风力发电系统设计优化与运行效率提升研究

中图分类号：TM614 文献标识码：A

引言

随着全球能源结构转型的推进，风力发电作为可再生能源的重要形式，其并网规模不断扩大。风电并网过程中的功率波动、电压稳定性以及谐波干扰等问题严重影响电网的安全运行，成为制约风电高效利用的关键因素。深入研究风力发电并网系统的稳定性问题及提升方法，对于保障电力系统运行安全、推动新能源技术发展具有重要的理论和实践价值。

1 风力发电机组结构与关键部件优化设计

1.1 风轮叶片的优化设计

翼型设计是根据空气动力学原理，借助优化叶片攻角和升阻比来确保在不同风速条件下实现最大的风能捕获效率。常用翼型如 NACA 系列可依据计算流体力学（CFD）模拟验证其性能，借助非对称翼型可进一步提升低风速区域的性能。叶片长度需根据风轮直径和场地风速分布进行优化。较长的叶片能增加扫风面积但会增加制造成本和结构应力，需依靠优化算法寻找长度和性能的平衡点。材料优化方面需要选取轻质高强度材料，如碳纤维复合材料可以有效降低叶片重量，减少离心力和疲劳应力从而提升结构寿命。制造工艺改进要求借助模具一体化成型技术来减少接缝处的应力集中，提高叶片的结构完整性和抗疲劳性能并降低制造成本。

1.2 发电机与传动系统的优化

发电机优化是针对永磁同步发电机，优化转子磁路和定子槽形并提高电磁转化效率。有限元分析（FEA）模拟磁场分布可以减少涡流和磁滞损耗，并且优化绕组排布以降低铜损。对齿槽转矩进行优化设计从而减少机械振动和噪声。传动系统优化要求齿轮箱设计依据多级传动方案，优化齿轮模数和传动比来确保机械能高效传递给发电机。硬齿面材料如合金钢以及渗碳钢，可以提高齿轮的耐磨性和抗疲劳性能。直接驱动技术需要取消传统齿轮箱借助大直径低速永磁发电机，实现机械能直接传递至发电机并提高系统可靠性。

1.3 塔架与基础结构优化

塔架高度的优化借助风资源评估和气象数据分析，确定风轮在 70 米\~120 米范围内。高度的增加需要塔架承受更大的弯矩，需结合经济性与结构稳定性进行综合优化。结构形态优化需要传统圆柱形塔架逐步向锥形或梯形结构演进，根据分段拼装设计以便于运输和安装。塔架壁厚和直径借助渐变设计，可以降低重量并提升强度。基础结构优化是根据场地地质条件设计基础类型，包括重力式基础与桩基础以及岩锚基础，优化基础尺寸和埋深以确保稳定性和成本控制。

2 风力发电系统运行效率提升技术

2.1 数据采集与传输技术

在风电信息管理系统智能化体系中，数据采集与传输技术是实现信息实时感知和传输的基础。传感器技术作为数据采集的核心，通过安装在风电设备上的各类传感器，如温度传感器、振动传感器、电流传感器等，实时采集设备的运行数据，这些传感器以有线或无线的方式构成传感器网络，能够全方位感知风电场内的风速、风向、设备状态等关键信息。物联网技术则进一步扩展了传感器网络的功能，实现了设备之间的互联互通，为数据的传输和处理提供了更加便捷的途径。同时，数据通信技术如5 G 、Wi－Fi等，则负责将采集到的数据实时传输到中央管理系统，确保数据的时效性和准确性。这些技术共同构成了数据采集与传输技术的基础，为风电信息管理系统的智能化提供了有力的支持。

2.2 数据存储与处理技术

数据存储与处理技术是风电信息管理系统智能化体系的重要组成部分。其中，数据库技术用于存储和管理采集到的海量数据，包括设备信息、运行数据、故障记录等。随着风电场规模的扩大和数据的增加，传统的关系型数据库已经难以满足数据存储的需求，因此，NoSQL数据库等新型数据库技术被广泛应用于风电信息管理系统中。大数据分析技术则是对采集到的数据进行深度挖掘和分析的关键技术，通过运用各种算法和模型，能够提取出有价值的信息和知识，为风电场的管理和运营提供决策支持。数据挖掘技术则是对大数据分析技术的进一步补充，它能够从海量数据中挖掘出隐藏的规律和模式，为风电设备的故障预测和维修提供有力的支持。

2.3“云—边—端”协同智能控制

上海电气的风电智能控制系统实现了“云—边—端”协同架构。云端部署的深度学习模型基于全球风电场大数据训练优化，可为风电场提供适配运行策略。边缘计算节点靠近风机具备强大实时数据处理能力，能在

10ms 内响应风机突发故障报警，并迅速执行本地控制指令，如紧急制动、变桨调节等操作，保障机组安全。终端风机控制系统采用可编程逻辑控制器与工业以太网通信，精准执行云端与边缘下达的指令，同时实时反馈机组状态。当风速骤变，边缘节点结合云端策略，快速向风机可编程逻辑控制器（programmablelogiccontroller,PLC）下达变桨指令，PLC 驱动电机在2s 内完成桨距角调整，确保风机稳定运行，有力提升风电场智能化管理水平。

2.4 实时监控功能

实时监控功能是风电信息管理系统智能化体系不可或缺的一环，其通过对风电场各类高精度传感器的实时数据进行采集与高效传输，全面掌握了风电场的整体运营动态，它不仅详细展示了每台风电机组的实时发电功率、风速、风向、温度等核心运行参数，还以多样化的图表形式直观呈现，让用户一目了然地了解风电场的即时状态。同时，实时监控功能内置了智能异常检测算法，一旦检测到风电场或风电机组出现异常波动或故障迹象，能够立即启动报警流程，通过声光电报警、短信即时推送、邮件自动通知等多种通信手段，迅速将异常信息传递给用户，确保用户能够第一时间响应并采取有效措施。此外，该功能还提供了强大的历史数据查询与对比分析功能，用户可以根据需要设定时间范围、数据类型等条件，轻松检索过往数据，并通过对比不同时间段的运营数据，深入了解风电场的运行趋势和变化规律，为后续决策提供坚实的数据支撑。

2.5 风能预测与调度优化

风能预测模型基于数值天气预报（NWP）和历史风速数据，结合机器学习算法来构建风速预测模型。动态调度策略是根据预测的风速和电力负荷，动态调整机组启停顺序及运行功率。部分机组的输出功率在预测到风速下降时会提前降低，避免因功率波动对电网造成冲击。经济调度优化可引入成本最优调度模型，综合考虑发电量与电网需求和维护成本来优化各机组的发电计划。

结束语

综上所述，风力发电系统的优化设计与运行效率提升依赖于先进的控制技术与智能化管理以及数字化手段的深入应用。从风力发电机组结构优化到智能化运行策略，各环节的技术改进显著提升了风能利用效率和系统可靠性并降低了运行成本。系统将结合大数据分析和机器学习以及预测性维护等技术，进一步推动风力发电系统向高效与可持续的方向发展。

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