简析风力发电机组的调试与排故措施

风力发电作为可再生能源的重要组成部分,在全球范围内得到了广泛的推广和应用。风力发电机组的稳定运行是保障电力供应和降低碳排放的关键。本文详细探讨了风力发电机组吊装完成后的调试与排故措施,从调试前的准备工作、调试内容及方法、常见故障分析、排故措施以及优化策略等方面进行了全面阐述。通过深入分析调试过程及常见故障,提出了有效的排故策略和优化措施,为风力发电机组的优化运行提供了理论支持和实践指导。

基于改进麻雀搜索算法优化深度学习网络超参数的短期风电功率预测

提出了一种CNN-Attention-BiGRU网络模型,以及采用ISSA优化网络模型超参数的短期风电功率预测方法。首先,设计CNN-Attention-BiGRU深度学习网络,利用CNN-Attention提取数据特征,再利用BiGRU对时间序列的预测;然后,采用ISSA优化CNN-Attention-BiGRU网络超参数,提高模型的预测精度;最后,采用甘肃省某风电场数据集进行验证该预测方法,结果表明,该预测模型有效地提高了预测精度和输出结果的稳定性。

基于CEEMDAN-IDOA-BiLSTM的超短期风电功率预测

准确可靠的风电功率预测对电力系统调度、风电场的效益和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了提高超短期风电功率预测的准确性,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和改进野狗优化算法(improved dog optimization algorithm,IDOA)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的组合模型预测超短期风电功率方法。该方法先采用CEEMDAN分解方法将原始的数据分解来降低原始数据的复杂性和不稳定性,将分解后的所有序列进行偏自相关方法分析,选出重要性较大序列作为IDOA-BiLSTM模型的输入,最后通过IDOA-BiLSTM模型进行超短期风电功率预测。采用甘肃某风电场实测数据为数据集,进行训练模型和预测分析,结果表明所提出的超短期风电功率预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。

考虑不平衡力与扰动力的深沟球轴承动力学模型

为了更加准确地揭示轴承振动响应的机理,考虑了滚动轴承受到不平衡力以及运行产生的扰动力的影响,基于Hertzian接触理论,并结合弹性力学、轴承运动学以及几何学,建立了4自由度深沟球轴承动力学模型。为了能够更好地描述轴承实际运动过程,该模型将内圈与外圈通过频率在一个模型中全部体现出来,并且将轴承运行时的共振部分也考虑在其中,从轴承实际运动的角度刻画轴系-内圈-外圈-轴承座传递过程。以深沟球SKF6205-RS轴承为建模对象,利用四阶变步长的Runge-Kutta法对动力学的拉格朗日方程进行求解,得到振动响应时域信号以及频域信号,与凯斯西储大学轴承实验结果进行了比较,验证了模型的可行性。最后,将模拟与实验中产生的共振部分做了定量分析,验证了模型的准确性。

基于RCNN-SVR组合模型短期风电功率预测

提出一种回归卷积神经网络与支持向量回归组合模型(RCNN-SVR),采用该模型预测短期风力发电功率。首先搭建了一种回归卷积神经网络(RCNN)模型;由于RCNN存在计算量大的问题,因此利用RCNN从数据集中提取特征因素,并用特征因素训练支持向量回归(SVR)对风电输出功率进行预测;最后采用某风电场数据集进行验证,结果表明RCNN-SVR模型比单独使用的传统RCNN模型或支持向量机具有更高的准确率。其中,RCNN-SVR模型的CV-RMSE、MAE和MAPE分别为0.0998、0.3928和0.5468,说明RCNN-SVR模型有效地提高了预测精度和输出结果的稳定性。

基于多源信息融合预测技术在智慧风电场的应用

基于多源信息融合技术,结合历史运行数据,构建了智慧风电场可视化智能管理系统,实现了由被动运维方式向智能化的主动预防运维策略跨越,风电场的运维更加智能。

风力发电机组轴承状态检测综述

随着风力发电装机容量的不断增加,风力发电机组设备的运行维护工作将越来越困难,并且风力发电机组设备的运维成本也在不断提高。风电场运维人员通过对风力发电机组转动设备在线监测,来预测和诊断设备的故障。通过研究可以看出风力机组大量故障是由于轴承与齿轮箱故障造成的。因此,对风力发电机组状态监测变得至关重要。文章对有关风力发电机组状态监测与故障诊断技术的研究进行综述,为今后提高风电机组的可靠性、预测和风电机组组件的早期故障诊断提供参考。

数字孪生技术在智慧风电场中的应用

阐述数字孪生技术在智慧风电场应用的特点。通过介绍数字孪生技术在智慧风电场的应用,建立基于数字孪生技术的风电场智慧运维系统。可以看出数字孪生模型是真实风电场和数字数字风电场的元模型,两者之间可以实现信息交互。