风力发电场的电气系统设计与优化

风力发电场的电气系统设计与优化

尹铁涵

黑龙江中宇富锦风力发电有限公司156100

摘要：随着我国科研水平的提高，新技术不断取得突破，部分领域已赶上国际先进水平。不过，与一些发达国家相比，我国的智能化研发水平还有待提高，部分智能化产品还处于试验阶段。因此，需要进一步推进风电智能化研发和生产，构建科学的风电模型，充分发挥智能系统在风电设备中的作用；实时收集智能装备在实际项目中的使用情况，反馈存在的不足和问题，并进一步进行修正、改进，使风能智能装备的整体工作效率水平得到全面提升。

关键词：风电场；电力系统；设计与优化

1风电场分析

所谓风电场是风能资源较好地区的人员、设备和物资的集合，包括风电机组、辅助输变电设备、运维人员和基础建筑设施等。在风电场中，根据风力的特点，将大量的风力发电机按照一定的规律组成阵列，依靠风力发电机组完成风能向电能的转换，然后依靠输变电设备将其馈入电网。其建设在于更好地利用风能，这也与风电场本身的特点有关。风电场风资源丰富，同时，风力发电符合当前的环保要求，改善了当今传统燃煤发电的现状。考虑到单个风电场机组的风电场容量较小，需要依靠大量风电机组组合形成一个整体分散的风电场，增加发电量。所需风钟等基于上述风电场的特点，可以保证风力发电的整体效果和质量。

2识别风电设备的健康状态

针对风电设备健康状态自动识别问题，多位电网专家和高校讲师进行了卓有成效的探索，提出了许多有效的风电设备健康状态自动识别模型。起初，人们利用模糊综合评价设计了风电设备健康状况自动识别模型，该模型工作过程简单，易于实现，越复杂，模糊缺陷越明显。风电设备健康状态报废率高等综合评价技术。随后，出现了基于人工智能技术的风电设备健康状态自动识别模型，其代表有：小波包神经网络、SOM神经网络、支持向量机等，具有较好的学习能力，可以预测发电设备健康状态国家对风电进行跟踪，获得较好的风电设备健康状态识别结果，已成为风电设备健康状态识别的重要研究工具。但在实际应用中，该模型存在一定局限性，如支持向量机识别风电设备健康状态效率低，神经网络易受噪声干扰，使得风电识别结果发电设备健康状况不稳定，模型泛化能力较弱。为了更好地理解风电设备健康状态变化规律，采用小波变换对风电设备健康状态数据进行分解，去除噪声，并结合自适应遗传算法对Elman神经网络进行优化。网络构建风电设备健康状态识别模型，测试结果证明本文模型取得了理想的风电设备健康状态识别结果，与其他识别模型相比，识别结果该模型风电设备健康状态更加稳定，解决了风电设备健康状态识别复杂多变的问题。，具有广阔的应用前景。

3风机选择与布置

在风电机组的选型和布置中，需要了解风能资源及其在不同地区的分布特点。一年，并保持70m的高度范围。监测数据还需要与所在地区气象部门的实测数据进行比对分析，确保风能数据的综合合理性。经过全面监测，可以获得风电场在距地面70米高空的平均风速和平均功率密度，确保满足风电机组的运行要求。根据监测数据，每年都会计算风机的正常运行时间。风电场建设区还需要监测全年的风向变化，保证最大风向频率和最大风能频率方向的一致性，从而更好地调节风电机组。

在风电机组选型方面，要充分考虑不同地区风能资源的特点，以及不同类型风电机组的运行特点等，便于风电机组的合理选型；风电场所在区域还需要考虑重型设备的运输和安置，因此拟建区域必须满足相关设备运输和安装的道路要求；还需要了解拟建区域的年温度变化，即最高温度和最低温度，并考虑风电机组对温度的影响，以确保风电场能够同时承受高温和低温条件。减少温度对风力涡轮机的影响。事实上，在选择风力发电机时，还需要考虑不同风力发电机制造商的声誉、售后服务能力、型号性价比以及风力发电机在陆地上的占地面积。 .选择最好的风力机，根据实际情况灵活安排。

4风电场电气系统设计与应用

4.1接入系统设计

某风电场位于我国某地区的平原上，风能资源丰富，可建设数千万个风电场。除了在初期做好规划区内长期风能资源监测工作外，对监测到的风能数据进行充分分析，结合初期已建风电场的设计和建设经验。阶段，并充分考虑该地区的电网规划、配电和供电情况，根据供电情况，综合确定电力基本参数、输电容量、输电方向、输电区域等。

4.2主变台数的确定与选择

风电场在选择主变型号和台数时需要参考很多技术参数，如是否提供三相、低噪声、二线圈、低损耗变压器等，主变是否带稳压负载、是否有自然油循环系统风冷动力等。此外，还必须满足风电场的基本电气设计要求，同时还要考虑风电场后续扩建的可能性，既满足当前需求，又兼顾风电场建设的未来需求。对于主变接地方式，如果是220kV变电站的变压器，中性点需要接地，对于每台35kV的箱变，需要通过消弧线圈接地。综合考虑风电场选址的实际情况，兼顾风电机组持续的日常维护和检修需要。综合考虑风电场地址条件、装机容量、建设特点、经济效益、社会效益等因素，确定主变台数。在确定变压器数量方面，还需要进行市场调研，了解不同主流变压器的实际使用情况和应用特点，确保其满足高效、稳定、技术成熟的特点，并进行论证使用不同的变压器。

4.3风电场内部布线及主要电气布线分析

风电场总容量为200MW，其中一期为49.5MW。从经济角度考虑，原计划建设100MW220kV变电站一座，为下一步接入工程预留相关场地。220kV主电缆按单母线连接，所选风机型号对应690V输出电压，需升级改造接入220kV变电站。在其设计中，每台风力涡轮机的出口处都安装了一个升压变压器，将其从690V升压至10kV或35kV。对于兆瓦级风电机组，10kV母线可连接3-4台风电机组，35kV母线可连接更多风电机组。

4.4高压配电设备布置

《高压配电设备设计技术规程》（SDJ5-79）包含了高压配电设备设计的几项要求，高压配电设备的布局从占地面积、维护舒适度三个方面给出,和安全使用.具体而言，高压配电设备的实际布置需要考虑上述规范中的相关要求。

4.5220kV线路保护配置

在风电场电气系统设计过程中，还需要对不同方案进行比较，综合考虑技术可行性、进度、经济效益、社会效益以及风电与变电站的关系，确保最佳设计方案被选中。通过将风电场主变压器的输出线与最近的变电站连接，风力发电机可以并入现有电网，回路数设置为1，两个回路端口都必须安装保护装置。它依靠较好的继电保护功能发挥作用，通过光纤进行通信。通过安装独立的观察屏，作为继电保护中观察控制回路信号的依据，保证其功能的发挥。

结论

风电作为一种绿色能源，在世界范围内得到了大力支持，具有广阔的发展空间和未来前景。风电领域的投资与保证，风电将逐渐迎来更大的机遇。为此，现阶段应聚焦工程技术领域，完成风电机组运行状态的实时监测，利用深度学习和机器算法及时识别设备异常，依托科学预警平台，提高安全性和经济性，确保风电领域健康、安全、可持续发展。通过设计和实施完善的风电预警平台，将有效提高风电场数据采集效率，拓展前沿信息和数据管理能力，逐步实现智能区域管理的创新管理模式，有针对性风电机组设备检修、大型部件健康监测、风电功率预测，逐步实现风电场集中化、数字化管理，促进风电健康发展。

参考文献

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