基于PSCAD的变速恒频双馈风力发电系统建模与仿真 本次研究的主要内容是基于PSCAD的变速恒频双馈风力发电系统建模与仿真。该系统能够实现风力发电机组的变速恒频控制，提高电能质量和电网稳定性。研究中，首先介绍了双馈电机的基本结构特点及其运行原理，然后详细推导分析了abc三相静止坐标系下和两相同步旋转dq坐标系下的双馈发电机的动态数学模型。 在此基础上，研究还采用了基于定子磁链定向的矢量控制方案对转子侧变换器的控制方案进行设计，并引入了滞环电流PWM控制技术，建立了转子电流与功率之间的控制关系。采用转速与无功功率双闭环的控制结构，较好的实现了有功功率和无功功率的解耦控制。 网侧变换器的控制方案采用了SVPWM控制技术，通过电压电流双闭环的控制结构，能够维持直流侧母线电压恒定以及保持单位功率因数运行。在PSCAD/EMTDC电力仿真软件中搭建了双馈风力发电系统模型以及控制部分模型，仿真运行结果表明，双馈风力发电系统能够较好地追踪风能，实现最大功率输出，有功功率和无功功率能够实现独立调节，实现了解耦控制，网侧变换器能够较好地维持直流侧母线电压的恒定。 此外，研究还介绍了低电压穿越的概念以及电网正常运行对风电机组低电压穿越能力提出的要求，介绍了实现低电压穿越的两大类技术，通过分析比较指出，在电网电压大幅跌落情况下，仅仅改进控制策略对实现低电压穿越不能起到应有的作用，硬件保护电路是必须增加的。研究还搭建了主动式Crowbar保护电路，通过仿真结果证明在电网电压大幅跌落的情况下投入Crowbar保护电路能够增强双馈电机的低电压穿越能力。 本研究的结果表明，基于PSCAD的变速恒频双馈风力发电系统建模与仿真能够较好地实现风力发电机组的变速恒频控制，提高电能质量和电网稳定性，为风力发电技术的发展提供了有价值的参考。 知识点： 1. 变速恒频双馈风力发电系统的基本结构和工作原理 2. 双馈电机的基本结构特点和运行原理 3. 基于定子磁链定向的矢量控制方案对转子侧变换器的控制方案设计 4. SVPWM控制技术在网侧变换器的应用 5. 低电压穿越的概念和实现技术 6. Crowbar保护电路的概念和分类 7. PSCAD/EMTDC电力仿真软件在风力发电系统建模与仿真中的应用

通过对单自由体系的分析，得到风荷载激励和从基底输入的加速度之间的关系。通过对风力发电塔的模态分析，得到简化为广义单自由体系的广义质量和广义刚度，求得风力发电塔塔顶位移的时程曲线，采用Savitzky-Golay平滑算法和差分法求得顶点的加速度和速度时程，以此求得合成后的等效加速度。对直接合成后的等效加速度进行傅里叶变换，采用低通滤波器剔除高频分量，进行傅里叶逆变化后得到最终等效加速度。有限元分析结果表明，在此等效加速度下的结构响应和已知响应吻合一致，从而为风力发电塔的减振试验在振动台上完成成为可能。

MPC与OpenFAST仿真风力发电机控制,基于OpenFAST与Simlink联合仿真的5MW海上风机MPC变桨控制策略设计与仿真程序研究,MPC变桨控制，OpenFAST与simlink联合仿真。 设计了多入多出线性MPC控制器。 5MW海上风机变桨控制仿真程序+参考文献 机型为OpenFAST 海上固定式单桩5MW风机 ,MPC变桨控制; OpenFAST; simlink联合仿真; 5MW风机; 海上变桨控制; 仿真程序; 参考文献。,MPC变桨控制：OpenFAST与simlink联合仿真研究

电动汽车大规模接入电网的双层优化调度策略：协同发电机、电动汽车与风力发电的调度计划研究,考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 中文文献可对照《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》，研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。 在输电网层，以减少发电机组的运行成本、PM2.5 排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性，建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。 在基于标准 10 机输电网和 IEEE33 节点配电网的电力系统仿真模型上，对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析，验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。 程序包含注释 ,核心关键词： 大规模电动汽车; 双层优化调度策略; 电网接入; 协同优化; 发电机组; 排放量; 充电成本; 弃风量; 输电网层优化调度模型; 配电网层优化调度模型; 网损; 空间迁移特性; 电力系统仿真模型。,《大规模电动汽

Darrieus风力涡轮机在分散式发电和城市安装中的应用正重新引起人们的兴趣。 过去，人们一直致力于开发一种高效的独立式Darrieus涡轮机，并为此进行了大量的研究。 尽管做出了这些努力，但与水平轴同类产品相比，这些垂直轴涡轮机的效率仍然较低。 涡轮机的当前结构及其固有特性限制了它们在低风速地区的应用，这已通过过去的研究在实验和计算上得到证实。 为了使它们能够在弱风中运行并扩展其运行性能，提出了一种新型的自适应Darrieus风力发电机（ADWT）设计。 混合式Darrieus Savonius转子具有可根据风速动态变化的Savonius转子直径，使风力涡轮机能够在大风时启动，高效运行和停机。 由于Savonius转子的尾流对组合转子的功率性能产生了深远的影响，因此对两个铲斗式Savonius转子在打开和关闭状态下的尾流进行了研究。 当前的研究旨在开发一个分析模型，以预测功率系数以及其他设计参数对拟议设计的影响。 公式化的分析模型使用python编码，并获得10 kW转子的结果。 对弦的长度和封闭的Savonius转子的直径进行参数分析，以寻找最佳直径，以使年度能量输出最大化。 相对

使用MATLAB 2021a进行双三相永磁同步风力发电系统控制策略仿真的研究。主要内容涵盖变流器模型（包括PWM技术和滤波器设计）、双三相电机模型（电磁特性、机械特性和热特性）和控制器模型（机侧控制和电网侧控制）。通过这些模型的搭建和调试，实现了对风力发电系统的全面仿真，验证了系统的性能和可靠性，并进行了故障分析和优化设计。 适用人群：从事风力发电系统研究的技术人员、高校相关专业师生、电力系统工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解双三相永磁同步风力发电系统的工作原理和技术细节的研究人员。目标是在理论和实践中掌握该系统的控制策略，提升系统的效率、稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的公式推导和仿真图片，有助于读者更好地理解和应用相关内容。附带的1万字Word文档进一步补充了理论背景和具体实施步骤。

模块化多电平矩阵变换器M3C双仿真：最新逼近调制与载波移相调制技术研究，基于50Hz输出海上风电与风力发电配网运行方案（输入3Hz信号，采用2021a版本）,"M3C模块化多电平矩阵变换器仿真研究：双调制策略下的输入输出特性与海上风电风力发电配网运行方案",模块化多电平矩阵变器（M3C）仿真两个，包含最近电平逼近调制和载波移相调制， 输入50 3Hz 2021a版本 输出50Hz 适用于海上风电 风力发电 配网运行方案。 ,M3C仿真; 最近电平逼近调制; 载波移相调制; 输入50 3Hz 2021a版本; 输出50Hz; 海上风电; 风力发电; 配网运行方案;,"M3C仿真研究：双调制策略下海上风电配网运行优化"

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双馈风力发电机（DFIG）模型的研究与仿真。首先对DFIG进行了简要介绍，强调了它作为一种变速恒频风力发电系统的优点。随后，重点讲解了如何利用MATLAB 2016中的Simulink工具进行DFIG的建模与仿真，包括创建基本模型、定义仿真参数、执行仿真并分析结果。文中还展示了具体的MATLAB代码片段，用于指导读者完成DFIG的建模过程。最终，通过对不同风速条件下的电流电压波形的观察与分析，深入了解DFIG的工作原理和性能特征。 适合人群：从事风电技术研发的专业人士、高校相关专业师生、对风力发电感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望掌握DFIG建模与仿真技能的人群，旨在帮助他们理解DFIG的工作机制，评估其在不同风速条件下的表现，从而为实际工程应用提供理论支持和技术储备。 其他说明：文章不仅提供了详细的建模步骤和代码示例，还对未来的研究方向提出了展望，鼓励研究人员继续探索DFIG模型和控制策略的优化路径。

该数据集是关于德国风力发电机发电预测的研究资源，涵盖了从2019年到2021年12月的时段，总计约13万条记录，每10分钟采集一次数据，提供了丰富的信息用于分析和建模。以下是这个数据集包含的主要知识点： 1. **时间序列分析**：由于数据每10分钟更新一次，这为进行时间序列分析提供了理想条件。可以使用ARIMA、状态空间模型或季节性分解趋势成分（STL）等方法来研究发电量随时间的变化规律。 2. **风电功率预测**：风力发电机的发电量受多种因素影响，如风速、风向、空气密度、叶片角度等。通过这些数据，可以构建预测模型来估计未来的发电功率，这对于能源调度和电网稳定至关重要。 3. **特征工程**：76维特征包括了轴承温度等关键参数，这些参数可能与发电机的运行状态和效率紧密相关。通过对这些特征进行工程处理（例如归一化、标准化、衍生特征、相关性分析等），可以增强模型的预测能力。 4. **异常检测**：轴承温度是衡量风电机组健康状况的重要指标，过高或过低的温度都可能预示着潜在故障。通过数据分析，可以识别出异常温度模式，从而及时进行维护和预防性维修。 5. **机器学习模型**：可以应用各种监督学习模型（如线性回归、随机森林、支持向量机、神经网络等）和无监督学习模型（如聚类、主成分分析等）对风力发电进行建模，理解特征之间的相互作用，并预测未来发电性能。 6. **多变量相关性**：探究76个特征间的相关性，可以帮助我们理解哪些因素对发电量的影响最大，以及它们之间是否存在协同效应。可以使用相关矩阵、热图或者网络图来可视化这些关系。 7. **时间间隔分析**：10分钟的时间间隔意味着数据具有较高的时间分辨率，这有利于捕捉到短时间内风力发电机状态的快速变化，对于短期预测模型的构建尤其有利。 8. **数据清洗**：在实际使用前，需要对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复值，确保模型训练的基础数据质量。 9. **单位信息**：数据集中的每个特征都有相应的单位，了解这些单位对于正确解释和处理数据至关重要，比如温度可能是摄氏度，风速可能是米/秒等。 10. **数据可视化**：利用可视化工具（如Matplotlib、Seaborn或Plotly）将数据以图形形式展示出来，可以帮助直观理解数据分布、趋势和异常情况。 这个数据集为深入研究风力发电的性能、预测和设备健康管理提供了宝贵资源，适合从事能源、机器学习、数据科学或相关领域的专业人士进行分析和建模。