什邡雪茄烟叶黑胫病菌遗传多样性分析及防治药剂筛选

为有效防控什邡地区雪茄烟叶黑胫病,对什邡地区27株烟草黑胫病菌(Phytophthora parasitica)进行交配型测定、SSR遗传多样性分析和6种常用药剂的室内筛选。结果表明,什邡地区菌株均为A2交配型,以无性生殖为主;病原菌群体Simpson(λ)指数和均匀度指数(E._(5))分别为0.776和0.643,说明该地区菌株具有较高水平的遗传多样性;分子方差分析与主坐标分析显示什邡地区烟草黑胫病菌群体与云南、贵州、四川其他地区和重庆的菌株具有一定的差异,群体92%变异来源于内部;甲霜灵、烯酰吗啉和烯酰氰霜唑对该地区黑胫病菌株具有较好的抑菌效果,平均EC_(50)值分别为0.491、0.574和0.730 mg/L。研究结果可为什邡地区雪茄烟叶黑胫病的科学、有效防治提供依据。

基于SCADA数据的风电机组关键载荷预测

风电机组关键位置载荷预测对风电机组安全、经济运行具有重要意义。通过建立SCADA数据与载荷间的近似关系对风电机组关键位置载荷进行预测。采用BP神经网络建立SCADA数据和载荷的关系模型,利用SCADA数据与载荷间的相关性来筛选模型输入参量,采用试错法确定BP神经网络的层数与神经元数量。针对某2.5 MW风电机组的7处关键位置进行了载荷实测。研究表明,在不采用风速作为输入参量的情况下,模型的预测结果与实测结果具有良好的一致性,相对误差的均值在1.28%到15.6%之间,决定系数R2在0.951到0.882之间;与试错法选择输入参量相比,基于相关性计算的输入参量选择方法能够更高效地筛选出更多恰当的SCADA参量,从而进一步提高预测准确度。因此,基于BP神经网络建立SCADA数据与载荷的近似关系可作为风电机组关键位置载荷预测评估的有效手段。

7SJ62在异步电机保护上的应用

文章首先以德国西门子公司的7SJ622系的多功能数字继电器为例,分析了用数字式多功能继电器实现电气设备保护的优点,然后以一台异步电机例,阐述了用其实现高压步电机保护保的整定原则以及计算方法,给出了保护整定值。

风切变指数对于风电机组载荷特性影响研究

分析风切变指数对风电机组机械载荷特性的影响,并以某2 MW风电机组载荷测试数据为例,对相同风速不同风切变情况下的载荷数据进行分析。研究风切变指数对风电机组极限载荷、疲劳等效载荷的影响。最后运用GH Bladed软件,对相同外部条件不同风切变指数下的风电机组载荷进行仿真计算,验证风切变指数与风电机组载荷特性之间的内在相关性。测试数据与仿真结果均表明,风电机组结构部件载荷特性与风切变指数强相关,且随着风切变指数的增加,极限载荷与疲劳等效载荷也随之变大。风切变指数的增长率与极限载荷增长率、疲劳等效载荷增长率均呈现二次函数关系,且风切变指数每增加约5%,极限载荷增加约0.1%,疲劳等效载荷增加约0.5%。

叶片变桨速率对风电机组停机过程载荷特性影响研究

分析叶片变桨速率对于风电机组机械载荷影响的机理,并基于某2.5 MW双馈型风电机组载荷实测数据,对相同外部条件不同叶片变桨速率停机过程的载荷数据进行分析,研究叶片变桨速率对风电机组疲劳与极限载荷的影响。运用GH Bladed软件,对不同叶片变桨速率停机工况下的风电机组载荷进行仿真计算,验证叶片变桨速率与风电机组载荷之间的内在关系。现场测试数据与仿真结果均表明,风电机组停机过程中的载荷特性与叶片变桨速率相关,且随着叶片变桨速率的增加,疲劳与极限载荷随之明显增加。由叶片变桨速率增大导致的风电机组极限载荷增加比例与疲劳等效载荷增加比例相近。