骤S2中多维插值法为三次样条插值法。
本发明所公开的考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,对不同转速下多风轮机组中各单个风轮传动链的输出功率离散点测试数据进行曲线拟合,得出某时间段输入功率之和区间;再采用k阶多维Chebyshev函数对风电机组各风轮输出的功率之和区间拟合:根据计算结果评估不同输入功率下多风轮机组的传动效率。通过与实际计算值比对,验证其计算方法的可靠性,解决现有风电机组传动效率计算方法不适合多风轮风电机组传动效率计算,且没有充分考虑风电机组发电过程中风速波动等不确定因素,影响多风轮风电机组传动效率评估效果的问题,对于国内外目前还未有对多风轮风电机组传动效率计算方法提供一种方案。
附图说明
图1为本发明考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法的流程图;
图2为本发明实施例中不同状态下风电机组传动效率计算评估结果图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
因为在多风轮发电机机组中,各个风轮的运行状态会随着不同风速以及长时间的运行,存在着系统控制某个风轮是否运行或者某个风轮损坏问题;在测试机组中某个风轮运行时的传动效率,测试值往往取为在一段时间的平均值,然而风机运行时风速和风轮的输入功率是会实时变化的,那么对于传动效率也是会变化的,所以对于传动效率的评估需要考虑这两种不确定性。
如图1所示一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,包括以下步骤:
S1、测试得出在不同转速下多风轮机组中各单个风轮传动链的输出功率;如下表:
S2、对步骤S1中测试得出的各单个风轮传动链的输出功率离散点数据进行曲线拟合,然后运用多维插值法(如三次样条插值法)对各离散点区间数据估值;
S3、根据步骤S1、步骤S2,选取风电机组某状态下(即此时各风轮的转速以及输入功率)来计算风电机组所有各风轮某时间段的输入功率之和Pin,由于在测试时为一时间段,输入功率和转速会产生一定变化,因此在这个时间段设定各风轮转速波动范围以及输入功率波动范围为/>i=1,2,...,n为各风轮型号,得出某时间段输入功率之和区间[Pin]公式为:
式中,[Pi]为风电机组风轮此时间段的额定输入功率范围值ai(i=1,2,...,n)=0,1;当t号风轮正常运转时at=1,当t号风轮停机时at=0,t∈[1,n];
S4、根据步骤S3中的[Pin]不确定区间并根据步骤S1以及步骤S2得出的相应的输出功率,利用k阶多维Chebyshev函数对此时风电机组各风轮输出的功率之和区间[Pout]进行拟合:
式中,表示为Chebyshev系数,为一阶张量,l为等于多维Chebyshev级数的下标中包含0的个数,j表示为维数(自变量数)。
S5、由步骤S3、步骤S4得出传动效率评估区间[μ]为:
式中, P out分别为输出功率区间[Pout]的最大、最小值,/> P in分别为输入功率区间[Pin]的最大、最小值。
实施例
分别选取风轮1、风轮2和风轮3在不同的转速下测试其传动链的输出功率;分别选择最大输出功率、采用k阶多维Chebyshev函数拟合计算后的输出功率、最小输出功率计算对应输入功率下的传动效率,如图2所示,结果发现采用上述评估方法评估后的传动效率介于采用最大输出功率、最小输出功率计算后的传动效率,说明采用上述评估方法预测后的传动效率符合实际情况,具有很高的参考价值。

Claims (4)

1.一种考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、测试得出在不同转速下多风轮机组中各单个风轮传动链的输出功率;
S2、对步骤S1中测试得出的各单个风轮传动链的输出功率离散点数据进行曲线拟合,然后运用多维插值法对各离散点区间数据估值;
S3、根据步骤S1、步骤S2,选取风电机组对应状态下各风轮的转速以及输入功率来计算风电机组所有各风轮指定时间段内的输入功率之和Pin,在该指定时间段设定各风轮转速波动范围以及输入功率波动范围为/>i=1,2,…,n为各风轮型号,得出该指定时间段输入功率之和区间[Pin]公式为:
式中,[Pi]为风电机组风轮该指定时间段的额定输入功率范围值ai中i=1,2,…,n;当i号风轮正常运转时ai=1,当i号风轮停机时ai=0,i∈[1,n];
S4、根据步骤S3中的[Pin],并根据步骤S1以及步骤S2得出的相应的输出功率,利用k阶多维Chebyshev函数对此时风电机组各风轮输出的功率之和区间[Pout]进行拟合:
式中,表示为Chebyshev系数,为一阶张量,l为等于多维Chebyshev级数的下标中包含0的个数,j表示为维数;
S5、由步骤S3、步骤S4得出传动效率评估区间[μ]为:
式中, P out分别为输出功率区间[Pout]的最大、最小值,/> P in分别为输入功率区间[Pin]的最大、最小值。
2.根据权利要求1所述的多风轮风电机组传动效率评估方法,其特征在于:步骤S1中多风轮机组选取6个以上风轮进行测试对应单个风轮传动链在不同转速的输出功率。
3.根据权利要求2所述的多风轮风电机组传动效率评估方法,其特征在于:步骤S1中每个单风轮选取4个以上不同转速进行测试对应单个风轮传动链的输出功率。
4.根据权利要求1所述的多风轮风电机组传动效率评估方法,其特征在于:步骤S2中多维插值法为三次样条插值法。
CN202111541409.0A 2021-12-16 2021-12-16 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法 Active CN114219299B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111541409.0A CN114219299B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111541409.0A CN114219299B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114219299A CN114219299A (zh) 2022-03-22
CN114219299B true CN114219299B (zh) 2024-04-19

Family

ID=80702890

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111541409.0A Active CN114219299B (zh) 2021-12-16 2021-12-16 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114219299B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113357101B (zh) * 2021-07-05 2022-08-26 湖南工程学院 一种风力发电机电磁时空耦合载荷的识别方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103983454A (zh) * 2014-05-26 2014-08-13 湖南科技大学 一种风电机组传动链全工况测试模拟装置
WO2015101288A1 (zh) * 2013-12-31 2015-07-09 南车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司 一体化的半直驱风力发电机传动链及其所用齿轮箱
CN106815773A (zh) * 2015-12-02 2017-06-09 中国电力科学研究院 一种风电场功率特性评估方法
CN106894950A (zh) * 2017-03-09 2017-06-27 华电电力科学研究院 一种基于风电机组传动特性的功率特性验证方法
CN112765743A (zh) * 2021-01-13 2021-05-07 国电联合动力技术有限公司 一种风电机组整机一体化设计多目标协同优化方法及装置
CN113515865A (zh) * 2021-07-16 2021-10-19 重庆大学 一种风电齿轮箱行星级均载性能优化方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015101288A1 (zh) * 2013-12-31 2015-07-09 南车戚墅堰机车车辆工艺研究所有限公司 一体化的半直驱风力发电机传动链及其所用齿轮箱
CN103983454A (zh) * 2014-05-26 2014-08-13 湖南科技大学 一种风电机组传动链全工况测试模拟装置
CN106815773A (zh) * 2015-12-02 2017-06-09 中国电力科学研究院 一种风电场功率特性评估方法
CN106894950A (zh) * 2017-03-09 2017-06-27 华电电力科学研究院 一种基于风电机组传动特性的功率特性验证方法
CN112765743A (zh) * 2021-01-13 2021-05-07 国电联合动力技术有限公司 一种风电机组整机一体化设计多目标协同优化方法及装置
CN113515865A (zh) * 2021-07-16 2021-10-19 重庆大学 一种风电齿轮箱行星级均载性能优化方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Dynamic modeling and analysis for transmission system of high-power wind turbine gearbox;Hongfei Zhai 等;《Journal of Mechanical Science and Technology》;20151015;第29卷;第4073-4082页 *
基于现场数据的风电机组功率特性分析与建模;李大中;常城;徐炳坤;;可再生能源;20150620(第06期);第865-870页 *
风电齿轮箱不完全预防性维护策略研究;苏红伟;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20180315(第3期);第C042-186页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114219299A (zh) 2022-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mihet-Popa et al. Wind turbine generator modeling and simulation where rotational speed is the controlled variable
Qiao et al. Wind speed estimation based sensorless output maximization control for a wind turbine driving a DFIG
Kerrouche et al. Decoupled control of doubly fed induction generator by vector control for wind energy conversion system
CN101016881A (zh) 兆瓦级半直驱动式风力发电机组
Arabian‐Hoseynabadi et al. Reliability comparison of direct‐drive and geared‐drive wind turbine concepts
CN107947228B (zh) 基于Markov理论的含风电电力系统随机稳定性分析方法
Zhang et al. Maximum power point tracking algorithms for wind power generation system: Review, comparison and analysis
CN114219299B (zh) 考虑区间不确定性的多风轮风电机组传动效率评估方法
Dida et al. Doubly-fed induction generator drive based WECS using fuzzy logic controller
CN104675629A (zh) 一种变速风力发电机组的最大风能捕获方法
CN102156044B (zh) 适用于直驱型风电机组测试的风力机模拟器选型方法
Arbaoui et al. Comparative analysis of ADRC & PI controllers used in wind turbine system driving a DFIG
Weijie et al. Investigating instability of the wind turbine simulator with the conventional inertia emulation scheme
CN108988381B (zh) 风力发电机组低电压穿越控制方法、装置及系统
CN111861067A (zh) 风电机组的损耗补偿控制方法和装置
CN111756039B (zh) 基于概率统计的新能源电力系统惯量估计方法
Bouchafaa et al. Improvement of the performances MPPT system of wind generation
Chedid et al. A comparative analysis of dynamic models for performance calculation of grid-connected wind turbine generators
Chitransh et al. Comparative analysis of different configuration of generators for extraction of wind energy
El Aimani Modeling and control structures for variable speed wind turbine
CN113623146B (zh) 风力发电机组齿轮箱疲劳状态在线监测方法
Lall et al. An Integrative Framework for Design and Control Optimization of a Variable-Ratio Gearbox in a Wind Turbine with Active Blades
Rolán et al. An approach to the performance-oriented model of variable-speed wind turbines
Nienhaus et al. Statistical and time domain signal analysis of the thermal behaviour of wind turbine drive train components under dynamic operation conditions
Lall et al. Design and Control Framework for Selecting Wind Turbine Gear Ratios Based on Optimal Power Generation and Blade Stress

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant