评论文章

前面。能源研究,2023年2月15日
秒。风能
卷11 - 2023 | https://doi.org/10.3389/fenrg.2023.1124203

风的能量采集技术和最近的研究进展在风电场控制模型

Belachew建交 ^1、2* www.雷竞技rebatfrontiersin.org

比伊·德斯塔Gebeyehu³ www.雷竞技rebatfrontiersin.org

Bimrew Tamrat¹ www.雷竞技rebatfrontiersin.org

Tassew Tadiwose¹

¹Bahir Dar能源中心,Bahir Dar理工学院,Bahir Dar大学Bahir Dar,埃塞俄比亚
²物理系,自然和计算科学学院Wolaita合情大学合情,埃塞俄比亚
³工学院机械工程系,亚的斯亚贝巴(埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴大学

为了维持风力发电产业的整体竞争力,无情的重点是需要努力实现技术进步和与风电场系统的相关研究。首先,风电场技术,包括各种涡轮发电机系统加上不同的电力传输配置有巨大的影响在决定风力发电生产的质量。此外,现代风力发电场预计将实现强劲的功率控制算法,以满足发电更高级的需求。因此,本研究探讨了风能量收集技术和风力农场的状态控制策略,讨论近期和未来的影响改变着风力发电行业。双馈感应发电机(DFIG)的风能收获技术成熟,表现出一个优秀的业绩在过去和最近的经历,但其功能的进一步扩展用于大规模电力生产是有限的,因为它在很大程度上是不相容的高压输电网络。另一方面,永磁同步发电机(PMSG)的技术取得重大进步达到最大可能的效率水平,极大地推动了大规模发电,尽管既笨重又昂贵的建设输电系统是必需的。在这方面,未来风力发电行业的技术进步将合理优化设计和高压输电系统的成本。同样,越来越多的研究正在引入大量的权力文中针对控制模型来创建一个理想的上述风电场技术的集成,以最终提高电力生产的可靠性通过维护系统的安全。然而,额外的工作仍有望在未来承担更多的扩展性能的评价很多类似的环境下不同的控制模型。

1介绍

作为确保成功的改善在全球累计安装风力发电所示图1、各种系统提出了风力发电技术的发展,研究人员使用的,制造商和风电场产业作为提高提取的解决方案和运输的在岸和离岸风能。在这方面,发电机技术和风力发电场传输系统有一个相当大的累积效应在岸和离岸发电。更有趣的是,风力发电机和电力传输系统提供所需的研究人员和工程师选择风力发电目标的重大成就,包括减少能源风力发电生产成本和最大化。因此,风能生产的规模和成本在很大程度上依赖于效率,可靠性,配置的发电机和电力传输系统(程朱,2014;Biswas et al ., 2021)。在发电机系统中,两个主要技术是明晰的候选人在岸和离岸风力发电应用程序:一个partial-scale converter-based双馈感应发电机(DFIG)系统是广泛流行的更好的兼容在岸发电(Mwaniki认为et al ., 2017 a),而全面converter-based永磁同步发电机(PMSG)的系统被视为一个有吸引力的解决方案离岸和multi-mega-scale风力发电(Mohan Vittal, 2018)。此外,partial-scale转换器DFIG-based风电场相比,无功功率能力的全面转换器PMSG-based风电场可以显著延长,和grid-side转换器在每个本地配置单元可以提供所需的无功功率。不管它的高成本,全面converter-based风能转换技术现在越来越受到认可,因为它优越的执行效率和可靠性,特别是在海上风电场应用程序(Chaithanya et al ., 2019;Yaramasu、吴,2016年)。

图1

图1。全球陆地和海上风力发电安装趋势(GW)从2012年到2021年(可再生能源机构,2022年)。

电力传输系统两个选项可以在互连实现发电系统(发电机和电力电子转换器)与风电场变电站的高压交流电(暖通空调)和高压直流(HVDC)。暖通传输选项是风力发电行业的高效、经济的电力变电站建成接近发电点。更具体地说,当发电分和变电站之间的距离可以被限制在较短的范围(通常少于50公里),空调系统显示优秀的电力传输能力和经济效益与直流输电系统相比陆上和近海风电应用程序(魏et al ., 2017)。然而,变电站通常委托点非常远离发电网站,尤其是在multi-mega-scale海上风力发电。在这种情况下(长输电线路和多尺度离岸发电),暖通空调的选择与电力传输的应用程序不兼容。原因是空调传输电缆本身就是以每长一个大电容,因此,除了电流输送,电力传动通过延长电缆的空调也会招致一代的电容电流。这些电容电流经常荡漾,这大大影响电流的传输能力,因此,电力生产的质量。因此,过度暖通空调所需的无功功率是扩展电力传输电缆。这个无功功率需求可以利用并联无功补偿;然而,这将导致增加额外费用相关的资本和运营成本(Machado et al ., 2015)。

与HVAC-based配置不同,直流系统是电力传输能力和成本效益方面的标准溶液为应用程序委托的离岸风力发电场远(通常大于140公里)电力负荷中心。此外,HVDC-based电力传输的操作配置可以有效地扩展和不需要无功功率补偿装置在时间范围。不同配置的交流和直流电源converter-connected直流传动系统可用于海上风电场应用程序(Kalair et al ., 2016;Ryndzionek Sienkiewicz, 2020)。目前,模块化多电平电压源变换器(MM VSC)连接直流交流平行配置,864兆瓦容量的电压 $\pm 320年 k V$ 和传输电缆长度160公里,在操作(李et al ., 2021)。额外MM变换器模型与不同能力,电压,和电缆长度也在建设中应用程序在不久的将来。另一个AC变换器拓扑,使得并联直流系统是一个级联整流器。级联rectifier-based HVDC配置据报道,提高能量转换效率20%,减少65%的电力系统的复杂性(Blaabjerg和马,2017年)。

此外,位于converter-HVDC并联输电网络包括三级中性点夹(3 l人大)直流;直流converter-HVDC系列连接传输网络,如固态变压器(SST)直流;和脉冲宽度调制器电流源变频器(PWM CSC)提出了直流大功率传输应用程序作为潜在的替代在最近的文献报道。DC-HVDC / 3 l NPC-HVDC设计提出了并联简化配置的复杂性的离岸输电变电站提供成本的好处。系列DC-connected设计(SST-HVDC和PWM CSC-HVDC)预计也将进一步减少庞大的海上风力发电的成本输电变电站(Yaramasu、吴,2016年;魏et al ., 2017;Ryndzionek Sienkiewicz, 2020;彭et al ., 2021)。

另一方面,研究进展取得了里程碑在引入潜在的战略承诺几乎可以实现为最大化提高风电场的运行,确保风力发电生产。这些策略主要涉及的应用文中针对风电场控制算法。在这种情况下,风电场控制提供了一个合作策略的设计和运行风力发电厂,这是一个至关重要的发展缓解植物中的turbine-to-turbine相互作用所引起的损失。许多最近的研究工作揭示了风电场性能的改善,尤其是在电力生产方面,通过使用不同的文中针对算法和模型。在这部作品中,研究结果从实现文中针对风电场使用前馈的控制策略,基于模型的闭环,模范自由闭环算法被提出。基于为例,根据前馈控制方法,梯度优化算法,包括序贯二次规划,最陡下降,和共轭梯度和启发式算法,包括遗传算法、粒子群优化(PSO) (Dursun et al ., 2021),和人工蜜蜂殖民地实现通过使用不同的优化和评价模型增加风电场电力生产,和不同的结果报道。

使用基于模型的闭环方法,模型预测优化策略是由不同的人员包括实现Fontanella et al。(2021),据称和风电场的输出功率与不同程度增加;数据驱动优化方法的实现,如贝叶斯优化,knowledge-assisted深决定性策略梯度算法和支持向量机(SVM)算法,还支持增量在风电场电力产品的成就感。此外,基于模范自由闭环的方法,不同的优化算法包括同步扰动随机算法和嵌套extremum-seeking控制器(NESC)被证明有能力最大化风电场的输出功率。基于模型的闭环方法通常是受欢迎的,因为它将有助于开发健壮的风电场控制设计与复杂性,减少成本,等等,相比其他控制策略(Jain et al ., 2021)。

根据最近的研究趋势,提高风电场的电力生产通常可以通过不同的文中针对算法的实现以及各种设计优化和评估模型。增加电力生产的数量不同取决于各种因素,包括优化算法的类型,可以实现风电场输入控制参数可以优化,和模型可用于优化和评估。另一方面,评估多个风电场的性能优化策略在单一模式下环境挑战;这可能影响研究报告的验收和他们的实际实现现实世界的风力发电场。在应对这一挑战,基准的名叫FarmConners最近推出,也是启动一个项目,旨在确定风电场的实际效果控制在电力系统负荷。在其最新的报告中,国家可再生能源实验室(NREL) (迷人的自动驾驶仪,2021)透露,它测试了实际实现的研究模型分析Martinez-Tossas (2021),通过复合材料制造教育和技术(彗星)设施,并验证本研究的最终目标(降低发电机的成本)可以应用于现实世界的风操作。然而,更高级的工作仍在进行的实际成果进一步风电场控制目标,包括优化设计、电力可靠性增强,和降低成本。

最后,更多的扩展讨论下这个工作组织的部分。因此,第二节介绍了两种最受欢迎的风力涡轮发电机技术(DFIG和PMSG系统);第三节探讨了在高功率传输系统技术趋势;第四节提供总结以前的研究在不同的策略文中针对风电场控制模型;第五节提出了简短的评估在最近和未来前景的风力发电系统控制;和第六节总结了相关技术和研究对风力发电的影响生产。

2流行的风能发电机技术收获

最常见的设备组件用于能量转换从风能到电能在现代风能转换系统包括一个涡轮叶片的转子,可选一个变速箱(它可以删除无齿轮技术),发电机,电力电子转换器,和一个变压器,如所示图2。风能转换系统的设计可以分为各种概念的基础上,发电机的类型,调速功能,和战略的空气动力学的力量是有限的。这些概念的风能转换系统,电力电子完全扮演特殊角色和贡献力量评级系统的不同能力。两个主要风能采集技术在现代风能行业广泛采用。在过去的十年里,DFIG技术设计partial-scale电力电子转换器是一个主要的选择在风能行业;然而,PMSG全面电力电子变换器拓扑发达是最近收到突出是因为它涉及全功率调节能力。

图2

图2。能量转换水平在现代风能转换系统。

2.1双馈式感应发生器涡轮机技术

DFIG(它的配置所示图3)是最著名的技术,它自2000年以来一直被广泛安装。这风能收获技术使用多个,single-gearbox系统;但与多个变速箱系统广泛获得承认,直到最近几年,尽管single-gearbox技术目前在几个研究据报道,突出的特点。定子绕组在DFIG直接相关的网格通过变压器,和转子绕组与电网通过电力电子转换器和大约30%的额定功率发生器(程朱,2014;建交et al ., 11912)。在这个技术,电流的频率和发电机的转子可以顺利受电力电子转换器,因此,转子叶片的旋转速度可以调整在可以接受的范围内,增加能量收获,减少机械应力。电源转换器的相对较低的评级使得这项技术更好的成本。然而,这种技术的主要限制是滑环的应用较差的可靠性和功率调节能力不足对网格或发电机功率波动。这项技术有一个全球的主导份额陆上风力发电,它不太适合海上风力发电的应用程序。

图3

图3。DFIG-based风能转换技术的拓扑。

由于额定功率容量的电力电子变换器DFIG-based风能转换技术是相对较小,两级电压源变换器拓扑(VSC)是公认的技术。传统,两级开发vsc背靠背的设计以及常见直流(DC)链接。这连续的设计的特点是,它可以帮助实现完整的功率调节系统操作。此外,这种设计结构相对较低复杂度较低的组件数量,这有助于优秀DFIG-based系统的效率和降低成本。

2.2永磁同步发生器涡轮机技术

PMSG-based风能转换技术(图4)是另一个有趣的系统,它是最近安装的风力发电厂行业的高度认可。通过开发一个全面的电力电子变换器与变压器电网和机器的定子绕组,能量收获的风能转换系统可以完全处理(Le et al ., 12023)。DFIG-based风能转换设计相比,最重要的特性,可以被认为是缺乏滑环的情况下,简单的甚至不需要的齿轮箱,增强力量和速度调节在广泛的规模,和上级电网补偿效率。然而,增加压力和高成本的电力电子设备和功率损耗增加转换阶段的主要缺点是(Yaramasu et al ., 2017)。这种设计通常是不可取的最近安装的陆上风能转换系统。另一方面,PMSG-based风力发电技术已在多个报道最近的研究作为一个极具吸引力的候选人最近和未来海上风力发电应用程序,因为它可以扩展到大型兆瓦电力变换器装置。

图4

图4。PMSG-based风能转换技术的拓扑。

电力电子变换器以来PMSG-based风能收获技术需要接受全功率收获大型兆瓦,两级VSC拓扑可能倾向于在这个权力规模最大损失。此外,电缆的实例低压尺度小于1 kV增加电流设计限制。为了相处额定功率增加,各种多单元转换器配置为不同的基于同步发电机技术的系统开发。多单元变换器拓扑通常标准和健壮的低压变频器技术的好处。例如,多单元两级VSC并行连接PMSG-based风能的能量采集技术的最先进的选择超过3兆瓦(Yaramasu、吴,2016年)。高级配置海上风电场的电力电子转换器应用程序了第三节。

2.3比较DFIG的表演,PMSG-based风能的能量采集技术

DFIG的表演——和PMSG-based风力发电系统定性总结和比较表1。基于他们的设计类型的机电系统排列,不同配置的DFIG——PMSG-based风力发电技术介绍了利用在岸和离岸风力发电的风力发电场。在某些情况下,机械和电气设备之间排列的性质可以用来作为齿轮直接传动系统通常描述这些技术。例如,DFIG-based风力涡轮机通常可以依靠三级变速箱的齿轮传动技术或单级齿轮箱设计系统,而PMSG-based风力涡轮机可以依靠单级齿轮箱设计或直接传动(无齿轮)技术。然而,最近最先进的风力发电厂通常依靠gearbox-based技术,如三级gearbox-based DFIG,单级gearbox-based DFIG,和单级gearbox-based PMSG。直接传动PMSG技术最近正在研究和技术进步,并报告称其承诺发展海上风力multi-mega规模发电的应用。

表1

表1。比较DFIG——PMSG-based风能量收集技术。

表1提供比较总结相关的DFIG的表演和操作特点,PMSG-based基于多个风力发电系统的要求。这些概要设计的上市要求比较普遍适用于所有配置DFIG-based系统(三级和单级齿轮箱技术)和PMSG-based系统(单级齿轮箱和直接传动技术)。考虑到成本的比较系统的需求,平均两个配置的成本(三级和单级齿轮箱)的DFIG技术相比,平均两个配置的成本(单级和直接传动)PMSG技术。所示表1,DFIG-based系统理想的一般成本低于PMSG-based系统,而PMSG-based系统通常有吸引力的解决方案由于其是否适合多尺度海上风力发电的应用程序。

DFIG的运营特点,PMSG-based风力发电系统可以基于研究结果的定量评估。大部分研究工作都集中在DFIG的研究——和PMG-based系统的可靠性、活跃和无功功率表演等。在这里,对发电机发电可靠性系统的功能进行了分析和比较的基础上,报告了这项研究工作。此外,活跃和无功功率性能和能量收获范围这两个发生器系统被认为是比较讨论。

电力设备的结温,对应DFIG——2-MW和PMSG-based系统额定功率容量所示图5 a, B相对。这两个发生器风能量采集技术、电力设备的热循环是显示在0.2 s。根据图5一个partial-scale功率转换器的性能在DFIG-based系统可能会由于其热循环恶化的特点是一个更大的振幅比的性能全面PMSG-based系统电源转换器,其热循环的特点是一个更小的振幅所示图5 b。这表明可靠性DFIG-based系统中功率器件的性能可能会受到严重影响,由于更大的振幅,这是与系统的热特性。因此,先进的建模和测试方法应该在帮助调整可靠性提出通过建立电力设备的热行为更有效地根据风力发电变换器的任务配置文件(Blaabjerg和马,2017年)。提出了一个健壮的策略马et al。(2015),类似于具有不同焦距的镜头用于摄影。风力发电变换器的载荷分析和建模是分区受到一些给定的时间常数和各种建模方法和工具。

图5

图5。结温与发电机系统的电力设备2-MW风能转换器:(一)DFIG转子侧变换器和系统(B)PMSG系统的机侧变换器(Blaabjerg和马,2017年)。

此外,图6 a, B表示对DFIG有功功率控制性能,目前PMSG-based海洋风能的能量采集系统下的变速控制策略。所示图6DFIG-based海洋当前系统的主要优势是其供应能力固定的电压和频率的范围内 $\pm 30. %$ 速度变化对正常同步速度。一个额外的选项(30% - -50%)的速度变化范围也可能被使用。转子的最低额定功率转换器直接相关的速度变化范围的30%。同样,在图6 b的有功功率控制PMSG-based海洋气流系统也表明power-tracking性能好。在这两个系统,估计和模拟电源之间的差异可以忽略不计。这些微不足道的差异主要源于可变速度控制的实现,而不是直接功率控制。

图6

图6。有功功率的表演(一)DFIG-based风能和收获技术(B)PMSG-based风能采集技术(Benelghali et al ., 2010)。

如上所述,DFIG的比较,PMSG-based风能量采集系统定性所示表1通过考虑年度电力生产能力的标准之一。在此,图7 a, B显示DFIG的年度能源采集表演,PMSG-based海洋气流速度给定范围的潮汐涡轮机技术,基于研究成果Benelghali et al。(2010)。因此,图7代表年度能源收获DFIG-based海军当前风力发电系统;一年一度的收获能量对应不同的潮汐速度,DFIG技术,计算约1530千瓦时/年根据研究。另一方面,通过应用PMSG-based海洋当前风力发电系统(图7 b),累计发电潮汐类似范围下的速度报道约为1916千瓦时/年同样的研究。发现,有近25%的差异产生的力量在一两个电力系统之间,这种差异可以进一步扩展,当使用一个更大的涡轮系统。DFIG-based电力系统的特征是它的限制速度,这是减少的原因在年度电力生产全面PMSG-based系统相比。与此同时,根据一项研究Fischereit et al。(2015),潮流和风速之间的关系量化,风速在海洋观察增加或减少约0.2 m / s根据潮汐流的方向风向。

图7

图7。比较能源范围收获的(一)DFIG-based系统和(B)PMSG-based系统(Benelghali et al ., 2010)。

3风力发电场的大功率传动系统:技术进步

在本节中,输电系统的一般比较基于暖通空调的风力发电场和直流技术所示表2基于资本支出。平行AC-connected暖通空调、并行AC-connected HVDC并行DC-connected HVDC和系列DC-connected HVDC传输配置也比较所示表3基于主要能源标准,包括系统的运行条件、成本系统,电力系统的功能可伸缩性。此外,不同HVDC-based最先进的和更先进的技术传输的离岸风力农场所示表4重要的基础上要求:技术的能量转换质量,最近的海上风力发电的应用范围,以及可能的未来海上风能的开发应用程序。

表2

表2。比较HVAC和直流的资本成本(李et al ., 2021)。

表3

表3。比较不同配置的空调和直流变换器系统。

表4

表4。比较不同converter-HVDC网络为海外电力传输的应用程序。

3.1应用程序的HVAC和直流风力发电场

海上风电场传播的总体结构与直流和暖通空调系统的应用,包括组件、电源转换器、变压器、海上变电站和陆上变电站,所示图8。在这里,主要的焦点是经济效率评价暖通空调和HVDC-based传输系统通过比较各自的组件所需的资本支出调试离岸风力发电场。因此,资本成本的轮廓HVAC和电器元件的直流系统所示表2根据最近的研究李et al。(2021)。根据这项研究,所需的资本支出主要是分配给变压器的成本,在岸GIS开关设备,海上变电站,电缆沟,并联电抗器和海底电缆的暖通空调系统。在直流系统的情况下,资本支出划分在电缆沟的成本中,直流电缆,陆上逆变器,离岸整流器、变压器、和其他海上设施。这些成本的基础上,概述了HVAC和直流系统的组件,它可以推断,在一个更大的功率容量和延长传输线,直流礼物更具吸引力的成本效益。

图8

图8。总体方案的离岸风力农场。

空调系统产生大量的电容电流,对应于传输线的长度。这里,真正的输电能力可能确定和指定特定空调电缆的无功电流。50赫兹暖通空调、最高的传输长度大约是140公里没有补偿无功功率。直流系统的特点是大量的输电能力与空调系统相比,尤其是在一段距离。

此外,直流系统提供额外的优势而不限于成本和传输功能,优于暖通空调系统在一个扩展的距离;巨大的海上风电场输电、直流系统还演示了降低输电损耗及其电缆商用(对于较大的电压,暖通空调电缆不可用),因此,HVDC系统有助于控制过度负荷的权力本质上可以调整。一般来说,直流比空调更可取的解决方案的传播multi-mega-scale海上风力发电委托远离岸边。

3.2先进的暖通空调配置和直流风力发电场

不同配置的空调和直流系统给出了表3基于各种因素,包括操作条件、总体成本,系统的配置和功能。包括并行AC-connected HVAC系统的配置、并行AC-connected HVDC系统,并行DC-connected HVDC系统,系列DC-connected HVDC系统。基于并行AC-connected暖通空调系统配置的特点是它的低复杂度条件下,离岸和在岸网站之间的传输距离不长,是经济有效的在同等条件下。然而,这种配置显示严重的缺点当近海风电和陆上变电站之间的距离是扩展。

平行AC-connected HVDC配置,基于模块化的多级转换器(MMC)拓扑中,是最先进的解决方案和更大的功率容量和海上风力发电场长输电线路。然而,这种配置的主要缺点是高总成本的电力转换组件和散装海上变电站的要求。另一方面,这种配置的特点是高能力的实力可伸缩性、MMC拓扑和864兆瓦的发电容量,电压的 $\pm 320年 k V$ ,电缆长度160/45公里目前正在操作。此外,MMC拓扑和900兆瓦的发电容量,电压的 $\pm 320年 k V$ 正在建设中,电缆长度的45/45公里海上风电场商业应用程序到2023年;MMC拓扑与900兆瓦, $\pm 320年 k V$ ,100/30公里是正在开发的应用程序到2024年(李et al ., 2021)。

此外,并行和系列DC-connected HVDC配置是为了减少了尺寸和重量,和最近在发展海上风力发电场的商业使用。带来的缺点,与其他AC-connected HVDC配置的应用程序可以通过DC-connected消除直流配置。的讨论不同的海上风力发电电力converter-HVDC网络传输了表4根据相关的标准主要是能量转换应用程序的质量和范围最近风力发电场和未来发展的可能性。权力converter-HVDC网络被认为是在这里讨论包括line-commutated电流源变频器(LC CSC)的平行介质voltage-alternating电流(MVAC)连接直流,两级电压源变换器(2 l-vsc)的并行MVAC-connected HVDC multi-modular电压源变换器(MM VSC)的平行MVAC-connected直流,级联整流器(二极管)的平行MVAC-connected直流,三级中性点夹(3 l-npc)的平行MVDC-connected直流,变压器(SST)的系列中压固态直流(MVDC)连接HVDC和脉冲宽度调制器电流源变换器PWM (CSC)的系列MVDC-connected直流。这些HVDC-based输电网络中讨论以下段落。

应用LC CSC-based平行MVAC与直流已经显示出良好的性能在陆上风力发电过去五年。然而,这对海上风力发电LC CSC-based网络是不适用的,因为它是不符合大规模发电。另一方面,背靠背的应用2 l (BTB) VSC拓扑是基于并行MVAC与直流系统一直在主导陆上风力农场,,不太适合海上风电场由于其与多尺度风力发电的兼容性问题。模块化多层次VSC(毫米),基于并行MVAC与一个HVDC系统,已应用于近海风力发电传输各种发电容量,电压,和电缆长度的水平。目前,MM VSC正在进一步发展为进一步改进,这样它将帮助确保从海上风力发电场权力最大化。风力发电规模200千瓦,级联整流器(二极管)的平行MVAC与直流连接实现,它改善了电力生产20%,减少了60%的体重与传统2 l-vsc-based并联直流根据评估的研究Blaabjerg和马(2017)。

此外,各种海上风能电力传输网络,提出了基于不同的转换器技术研究提高风能转换。例如,三级(3 l) NPC-HVDC平行MVDC-connected输电网络了文献报道的反应所带来的局限性,同时使用电力传输网络,基于并行MVAC-connected 2 l VSC-HVDC。系列MVDC-connected传输网络也可以实现(3 l)人大转换器(彭et al ., 2021)。一系列MVDC-connected l (3) NPC-HVDC系统可以配置为有一个相对简单的结构,更高的功率密度,较低的成本比并行DC-connected系统。——此外,海温和PWM CSC-based系列MVDC-connected HVDC配置进行承诺发展有吸引力的特性,如低成本和重量比平行MVAC和MVDC-connected网络,如2 l VSC-HVDC MM VSC-HVDC, l (3) NPC-HVDC (魏et al ., 2017)。进一步讨论本节给出表3,4。

4文中针对风电场控制模型:研究视角

风电场与需要更大的能力来执行网格集成,以确保更可靠和有效的风力发电的方法,其中包括减少能量损失,最大化电力生产,降低能源成本,提高电能质量,并最大限度地降低了负荷对电力系统的终极目标。多个最近的研究表明,实现单个风力涡轮机控制不是一个有效的策略来实现这些目标因为这个策略无法强调复杂空气动力相互作用在不同的涡轮机。因此,风电场控制策略设计了旨在提高控制器,调节和监督一组风力发电机的性能从管理水平所示图9分层的方法。风电场控制器运行监控系统,包括控制水平,监督生产,系统操作和维护,电力系统服务。监控系统使用电网的要求,能源成本,和涡轮机条件输入提供参考输入所有涡轮机,所需的操作可以最终满足风电场。分层控制结构(图9)使发电机和风力发电场的健壮和高效控制发电机的输出功率和处理影响电气设备的权力交接,以实现上述目标。

图9

图9。基于模型的闭环风电场控制方法的方案。

讨论下这个部分的目的是评估最近的研究结果,在声称已报告达到改善风力涡轮机/风电场性能按上述目标采用不同的控制方法。在研究实践,两种类型的通用控制方法通常是提出了所需的控制目标的实现。许多控制策略依赖于non-optimization,文中针对方法引入了不同的研究人员旨在实现各种风电场控制目标,如功率最大化,减少电力系统负荷和网格服务条款。在最近的作品,文中针对方法,包括标准前馈,基于模型的闭环,模范自由闭环控制策略一直强调展示出色的表演与non-optimization-based方法相比,使用传统的反馈控制和前馈控制策略。因此,本研究总结了研究成果,最近在努力实现一些风电场控制目标(主要是功率增益/最大化)根据标准前馈,基于模型的闭环,和模范自由闭环控制算法的实现不同风电场优化策略和优化和评价模型考虑各种输入参数时,如偏航角、叶片距角,叶尖速度比和轴向诱导因子。研究给出了总结部分4.1- - - - - -4.3和表5 - 7。

表5

表5。表演的前馈控制策略不同的优化和评价模型。

4.1标准前馈控制

研究风电场优化使用标准前馈控制的概念进行了总结表5。这种方法使用不同的控制算法,优化策略,输入参数,和风电场设计优化和评估模型在提高风电场性能从而达到所需的风电场控制目标。因此,基于的梯度控制算法使用不同的优化策略,如序贯二次规划,最陡下降,和共轭梯度,提出了(表5)最大化风电场发电通过调整风力发电机偏航角和诱导因素。例如,Annoni et al。(2018)使用连续二次编程实现高斯后的概念既增加电力生产的优化和评价模型通过调整风力发电机偏航角。在这个框架下,据称电力生产增长17%而贪婪的控制算法。另一方面,托马斯et al。(2017),类似的策略(序贯二次规划),使用Jensen-Park模型优化风电场的偏航角和布局,和电力生产报告增加24%而贪婪的控制算法。此外,提出了基于最陡下降- - -共轭梯度优化公园和法律(2017),Thøgersen et al . (2017)调整轴向诱导因子和偏航角(在最陡下降策略)和偏航角(共轭梯度策略的情况下)的风力发电场,结果表明,电力生产可以最大化了7%和7.5%,分别。

所示表5标准前馈,进一步优化策略是基于启发式算法(遗传算法、粒子群优化和人工蜜蜂殖民地)由不同的人员和博弈理论优化提出了优化各种输入参数的风力发电场。例如,提出了一种遗传算法塞拉诺冈萨雷斯et al。(2015)优化风力发电机的涡轮比率和叶片距角Jensen-Park评价模型的基础上,这导致了电力生产增长1.5%。遗传算法也被使用王et al。(2018)旨在最大限度地提高电力生产通过调整轴向诱导因子和布局基于Jensen-Park风力发电系统的优化和评价模型,并最终增加风电产量1% - -2%。另一个功能强大的启发式算法标准前馈策略包括粒子群优化,已普遍在最近的研究工作提出实现各种风电场控制目标。在表5几项研究的结果,实现了粒子群算法在优化风电场性能。因此,在Behnood et al。(2014),涡轮比率和叶片距角调整风电场的16个涡轮机基于Jensen-Park模型,近似的功率系数(涡轮的涡轮的函数比和叶距角)和电力生产增长10.6%据报道。提出了研究结果Bo et al . (2016),侯et al . (2016),Gionfra et al。(2019)还表示粒子群优化的鲁棒性帮助风电场输出功率最大化。此外,启发式算法风电场优化策略,提出了人工蜜蜂殖民地,调整泵比和偏航角的风力涡轮机基于Jensen-Park模型和FLORIS设计优化和评估abb和Allagui (2016),快速et al . (2017)和输出功率增量的4% - -6%和3%,分别实现。

游戏算法基于理论的风电场优化策略可以实现电力系统负荷波动最小化除了最大化输出功率通过促进偏航角和轴向诱导因子的调整。通过使用此策略以及不同风电场性能优化和评价模型,研究人员介绍了一些研究工作。因此,在Gebraad et al。(2016),偏航角被使用FLORIS模型优化,而输出功率性能评估利用SOWFA和FLORIS模型,和风力发电场发电报道提高了1% FLORIS和SOWFA优化和评估模型,和13%当FLORIS平台被用来优化和评价模型。此外,在凡戴克et al . (2021),FLORIS模型被用来作为一个单一的平台,结合CC-Blade模型优化风力涡轮机的偏航角和评估风电场输出性能,在电力生产最大化报道是3.7%的风能和单个模型(FLORIS)和电力系统负荷波动下降了18.7% (FLORIS + CC-Blade)相结合模式。还介绍了更多的工作爬虫et al。(2015),轴向诱导因子与Jensen-Park优化模型在不同的设置,导致风电场发电量增长-5.4% 1.4%。

额外的作品是基于标准的前馈控制策略涉及不同的算法和优化和评价模型给出了风电场的设计和性能表5的扩展的总结表5。提出了一种动态规划策略Rotea (2014)优化轴感应风力发电厂的应用磁盘驱动器模型设计优化和评价标准。这项研究的结果表明,大约5%的电力生产的最大化和风电场负载波动减少38%相比,贪婪算法策略。此外,动态规划优化策略实施Santhanagopalan et al . (2018),Dar et al。(2016)通过调整泵比通过运行模型和偏航角和轴向诱导因子通过增强Jensen-Park模型来实现输出功率增量的-26.5%,0.8%和4.5%。

附加标准前馈优化策略是基于不同风电场控制目标和各种风电场设计优化和评价模式也提出了许多研究工作,和他们的一些部分的总结表5。因此,Nelden-Mead单纯形算法实现的简化Ainslie模型优化和评估风电场的功率参考金et al。(2017),结果显示2.4%的输出功率的增加和减少负载波动在上游风力16.7%。根据一项研究Bossanyi (2018)发电机转矩,叶片螺距角,偏航角调整和评估旨在最小化整个电力系统功率损失和压力,和电力生产节省了2%。此外,基于现场试验优化的研究工作进行了讨论弗莱明et al . (2019),弗莱明et al . (2020)声称2%的功率增益和最小化后损失的6.6%,分别利用FLORIS调整偏航角的优化模型。此外,一些研究特定于浮式海上风力发电场基于叶片距角进行了调整,并给出这些研究的结果的最后一行表5。例如,在研究中Kheirabadi和Nagamune (2019),FLORIS基准作为电力生产最大化的优化和评价模型通过调整浮动海上风电场叶片距角在不同的设置,输出功率增加16%和-54%。此外,浮式海上风力发电场的调整在不同的设计优化和评价基准:深神经学习优化模型和LSTM评价模型Sierra-Garcia和桑托斯(2021)Jensen-Park优化模型和FarmFlow评价模型罗德里格斯et al。(2015)实施;电力生产增长7%,-21%和4.4%,分别。

4.2基于模型的闭环控制

在这种控制方式下,研究基于模型预测的优化和数据驱动的优化策略进行了总结表6。因此,一个模型预测优化算法实现陆军et al。(2014),使用Jensen-Park平台作为评价的优化模型和SimWindFarm平台旨在提高风电场电力生产与叶片间距的调整角度和涡轮比率。这两个调整下,输出功率显示一个增量的0.4% - -1.4%。另一方面,轴向诱导因子调整研究Vali et al。(2016),利用另一个风电场性能优化和评价平台(WFSim)基于模型预测优化策略实现电力生产增长3.8%。此外,与模型预测优化策略的实现通过WFSim模型优化的应用轴向诱导因子和评估风电场输出功率的性能,提出了额外的工作瓦里et al . (2017),瓦里et al . (2019),报告的改善电力生产2% -8%和4%,分别。另一方面,要实现更大的电力生产增量被报道在使用SP-wind基准作为调整推力系数的优化和评价模型(Goit和迈耶斯,2015年;例如,迈耶斯,2016年;例如,迈耶斯,2017年)和推力系数和偏航角速率(例如,迈耶斯,2018 a;例如,迈耶斯2018 b)下的风电场不同控制设置。

表6

表6。表演的基于模型的闭环控制策略,不同的优化和评价模型。

不同风电场性能优化和评价模型(FLORIS SOWFA,深神经学习模型使用莱斯和CNN + LSTM DB-PC和扩展卡尔曼滤波模型)被用来调整偏航角(Doekemeijer et al ., 2019 a),泵比和叶距角(阴和赵,2021年),转子转速和轴向诱导因子(Abdelrahem et al ., 1596);输出功率增长7%,-11%,38%,和20%,分别是声称要实现。另一方面,各种数据驱动的基于模型的优化策略(贝叶斯上升、贝叶斯优化等)被研究人员等实现的公园和法律(2016),赵et al . (2020),阴et al。(2020)利用不同风电场优化模型(高斯回归模型、FLORIS深度强化学习和支持向量机,分别),和评价模型(风洞,SOWFA、WFSim FLORIS,分别)在调整输入参数(偏航角和叶片距角、偏航角、轴向诱导因子,和偏航角,分别)来确定导致电力产品的增量水平和可靠性提高。因此,输出功率增生报告了-33.2%达到30.4%,4.4%,和10%,分别和可靠性提高了1.7%。

4.3模范自由闭环控制

所示表7、模范自由闭环控制算法风电场优化策略,其中包括多个分辨率的同时扰动随机算法,博弈论,梯度下降,和嵌套极值控制器,实现了优化风力涡轮机的输入参数,如轴向诱导因子和发电机转矩收益为了评估可能的后果产生的力量。不同设置下轴向诱导因子进行了优化(同时扰动随机算法(Ahmad et al ., 2014)博弈理论(马丹et al ., 2013)和梯度下降法(Gebraad et al ., 2013)),并对结果进行评估与相同的模型(Jensen-Park),和不同级别的增量(32%,25%,1%)的输出功率被报道。另一方面,发电机转矩收益和偏航角被实现相同的调整优化策略(嵌套extremum-seeking控制器)和使用不同的评估模型[SimWindFarm (杨et al ., 2015)UTD-WF (Ciri et al ., 2016);Ciri et al ., 2017)和风洞(Campagnolo et al ., 2016)];不同程度的增加(1.3%、10%、7.8%和15%)在电力生产声称。

表7

表7。表演的模范自由闭环控制策略与评价模型。

5最近的挑战和未来前景的研究研究风电场控制

标准化的影响风电场风力发电厂负荷优化策略将是非常有用的应用研究的结果在实际风电场的实际实现产业。这是因为通过研究风电场性能的优化建模和评估通过使用不同的策略(如多个研究的总结表5- - - - - -7显示),这仍然在评估不同的优化模型的表现提出了挑战下一个统一的环境。因此,技术合作风电场控制方法目前正在多个研究机构和行业的发展。特别是FarmConners环境介绍了最近生产为目的的数据集作为评价不同控制的基础模型旨在缓解壁垒风电场控制验收Gocmen et al ., 2020)。此外,该项目是由FarmConners消除相关的挑战与风电场控制的商业应用合作真正评估FarmConners风电场控制的先进的环境。因此,可靠的风力发电厂的效率评估控制模型应以准确地确定风电场控制器的性能。相应地,为了最大化风电场控制模型和接受,最终,FarmConners环境,FarmConners为风电场control-oriented流提供了一个广泛的验证框架和负荷模型,在高保真模拟生成数据集(模仿),风洞实验和现场数据从一个完全操作风电场在自然环境条件(见画在一起图10)。

图10

图10。数据结构的FarmConners环境。

FarmConners不管这个技术进步,尽管最近的研究表明通过模拟风电场的电力生产与协同控制策略能够最大化,实际确认在实际风电场仍欠缺。例如,它提出了一个问题:是否轴感应控制可以有效地导致增加风电场的年度发电。甚至更有前途的方法在模拟,wake-steering风电场控制,它直接实用性实际风电场尚未实现。相当大的测量噪声和不可预测性wake-steering控制是一个挑战,因此很难评估测量运动的结果。因为不可预见性的模型如风向、空气动力学、协同控制策略可以变得适得其反的时期,这可能不会导致提高每年的输出功率。然而,即使这些控制概念无法最大化的生产力量,他们在减少风电场加载可能仍然是有效的。

一般来说,后转向被认为是良好的控制策略对风电场优化。然而,它并不完全令人信服的后转向是否实际上可以有效地帮助减少能源成本。涡轮机不面向偏航进风。这些将导致额外的动态疲劳在涡轮机的各种组件,导致增加了维护成本。报告由几个模拟研究表明,叶片的疲劳载荷和卷可以显著改善。然而,更先进的研究支持扩展实验需要准确地确定wake-steering控制策略的影响组件的寿命的涡轮机。如果这种控制策略被证明是有效的,它甚至可以帮助重新设计各种组件的风力发电系统(Andersson et al ., 2021)。另一方面,最近发表的报告的国家可再生能源实验室(NREL)显示,实际验证,wake-steering风电场控制,基于研究模型Martinez-Tossas (2021),可以实现风力发电机的成本降到最低。

许多相关研究进行了探讨这些问题,他们提出了各种各样的迹象。的研究霍德兰et al。(2019)提出了wake-steering方法基于偏航失调使醒来离开下游涡轮为了最大化风电场发电。这种方法的评价与特定场地进行分析梯度上升通过使用历史运营数据;功率增加7% - -13%的附近风速平均-47%和28%低风速。这项研究还报告说,后转向最小化风电场的发电量变化72%。这项工作最终表明,尽管wake-steering结果证明可能提高电力生产的效率和可预见性,由此产生的收益每年风电场电力生产是无关紧要的。另一项研究,专注于风力发电机偏航的条件下工作拉希米et al。(2018),声称现在显著提高工程模型的预测负荷在偏航流基于扭曲后的效果。这项工作特别重视根涡度的贡献的诱导速度方位变化的预测疲劳载荷和确定偏航力矩;新模型来源于计算流体动力学的三个风机风力涡轮机(每个评级5 MW)和两个10兆瓦发电机。通过一个致动器进行了模拟模型,而该模型评估是基于自由涡之后的结果代码和执行机构模型模拟不同风力涡轮机和偏航角。最后这项研究的结果表明,该模型显著提高了估计的方位变化的轴向诱导因子,同时也大大提高了预测产生的叶片负荷的变化。

此外,一个动态的风电场尾流建模方法,基于双边卷积神经网络和高保真莱斯提出的数据李et al。(2022);另一种方法,依赖于一个点涡运输模型偏航风力涡轮机醒来了宗庆后和Porte-Agel (2020)。前(李et al ., 2022)使用一种新颖的深度学习方法,命名为双边卷积神经网络(BiCNN),对准确建模的动态风电场尾流基于流场由高保真模型生成的数据;的讨论表明,开发了基于机器学习唤醒模型将捕获的空间变化动态醒来密切高保真模型和将尽快醒来低保真静态模型。此外,这个模型被证明比高保真数值模型,可用于相同的场景。另一方面,后者(宗庆后和Porte-Agel, 2020)进行立体粒子成像测速仪测量多个stream-wise地点在偏航风力涡轮机为了研究反向旋转涡对的形成机制;这项研究的结果表明,反向旋转涡对形成背后的偏航风力涡轮机将来自中心涡和stream-wise组件之间的复杂交互的叶尖涡,观察是本质上不同于一个偏航拖盘情况中心漩涡将缺席。此外,本研究的模型被认为是第一个模型,能够准确地模拟后变形在偏航风力涡轮机。

普遍表示,受欢迎的协作风电场控制方法是基于优化,其中包括基于模型的闭环控制,等等。为了实现一个基于模型的优化器在一个闭环,估计需要使用状态。然而,利用状态估计量将减少的能力优化方法相比在某些方面non-optimization-based无噪声的全状态反馈策略。最近,一个非常有限的研究已经由提议提高状态估计在风电场优化输入参数启用网格服务的提供。

6结论

这项工作提供了一个全面审查在风能工程方法将研究和技术问题,以反映近期和未来的发展,风电产业发展的挑战和机遇。风力发电研究和技术进步极大地促成了风电行业到目前为止已经取得的进展,和这个行业的未来命运也将很大程度上依赖于风权力相关的研究和技术的潜力。显然,能源相关政策和预测将是直接基于持续的研究和技术创新的地位在给定的能量场,也可以一个平常的趋势对于风力发电安装。基于这一基本前提,先进的研究技术进展,可能会影响近期和未来的陆上和海上风力发电的发展一直在讨论本研究符合设定的方向(零排放目标)联合国气候变化公约》(UNCCC)。

大量风能系统相关的最近的研究大多倾向于技术发展的海上风力发电由于技术的原因,近海风电转换为大功率生成应用程序可以进一步扩展。基于许多HVDC-power传输系统的转换器目前经历的发展前途,与各种设计实现减重,成本优化,进一步增强在未来离岸系统的功率转换效率。一般来说,基于最近的电力传输技术的进步,未来的风力发电产业似乎更依赖于比陆上海上风力发电场。

此外,目前的进步automation-based研究项目表示非常有前途的未来目标实现的一些优化理论在现实世界的农场。挑战与风电场控制建模和评估工具普遍预计需要解决对基本风电场优化目标的实现。一个目标(风力涡轮机的成本最小化)据报道已经实际验证结果的基础上最近提出的研究模型。这些以及更多的最新发展增强作品可能是随后进行的研究人员和工程师在风电场最优控制是非常重要的,这可能部分有助于使风力发电行业在不久的将来看到大转变。

作者的贡献

所有作者列出了大量的、直接的和知识贡献的手稿和批准出版。

资金

这项工作是支持Bahir Dar大学理工学院,Bahir Dar能源中心,和Wolaita合情大学。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或那些出版商编辑和评论员。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

缩写

CC,组件认证;彗星,复合材料制造教育和科技;双馈式感应发电机的DFIG;FLORIS,在稳态流重定向和归纳;暖通空调、高压交流电;直流高压直流;MM VSC,模块化多层次-电压源变换器;NREL,国家可再生能源实验室;PMSG永磁同步发电机;粒子群优化算法; 3L NPC, three-level neural point clamped; SST, solid-state transformer; PWM CSC, pulse width modulator-current source converter; SVM, support vector machine; NESC, nested extremum-seeking controller; SOWFA, simulator for wind farm applications; RANS, reynolds-averaged navier–stokes; LSTM, long short-term memory; WFSim, wind farm simulator.

引用

abb, M。,和Allagui, M. (2016). Centralized control strategy for energy maximization of large array wind turbines.维持城市Soc。这件,82 - 89。doi: 10.1016 / J.SCS.2015.11.007