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早在上世纪80至90年代,欧洲就开始了大范围的海上风能资源评估及相关技术研究。世界海上风电发展历程主要分为三个阶段:第一个阶段是从1990年到2000年,海上风电处于小规模研究和开发阶段;第二个阶段是从2000年至2008年,海上风电进入大规模商业化开发阶段;第三个阶段是2008年至今,全球风电产业掀起了新一轮的"下海"热潮。2009年世界海上风电新增装机容量达689MW,同比增幅超过100%;世界海上风电累计装机容量达2110MW,较2008年增长48.5%,占到全球风电总装机量的1.2%。此外,据欧洲风能协会预测,到2030年,海上风电装机量约占世界风电总装机量的比例将提高至40%。由此可见,海上风电已经进入新一轮的发展高潮。 相似文献
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风电机组安装是海上风电项目开展的重要环节,其安装质量对后期运营起着十分重要的保障作用。受限于当前海上风电产业链的影响,风电机组由不同的制造厂商完成生产后再运输至现场进行安装,因此,风电机组的整体安装质量取决于机组进场安装前的验收准备工作与机组安装过程这两个阶段的质量控制。本文通过分析海上风电项目的特点,总结出风电机组安装环节的质量控制要素,为提高海上风电机组安装质量提供了重要参考。 相似文献
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随着海上风电机组朝着大型化发展,塔筒高度和叶片长度都显著增加,并且海洋风比陆地风的湍流度更小,这些因素使得大型海上风电机组在吊装或停机状态下频繁出现涡激振动现象。涡激振动增大了风电机组发生强度失效以及疲劳寿命降低的风险。为研究大型海上风电机组整机涡激振动的机理,文章采用仿真方法对某大型海上机组实际发生的涡激振动现象进行复现和分析:首先对风电机组进行流场分析,然后提取流场分析得到的时序载荷,施加到风电机组有限元模型上,进行瞬态分析,从而实现流固耦合仿真。仿真结果表明:风电机组的涡激振动是一种流固耦合现象,主要原因是,在特定风况条件下,气流在塔筒和叶片的壁面处形成周期性脱落的漩涡,对壁面产生周期性的反向载荷。当载荷频率与机组振动的固有频率接近时,使机组发生共振。文章通过仿真方法揭示了大型海上风电机组发生涡激振动的机理,对提出风电机组涡激振动防治策略具有参考意义。 相似文献
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齿轮箱是海上风电机组的关键部件,其散热状态直接影响着风电机组的运行状态。为减少因齿轮箱散热异常影响机组运行状态进而造成不必要的发电量损失,提出一种随机森林算法的齿轮箱散热异常状态预测模型。该模型首先基于风电机组运行机理对数据进行预处理以及的样本的标定,然后基于随机森林算法进行模型训练,最终实现风电齿轮箱散热异常状态的预测,通过2个风场现场SCADA数据的试验验证,该预测方法的精度达到97.1%,证明了所提方法能够有效及准确地对海上风电机组齿轮箱的散热状态进行预测。 相似文献
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近期,CCSC参与了中船重工海装风电公司所承担的科技部5MW海上风力发电机组设计工作,其概念设计、初步设计已基本完成。CCSC提出的分析方法获得项目组各方肯定。 相似文献
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海上风电作为一种新型清洁能源,随着风电机组的单台装机容量、主机重量、轮毂高度、叶片长度等机组参数的攀升,对其安装技术及船舶装备性能提出了新的要求。为充分挖掘国内现有风机组吊装船作业潜力,提高船机设备利用率,以广核平潭大练风电场项目为依托,优化了大型海上风电机组吊装的关键技术,可精准、快速(单台4 MW风机组吊装仅17 h, 25 d完成12台风机组吊装)完成作业任务,为今后在海域及水文地质环境下大容量风机组吊装的施工工艺提供了技术支撑,积累了宝贵经验。 相似文献
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文章提出了一种基于场级协同的风电机组安全控制技术,该技术主要基于风电场场级控制平台,该平台支持通过多种通信接口对风电机组主控和传感器数据进行采集,实现各设备之间信息互联互通,并凭借其强大的数据分析和科学计算能力,实现各种智能控制算法的实时运行。风电场部署场级控制平台后,可通过智能算法识别机组是否存在风险,对风险机组进行机舱航向校准,并计算该机组所处位置的绝对风向及前后排位置分布情况,风电场前排机组遭遇极端外部条件时,后排机组提前动作,降低极端外部条件给机组带来的风险,提升风电机组运行稳定性,降低风电场整体载荷水平,从而控制风电机组故障率。海上风电运维环境恶劣、条件复杂,带来了极高的运维成本,通过该技术降低故障率可减少海上风电运维成本。 相似文献
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海上平台换流阀是海上直流输电工程的核心设备,冷却装置是其重要的辅助设备,对换流阀正常运行起着关键作用。本研究工作提出三循环冷却系统,即淡水循环冷却回路、隔离去离子水循环冷却回路和海水直排冷却回路,通过各种换热设备的优化组合,可提高过程的可靠性、紧凑性和适用性。研究了三循环系统耦合机制,并运用过程建模和计算,实现海上平台换流阀冷却系统优化。该工作为海上直流输电工程的运行提供理论和实践依据,促进我国海上风电工程的高速发展。 相似文献
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由于海上风电机组齿轮箱要长期承受无规律的变向变载荷的风力作用以及强阵风的冲击,为保证风电机组可靠运行,对齿轮箱进口油温进行异常预测。结合风电机组SCADA运行数据提出了一种基于SVM-RFECV算法和BP神经网络的风电机组齿轮箱进口油温异常预测方法。首先完成数据的预处理,然后利用SVM-RFECV算法计算不同变量的重要度,并选择平均交叉验证均方误差的最小变量组成最优特征,最后利用选取的最优特征数据建立的BP神经网络的预测模型,实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预警。通过海上某风电场现场实际SCADA数据对模型进行验证,结果表明提出的方法能有效实现对风电机组齿轮箱进口油温异常预测。 相似文献
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<正>2010年6月,根据WWEA的统计,我国以新增装机容量和总装机容量跃居世界风电第一大国。当海外为我国取得的快速发展成就而惊喜,国人为发展过程中缺少核心技术而担忧的时候,欧盟已经更多地在讨论如何更好地开发海上风电。在新能源技术革命日新月异的今天,我们必须高度重视下一个重要的风电技术领域——海上风电。 相似文献