金凤115/2MW机组技术参数，包含详细的技术参数，低风速风机。

为了研究风力发电机组在低于额定功率时的最大风能捕获以及叶片的气动载荷,使得风力发电机组在整个生命周期内高效稳定地运行,提出了一种功率与载荷的协同控制方法,通过过渡区预变桨的方式控制风力发电机组功率与叶片气动载荷.采用所提出的功率与载荷协同控制策略在Matlab软件上搭建风力发电机组的仿真模型,计算得出了风力发电机组的功率和叶片气动载荷的数据,结果显示,协同控制策略能够在低于额定风速区域保持功率基本不变的情况下有效减小叶片的气动载荷,由此证明了所提出的协同控制策略的可行性.

风电容量可信度是衡量风力发电对电力系统可靠性贡献的重要指标，准确快速地计算风电场可信容量是含风电系统规划的基础。处于同一风区空间位置临近风电场出力具有相关性，采用Copula函数描述空间相邻风电场之间的出力相关关系，构建多风电场出力的联合概率分布模型。在此基础上提出出力相关的多风电场容量可信度评估方法，并采用截弦法计算得到风电场的容量可信度。以加入风电的IEEE RTS-96系统为例，仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

电池储能系统(BESS)可使风电场具备一定的发电计划跟踪能力，有必要研究风电场中的BESS容量优化问题。根据BESS技术特性与风功率波动特性制定发电计划，BESS分两部分运行，分别处于充、放电状态，交替平抑风功率与发电计划间的正、负偏差。一旦任一部分BESS到达满充或满放状态，则同时切换两部分BESS的工作状态。采用蒙特卡洛模拟技术对风-储混合电站一年内的运行状况进行模拟，并计算发电计划跟踪概率与BESS运行利润。在确保风-储混合电站按期望置信度跟踪发电计划的基础上，依据利润最大化的原则对BESS容量进行优化。基于某风电场历史数据的仿真实验证明了所提模型及算法的有效性。

电力系统IEEE118节点算例，部分算例包含风电机组

openfast-readthedocs-io-en-v3.2.0.pdf openfast用户手册/帮助文档/user guide，可帮助理解openfast的编译、运行等等操作，

文章提出变速风电机组旋转备用概念和实现算法，设置风电场出力上限，利用风电机组出力可控性，实现风电场间互补备用，减少常规机组提供的备用容量。采用K-均值聚类算法对风电场历史数据进行聚类分析，分析风电场功率预测偏差引起的风电系统备用需求的概率分布。设定电网安全运行置信度，计算常规机组所需提供的备用容量值。结果证明，风电机组旋转备用和良好的风场风资源互补性可以减少常规机组所需提供的旋转备用容量，多风场聚合为一个等值风场，可以减少调度出力给定值。

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

针对兆瓦级变速恒频风力发电系统,基于Matlab/Simulink建立了包括风机、传动齿轮、双馈发电机在内的大型风电系统的整体动态数学模型。传统的最大风能捕获算法往往基于最优功率曲线和部分风机参数已知,当上述参数未知或出现扰动时,风电系统的效率会严重降低。针对此不足,基于所建模型设计了变步长最大风能捕获控制器,该控制器采用矢量控制算法,实现了发电机输出有功和无功功率的解耦控制;针对有功功率控制,控制器根据发电机输出转速扰动时,相应输出有功功率的变化变步长地调整系统输入,直到系统运行到最大风能点。仿真结果验证了风电系统模型的正确性以及控制器的有效性。

simulink仿真，直驱型风力发电机最大功率点追踪