1. 本选题研究的目的及意义
随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益严峻,可再生能源的开发和利用成为解决能源危机和环境污染的重要途径。
风能作为一种清洁、可再生能源,近年来得到了快速发展。
大型风电场并网发电已成为趋势,但同时也面临着诸多挑战,如风电出力波动性大、并网稳定性差、运行维护成本高等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,随着风电技术的快速发展和应用,风电场优化控制已成为国内外学者研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在风电场优化控制方面取得了一定的研究成果,主要集中在风电场功率预测、风电机组状态监测、风电场优化调度等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕大型风电场优化控制的关键技术问题展开深入研究,主要内容包括:
1.大型风电场气动特性建模:针对大型风电场气流环境复杂多变的特点,建立精确的风电场气动特性模型,为后续优化控制策略的研究提供基础。
2.风电场运行优化控制策略:研究基于大数据的风电场优化控制策略,包括风电场功率预测、风电机组协调控制、风电场电压控制等,以提高风电场的并网稳定性和发电效率。
3.风电场功率预测技术:研究基于大数据的风电场短期、中期和长期功率预测技术,为风电场的优化调度提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模、实验验证相结合的研究方法,具体步骤如下:
1.文献调研:系统查阅国内外相关领域的文献资料,了解大型风电场优化控制的研究现状、发展趋势和关键技术,为本研究奠定理论基础。
2.需求分析:分析大型风电场并网运行中存在的问题,明确研究目标和技术难点,制定详细的研究方案。
3.模型构建:针对大型风电场的特点,建立精确的风电场气动特性模型、风电机组模型和电力系统模型,为后续仿真研究提供平台。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.基于大数据的风电场气动特性建模:提出一种基于大数据分析的风电场气动特性建模方法,利用海量风电场运行数据,建立更加精确的风电场气动特性模型,提高风电场功率预测的精度。
2.基于深度学习的风电场功率预测:提出一种基于深度学习的风电场功率预测方法,利用深度神经网络强大的特征提取和非线性拟合能力,提高风电场功率预测的准确性和泛化能力。
3.基于强化学习的风电机组协调控制:提出一种基于强化学习的风电机组协调控制方法,利用强化学习算法的自适应学习能力,实现风电机组的智能化协调控制,提高风电场的并网稳定性和发电效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1. 刘吉臻,段建国,贺静波,等.面向新型电力系统的风电集群智能化管控技术综述[j].中国电机工程学报,2022,42(01):1-18.
2. 丁明,焦连伟,郭庆来,等.大数据驱动的风电场群协同优化控制技术[j].中国电机工程学报,2021,41(13):4411-4426.
3. 韩佳奇,汤奕,王秀丽,等.数据驱动的海上风电运维数字化转型应用与展望[j].电力系统自动化,2023,47(07):1-14.
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