基于改进辅助分类生成对抗网络的风机主轴承故障诊断

基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率。

含混合储能的光伏微电网系统协调控制策略

为了有效抑制光伏发电的波动性和随机性,提高光伏微电网系统的稳定性,提出了含混合储能的光伏微电网系统在并/离网运行及模式切换时储能设备和直流母线电压的协调控制策略。设计了功率分配型二阶低通滤波控制策略对系统功率波动进行分配,结合储能元件的荷电状态SOC(state-of-charge)来控制各变换器的工作状态,实现储能元件在充放电及空闲模式间的切换。同时储能工作状态控制光伏发电单元使用改进的变步长扰动观察法,或恒压降功率控制法。通过统一与独立协调控制来维持系统稳定运行。利用Matlab/Simulink搭建仿真平台,验证了所提协调控制策略的可行性与正确性。

园区多能源系统优化运行策略

多能源系统联合优化运行可有效促进可再生能源的消纳,提高各类能源的利用效率。根据多能源系统中的能量流动关系,对园区多能源系统内部各单元进行建模,并以系统运行总成本最小为目标,提出一种考虑电热负荷需求响应以及电动汽车接入的园区多能源系统优化运行策略。然后以某一工业园区为例进行算例分析,结果表明所提模型及策略可有效协调多种能源的利用,实现园区多能源系统各类运行成本的综合优化。

基于MGS-LGBM算法的电力系统暂态稳定评估

多粒度级联轻型梯度提升机(MGS-LGBM)具有超参数设置简单、模型泛化能力强、分类准确率高、训练评估快等特点。为提高电力系统暂态稳定评估的准确性和快速性,将MGS-LGBM引入电力系统暂态评估中。首先通过时域仿真提取原始数据,构造能够反映系统稳定情况的23维特征量,输入MGS-LGBM模型中,稳定结果作为输出量,利用模型中的多粒度扫描和级联结构对样本特征和结果进行高效并行训练。通过新英格兰10机39节点系统仿真验证MGS-LGBM算法,通过与其它机器学习算法比较,算法在提高暂态评估准确率的同时兼顾快速性,且在含有无关特征和训练集较少的情况下仍能保持较好的评估性能。

基于物联网技术的海上油田综合能源管理系统架构

海上风能、太阳能资源丰富,且海上油田生产过程中的伴生天然气,为海上油田综合能源系统的建设提供了必要条件。受自然环境条件的限制,海上油田综合能源系统的能量管理必须向着智能化方向发展。在此背景下,在海上油田综合能源系统物理框架的基础上,构建了基于物联网技术的海上油田综合能源管理系统,通过物理系统和信息系统的深度融合,推动海上油田综合能源系统的智能化建设。从全面感知、网络互联、管理平台及智能应用等方面分析了物联网技术在海上油田综合能源系统中的定位和作用,并阐述了基于物联网技术的海上油田综合能源管理系统在系统规划分析、优化运行和决策评价方面的具体应用,阐明其可有效提高系统优化配置资源能力、安全运行能力和智能互动能力。