能源緊缺,環(huán)境惡化已經(jīng)成為制約人類發(fā)展和生存的關(guān)鍵性因素,風(fēng)能作為一種可再生能源,受到世界范圍內(nèi)的關(guān)注。傳統(tǒng)方法是利用風(fēng)電場(chǎng)詳細(xì)模型來(lái)模擬并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的動(dòng)態(tài)特性,但是由于風(fēng)電場(chǎng)的規(guī)模越來(lái)越大,利用詳細(xì)模型來(lái)模擬風(fēng)電場(chǎng)時(shí),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力的需求都非常龐大。因此為了節(jié)約資源,提高仿真速度,本文主要對(duì)雙饋風(fēng)電場(chǎng)的等值建模進(jìn)行研究。首先,本文詳細(xì)介紹了單臺(tái)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的各個(gè)模塊,包括風(fēng)速模型、氣動(dòng)模型、軸系模型、發(fā)電機(jī)模型和變流器模型,同時(shí)對(duì)所建立的并網(wǎng)雙饋風(fēng)電機(jī)的模型在電網(wǎng)電壓不平衡時(shí)進(jìn)行仿真特性分析。其次,本文依據(jù)能表征風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行特性的12個(gè)狀態(tài)變量,通過(guò)詳細(xì)的理論分析,選取v、ω、Pe作為雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)的分群指標(biāo)。通過(guò)對(duì)智能尋優(yōu)鳥群算法的改進(jìn)來(lái)提高其尋優(yōu)性能,然后使用改進(jìn)鳥群優(yōu)化的K-means聚類算法把風(fēng)電場(chǎng)劃分為若干個(gè)集群。然后,為確定等值風(fēng)力發(fā)電機(jī)的參數(shù),本文基于公共耦合點(diǎn)（PCC）測(cè)量的數(shù)據(jù),詳細(xì)解釋了對(duì)數(shù)據(jù)的處理方式,在充分考慮對(duì)外特性的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)粒子群算法（MPSO）對(duì)等值風(fēng)力發(fā)電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行識(shí)別。最后,在不同工況下把等值風(fēng)電場(chǎng)模型與詳細(xì)模型及單機(jī)等值模型進(jìn)行對(duì)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

某雙饋式風(fēng)力發(fā)電機(jī)有功轉(zhuǎn)速特性曲線

K-means算法聚類過(guò)程

實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)Fig.5-4Real-timesimulationplatform在仿真平臺(tái)中搭建等值風(fēng)電場(chǎng)模型，并按照以下工況下進(jìn)行仿真，得到風(fēng)電

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3704063