海上风电机组的在线监测与故障预警

从海上风电机组的故障诊断与状态监测技术出发,对故障进行了统计,给出了状态监测的主要参数,从中选取温度参数作为分析对象.通过温度时序图分析,分为正常运行、故障形成、即将发生故障3种状态进行监测,采用神经网络与遗传算法相结合的方法进行了故障诊断.结果表明,通过温度变化可以预知风电机组即将发生故障,便于及时预警并采取预防措施.

储能技术的发展机遇与挑战

推广储能技术对加快我国新能源产业发展及推进智能电网建设意义重大,基于国内工业基础,分析了不同储能技术的特点及相应应用领域,针对储能技术目前的现实需求,简述了国内发展流体钒电池的优势,探讨了目前储能技术在应用层面面临的多重挑战。

深远海域海上风电场定量选址方法研究

为了促进我国深远海海域海上风电场建设,实现海上资源的合理使用。研究了基于模糊逻辑的深远海海域海上风电场选址方法。根据现有研究成果,识别了深远海风电场选址的影响因素,建立了深远海风电场选址的3层决策框架。利用模糊推理对输入和输出变量进行模糊化,以风能资源、自然环境、交通环境和风机条件建立了4个模糊推理机,并构建了其模糊推理规则。利用模糊语言变量确定了各决策准则的权重,从而实现深远海风电场选址的决策。以上海市深远海海域海上风电场选址为实例,确定了其选址方案。

海上风电发展及其技术研究概述

全球海上风电装机容量不断增多,固定式海上风电机组的技术不断成熟,漂浮式海上风电机组技术也在不断发展中,尤其是第一座漂浮式风电场的并网运行,标志着海上风电在深远海域发展步伐的加快。本文对国内外海上风电的行业背景、国家政策、发展历程和趋势,以及技术研究等方面进行了概述。

海上风电机组分阶段预防性维修策略

针对海上恶劣环境所引起维修费用昂贵的问题,结合部件失效率曲线,提出了海上风电机组分阶段预防性维修策略。首先引入容量因子,修正海上风电机组单位时间停机损失。其次,视风电机组为多部件复杂系统,结合维修情况更新部件和机组可靠性。在考虑预防性维修成本和对机组可靠性提高量的影响下,构建费效比(return on investment,ROI),采用离差标准化方法,确定各个部件的维修方式。以单位时间维修成本最低为目标,部件可靠性为约束,采用反向粒子群算法(opposition based learning-particle swarm optimization,OBL-PSO),得到最优维修时间间隔和全寿命周期内预防维修次数。最后,以某海上风电机组为例进行仿真分析。仿真结果表明,分阶段预防性维修策略比传统等时间间隔的维修策略减少了停机维修次数,能够进一步降低维修成本,为海上风电机组维护策略的制定提供指导。

我国首座大型海上风电场关键技术及示范应用

我国海上风能储量丰富,靠近沿海负荷中心,开发优势明显。陆上风电开发正趋饱和,大规模开发海上风电,对实现清洁能源替代、优化生态环境、扩展海上资源开发技术具有重大战略意义,是我国能源战略与海洋强国战略的重要内容。