基于小波变换与IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测

为提高风功率预测精度,减轻输出风能波动性对风电并网不利影响,提出了基于WT-IAGA-BP神经网络的短期风电功率预测方法。利用风速分区、3σ准则及拉格朗日插值法清洗风电场历史数据;其次,依据小波重构误差,选择db4小波分别提取风速、风向、历史风功率的不同频率特征信号,并引入改进自适应遗传算法(IAGA)对各序列BP神经网络的初始权值与阈值寻优,使用Sigmiod函数通过适应度值自适应改变交叉概率与变异概率;构建各序列的WT-IAGA-BP模型对短期风功率组合预测。通过仿真分析,并与ELM、IAGA-BP、WT-ELM及WT-LSSVM方法对比,验证该方法具有更高的预测精度和更好的预测性能。

考虑故障风险与不确定性的海上风电主变压器检修策略

为提高海上风电主变压器检修策略优化的科学性,在保证可靠运行的前提下,提出一种考虑故障风险与不确定性的海上风电主变压器检修策略优选方法。首先,详细分析故障风险成本模型,据此建立海上风电主变压器全寿命周期成本(life cycle cost,LCC)模型,并引入盲数理论将LCC中不确定性参数用数学模型定量进行计算,提高成本估算精度。然后,从成本管理角度出发,分析维修方案对LCC的影响,进而建立以LCC最低为目标的海上风电主变压器检修策略优化模型,并通过改进的布谷鸟搜索算法进行求解。最后,经算例验证,所提模型和检修策略优选方法具有较强的可操作性,能为海上风电主变压器的可靠运行提供一定的参考价值。

基于IEWT-FE-BO-LSTM模型的超短期风功率预测

为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于IEWT-FE-BO-LSTM的组合风功率预测模型,首先利用改进经验小波分解(IEWT)对历史风功率数据进行分解;然后引入模糊熵(FE)算法对各分解子模态进行复杂度计算重组子模态;再对各个重组分量分别建立基于长短时神经网络(LSTM)的预测模型,利用贝叶斯优化算法(BO)进行超参数组合,解决人为调参导致训练结果不佳的问题;最后通过历史风电场数据进行算例分析。结果表明,IEWT-FE-BO-LSTM模型对超短期风功率有较高的预测精度和预测效率。

直接空冷系统技术改进及能效提升研究

为实现火电厂“提效-节能降耗”目标,解决常规直接空气冷风系统换热效率低、运行背压高等问题,通过对其排汽管道系统、散热器管束型式及风机组布置方式进行技术改进和能效提升研究,提出了一种新型直接空冷系统布置方案。新方案采用风机低位布置双“A”型散热器空冷布置型式,通过结构应力计算和流场数值模拟,相比常规的空冷系统,可得以下结论:(1)在满足系统结构安全性的前提下,新型排汽管道布置方式的出口至蒸汽分配管入口总阻力压降减少约400 Pa,排汽管道内流量分配更均匀;(2)双小A型散热器管束布置,可缩短管束长度约一半,加快蒸汽冷却,减少不凝结气体的堆积,防冻性能更好;(3)在冷却三角布置标高不变的条件下,将风机下移至钢桁架底部,使风机出口至冷却三角底部之间存在一定空间可对新空气起“导流、梳理”作用,在散热器出口面,同样形成风速带,沿高度方向增大,蒸汽分配管附近高速区域进一步增大,冷却单元的换热效果将进一步得到增强,散热器出口风速优于常规布置,进而使进入冷却三角的空气流动状态稳定,提高冷却三角散热效率。经过某电厂现场应用,其空冷机组夏季运行背压降低约2 kPa,全年平均运行背压降低约0.8 kPa,煤耗减少约1 g/(kW·h),单台机组每年可为电厂节省煤炭费用约276万元(标煤价1 000元/t)。该方案在降低机组背压的同时,可减少膨胀节组合数量、钢结构重量等,也降低了空气侧风阻,缓解了空冷凝汽器的防冻问题。因此,所提方案既可降低设备的一次性投资,又具有在运行费用方面(节省煤耗)的明显优势,可实现电煤的清洁和高效利用,取得良好的社会效益,具有很大的推广价值和广泛的应用前景。

改进小波结合BP网络的风力发电机故障诊断

针对风力发电机早期故障时定子电流特征量难以提取的问题,提出了单子带重构改进小波变换结合BP神经网络的风力发电机故障诊断新方法。通过对风力发电机的定子电流进行单子带重构改进小波变换,消除了传统小波变换中的频率混叠现象;从小波变换后的子带信号中选取特征域、提取特征量作为BP神经网络的输入;在此基础上,结合BP神经网络的输入输出非线性映射能力,完成对故障的诊断和定位。经过仿真实验证实,该方法准确地实现了对风力发电机故障的诊断。

直流制式下机车变压器用作电抗器的电磁特性分析及设计优化

跨线运行的电气机车,由直流供电时其变压器用作滤波电抗器.本文针对一台心式结构且具有4个高压和4个低压(牵引)绕组的机车变压器在直流供电时的有关电磁特性进行了研究.此时,高压绕组并联开路,低压绕组两两串联分别接入两个直流回路中用于滤波,两个直流回路或同时工作或单独工作.按同一铁心柱上两个绕组串联连接,则4个低压绕组有4种接法.文章在用ANSYS软件对磁场进行深入分析的基础上,计算了绕组间的电感矩阵及相应连接时的电感.同时,深入研究了4个低压绕组两两串联后或同时工作或单独工作时电感值随负载电流变化的特性,推荐了直流制式下变压器用作滤波电抗器时其低压绕组一种较合适的连接方式,且这种连接方式的电感计算值得到了试验验证.文章最后还针对所推荐的连接方式,在单回路工作时较双回路工作时所呈现的电感值差异,提出了一种增设第三绕组的补偿方案,并就有关问题进行了分析.

应用改进复Morlet小波识别电力变压器绕组模态参数

为准确识别电力变压器绕组模态参数,据某10 kV实体变压器绕组轴向激振实验结果,采用复Morlet小波对自由振动信号进行时频变换;使用改进的Crazy Climber算法提取时频图中小波脊线,获得变压器绕组前四阶固有频率及阻尼比,并将计算结果与PolyMax频域识别方法结果对比验证。结果表明,该方法能准确识别出变压器绕组前四阶固有频率,能更清晰显示信号能量随时间频率分布。基于复Morlet小波变换的模态参数识别方法抗干扰性能力较强,适合识别变压器绕组类复杂结构模态参数。

基于小波包和改进纵横交叉法的风电预测模型

针对风电出力的随机性、季节性和波动性及一般方法预测精度不高的问题,采用改进纵横交叉(improved crisscross optimization,ICSO)算法,建立了一种基于小波包变换与改进纵横交叉算法优化Elman神经网络的风电预测模型。仿真结果表明:改进的纵横交叉算法不但克服了一般算法早熟收敛的缺陷,有效提高神经网络的泛化能力和预测精度,而且表现出良好的稳定性,适用于风电的预测。

电力变压器抗短路能力综合治理技术研究

本文针对变压器抗短路能力问题,从变压器抗短路能力核算、短路故障预防、绕组变形检测诊断以及抗短路能力不足变压器改造等方面开展研究与分析,为变压器抗短路能力隐患的有效治理提供了理论和实践依据。

大型电力变压器绕组压紧结构改进

弹簧压钉绕组压紧装置曾在小容量、低电压等级电力变压器上得到了大面积的推广,随着电力变压器技术的发展,容量增大,电压等级提高,压装垫块绕组压紧结构的应用越来越广泛,其结构优势明显,操作方便,在今后的电力变压器中会得到越来越广泛的应用。

一起风电场变压器短路故障的诊断与分析

分析了一起风电变压器低压多股并绕导线间的短路故障案例,采用多种试验方法并结合测量数据分析,推断出了故障部位,详细的介绍了分析过程和检查情况,并提出预防措施。

换位“S”弯处剪刀口的形成及改进方法

针对大型变压器绕组换位“Ｓ”弯处出现的剪刀口现象，分析了剪刀口形成的原因，介绍了剪刀口的修复方案。

基于无迹变换含“风光”系统无功优化研究

由于分布式电源并网的随机性,给电网无功优化引入新的问题。本文通过无迹变换近似风电场风速、光伏电站的光照强度和负荷的有功功率的概率分布,然后,搭建考虑有功损耗、电压偏移量和优化成本的多目标无功优化模型,随后,在求解模型中将迁移算子、Hooke-Jeeves模式搜索、启发式交叉策略引入到粒子群算法中,改进了粒子群算法早熟、陷于局部最优的问题。最后,本文用IEEE-33节点的配电系统验证了本文所提算法结果损失较小误差的情况下收敛时间缩短近十倍的优势以及相比传统TPSO算法优化本模型综合结果均更优的特点。

电力变压器不同绕组导线换位方式下环流损耗对比分析

变压器随着容量的不断增大,线圈的漏磁场不断增强,从而在运行时,导致各导线间感应出无用的环流损耗迅速增加,为了减小环流损耗,需要进行导线换位。研究了有限元分析方法对单相电力变压器模型的仿真,提出了普通克里金模型与粒子群算法相结合的新型高效全局优化算法,并比较分析了不同绕组导线换位方式下的变压器环流损耗大小,得到了最小环流损耗的最佳匝数分配方案。该方法不但保证了优化的准确度,而且进一步缩短了优化中的计算时间。优化结果与当前应用于工业的设计方案相比,其环流损耗得到了很大的降低。

关于电力变压器绕组导线换位的特点与分析

介绍了电力变压器绕组换位和特点,并对各种换位进行比较分析以及对于变压器附加损耗产生的影响。