【摘 要】
：
考虑尾流效应及海洋大气环境的不确定性,构建海上风电机组维护路径随机规划模型,并制定相应的求解策略.首先,运用场景集描述海洋环境中风、浪的相关性和不确定性;然后,建立维护总成本最小化的目标函数,同时考虑到风、浪对船只航行时间,出海可及窗口的影响构建相关的约束条件;接着,考虑到维护状态会改变机组间尾流分布,将尾流模型与维护状态相结合刻画各机组输入风速的变化,进而建立精细化的停机损失模型.为了提高求解效率,在求解过程中提出各船只每日最大可维护的机组数目预评估策略,降低了计算的规模.最后,仿真验证表明与传统方法相
【机 构】
：
上海电力大学电气工程学院,上海 200090;国网甘肃电力公司电力科学研究院,兰州 730050
论文部分内容阅读
考虑尾流效应及海洋大气环境的不确定性,构建海上风电机组维护路径随机规划模型,并制定相应的求解策略.首先,运用场景集描述海洋环境中风、浪的相关性和不确定性;然后,建立维护总成本最小化的目标函数,同时考虑到风、浪对船只航行时间,出海可及窗口的影响构建相关的约束条件;接着,考虑到维护状态会改变机组间尾流分布,将尾流模型与维护状态相结合刻画各机组输入风速的变化,进而建立精细化的停机损失模型.为了提高求解效率,在求解过程中提出各船只每日最大可维护的机组数目预评估策略,降低了计算的规模.最后,仿真验证表明与传统方法相比,制定的维护路径决策能更好地应对随机的海洋环境,且考虑尾流效应下的决策结果更具经济性.
其他文献
针对风电叶片两加载源疲劳加载试验中加载器相对位置实时变化的问题,提出基于D-H坐标系建立两加载源空间位姿监测系统,并基于递推最小二乘法开发两加载源同步激振控制策略.根据风电叶片疲劳加载试验过程中对激振力方向一致的要求,分别利用激光测距仪与角度传感器监测两作动器空间位置与摆锤角度,建立绝对空间内的位姿监控体系;将位姿监测与同步激振实时控制相结合,基于递推最小二乘法设计一种适用于两加载源同步激振的控制器.最后,搭建了一套现场疲劳加载试验系统.试验结果表明,基于D-H坐标系与递推最小二乘法建立的两加载源同步激振
提出并试制一种基于PDMS材料的太阳能集热-辐射制冷耦合的光谱选择性表面.光谱测试发现该表面在太阳辐射波段(0.3～2.5μm)和“大气窗口”波段(8～13μm)具有高发射(吸收)率,分别为0.89和0.86;在左中红外波段(3～8μm)和右中红外波段(13～25μm)具有低发射(吸收)率,分别为0.38和0.37,呈现出鲜明的光谱选择特性.此外,搭建户外实验装置并对该表面的白天集热和夜间制冷性能进行初步测试.结果表明该表面日间的集热温度为72.8℃,比环境温度高69.6℃;夜间的制冷温度为-6.2℃,比
传统供暖方式受到“以热定电”的约束.针对供暖地区大气污染和弃风现象严重的问题,为解耦热电耦合约束并促进弃风的进一步消纳,该文提出利用电锅炉对燃煤或燃气锅炉进行辅助供暖的多锅炉耦合协调供暖方式.考虑到供暖成本,根据不同电锅炉容量的弃风消纳能力构建电-燃煤锅炉和电-燃气锅炉耦合协调供暖经济性模型,对电锅炉容量进行优化配置.最后对4种供暖方式进行经济性分析.算例分析结果表明:多锅炉耦合协调供暖和其他供暖方式相比能减少20％的碳排放,同时其收益率要高于单一类型锅炉的供暖方式,具有较高的经济性,为弃风消纳提供了一条
针对风电场中风速随机性大,难以准确和高效预测的问题,提出一种基于密度峰值聚类的风电场风速预测方法.该方法首先对风电机组采用密度峰值算法进行聚类,随后采用长短期记忆网络模型,对同类风电机组的风速进行预测.考虑到实际聚类时各指标存在不等重要性的情况,基于加权理论对数据进行了预处理,同时通过用主成分分析对数据进行降维,避免了密度峰值聚类面对高维数据时聚类效果差的现象.最后根据风电场实测数据对该方法的有效性进行了验证,实验结果表明,该方法具有较高的预测精度.
该文基于免棱镜全站仪的两点测站法,通过现场测量,由几何关系计算可准确得塔筒倾斜量,可实现快速评定问题风力机因混凝土损伤引起的倾斜.基于误差传播定律,提出两点测站的风力机塔筒倾斜量测量的中误差计算公式,现场多次测量的结果表明该方法具有较高的测量精度,对于评估风力机基础混凝土中不可逆的风致疲劳损伤程度是可行的.同时,通过对问题风力机塔筒多段测量结果亦表明,塔筒变形不仅与底部基础混凝土损伤程度有关,而且与测试时机头偏置方向有关,建议将塔筒倾斜量作为评估基础混凝土风致疲劳损伤程度的补充参数予以考虑.
采用三维N-S方程和SST k-ω模型,对NERL Phase VI旋转叶片进行CFD数值模拟,在叶片表面分别沿展向整段、沿弦向前缘进行大尺度粗糙带添加,研究叶片表面在不同粗糙分布工况下的气动性能表现.研究结果表明:粗糙度可减小叶片表面正负压差,降低风力机气动性能;叶片整段粗糙的添加,能降低内半段叶片负压面压力系数的绝对值,提高外半段叶片的负压面压力系数的绝对值;叶片前缘粗糙度的添加使得负压面生成一个低压涡,随着粗糙度的增大,涡流强度越大,低压涡位置越靠近前缘,随着粗糙度的增大,上述效应越明显.
双馈风电机组传动链参数对其运行稳定性有重要影响,针对现有传动链参数辨识算法存在易陷入局部最优的问题,提出基于改进粒子群(PSO)算法的参数辨识方法.首先,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,通过改进权重系数与学习因子,引入杂交变异思想,提出改进算法,并利用经典测试函数进行验证.其次,建立双馈风电机组仿真模型,通过三相短路故障激励,基于不同观测量响应的轨迹灵敏度分析,获取辨识传动链参数的有效观测量.最后,结合改进PSO算法和有效观测量,提出双馈风电机组传动链参数辨识的实现方法,分别对传动链参数恒定和改变的情
为实现风力发电机故障早期识别,提出一种基于风电机组数据采集与监控(SCADA)数据的空洞卷积神经网络(ACNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合的早期故障识别方法.首先,利用Pearson相关系数指标,确定输入变量.然后,基于ACNN和Bi-LSTM对SCADA数据进行时空特征提取,以有功、无功功率输出作为预测变量.最后,计算输出预测值的均方根误差(RMSE),通过指数加权移动平均法(EWMA)设定自适应阈值,识别机组状态.利用ACNN提取空间特征后,再用Bi-LSTM感知空间特征在时间序列上
以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估.结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中.
齿轮、轴和箱体结构柔性会影响齿轮啮合刚度和支撑刚度,而这两者是齿轮系统动力学响应最重要的内部激励.为研究不同部件柔性对系统动力学响应的影响规律,对比不同建模方式之间的差别,以8 MW大型风电机组齿轮传动系统为研究对象,建立齿轮传动系统全柔体动力学模型和将不同类型部件考虑为刚性体的系统模型,结合时域与频域分析方法研究结构柔性化对系统动力学响应的影响规律.研究结果表明:箱体柔性是系统动态特性最重要的影响因素,轴系的柔性并不影响齿轮啮频在相邻传动级出现,齿轮柔性并不影响轴系转频特征边频带的出现,而这2种频率成分