课程思政在《风力发电机组原理与技术》教学中的研究与实践

本文以“风力发电机组原理与技术”课程教学为例,在专业课程教学中初步探索“课程思政”的教学改革路径,设计课程思政元素,初步探讨课程思政在专业课教学中如盐入水的融入方法及教学评价机制的改革。

变频技术在风力发电机组及电气系统中运用分析

为了解决风力发电效率受风速变化影响的问题,本文围绕变频技术在风力发电机组及其电气系统中的应用进行了深入分析。通过对变频控制系统的结构及功能的探讨,以及变频器在风电机组优化中的具体应用案例,提出了一套变频技术优化方案。此外还详细分析了变频技术在电能质量提升、故障检测与处理方面的有效性。

海上风力发电机组齿轮箱安装运行技术分析

齿轮箱是海上风力发电机组的重要传动设备,针对海上风力发电机组高可靠性的要求,结合笔者多年的海上石油平台工作经验,开展了风力发电机组齿轮箱安装运行技术研究,给出了齿轮箱安装运行过程中的技术要求,实施结果表明,相关技术要求能够保证海上风力发电机组稳定可靠运行,对于指导海上风力发电机组齿轮箱系统的安装具有重要意义。

风力发电机组安全保护技术分析

本文主要分析了现代风力发电机组中的安全保护技术,包括风力发电机组概述、风力发电机组安全保护的必要性及其安全保护中的主要技术分析。经分析发现,在对风力发电机组进行安全保护时,短路保护、振动保护、温度保护、刹车保护、扭缆保护、消防保护以及雷击保护是其主要的保护技术。通过这些技术的合理应用,便可有效确保风力发电机组的运行质量与安全。

风力发电机组旋转机械的故障诊断技术研究

风力发电机组作为一种清洁能源装置,在能源领域具有重要地位。然而,由于长期运行和恶劣环境的影响,风力发电机组旋转机械常常会出现各种故障,影响其运行性能和寿命。本文通过对风力发电机组旋转机械的构成与工作原理进行概述,分析了常见故障,然后对目前常用的故障诊断技术进行了深入分析与比较。振动分析技术、热红外成像技术、声学诊断技术以及数据驱动的故障诊断技术在实际应用中都具有一定的优势和局限性。结合实际情况选择合适的技术进行故障诊断,可以有效提高风力发电机组的可靠性和运行效率。

风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究

本文探讨了风力发电机组状态监测和故障诊断技术的关键方面。在状态监测方面,传感器技术、数据采集与处理、运行状态监测方法以及远程监控技术都是关键要素。故障诊断方面涉及远程监测与数据分析、振动分析、图像识别技术以及智能诊断系统。最后对未来发展趋势进行了展望,认为随着技术的不断进步,风力发电行业的状态监测和故障诊断技术将更加智能化和高效。

基于风力发电机组故障预警技术研究

由于风力发电机组故障维修成本较大,采取风力发电机组故障预警技术,可在风电机组发生故障前进行预警,可降低事故概率及维修成本。本文针对风力发电机组故障预警方法进行分析,以数据分析为依托,设计故障预警模型,用以完成数据清洗、电量分析、功率预测、叶片结冰预测、设备状态预测、风速修正,以此来实现对机组故障的自动检测,从而提高风力发电机的运行效率及安全性。

风力发电机组故障诊断与预测维护技术研究

为实现碳中和的目标,我国高度重视新能源发电产业的发展,以太阳能和风力发电为代表的新能源发电方式所占比重逐渐增加。风电装机容量快速增加,在电网中占据大量比重。在内外部因素的影响下,风电机组容易发生各类故障,导致生产效率和人员安全受到威胁。本文以某电厂为例,通过构建模型的方式,对风力发电机组故障诊断与预测维护技术进行研究。

变频技术在风力发电机组及电气系统中运用分析

工作人员将变频技术应用于风电发电机组及电气系统中,是可以将直流电转变为不同频率的交流电的,其也可以让交流电转变为直流电后不再进行逆变,利用频率的变换,而并非电能的变化,即可将风能转变为电能。基于此本文结合实际思考,首先简要分析了变频器结构及机理,其次阐述了变频技术在风力发电机组及电气系统中的应用措施。以期对相关部门的工作有所帮助。

风力发电机组状态监测和故障诊断技术研究

随着我国风力发电事业的日益发展,风力发电机组状态监测技术与故障诊断技术功能越发全面,现已成为促进我国风力发电事业发展的重要助力。基于此,文章先简单分析了风力发电机组故障特点,主要探讨了风力发电机组状态监测与故障诊断技术的应用,包括收集数据技术、预测和维护技术、优化性能技术、振动分析技术、温度监测技术等。

变频技术在风力发电机组及风机电气系统中的运用实践

本文的研究目的是探索高压变频调速系统在风力发电机组和风机电气系统中的应用潜力。研究内容包括对高压变频调速系统的结构和原理进行详细介绍,重点关注多级串联功率单元的移相和叠加技术。研究结果显示,高压变频调速技术能够提高风力发电机组的效率和稳定性,减少能源损耗。本文指出高压变频调速技术具有广阔的应用前景,将促进风力发电产业的进一步发展,并推动可再生能源的利用。

风力发电机组变流器故障诊断与预防性维护技术研究

近年来,随着全球对可再生能源需求的日益增长,风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式受到了广泛关注。风力发电机组作为风力发电的核心设备,其稳定运行对于整个风电场的产能和经济效益具有至关重要的影响。变流器作为风力发电机组中的关键部件,其性能直接关系到风机的运行效率和可靠性。然而,在实际运行过程中,变流器故障屡见不鲜,严重影响了风电场的正常运行。因此,开展风力发电机组变流器故障诊断与预防性维护技术研究,对于提高风电设备的可靠性、降低运维成本、减少停机时间以及提升风电场的整体效益具有深远的意义。本研究旨在通过深入剖析风力发电机组变流器的常见故障类型、成因及诊断方法,探索有效的预防性维护策略,以期为风电行业的健康、持续发展提供技术支持和保障。

风力发电机组防雷技术及安全安装措施研究

风力发电机组作为风能产出的核心部件,易受到外界各种自然因素的影响出现各种故障,进而影响风能产出效益。其中,雷击作为一种常见的自然灾害,易对风力发电机组各个部位造成直接损害,严重影响其工作效益,甚至还有可能会带来更加严重的事故。为避免这一情况,文章结合相关工作经验,探讨了风力发电机组防雷技术及安全安装措施,以期为相关工作人员提供参考。

风力发电机组叶片覆冰成因及防冻除冰技术分析

在不同地域环境下风能呈现出明显的不平衡分布特点,大量风场主要集中在我国北方和中南部山区,但这些地区又容易受到冰雪天气影响,导致风力发电机组叶片覆冰问题出现。本文分析了风力发电机组叶片覆冰成因,及叶片覆冰对风力发电机组的不良影响,着重研究了风力发电机组叶片防冻除冰技术。

风力发电机组叶片疲劳失效的研究进展

提升风力发电机组叶片的抗疲劳性能对风电机组的长寿命服役与可靠性运行具有重要意义,已成为当前的研究热点。本文较全面地综述了风力发电机叶片的抗疲劳技术相关研究,总结了叶片疲劳载荷的计算方法,分析了影响叶片疲劳性能的各种因素,介绍了叶片疲劳探伤技术,阐述了叶片寿命预测和叶片优化设计的相关研究进展。叶片疲劳载荷分析是评估风力机叶片疲劳失效的重要手段,该分析能为制定针对性的维护计划和改进设计提供关键依据;叶片材料、褶皱、外界环境等因素对叶片抗疲劳性能的影响巨大;叶片疲劳探伤技术在叶片健康监测和维护中起着至关重要的作用;基于Palmgren-Miner线性理论的疲劳寿命预测可有效提高叶片的可靠性;通过采用先进的设计方法和结构改进,可以降低叶片的疲劳应力,提高叶片的强度和使用寿命。

基于小波和经验模态分解的风力发电机组主轴承故障自动识别

常规的风力发电机组主轴承故障自动识别节点多设定为独立形式,自动识别范围受限制,导致误识率增加,为此,提出对基于小波和经验模态分解的风力发电机组主轴承故障自动识别方法的设计。根据目前的测试,采用多目标的方式,打破自动识别范围的限制,部署多目标故障监测节点,在此基础上提取主轴承故障振动信号特征,并构建小波+经验模态分解发电机组主轴承故障自动识别模型,采用交互标记实现故障自动识别处理。结果表明,此次设计的小波和经验模态分解风力发电机组主轴承故障自动识别测试组最终得出的误识率被较好地控制在10%以下,说明在小波和经验模态分解技术的辅助下,设计的主轴承故障自动识别方法更高效,针对性较强,具有实际的应用价值。

双馈风力发电机组变桨距控制及低电压穿越技术要点

由于近年来我国的经济发展速度非常迅速,随之而来的能源问题也变得越来越重要,作为当今人类社会生存和发展当中所存在的主要问题,能源缺乏已经成为了人们所亟待解决的一个重要发展缺陷,通过开发和利用可再生资源,可以在一定程度上缓解人类的能源压力,而开发和利用可再生资源也是当前世界各国开展可持续发展战略的重要方式。风力发电作为可再生资源当中的一种,由于其自身清洁能源的特点,不仅能够节约不可再生资源,而且也可以降低对周围环境的污染,风力发电系统的效率也非常高,而且功率速度也非常大,通过对双馈风力发电机组控制技术以及风能开发的进一步研究,可以推动我国后续的能源发展。

风力发电机组旋转机械的故障诊断技术研究

风力发电对我国电能源开发及技术创新影响颇大,风力发电机组作为风力发电的关键保障,其重要性不言而喻。故以加强风力发电机组的故障判断、预先排查可确保风力发电的稳定性。但传统故障诊断技术很难及时发现问题。以风力发电机组旋转机械故障为研究方向,探究旋转机械的故障类型、诊断方法,分析故障诊断技术的有效性和适用性,结合现状提出故障诊断技术,为相关领域研究提供依据参考。

风力发电机组故障诊断与预测技术探究

本文针对风力发电机组故障诊断与预测技术进行了探究。首先分析了风力发电机组故障的现状和频发原因,然后综述了故障诊断技术的分类和发展,包括基于物理模型、数据驱动、知识库和模型无关的方法。接着,介绍了基于故障特征分析的诊断方法,包括特征提取、选择和融合。之后,讨论了风力发电机组运行数据的预处理与特征提取,包括数据清理、重采样和特征提取。最后,提出了基于数据挖掘的故障预测方法,包括分类算法、回归算法和聚类算法,并分析了技术发展方向,包括增强算法的鲁棒性,融合模型的综合预测和故障诊断与维护的智能化。

分瓣技术在大型风力发电机组上的应用与研究

介绍了分瓣技术在风力发电领域的应用概况及相关要求,分析了分瓣技术的关键因素,从电磁设计、结构设计、冷却设计、工艺设计等角度论证了分瓣技术在直驱永磁风力发电机上应用的可行性。