光伏发电机组异动信息主动增量式更新算法

针对进行光伏发电机组密集型异动信息更新操作时,出现更新时延长、更新结果不完整的问题,提出了光伏发电机组异动信息主动增量式更新算法。通过特征提取、小波变换和模极大值计算来获取有效的增量式特征;构建增量特征成词袋模型并进行标注;结合蚁群算法搜索异动信息,计算最小平均带宽和最佳更新路径,通过动态更新相容类和决策类异动信息完善数据;采用2阶段集合式更新方案进行信息增量收集和校验增量分发,以获取主动增量式更新异动信息。由实验结果可知,该算法更新时延在全部校验节点下未超过40 s,且能够保证更新结果具有完整性。

基于660 MW超临界燃煤发电机组深度调峰中的控制技术分析

在全球能源结构转型的大背景下,如何在保障电力系统稳定运行的前提下,提高燃煤发电机组的灵活性和调峰能力,成为电力行业亟待解决的重要课题。本文以660 MW超临界燃煤发电机组为研究对象,深入分析其在深度调峰过程中的控制技术,通过建立燃煤发电机组的变工况模型,分析了锅炉、汽轮机及辅助系统在不同负荷下的动态特性。本文提出了一种基于PID控制器的优化控制方法,并与现有方法进行了比较,实验结果表明,所提方法在深度调峰中的响应速度和精度优于文献[5]和文献[6]的方法,验证了其在深度调峰中的有效性和优越性。

基于三维动态建模的光伏发电机组故障诊断方法研究

为提高光伏发电机组故障诊断的准确性与可靠性,保证光伏发电机组的正常运行和发电效率,利用三维动态建模开展了光伏发电机组故障诊断方法研究。首先,利用数据采集器采集发电机组的运行数据,获取其运行工况。其次,进行光伏发电机组三维动态建模,集成发电机组的动态特性。最后,基于模型仿真结果和实时运行数据,通过小波变换提取故障特征参数,确定故障所在位置与类型,输出故障诊断结果。试验结果表明,提出方法应用后,故障诊断结果极为接近预设的10kW故障输出功率值,充分验证了该方法对光伏发电机组复杂运行状态的深度模拟能力及对故障影响的精确诊断能力。

发电厂发电机组内部短路运行状态智能感知方法

发电机组内部短路故障严重影响电力系统的稳定性,导致感知数据偏差大。因此,本文设计了一种智能感知方法,其核心参数包括线损率和轻载率。该方法利用高精度传感器实时获取参数信息,并通过数据分析来评估风险,进而判断故障发生的可能性及其严重程度。试验结果表明,采用本文所提方法能够感知到40~50个异常数据,与实际情况高度吻合,有效验证了该方法在感知发电机组内部短路故障运行状态方面的准确性和可靠性。

基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测研究

风力发电机组长期运行在复杂的自然环境中,特别是叶片部分,直接承受着各种气候条件和机械载荷的影响,极易产生损伤和故障。因此,现提出基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测研究。首先,通过构建改进小波神经网络模型,捕获信号在不同分辨率下的特征,其次,提取风力发电机组叶片的损伤特征,描绘叶片的损伤类型,从而实现叶片损伤的有效检测,对改进小波神经网络模型进行训练,模型将输出分类结果,以此为依据来准确判定叶片的损伤类型。实验结果表明:基于改进小波神经网络的大型风力发电机组叶片损伤检测方法在检测准确率方面优于传统方法。因此,可以证明在损伤识别方面,改进的小波神经网络模型表现出了较高的准确率和稳定性。

考虑原动机调速特性的中压直流发电机组动态仿真模型

鉴于原动机调速特性对舰船中压直流(MVDC)发电机组运行影响的重要性,该文基于十二相同步发电机及其三相交流励磁机数学模型提出MVDC发电机组动态建模方法,以解决多相整流发电机及其励磁系统难以考虑原动机动态调速特性的难题。以某型燃气轮机整流发电机组动态仿真模型为基础,建立了频率不同的十二相同步发电机与三相交流励磁机组合模型,阐述原动机调速与发电机励磁调压相互耦合的计算流程。实测与仿真结果表明,该型燃气轮机发电机组在突加20%负载工况时转速跌落较大,且转速恢复过程需约20 s,但MVDC发电机组通过调节励磁系统可在1 s内使直流母线电压恢复稳定,从而为负载提供稳定直流功率输出。在校准仿真模型的基础上,通过系统分析突加不同比例负载时的转速、燃油流量、励磁电流、输出电压等性能参数变化规律,获取了燃发机组允许突加负载上限约为30%的运行边界认知,为MVDC发电机组励磁系统设计以及如何预留充足的短时强励能力提供了理论支撑。

轴流式水轮发电机组不对中-碰摩耦合故障振动特性分析

针对轴流式水轮发电机组因联轴器偏角不对中引起的碰摩转子-转轮系统振动问题,基于修正的LuGre摩擦模型,该研究推导了联轴器不对中故障下转轮叶片碰摩力表达式。在此基础上,搭建了综合考虑不平衡磁拉力等外激励作用下系统动力学模型。采用数值方法研究了不对中角度对系统振动特性的影响,并结合Floquet理论分析了以转速为控制变量的系统周期解稳定性。结果表明,不对中的存在增大了系统发生失稳可能性,显著改变了系统动态特性。此外,不对中角度对转子与转轮振动响应的影响具有较大差异,随着不对中角度的增加,转轮振动变化明显且碰摩程度较为恶劣。该研究结果可为轴流式水轮发电机组安全运行及稳定性分析提供有益借鉴。

多因素下风力发电机组系统可靠性分配方法的研究

针对目前可靠性分配结果较为主观的问题,以串联系统的可靠性分配方法为基础,提出了一种基于改进模糊层次分析法的可靠性分配方法。采用三标度法对多个系统可靠性影响因素进行专家评判,通过模糊层次分析法初步确定可靠性分配权重,然后对分配权重初值进行熵权法处理,建立综合分配权重计算模型,最终确定各子系统的可靠性分配权重,进而实现对机械系统可靠度分配模型的建立。以风力发电机组系统为例,将该方法应用在风力发电机组可靠性分配中。通过改进模糊层次分析法与传统的模糊层次分析法以及其它方法对该风力发电机组系统的可靠性分配结果,进行对比分析。结果表明:该方法不仅有效;而且相比于文献中的分配结果有所降低,更符合机组的实际运行情况,验证了该方法的合理性。

海上风力发电机组单桩基础侧向位移估计研究

常规海上风力发电机组单桩基础侧向位移估计模型的构建多采用粒子群优化算法。但该算法无法准确计算出海水与单桩基础之间的耦合力,估计准确率较低。对此,提出海上风力发电机组单桩基础侧向位移估计研究。首先,根据海上风力发电机组与连接单桩基础的基本结构,将单桩基础结构进行断面划分,建立单桩基础结构动力学方程。然后,结合海水域、桩基区域和两者交界处这三个场域,求取海水与单桩基础之间的耦合力,并计算单桩基础的受力值。基于此,采用风力和海浪循环荷载作用下单桩基础的累积应变指数型经验式,构建单桩基础侧向位移估计模型。以某海域NREL 5 MW单桩基础海上风力发电机组为算例,对所提模型进行仿真对比试验。试验结果表明,所构建的模型具有更高的估计准确率,即准确率在98%以上。该模型能够更好地监测和评估海上风力发电机组的结构安全性,及时发现潜在的问题并进行修复或维护。

天然气余压发电透平发电机组控制特性研究

本文研究了透平发电机组的物理模型,重点详细介绍了透平膨胀机调速系统、同步发电机、励磁系统的工作原理。并据此利用MATLAB/Simulink建立起透平发电机组数学模型,主要包括透平膨胀机及其调速系统、同步发电机及励磁系统、电力负载模型等。然后根据建立的仿真模型对透平发电机组运行工况进行了常规PID仿真研究,在此基础上,对系统的控制方法进行优化,采用模糊PID控制进行了空载启动和投切负载的仿真研究,根据仿真结果对比了常规PID和模糊PID的控制性能,仿真结果显示模糊PID控制器比常规PID控制器的启动时间更短、超调量更小,使得发电机组的响应过程更加快速、稳定。

燃煤发电机组灵活调峰下机炉安全状态监测与调控研究综述

“双碳”背景下新能源大量接入电网,燃煤发电机组承担调峰任务,长期处于瞬态运行过程,其灵活运行水平需进一步提升,但深度调峰与快速变负荷使机组运行可靠性下降,机组灵活调峰能力面临设备安全性制约。该文对燃煤发电机组在灵活调峰下安全稳定运行的研究现状进行评述。首先,综述调峰工况下锅炉换热面、汽轮机转子等部件存在的安全技术问题,明确灵活运行对机组设备安全性的影响。其次,对比分析监测温度、应力等关键运行状态参数的不同方法优缺点与适用性;针对存在的安全技术问题介绍现有的机组运行参数优化与设备结构优化方法。未来将可靠性评估与诊断、停机保温预热及智能先进控制等技术应用于燃煤发电机组的调峰运行将对其安全性提升具有重要意义。最后,对目前燃煤发电机组灵活安全运行的研究现状及面临问题进行总结。

基于振动信号的风力发电机组瞬时转速波动特性提取方法研究

现有风力发电机组分析主要考虑风速的波动性和随机性引起的转速随机波动。但在实际运行中,由于等效风速引起的输入转矩周期性波动,使风力发电机组的瞬时转速中同时含有随机波动和周期性波动成分。该文基于风力发电机组传动系统振动信号研究其瞬时转速波动特性曲线提取,首先,分析风力发电机组叶轮的瞬时转速波动特性及其在振动信号中的表现;然后,采用同步提取变换算法(SET)获得信号的时频分布并利用脊线搜索算法提取多条时频脊线;最后,通过脊线融合算法对提取的瞬时频率时频脊线进行脊线融合,实现风力发电机组瞬时转速提取与优化,并进一步分析风力发电机组瞬时转速的周期性波动特性。仿真和实验均表明,该方法能够在无转速计的情况下从振动信号中有效提取风力发电机组瞬时转速波动特性曲线,并分析瞬时转速变化特点以及此特点所能映射的转速变化成因。

基于MRD优化布置的水轮发电机组碰摩系统振动抑制

针对水轮发电机组转子-转轮系统碰摩故障问题,采用磁流变液阻尼器(magneto-rheological damper,MRD)对轴系振动进行抑制,旨在探究MRD对机组轴系振动的影响规律及其对系统碰摩故障的抑制效果。首先,将机组轴向位置函数引入MRD非线性动力学模型,推导了碰摩故障下含轴向分布参数的MRD-转子-转轮系统动力学方程。其次,基于数值模拟方法,以机组转速为控制参数对比分析了是否考虑MRD的转子-转轮系统非线性动力学行为。最后,研究了不同MRD轴向布置参数对碰摩转子-转轮系统动力学行为的影响。研究结果表明:MRD的加入对转子、转轮非稳态运动具有良好约束作用,能够显著减小转子、转轮振动幅值,有效避免了机组轴系碰摩故障的发生;当阻尼器位置参数s_(1)、s_(2)分别取0.25与0.95时,MRD对系统的减振效果最佳。通过在机组轴系合理布置MRD,可有效改善系统振动情况,从而为水轮发电机组振动控制提供有益指导。

天然气发电机组远程监测系统的设计

为了保证天然气发电机组工作的效率和稳定性,提出了天然气发电机组远程监测系统的设计方案。选择西门子S7-1200系列PLC对现场传感器采集的数据进行控制和处理。使用LabVIEW进行上位机监控系统的开发,实时监测发电机组的转速、温度、压力等信息,进行PLC与LabVIEW的通信与数据交互技术的分析与应用,用于实时监测、数据采集和远程控制,另外,使用GA-BP遗传算法进行故障预测。结果表明:系统设计合理,可以提高天然气发电机组的运行效率。

基于深度学习的异步风力发电机组功率振荡抑制方法

由于引起异步风力发电机组功率振荡的因素较多,难以保障功率振荡抑制的效果,为此,提出基于深度学习的异步风力发电机组功率振荡抑制方法的研究。从风力机动态特性、发电机组动态特性以及传动链动态特性3个角度分析了异步风力发电机组功率振荡状态,借助长短期记忆网络实现对振荡的有效抑制。在测试结果中,设计的振荡抑制方法应用效果不仅更高效,且对于基础振荡幅度的控制效果更好。

车载静音箱式柴油发电机组结构强度分析

柴油发电机组具有经济、可靠、耐用等特点,作为备用或应急用途应用在国民经济生产活动的方方面面,是目前在用的综合性能最好的备用电源。而车载静音箱式柴油发电机组不但具备了上述优点,在机动性与隔音降噪性能也表现出色,可用于通信、救授、医疗、军事等多种重要场合的应急供电。为了保证车载静音箱式柴油发电机组的使用过程的可靠性,本文使用了ABAQUS、FEMFAT等软件,对输出功率为80 kW的车载静音箱式柴油发电机组的吊装及运输的结构强度进行仿真分析,研究表明:在吊装和运输过程中,发电机组的各个部件的应力分布合理,应变情况正常,没有出现明显的应力集中或过载现象。同时,优化后的样品交由客户进行台架振动可靠性及道路运输试验过程未出现故障,说明本发电机组能够适应各种复杂工况下的振动和冲击,满足产品开发的质量要求。

固废焚烧与脱碳燃煤发电机组耦合系统性能分析

现有碳捕集技术能耗巨大,成本难以承受。同时,近年来我国的城市固体废物量急剧增加,垃圾焚烧作为一种合适的垃圾处理与能源回收技术,相较燃煤电厂,其热效率较低,造成一定能量浪费。因此,为了降低碳捕集的热量消耗,同时提高城市固体废弃物的热利用率,提出了一种创新的耦合系统,将垃圾发电厂与燃煤发电厂以及碳捕集技术基于能量梯级利用原则结合在一起,创新点有(1)城市固体废弃物燃烧热的高品位部分用于加热燃煤发电厂的再热蒸汽,提升了其利用效率;(2)城市固体废弃物燃烧热的低品位部分用于碳捕集系统的再沸器,降低了抽汽引起的热损失;(3)由于系统集成,垃圾发电厂的设备得到精简,降低了系统复杂度,且避免了一部分能量损失。基于现有电厂的设计参数,进行了参考系统建模与耦合方案设计,并使用能量分析与?分析对创新系统进行了评价。结果表明,提出的耦合系统净发电的热效率提高了0.66%,?效率提高了0.64%,净发电量增加了5.39 MW。

面向发电机组的通用物联网平台的关键技术分析

通用物联网平台能有效整合企业的物联网设备,让企业实现数字化管理。文章对面向发电机组的通用物联网平台的关键技术进行分析,首先分析物联网平台的体系架构,包括基础架构、技术选型和功能设计等方面。其次重点探讨平台实现过程中的几个关键技术,包括场景联动、Netty信息服务、时序数据挖掘等,并通过伪代码解析了技术的实现过程。最后,对平台进行部署,实现对发电机控制器的监控,并通过了检测机构测试,在发电设备生产企业具备应用和推广价值。

基于故障树的水轮发电机组转子碰摩耦合故障分析

基于故障树分析(FTA)的方法,文章对水轮发电机组转子不对中-碰摩耦合故障进行了深入分析。首先,构建了针对此故障的故障树模型,明确了导致故障发生的各种因素及其逻辑关系。通过故障树的最小割集和最小路集分析,识别了影响系统可靠性的关键部件和薄弱环节。进而,探讨了转子不对中-碰摩耦合故障的发生机理及其对系统动态特性的影响。最后,基于故障树分析结果,提出了针对性的故障诊断方法和预防措施,旨在提高水轮发电机组的运行安全性和可靠性,减少故障发生的可能性。

基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法研究

变桨距控制对机组的发电效率和稳定性具有重要影响。受风速随机性等多种因素影响,在变桨距控制过程中容易产生发电机组振动,无法保证风力发电机组的运行稳定性。因此,研究基于遗传-粒子群算法的风力发电机组变桨距控制方法。以动力学方程构建风力发电机组变桨距控制数学模型,描述机组风能转换效率与机组振动之间的关系;根据机组动态变化关系,提取变桨距控制的关键要素,基于遗传-粒子群算法设定变桨距控制目标;参照风力发电机组变桨距控制目标,设定对应目标函数,求解实现风力发电机组变桨距控制。实验结果表明:在稳定风况和突变风况下,所研究方法可以实现风力发电机组的变桨距控制,达到最佳的功率输出,且控制过程中未出现机组振动限值。