6风电机组风轮不平衡影响分析及识别方法研究.pdf

1、风电机组风轮不平衡影响分析及识别方法研究沈阳工业大学|新能源研究院报告人：邢作霞 陈明阳 罗世茂沈阳工业大学简介第一台稀土永磁电机第一台自主知识产权的兆瓦级风力发电原型机第一套长输油管道检测装置第一台异型曲面加工数控铣床始建于1949年，原国家机械工业部所属院校，1998年划归辽宁省管理。具有学士、硕士、博士三级学位授予权，院士1人、特聘外籍院士3人，专任教师1344人，各类在校生3万余人。以工为主、多学科协调发展，在装备制造业具有优良的办学传统和特色，诞生了中国多个第一。辽宁省一流大学重点建设高校依托“风力发电国家技术转移示范机构”、“辽宁省风力发电技术重点实验室”、“先进能源装备及应用协同

2、创新中心”、“辽宁省清洁能源供热工程技术研究中心”建设。“辽宁省风力发电虚拟仿真教学中心”和“辽宁省新能源工程实践教育中心”建设。共获国家级、省部级成果奖项40余项。主要研究方向：风电机组整机设计与机组运行状态评估、故障诊断，教学实验平台与虚拟仿真实验开发，固体电蓄热储能综合系统开发、电力现货交易市场机制优化。沈阳工业大学简介历史沿革1982年，风能技术研究所-全国最早的风力发电科研机构；1985年，第一台自研5kW风电机组试验成功；2005年，国家863项目资助下首台国产1MW风电机组并网投运；2006年，教育部批准设立“风能与动力工程”试办专业；2010年，获国家科技进步二等奖，我校批准该

3、专业招生；2012年，专业更名为“新能源科学与工程”；发展实验教学平台；2014年，瞄准新能源弃风发展储能蓄热，新能源消纳；2019年，二次荣获国家科技进步二等奖；2022年，荣获国家本科教学成果奖。01研究背景及意义02风轮不平衡影响分析04总结与展望03风轮不平衡的识别01选题背景及研究意义1.研究背景及意义1.Grh A,Hp A,Ceds A,et al.Detection of mass imbalance in the rotor of wind turbines using Support Vector MachineJ.Renewable Energy,2021.doi:10.

4、1016/j.renene.2021.01.080风电机组的风电机组的风轮不平衡风轮不平衡成为必成为必要的研究课题要的研究课题20%的风电机组的风电机组存在风轮不平衡存在风轮不平衡带来的带来的发电量发电量损失达到损失达到25%2.Junior F M,Moura E D,Rocha P C,et al.Unbalance evaluation of a scaled wind turbine under different rotational regimes via detrended fluctuation analysis of vibration signals combined wi

5、th pattern recognition techniquesJ.Energy,2019,171:556-565.（1）研究背景）研究背景风轮风轮质量质量不平衡不平衡风轮风轮气动气动不平衡不平衡优点：检测优点：检测结果准确结果准确。缺点：依赖缺点：依赖专家经验专家经验，耗费较大耗费较大。1.直接检测法直接检测法光学检测光学检测人工检测人工检测2.信号分析法信号分析法时域分析时域分析频域分析频域分析优点：计算优点：计算成本低成本低。缺点：无法识别具体程度。缺点：无法识别具体程度。3.人工智能法人工智能法神经网络神经网络聚类方法聚类方法优点：检测优点：检测结果准确结果准确。缺点：缺点：泛化性有

6、待提高泛化性有待提高。风轮不平衡感知：判别风轮风轮不平衡感知：判别风轮不平衡状态；不平衡状态；风轮不平衡识别：估计风轮不平衡风轮不平衡识别：估计风轮不平衡具体程度具体程度。1.研究背景及意义（2）课题的研究现状）课题的研究现状ZXYGFCGFnFnFnFnFtFtFtFtFNFXYZ1）风轮不平衡状态感知方法研究现状）风轮不平衡状态感知方法研究现状现有方法现有方法：卷积神经网络，支持向：卷积神经网络，支持向量机，聚类分析量机，聚类分析卷积层1池化层1卷积层2池化层2全连接层2）风轮不平衡识别方法研究现状）风轮不平衡识别方法研究现状1.基频分量与故障分量基频分量与故障分量特征接近特征接近；2.背