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Dynamicmodelsimulationofdoubly-fedwindturbines
- 为满足在电网发生故障时风电机组需保持与电网连接并向系统不间断供电的要求,提出 了双馈风力发电机的动态模型、变流器模型、变流器保护及电网模型,以研究双馈风力发电机的暂 态特性.以1·5MW SUT-1500双馈风力发电机为原型,由一个无穷大电源等效电网模型,变流器模 型采用定子磁链的定向电流矢量控制方法,利用PSCAD软件对双馈电机的暂态特性进行仿真.仿 真结果表明,矢量控制能够实现双馈电机的有功、无功解耦,并可改善系统的低压穿越能力. -To meet the power f
CSWP
- 关于恒速风电机机组的matlab仿真，可以了解恒速风电机组的相关运行特性-modeling and simulation of Constant Speed Wind Power Unit This simulation gives an example of Modeling and simulation of Constant Speed Wind Power (CSWP) coupled with wind turbine. Latest researches and developme
wind
- 基于矢量解耦控制策略，建立了适用于电力系统暂态 稳定分析的直驱式风力发电机组机电暂态模型。为模型做了 2点合理假设：有功功率和无功功率在暂态过程中完全解耦； 测量的电气量准确，和实际的电气量完全相等。基于这些条 件，从实际的物理装置出发，对直驱式风电机组的电磁暂态 模型进行简化。考虑了变频器直流电压的动态过程和低电压 穿越的运行特性。仿真结果表明，该模型和电磁暂态模型动 态响应曲线一致，结果准确、可靠，可以用于分析大规模直 驱式风电场接入对电力系统安全稳定性的影响
dingsu
- 基于Matlab/Simulink的定速风电机组的模型仿真，包括风速波动及电网故障时的输出特性仿真。-Model-based fixed-speed wind turbine Matlab/Simulink simulation, including fluctuations in wind speed and power output characteristics of a fault simulation.
biansuhengpin
- 对变速恒频风电机组各部件特性的研究,建立了变速恒频双馈风力发电机组整体动态数学模型,并用matlab进行了仿真-Parts characteristics of variable speed constant frequency wind power unit, established the variable speed constant frequency doubly-fed wind turbine overall dynamic mathematical model, simulati
fun_cpdi2ti
- 获得针对于双馈风力发电机组的风力发电特性曲线，用于研究风力发电原理。(Obtain the wind generation curve for doubly-fed wind turbines to study the principle of wind power generation.)
DFIG
- 基于MATLAB中的Simulink模块中的双馈风机仿真示例，在此基础上重新设定合理的风机、配网及大电网的参数，设计加入四分量叠加法的风速模型。同时设计了110KV电网电压突然下降，在风电场并网点选择不同模式下的仿真结果分析和35KV配网发生三相短路故障时的风电机组输出特性仿真(Based on the simulation example of the doubly fed fan in the Simulink module in MATLAB, the parameters of the
风力发电系统的建模与仿真
- 介绍风力发电的机械和电气系统数学模型及并网控制策略的原理，然后结合具体算例，通过DIgSILENT和MATLAB/Simulink两种仿真软件建立典型风电机组的仿真模型，分析其*大程度功率跟踪控制、有功和频率调节、无功和电压控制、低电压穿越、虚拟惯性控制等风电机组并网控制的主要特性，以及电网允许风电接纳能力、电网潮流计算与无功优化计算、风电接入对电网暂态稳定性影响等。此外，通过柔性直流输电的海上风电和大型风电基地的风电场并网已成为新的研究热点，本书将介绍其基本原理和仿真建模。(Modeling
wind power forecasting based on EWT-KELM
- 针对短期风电功率预测，提出一种基于经验小波变换预处理的核极限学习机组合预测方法。首先采用 EWT 对风电场实测风速数据进行自适应分解并提取具有傅立叶紧支撑的模态信号分量，针对每个分量分别构建 KELM 预测模型，最后对各个预测模型的输出进行叠加得到风速预测值并根据风电场风功特性曲线可得对应风电功率预测值。(Aiming at short-term wind power prediction, a kernel-based learning machine combination predicti