基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法

为避免风电机组叶片故障导致的风力发电厂安全运行的问题,提出了基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法,以精准诊断叶片故障。在分析气动噪声信号的基础上,构建基于无线传感的智能监测终端,采集气动噪声信号,将采集信号输入气动噪声信号检测模型中,标准化处理气动噪声信号后,利用ITD方法将信号分解为多个PRC分量,求出气动噪声信号PRC分量能量,重构特征向量并进行PCA降维处理。将降维后的特征向量作为支持向量机数据基础,通过支持向量机对特征向量实施分类,完成风电机组叶片故障诊断。经实验验证:该方法对气动噪声信号特征提取明显,可准确诊断出风电机组叶片故障,分类识别精度高达93%,且诊断结果与实际分类结果基本相同,对风电机组叶片故障诊断的效果较好。

光储微电网功率优化方法及协调控制策略研究

光储微电网作为一种友好发电模式具有平抑网侧功率波动、光伏发电产能趋稳以及可调度性等优点,是实现“源-网-荷-储”系统稳定运行和可再生能源充分消纳的优选方案。围绕光储微电网功率优化与灵活运行提出了组件级配置方案和协调控制策略,进一步释放光伏发电潜力以及促进储能单元高效运行。首先,针对光伏组件失配导致的“木桶效应”及储能变换器效率低的问题,分别配置组件级光伏功率优化器和储能部分功率变换器,实现太阳能和电能最大化利用。其次,讨论光伏阵列和储能单元在并/离网工况下多种模式切换,考虑微电网各单元间功率动态平衡,提出一种光储微电网协调控制策略,实现各单元在不同控制模式之间平滑切换及功率自主分配。最后,利用Matlab/Simulink搭建30kW光储微电网仿真平台,验证所提协调控制策略的可行性与有效性。

太阳能光伏发电系统中的控制技术研究

当前太阳能光伏发电技术的应用,不仅创造了巨大的电能,节约了资源,而且可以有效避免出现环境污染,受到人们的欢迎。本文主要针对太阳能光伏发电控制技术进行分析和研究,首先分析光伏发电的控制原理和要求,接着对实际控制技术进行分析,为当前光伏发电技术发展提供借鉴和帮助。