风电机组能效评价与诊断研究

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风电机组发电过程是一个多种形式能量并存的复杂运行状态,该运行状态包括风能到机械能转换、机械能传递和机械能到电能的转化三大能量转换环节。本文提出以能量流节点为标准的系统划分,将风电机组分为风能捕捉系统、传动系统及发电机系统三大系统。考虑到基于工况的最优功率输出是风电机组运行目标,本文从能量角度分析风电机组功能实现程度。在能效指标选取部分,从机组层、系统层和设备层三方面提取能效指标,建立层次化风电机组能效指标体系,完成能效指标计算模型,并对其进行指标权重分析。在能效评价方面,首先对能效指标进行基于风速和环境温度的工况划分,并通过最小二乘法对能效性能良好数据进行曲线拟合,得到工况辨识下各指标基准值,同时对该基准值模型进行实际运行数据验证;然后分析主要运行参数变化和能效指标对出力的影响,并根据与基准值偏差计算出力潜力;最后利用D-S证据理论实现风电机组能效状态推理评价,得出整机能效综合状态。在能效诊断方面,在能效评价发现机组能效性能劣化时触发诊断功能。能效诊断首先通过能效诊断树实现能效劣化部位的有效定位,并对能效劣化原因从关联参数类,关联故障类和环境因素其他类进行分析,最后针对各类因素提出相应的优化措施以指导运行调整。在应用案例分析方面,运用理论研究并结合机组实际情况对典型工况进行案例分析验证研究方案的可行性。
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景及意义第9-12页
    1.2 国内外风电能效研究现状第12-14页
    1.3 本文研究内容与创新点第14-16页
        1.3.1 主要研究内容第14-15页
        1.3.2 主要创新点第15-16页
第2章 风电机组能效指标构建与权重分析第16-46页
    2.1 风电机组能效指标体系第17页
    2.2 机组层能效指标第17-18页
    2.3 系统层能效指标第18-23页
        2.3.1 风能利用系数计算模型第18-20页
        2.3.2 传动链效率和发电机效率轴系转矩估算建模第20-23页
    2.4 设备层能效指标第23-40页
        2.4.1 风能捕捉系统指标分析第25-29页
        2.4.2 传动系统指标分析第29-32页
        2.4.3 发电机系统指标分析第32-40页
    2.5 能效指标权重分析第40-45页
        2.5.1 层次分析法基本过程第40-41页
        2.5.2 基于拟优一致判断矩阵和专家群决策的模型改进第41-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第3章 风电机组能效评价研究第46-78页
    3.1 工况辨识下能效指标基准状态挖掘第46-56页
        3.1.1 工况划分第46-47页
        3.1.2 性能良好数据的筛选第47-49页
        3.1.3 能效指标基准状态挖掘模型第49-55页
        3.1.4 基准值实例分析第55-56页
        3.1.5 指标阈值设定第56页
    3.2 基于敏度分析的机组出力潜力分析第56-70页
        3.2.1 敏度分析模型构建第56-57页
        3.2.2 能效指标对出力的敏度分析第57-63页
        3.2.3 运行参数对出力的敏度分析第63-69页
        3.2.4 出力潜力计算第69-70页
    3.3 能效状态定量化分析第70-73页
        3.3.1 偏离度计算第70-71页
        3.3.2 基于模糊分析的隶属度确定第71-73页
    3.4 基于证据推理的能效状态综合评价第73-77页
    3.5 本章小结第77-78页
第4章 风电机组能效诊断研究第78-90页
    4.1 风电机组能效诊断树第78-83页
    4.2 能效诊断规则第83-84页
    4.3 风电机组能效劣化原因与优化措施分析第84-89页
    4.4 本章小结第89-90页
第5章 应用案例分析第90-97页
    5.1 指标权重案例分析第90-91页
    5.2 能效状态定量化分析第91-94页
        5.2.1 偏离度计算第91-92页
        5.2.2 隶属度确定第92-93页
        5.2.3 出力潜力分析第93-94页
    5.3 能效状态推理评价分析第94-96页
        5.3.1 各系统能效评价分析第94-95页
        5.3.2 整机能效评价分析第95-96页
    5.4 能效诊断分析第96页
    5.5 本章小结第96-97页
第6章 总结与展望第97-99页
    6.1 本文总结第97页
    6.2 研究展望第97-99页
参考文献第99-103页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第103-104页
致谢第104页
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