基于数字孪生的风电场集群控制培训课程
培训对象
风电场运维管理人员、风电控制系统工程师、数字孪生技术研究人员、新能源并网调度人员。
培训目标
培训内容介绍
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数字孪生与风电场概述：数字孪生的定义与核心要素（物理实体、虚拟实体、连接、数据、服务）；数字孪生在风电场中的应用价值（状态监测、性能优化、预测维护、集群控制）；风电场数字孪生系统的总体架构。
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风电机组建模基础：风力机的空气动力学模型（风能利用系数Cp、叶尖速比λ）；传动链的机械模型（两质量块模型）；发电机的电气模型（DFIG/PMSG模型）；变桨系统与偏航系统模型。
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风电场数据采集与处理：数据采集系统（SCADA、CMS振动监测、激光雷达测风）；数据类型（运行数据、状态数据、环境数据）；数据预处理（清洗、插值、同步）；数据存储（实时数据库、历史数据库）。
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数字孪生体构建：几何模型的构建（三维可视化）；物理模型的构建（多物理场仿真模型）；行为模型的构建（运行特性、故障模式）；数据模型的构建（数据接口、数据映射）；模型的轻量化与实时化。
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尾流效应建模：尾流效应的物理机理（风速降低、湍流增强）；尾流模型（Jensen模型、Park模型、Ainslie模型）；多风机间的尾流叠加；尾流对风电场发电量的影响。
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风电场功率优化：风电场有功功率控制目标（跟踪调度指令、最大功率捕获）；尾流效应下的功率优化策略（偏航控制、减载控制）；优化算法（模型预测控制MPC、动态规划、粒子群算法）。
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风电场无功电压控制：风电场的无功能力（DFIG/PMSG的无功调节能力、STATCOM/SVG）；电压控制目标（并网点电压、场内电压分布）；无功电压分层控制策略；多场站的协调控制。
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集群功率分配策略：风电场集群的组成；调度中心下发的总功率指令；集群内功率分配的原则（按容量比例、按预测出力、按调节能力）；动态功率分配的算法。
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数字孪生与预测维护：基于数字孪生的状态监测（振动分析、温度监测、油液分析）；异常检测（与正常运行模型的偏差）；故障预警与诊断；剩余寿命预测；维护策略优化（基于状态的维护）。
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风电场级数字孪生应用：虚拟风电场（数字孪生体）的实时同步运行；与物理风电场的孪生互动；虚拟仿真用于策略验证；故障场景的模拟与演练；运行优化策略的离线测试。
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数字孪生平台技术：数字孪生平台的架构（边缘层、平台层、应用层）；数据中台与模型管理；可视化引擎（3D GIS、WebGL、Unreal Engine）；与SCADA/EMS系统的集成。
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综合实战项目：典型风电场集群的数字孪生系统设计与控制策略开发，包含单机建模、尾流建模、数字孪生体构建、集群功率分配算法、MPC优化控制、仿真验证与可视化展示。
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