风能设备设计软件：WindPro二次开发_（6）.风力发电系统动态模拟.docx

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风力发电系统动态模拟

在风能设备设计软件WindPro中，动态模拟是评估风力发电系统性能的关键步骤。通过动态模拟，可以详细分析风力发电机在不同风速、风向和环境条件下的运行状态，从而优化设计参数，提高系统的稳定性和效率。本节将详细介绍风力发电系统动态模拟的原理和内容，并提供具体的代码示例和数据样例。

动态模拟的基本概念

动态模拟是指通过数学模型和仿真算法来模拟风力发电系统在时间上的变化过程。风力发电系统是一个复杂的多变量系统，包括风轮、传动系统、发电机、控制系统等多个子系统。每个子系统的动态特性都会影响整体系统的性能。因此，动态模拟需要考虑这些子系统的相互作用和影响。

风轮动态特性

风轮是风力发电系统中最重要的部分之一，其动态特性主要由风速、风向和叶片设计决定。风轮的动态模拟可以通过以下公式进行：

风轮转矩：

$$

T=AC_p()^3

$$

其中，T是风轮转矩，ρ是空气密度，A是风轮扫掠面积，Cp是风能利用系数，v是风速，ω是风轮角速度，R

风轮转速：

$$

=

$$

其中，P是风轮功率。

传动系统动态特性

传动系统包括主轴、齿轮箱和联轴器等部件，其动态特性主要由机械惯性和摩擦损失决定。传动系统的动态模拟可以通过以下公式进行：

机械惯性：

$$

J=T_{}-T_{}-T_{}

$$

其中，J是机械惯性，ω是角速度，Tin是输入转矩，Tout是输出转矩，T

摩擦损失：

$$

T_{}=k

$$

其中，k是摩擦损失系数。

发电机动态特性

发电机将机械能转化为电能，其动态特性主要由电磁特性、温度特性和控制策略决定。发电机的动态模拟可以通过以下公式进行：

发电机电磁转矩：

$$

T_{}=K_tI

$$

其中，Tgen是发电机电磁转矩，Kt是发电机常数，I

发电机功率输出：

$$

P_{}=T_{}

$$

控制系统动态特性

控制系统用于调节风力发电系统的运行状态，使其在不同风速和风向下保持最佳性能。控制系统的动态模拟可以通过以下公式进行：

变桨距控制：

$$

=(v,)

$$

其中，θ是桨距角，PID控制器根据风速v和风轮角速度ω调节桨距角。

变频器控制：

$$

I=(P_{},P_{})

$$

其中，I是发电机电流，PI控制器根据参考功率Pref和实际功率Pgen

动态模拟的步骤

1.建立数学模型

首先，需要建立风力发电系统的数学模型。数学模型包括风轮、传动系统、发电机和控制系统的动态方程。这些方程可以通过理论分析和实验数据进行验证。

2.选择仿真算法

选择合适的仿真算法是动态模拟的关键步骤。常用的仿真算法包括欧拉法、龙格-库塔法等。这些算法的选择取决于系统的复杂性和仿真精度的要求。

3.编写仿真代码

编写仿真代码是将数学模型转化为计算机程序的过程。仿真代码需要包括初始化、仿真循环和结果输出等部分。以下是一个简单的Python代码示例，用于模拟风轮的动态特性：

#导入必要的库

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义风轮参数

rho=1.225#空气密度(kg/m^3)

R=50#风轮半径(m)

A=np.pi*R**2#风轮扫掠面积(m^2)

Cp=0.45#风能利用系数

J=10000#机械惯性(kg*m^2)

k=0.01#摩擦损失系数

#定义风速和风向

wind_speed=10#风速(m/s)

wind_direction=0#风向(度)

#初始化变量

omega=0#初始角速度(rad/s)

T_in=0#初始输入转矩(N*m)

T_out=0#初始输出转矩(N*m)

T_loss=0#初始摩擦损失转矩(N*m)

P_gen=0#初始发电机功率(W)

#定义仿真时间

t_start=0

t_end=100

t_step=0.1

#仿真循环

time=np.arange(t_start,t_end,t_step)

omega_list=[]

P_gen_list=[]

fortintime:

#计算风轮转矩

T_in=0.5*rho*A*Cp*(wind_speed/(omega*R))**3

#计算摩擦损失转矩

T_loss=