光伏发电技术专业实验实训教学探索

经济发展消耗了大量能源,导致能源紧缺。光伏等行业快速发展,需要的人才也相对较多,开设光伏发电技术及应用专业的院校也逐渐增多。这项课程有很强的实践性,需要培养学生的动手能力,开设实验实训教学可以很好地应对这个问题。

基于SCADA运行数据的风电机组塔架振动建模与监测

振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。

基于物联网和云架构的渠灌闸门智能控制系统

为了实现农田明渠灌溉的精准化控制,设计了一种基于物联网和云架构的渠灌闸门远程智能控制系统,系统由一体化旋转式闸门、本地控制软件、远程终端访问系统和云端中间件组成。闸门采用旋转式阀芯结构设计,降低闸门启闭时的驱动能耗;基于ARM开发了嵌入式控制系统,实现水闸运行的本地控制和状态数据采集;集成了无线通讯模块和光伏电源系统,解决传统水闸野外安装布线繁琐和供电困难问题;通过在阿里云服务器建立数据中心,部署中间件,实现水闸远程数据传送与控制指令传达;建立了基于水位、流量双反馈的闸门开度云控模型,实现水闸群智能运行;根据旋转式闸门启闭阶段角速度变化规律,提出了水闸运行异常报警方法;开发了B/S版和APP版的远程终端访问系统,实现了灌区数据大屏、闸群远程控制和智能调度,适用于农田灌溉中小型渠道输水、配水的精准化控制。

基于IPSO-BP的风电机组齿轮箱状态监测研究

将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合,建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理地选择训练样本,使IPSO-BP模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,导致IPSO-BP网络温度模型预测残差的分布特性发生变化。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差超过预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。

基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究

准确估算光伏电站的中长期发电量对电网规划改进、调度优化、管理发展具有重要意义。然而,由于中长期发电量预测与短期出力预测存在显著差异,短期出力预测技术无法直接应用于中长期电量预测。文章提出一种基于模糊C均值聚类-随机森林算法FCM-RF和LSTM神经网络的中长期辐照度预测模型,进而提出间接预测分布式光伏电站发电量的方法。针对传统随机森林在数据差异性处理能力不足的问题,引入模糊C均值聚类算法对传统随机森林算法模型进行了改进。设计了LSTM神经网络,解决了"长时间周期依赖"问题。最后经实验验证,该分布式光伏电站中长期发电量预测模型每月预测平均误差百分数MAPE在3.5%上下波动,各电站年预测值在1.1%上下波动,预测效果较好。

论文点评

1点评论文 郭鹏,徐明,白楠,等.基于SCADA运行数据的风电机组塔架振动建模与监测[J].中国电机工程学报,2013,33（5）：128-135.