中國沼氣發(fā)電技術發(fā)展現(xiàn)狀與前景展望(文件)
【正文】 術，2005(5):4245.[8] 馬昕霞, 宋明中,[J].2005(3):205209.[第五篇：我國風力發(fā)電現(xiàn)狀及其技術發(fā)展01控制技術是風力發(fā)電機組安全高效運行的關鍵技術[5,6]，這是因為：1）自然風速的大小和方向隨著大氣的氣壓、氣溫和濕度等的活動和風電場地形地貌等因素的隨機性和不可控性，這樣風力機所獲得的風能也是隨機和不可控的。這就對風力發(fā)電機組的控制系統(tǒng)可靠性提出了很高的要求。失速型是當風速高于額定風速，利用槳葉翼型本身所具有的失速特性，即氣流的攻角增大到失速條件，使槳葉的表面產(chǎn)生渦流，將發(fā)電機的功率輸出限制在一定范圍內。與恒速風電機組相比，它的優(yōu)越性在于：低風速時能夠跟蹤風速變化，在運行中保持最佳葉尖速比以獲得最大風能；高風速時利用風輪轉速的變化調節(jié)風力機槳距角，在保證風電機組安全穩(wěn)定運行的同時，使輸出功率更加平穩(wěn)。變槳距風力發(fā)電機組的優(yōu)點是：輸出功率平穩(wěn)，在額定點具有較高的風能利用系數(shù)，具有更好的起動性能與制動性能，能夠確保高風速段的額定功率。傳統(tǒng)控制采用線性控制方法，通過調節(jié)發(fā)電機電磁轉矩或槳葉節(jié)距角，使葉尖速比保持最優(yōu)值，從而實現(xiàn)風能的最大捕獲。變結構控制因具有快速響應、對系統(tǒng)參數(shù)變化不敏感、設計簡單和易于實現(xiàn)等優(yōu)點而在風電系統(tǒng)中得到廣泛應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是以工程技術手段來模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡的結構與特征的系統(tǒng)。首先，我國尚未完全掌握風電機組的核心設計及制造技術。風電發(fā)展側重于資源規(guī)劃，風電場的建設往往沒有考慮當?shù)仉娋W(wǎng)的消納能力，從而造成裝機容量大，并網(wǎng)發(fā)電少的現(xiàn)狀。參考文獻：[1] 陳永祥,、趨勢及建議[J].科技綜述，2010(4)：1419.[2] 張明鋒, 鄧凱,[J].機電工程，2010，1（27）：13.[3] 黨福玲，朝克，[J].經(jīng)濟論壇，2010(12)：5860.[4] 韓永奇，[J].新材料產(chǎn)業(yè)，2010(12)：810.[5] 王超，張懷宇，[J].電站系統(tǒng)工程，2006，22(2)：1113.[6] 許洪華,[J].電力設備，2005，6(10)：106108.[7] 張新房,徐大平,[J].華北電力技術，2005(5):4245.[8] 馬昕霞, 宋明中,[J].2005(3):205209.[。最后，我國風電的技術標準和規(guī)范不健全，包括風機制造、檢測、調試、關鍵零部件生產(chǎn)及電場入網(wǎng)等相關標準亟需建立和完善。在風機制造方面，風機控制系統(tǒng)、逆變系統(tǒng)需要大量進口，同時，一些核心零部件如軸承、葉片和齒輪箱等與國外同類產(chǎn)品相比其質量、壽命及可靠性尚有很大差距。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習特性，可用于風力機的低風速的節(jié)距控制。模糊控制是一種典型的智能控制方法，其最大的特點是將專家的知識和經(jīng)驗表示為語言規(guī)則用于控制，不依賴于被控制對象的精確的數(shù)學模型，能夠克服非線性因素的影響，對被調節(jié)對象有較強的魯棒性。同時基于某工作點的線性化模型的方法，對于工作范圍較寬、隨機擾動大、不確定因素多、非線性嚴重的風電系統(tǒng)并不適用。風力發(fā)電機組通常采用柔性部件，這有助于減小內部的機械應力，但同時也會使風電系統(tǒng)的動態(tài)特性復雜化，且轉矩傳動模塊會有很大振蕩。變槳距是根據(jù)風速和發(fā)電機轉速來調整葉片槳距角，從而控制發(fā)電機輸出功率，由傳動齒輪箱、伺服電機和驅動控制單元組成。其缺點是葉片重量大，槳葉、輪轂、塔架等部件受力較大，機組的整體效率較低，也使得這些關鍵部件更容易疲勞磨損。計算機技術與先進的控制技術應用到風電領域，并網(wǎng)運行的風力發(fā)電控制技術得到了較快發(fā)展，控制方式從基本單一的定槳距失速控制向變槳距和變速恒頻控制方向發(fā)展，甚至向智能型控制發(fā)展。3）自動控制在風力發(fā)電機組的并網(wǎng)和脫網(wǎng)、輸入功率的優(yōu)化和限制、風輪的主動對風以及運行過程中故障的檢測和保護中都應得到很好的利用。最后，我國風電的技術標準和規(guī)范不健全，包括風機制造、檢測、調試、關鍵零部件生產(chǎn)及電場入網(wǎng)等相關標準亟需建立和完善。在風機制造方面，風機控制系統(tǒng)、逆變系統(tǒng)需要大量進口，同時，一些核心零部件如軸承、葉片和齒輪箱等與國外同類產(chǎn)品相比其質量、壽命及可靠性尚有很大差距。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習特性，可用于風力機的低風速的節(jié)距控制。模糊控制是一種典型的智能控制方法，其最大的特點是將專家的知識和經(jīng)驗表示為語言規(guī)則用于控制，不依賴于被控制對象的精確的數(shù)學模型，能夠克服非線性因素的影響，對被調節(jié)對象有較強的魯棒性。同時基于某工作點的線性化模型的方法，對于工作范圍較寬、隨機擾動大、不確定因素多、非線性嚴重的風電系統(tǒng)并不適用。風力發(fā)電機組通常采用柔性部件，這有助于減小內部的機械應力，但同時也會使風電系統(tǒng)的動態(tài)特性復雜化
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