半岛体育app摘 要：迄今为止，在全球可再生能源发电装机容量中，风电占有很大比例，而在被利用的可再生能源中，风能则占一半以上。因此，风力发电成为可再生能源应用技术中最为先进与领先。伴随世界风力发电高速增长，风能作为清洁的可再生能源并具有大规模开发、利用的前景。为此，本文通过对风力发电现状分析、风电发展前景进行较为详细阐述，指出了风力发电的发展现状以及风电的发展趋势，为该领域的进一步研究与发展提供有效参考。

　　引言：伴随人类对清洁能源需求不断强化，全球风力发电行业业已成为飞速发展的新能源新贵。同时，近些年其增长速度以不低于20%的比率在持续提高。风力发电技术的日趋成熟度以及其较高的经济可行性，同时加之各国政府持续出台清洁能源的激励政策与法规，极大促进了风力发电行业向着更加广阔的前景发展。风电技术基于二十世纪八十至九十年代在欧洲的快速发展，风电机组制造技术日臻完善，为此风电产业开启更大规模与稳定的商业模式。迄今为止，风电产业保持着高速发展势态，兆瓦级风力发电机组的主流技术操作与应用模式，主要通过双馈异步以及永磁直驱式变速恒频风电机组以实现。

　　在风电技术的不断提高的推动下，全球风电发电量不断增加。近些年，由于各国政府对风力发电的重视程度不断提高，构成全球的风电装机容量显著的提高。尽管在全球经济发展速度减缓背景下，但是制造行业风电装机的年增长率仍在高位运行。当前全球电力的发展因环境以及能源短缺等因素影响，我国亟待构建无须进口且具有清洁、可靠、易于安装等特点的技术来实现电力的发展，因此风力发电成为首选解决方案。

　　风电具有强随机波动性、低可控性特征，因此大规模并网接入将对电网的运行造成不利影响。与此同时，电网扰动或运行质量劣化，则又会影响联网风电的运行。电网保证安全运行的要求与风电随机波动且较难控管的电源特性构成矛盾状态。为此，风电电源与电网的协调性成为关键与重要环节。旨在确保电网安全运行，我们需要掌控风电电源特性并准确评估风电对电网的影响，以充分挖掘电网的风电接纳能力。当前，风电相关研究主要聚焦于电网风电接纳能力、风电功率预测与风电联网对电网影响及改善方法以及风电机组低电压穿越能力等方面。

　　研究风电技术发展历史，我们将风力发电系统划分为控制技术与运行方式两个方面，即变速恒频与恒速恒频两大发电系统。纵观发电技术发展历程，我们发现在风力发电初始阶段，较多为定桨距恒速恒频风力机，然而其最大缺陷在于不能依据风速变化而进行桨距角调节，这将导致风能利用率较低。当风力发电技术的不断创新与发展，单机容量逐步增大，低效率的定桨距角控制风机模式已无法满足风力发电行业需求。为提高风能的利用率并使风机能够获得最大程度的捕获风能，那么我们就必须对风机的制造技术和控制技术进行迭代创新。因此该领域创新出变速恒频风力发电系统，该系统优势在于发电机可根据风速的变化调节风力机旋转速度，使之匹配风速变化并在最佳转速状态下运行，最大限度的提高了风能利用率。同时，该系统所采用的脉宽调制技术，不仅可以降低开机与关机的消耗率，而且还实现了自动调节系统功率与抑制谐波的功能，以此提高了风能的利用率。在风力发电产业快速发展背景下，并网容量增加逐步加大，变速恒频发电机将取代恒速恒频发电机组。作为变速恒频风力发电机组两大主流机组，即双馈式感应异步发电机与直驱永磁同步风力发电机，已经实现快速发展。

　　在风电技术发展推动下，全球风电产业发展迅猛，装机容量连年上升，而且已经向海上风电发展势头强劲，图1为全球风电新增装机。

　　在风电机组单机容量不断增大的趋势下，旨在便于运输与安装，则对机组在结构设计方面实现紧凑、柔性和轻盈化目标。为此，我们可以采取加长风机叶片与充分利用高新复合材料，以及采用直驱动系统，将调向系统设置于塔架底部，而驱动系统则被装配于结构紧密的整铸框架上，构建荷载力以最合理模式，自轮毂传递至塔筒上等。

　　在机组单机容量及风电场规模不断扩大的过程中，风电机组与电网间的相互制约已成为较大问题。也就是说，当电网发生故障导致大面积风电机组启动自身保护机制而脱网，而严重影响电力系统的运行稳定性。在风电机组接入电网的容量不断增加的势态下，我们需要电网机组在电网在出现故障并电压跌落时不发生脱网运行状况。而且在故障排除后，相关设备可以帮助风电发电系统以较快速度重启稳定运行状况。这就对风电机组在控制方面提出具有较强的低电压穿越能力的要求。而可实现此功能的主流机型为双馈异步风机和直驱永磁风机。

　　因陆上风电场囿于风能环境、机组占地及安装等因素的制约，陆上风电场在基底的压应力满足承载力要求的基础适用范围，而且上部结构荷载较大。但这些问题，对于海上风电系统则相对比较容易解决。与此同时，通常海上风速大于陆地并较为稳定，而且具备超3000小时以上的年度利用潜力。为此，海上风电年发电量可比陆上至少高出50%数量级。

　　面对风电系统运行特点及控制系统的特性，风电领域已经将各种智能控制技术不断应用于变桨距控制系统中，在很大程度上解决了风力发电系统中的非线性、随机扰动等问题。基于改进的神经网络最佳功率跟踪控制策略，采用学习算法与改进的粒子群优化算法对神经网络进行在线训练，形成桨距角根据功率的变化不断进行最佳调节的智能化控制目的。

　　全球经济的快速增长，构成我们对能源的需求亦在不断的增加。人类的生存依靠能源的开发，因为充足的能源是形成经济发展的重要前提与条件。传统能源如煤炭、石油、天然气等在科技发展背景下被超额消费，导致全球环境遭受污染并能源紧张、短缺，已经成为限制人类发展的重大问题。为此，人类只能通过着力挖掘新能源的方式，以实现全球经济与社会长足发展。同时，新能源的开发与利用不仅能够作为传统能源的补充，更重要的是可以有效降低环境的污染。人类在新能源挖掘过程中，风能凭借着其环境要求低、储量丰富、建设周期短以及利用率较高等优势，在全球得以持续并快速的发展。因低污染、低排放是风力发电典型特征，所以，风电必将成为人类在能源可持续发展方面的战略选项。

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