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1)针对每台风机,设置正确的控制参数,如桨叶型号、桨叶零位置参考角度、Cp值、起机和停机风速等重要参数,以提高风机发电量并大幅减小风机振动。并且通过专用的参数管理工具对每台风机的控制参数进行管理,保证以后更新程序不会影响之前校正好的参数。
2)针对每台风机的海拔高度和环境温度变化,采用自适应控制方法调整风机的输出功率,提高发电量。
3)针对特定的桨叶类型,采用独立变桨和优化的变桨控制策略,特别是优化低风速区和高风速区的变桨控制,拓展风机运行风速区间,提高发电量。
4)自适应主动阻尼控制策略,降低每台风机塔筒振动,使风机运行更平稳。
5)提供专门的故障诊断软件,开放PLC软件关键控制参数和中间计算过程,实时显示相关数据波形及各个IO状态,自动诊断风机故障并提供详细解决方案指导。
4标准功率曲线测试评估方法
为了验证该机组主控优化效果,本文中按照第三章提供的评估方法与标准功率曲线测试相结合的方式对其进行评估,除对功率曲线、发电量进行评估外,还对机组风能利用系数和控制策略进行了评估。目前,采用IEC61400-12-1进行实际功率曲线测试也被国内外风电行业普遍所认可。
用于功率曲线测量的风速、气压、温度等数据的测风塔在该风电机组东北方向60°,217米处。测量风电场机组分布如图3所示。
从2014年6月开始,对L2-10机组进行叶片校零和主控程序优化升级工作,于2014年11月23日完成全部改造工作。该机组在2011年优化前曾由同一家测试团队进行了标准功率曲线测试工作,以此来作为优化前实测功率曲线。
本节采用2011年和2014年实测功率曲线数据,分析优化前后实测功率曲线、实测风能利用系数、年发电量和控制策略的变化情况。其中优化前实测曲线采用2010年11月1日~2011年1月6日数据进行分析,优化后实测曲线采用2014年11月23日~2015年1月4日数据进行分析。
图3测量地点机组布置图
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