【摘 要】
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在风电机组总的装机容量和单机容量不断增加的形势下,风轮直径迅速增大,风切变、风湍流和传动系统阻尼等因素的影响更加显著。如何有效的减小风电机组尤其是传动系统重要部件的动态载荷,是风力发电领域面对的一个难题。因此,本文在国家自然基金项目资助下研究了风电机组传动系统的功率传递特性和载荷影响因素,通过发电机转矩控制策略的研究抑制传动系统转矩波动,从而减小传动系统载荷。在低风速工况下,分析了双馈风电机组最大
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在风电机组总的装机容量和单机容量不断增加的形势下,风轮直径迅速增大,风切变、风湍流和传动系统阻尼等因素的影响更加显著。如何有效的减小风电机组尤其是传动系统重要部件的动态载荷,是风力发电领域面对的一个难题。因此,本文在国家自然基金项目资助下研究了风电机组传动系统的功率传递特性和载荷影响因素,通过发电机转矩控制策略的研究抑制传动系统转矩波动,从而减小传动系统载荷。在低风速工况下,分析了双馈风电机组最大功率问题和传动系统载荷问题,采用在线动态预测的方法作为参考,通过卡尔曼滤波和牛顿迭代法来预测风速,卡尔曼
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电主轴是将机床主轴与主轴电机融为一体的高新技术产品,具有结构紧凑、重量轻、惯量小、动态特性好等优点,广泛应用于高档数控机床。随着永磁电机性能的不断增强以及在控制精度和调速范围中优越性的突显,永磁电机被越来越多的应用到加工中心的电主轴中。电主轴的轴头对温度变化非常敏感,温升过高会影响刀具的加工精度,严重时甚至引起电机部件变形、破坏电机绝缘材料,故而电主轴温度场的准确计算与分析具有重要意义。本文即是对
随着电力需求的不断增长,能源危机的加剧,大电网显现出来一些弊端,此时分布式发电技术的研究受到人们的广泛关注。作为新能源的分布式发电技术对环境污染小但是不稳定,为了解决分布式发电并网问题,充分利用新能源,人们提出了微电网的概念,微电网将各种分布式电源、储能装置、控制装置及负荷有机组合,运行方式灵活,供电可靠性高,是未来电力系统发展的主要趋势。然而分布式能源的不稳定对电网有很大的影响,因此对分布式电源
电网经济运行是在满足安全生产和保证供电质量的前提下提供运行的经济性。电力系统负荷预测是电网经济运行的基础。电力系统负荷预测的结果反映负荷的发展状况和经济水平,其准确性关系到电力系统的安全经济运行。准确的负荷预测可以确保用电需求和优质电能,有效降低电力成本,提高人民生活水平和社会满意度。社会主义经济的稳步推进,电力市场政策放开,同时,电力企业改革的深入,行业竞争必然存在,而短期负荷预测是电力市场常规
风力发电是新型可再生能源发电,风电输出功率具有随机性、间歇性和不可准确预测性。随着风电装机容量的增大,大规模风电并网对电网的安全稳定运行产生严重影响。储能技术是有效平滑风电波动功率的措施之一,混合储能能够克服单一储能的缺陷,本文将蓄电池和超级电容器组成混合储能系统,针对混合储能容量配置及协调控制策略进行深入研究。首先,通过对风电输出功率波动特性的分析,表明采用混合储能系统的必要性。对风速、风力机、
电压稳定性问题在电力系统中的地位日趋显著,由于电压失稳造成的各种电力系统不安全因素越来越活跃。因此,当今学术界的一个研究热点就是在满足实时性和准确性的情况下,如何获得电力系统电压稳定性状态。为解决这一问题,本文结合电力系统静态稳定性经典方法,在研究了模式识别与决策树基本原理和建模方法的基础上,结合系统运行情况,利用决策树算法对系统的电压稳定状态问题进行分析,提出了基于模式识别的电压稳定性在线监测模
气体绝缘开关设备广泛的应用于电力系统中,设备的绝缘一直是一个十分严峻的问题,SF_6气体因介电强度高、灭弧能力强等特点被广泛应用于气体绝缘设备中。由于SF_6气体具有极强的温室效应和液化温度高等缺点,在全球范围内掀起了SF_6替代气体的研究热潮。而干燥N_2或空气的绝缘能力有限,且具有明显的极性效应,使得设备向小型化发展受到了限制。为了使设备在良好绝缘的前提下体积更小且对对环境的影响降到最低,本文
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随着大型电力变压器容量的不断增加,漏磁场显著增强,在金属结构件中由漏磁场引起的杂散损耗愈发严重。杂散损耗在结构件上分布不均而引起的局部过热问题,危害变压器的稳定运行。传统的解析法参考的经验系数较多,很难得到准确的损耗分布。受限于大型变压器结构的复杂性,铁磁材料具有非线性,各向异性等属性的影响,尤其是存在“大尺寸,小透入”给网格合理剖分带来困难而导致计算规模过大问题,使得一般商用电磁场有限元分析软件
随着风能在世界能源中的比重快速增加,风电产业快速发展,高精度的风电功率预测有效地减轻或避免风电场接入电网对电力系统造成的坏影响,利于实行电网调度和对风电场的管理,提高其在电力市场中的竞争能力。采用历史数据进行预测适合超短期的风电场功率预测,较长时间的预测须使用数值天气预报,目前用于风电场风速及功率预测的办法不计其数,统计方法中应用最好的分别是时间序列和神经网络方法,论文选用时间序列中ARIMA模型