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我国现今迅速发展的经济,能源需求也在日益增加,过度使用能源必然产生能源的短缺,新能源风能的诞生让人们看到了避免能源最终枯竭的希望,风能不会造成任何污染并且是可以再生使用的能源,是最有潜力的新能源。我们要使用这种多变的新能源,就需要具有成熟的风电技术,本文介绍了风力发电技术的现状,风力发电技术的特点,风力发电的主要枝术,风力发电的发展前景以及我国风力发电的发展方向。 相似文献
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近年来我国能源需求不断增大,化石类资源的不断枯竭,从而导致的环境问题也渐渐加深,现代清洁能源风能作为可再生能源之一,在这样一个环境背景下得到了迅速发展。不可控性和间接性是风力发电的两大优势。当风力发电能有效的并入电网时,对整个电网都有很大贡献。其中风力发电对整个国家的能源贡献值也日益提高,特别是在"十三五"规划中国家政策的大力推动下,风力发电已经成为国家发展的一项战略。[1]本篇文章对电网在运行过程中有可能出现的问题进行了研究,并从风力发电的角度出发,全面分析了其主要特征。再从风力发电的特点对其接入电网后对电网的影响进行了分析。最终对问题得出了一个可靠的方案,同时构想和完善了我国风力发电的发展方向。 相似文献
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<正>风能是一种清洁的可再生能源,其分布面广,经济、环保价值高,是目前最有发展前景的新型能源之一,而风力发电技术在近年来也有了巨大的发展,例如由恒速恒频控制发展为变速恒频控制、由定桨距控制发展为变桨距控制、由齿轮箱驱动发展为直接驱动等,针对风力发电机组的驱动控制已经成为新能源发电研究当中的热点。风力发电机组的结构主要包括叶片、齿轮箱、发电机、偏航系统、 相似文献
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近几年,传统能源的短缺问题及新能源的开发成为重要话题,由于风能具备可持续性和清洁性,在世界各国都有广泛应用。论文首先分析了本文简要介绍了风能的特点和现代风力发电的现状和技术发展趋势,总结了风力发电共性的原因,如齿轮箱润滑不良问题,一方面分析了制造过程对齿轮寿命和可靠性的影响,并针对工厂的实际情况,对原材料和主要工艺过程进行了改进设计。 相似文献
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世界能源消耗量不断增加,风能作为可再生绿色能源成为各国重点发展的能源,风力发电也成为各国研究的重点。本文从国内风力发电的现状出发,对交流励磁变速恒频风力发电的关键技术进行研究,并分析了变速恒频风力发电技术的工作原理和优点,以求为风力发电技术的发展提供些许借鉴。 相似文献
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我国地域广阔,太阳能和风能源资源十分丰富,足以满足我国社会生产生活等需求。经过几十年的发展,太阳能光伏发电、风力发电技术已趋于成熟。文章梳理了国内外太阳能和风能发电的产业、应用和成本的现状,指出太阳能和风能发电的规模迅速发展,发电量持续增长,已经成为全球重要的清洁电力能源;在技术进步和市场规模扩大的推动下,太阳能和风能发电的成本还将快速下降。因此,在可预见的将来,太阳能光伏发电和风力发电的技术和经济性都将达到与常规能源相当的水平,从而推动能源变革与转型的发展。 相似文献
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风能是一种清洁、廉价、储量极为丰富的可再生能源,不会带来环境污染问题,其储量也不会随着本身的转化和利用而减少。目前世界风力发电发展速度超过其他新能源发展速度。我国风能资源比较丰富,陆地上离地面50米高度达到3级以上风能资源的潜在开发量约23.8亿千瓦,5～25米水深线以内近海区域、 相似文献
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我们都知道,风能是一种重要的可再生绿色能源.当地面附近的风能逐步得以开发之时,科学家已经不满足于在地面上获得的这些成绩了.近年来,一些能源科学家开始尝试高空风力发电.最近,纽约的风力发电工程师准备在高空设置风力发电机. 相似文献
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李育波 《大科技．科学之谜》2014,(1):69-70
风力发电系统的工作原理是利用风轮将风能转变为机械能,风轮转动带动发电机,发电机再将机械能转变为电能。风力发电系统适用于边远山区、沿海岛屿等地广人稀、交通不便的地区,风力发电已经正式成为许多国家争相发展提高的新兴能源利用技术。伴随着油、石、化、煤能源的锐减、日益接近枯竭,风能以清洁、资源丰富、可再生等诸多优势迅速得到了世界各国的重视。所以,对风力发电系统的功率控制进行研究具有重要意义。本文根据笔者多年工作实践,对风力发电技术的发展趋势、风力发电系统输出功率调节方式进行了探讨。 相似文献
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随着能源与环境问题的日益突出,风能成为全球普遍欢迎的清洁能源。充分了解世界风电发展状况,更加有利于我国风电发展。论文通过分析世界风电行业发展状况,提出了风力发电已成为目前最具规模化开发条件和商业化发展前景的可再生能源发电方式,风电已经成为世界主要替代能源之一。 相似文献
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风能作为可再生清洁能源,已得到世界各国的广泛应用。由于风力发电成本低,使用清洁,取之不尽,风能已成为21世纪最有前途的绿色能源。在风力发电过程中,风速预测的准确与否直接影响风电的安全性和经济效益。但是由于风速天然的不确定性,给保障风力发电可靠性带来了一定的困难。本文提出一种改进的小波神经网络来预测风速,和传统的BP神经网络相比,得到了较高的预测结果。 相似文献