TYWindPower-风力发电模型库

1.概述

TYWindPower风力发电模型库包括环境模型、机械设备、发电设备、电力变换设备、电能存储设备、电力输送设备、负载、控制系统等。支持构建风力发电系统动态仿真模型，对风力发电系统的气动、机械、电气等模块进行仿真分析与设计验证，开展控制策略设计与优化，实现风电数字化试验台建设和运维；同时可结合光伏发电模型库等能源行业相关模型库，开展风光热储场景应用。

2.功能要点

      风力发电系统稳态和暂态特性分析

提供了风力发电系统机械、电气部分关键设备模型，模拟不同功率型号的直驱、双馈等风电机组并网运行，分析和评估运行过程种稳态和暂态特性。

      机侧、网侧控制策略设计与验证

支持风力发电系统的最大功率跟踪（MPPT）、变桨距控制、并网控制等的仿真与验证，基于仿真数据，可对控制参数迭代优化，进而提升风电机组性能、优化发电效率、确保安全运行。

      支持多颗粒度建模仿真

支持风力发电机组细颗粒的仿真，同时也可结合综合能源系统模型库、光伏发电模型库等，实现多颗粒度建模仿真。

      多阶段、多场景仿真分析

可应用于研发阶段和运维计算，开展容量配置优化、设备性能检测、基于数字孪生的系统运维、系统运行监测等多个应用场景。

3.模型库目录

TYWindPower风力发电模型库包括了通用模型库、环境模型库、机械设备库、发电设备库、电力变换设备库、电能存储设备库、电力输送设备库、控制系统库、负载库、传感器库、边界库等，覆盖了风力发电系统常用的典型实例，该模型库支持风力发电场的设计、运行、性能评估和能量预测，且能够分析在复杂组合风速下风力发电机组的运行状态。

名称		描述
UsersGuide	用户指南	提供模型库概述、联系方式、版本说明等介绍文档
ExampleEntryGuide	案例入口指南	提供模型库案例查看入口打开方法指导
Components	通用模型库	提供电容、电感、电阻和有功、无功功率计算等通用模型
Environment	环境模型库	提供风速模型
Mechanics	机械设备库	提供桨叶、齿轮箱、联轴器等模型
Generators	发电设备库	提供双馈发电机和永磁同步发电机模型
PowerConverters	电力变换设备库	包括开关电路型、平均值型和开关函数型，提供了变流器、整流器、全桥逆变器、半桥变换器、通用桥变换器等
PowerTransmissions	电力输送设备库	提供了滤波器、线路、电网、变压器等模型
ElectricalStorages	电能存储设备库	提供了蓄电池模型
Controllers	控制系统库	包括风机控制器、DIFG控制器和PMSG控制器，提供了最大功率点跟踪、桨距控制器和机侧、网侧控制器等
Loads	负载库	提供了单相、三相的恒定电流负载和恒定功率负载
Sensors	传感器库	包括机械传感器、电气传感器和热传感器，提供了功率传感器、力矩传感器、电流传感器等
Sources	边界库	包括机械边界、电气边界和热边界，提供了外力矩、电流源、电压源、温度边界等
Interfaces	接口库	提供了控制接口、机械接口和电学接口

4.主要模型

5.应用场景

风力发电模型库具有完备的机组设备、电力设备和控制系统模型，可搭建多场景多工况的风力发电系统数字化模型，开展风电系统容量配置优化、控制策略设计验证以及数字化运维监测等，以下根据不同研发阶段细分具体应用场景：

         设计阶段

(1).   风电机组容量配置优化

在风电场项目设计阶段，风力发电模型库可辅助用户进行风电系统相关设备的选型设计与效能评估，进行系统多方案优选分析，旨在通过优化风电机组的容量、布局和运行方式，实现风场资源利用效率最大化、发电成本最小化及经济效益最佳化的研究与实践。

         研发阶段

(2).   机侧、网侧控制策略设计、优化与验证

控制策略设计、优化与验证是风力发电系统研发的核心环节。基于风力发电模型库，可进行MPPT控制、桨距控制、并网控制等仿真，对风力发电机的动态特性和各种环境条件下的响应特性进行模拟，保证风力发电机组的可靠运行，获取最大风能转化效率，以及提供良好的电力质量。

(3).   风力发电系统暂态、稳态仿真分析

通过对风力发电系统进行系统级的仿真分析，研究风电系统在短时间内的动态行为（如突变风速或负载变化）及长时间运行中的稳定性（如功率输出的平稳性、系统的运行效率等），从而优化风力发电系统的设计、提升其稳定性与效率，并有效预测系统在不同运行情况下的行为，为实际部署和运营提供可靠的依据。

         运维阶段

(1).   风力发电系统发电机设备性能监测

通过实时采集、分析风力发电系统发电设备的运行数据，监测设备在不同工作条件下的实际表现。设备监测内容包括风电发电设备（电压、电流、频率等）、机械设备（转速、力矩、功率等）、电力变换设备（电压、电流等）等，通过对仿真结果的比对分析，可以及时识别性能异常或潜在故障，从而采取预防性维护措施，提高设备的可靠性和运行效率。

(2).   风力发电系统数字孪生运维

通过将实时数据与物理动态模型结合，构建风力发电系统虚拟数字孪生模型，实现同步其实际物理状态和运行环境，进行实时状态监测、故障诊断与预测、性能优化和运维决策等。

(3).   风力发电系统设备性能预测

基于数据驱动方法和物理建模，通过历史运行数据、环境参数和设备运行工况，构建风电系统性能预测模型，提前感知设备运行变化趋势，及时发现设备的运行异常或潜在故障迹象，开展健康状态预测、性能衰减预测、发电性能预测、故障发生预测等，全方位掌控风电机组运行状态。

6.应用案例

直驱发电机并网系统如图 1所示，系统主要由风速模型、桨叶、永磁同步发电机、平均值型通用桥变换器、桨距控制器、电压调制模型、机侧控制器、网侧控制器、电网等组成。

当风通过推动风力机桨叶使风力机转子旋转时，风能被转化为带动与风力机同轴连接的发电机转子旋转的机械动能，再通过永磁同步发电机转化为电磁功率，进一步通过全功率换流器输出给电网的有功。

图 1直驱发电机MPPT控制系统-转矩控制系统图

图 2风机机械功率曲线为风机机械功率计算曲线。在0~200s内，通过调整转矩实现最大功率点跟踪，将风能最大限度地转化为电能输送给电网；在200s后，通过调整叶片桨距角，机械功率等于其额定值，保持功率的输出恒定。

图 2风机机械功率曲线

电网有功的计算结果如图 3所示，其数值大小与风机的机械功率相近且波动频率降低，表示全部功率都被传输到电网中。

图 3有功功率曲线

图 4展示了直流电压实际值与参考值，仿真结果表明，在整个风速变化过程中直流母线电压基本维持稳定，电压定向控制效果较为理想。

图 4直流电压曲线