数据分辨率影响风电功率预测精度分析

目前对风电功率短时预测的研究主要集中在预测方法上,而缺乏对数据本身特性的探讨。从实测数据出发,呈现3种典型分辨率5 min、10 min、15 min,并结合Elman神经网络算法对超短期(4 h)和短期(24 h)的风力发电机输出功率进行预测分析。结果表明:分辨率为10 min的原始数据对风电输出功率的超短期预测具有更好的结果,15 min分辨率的数据对风电功率的短期预测结果更佳。采用合理分辨率的数据后,能够有效地提高风电功率的预测精度。

基于深度学习框架SSA-BiLSTM网络的风速预测

在风电预测中,风速预测起着至关重要的作用,为了提高风速预测的精确性,论文提出了一种基于深度学习框架SSA-BiLSTM网络风速预测方法,采用直接式模式,利用历史风速数据进行风速预测。该方法在已有典型LSTM方法基础上进行改进,使用双向LSTM网络,使得输出层不仅可以得到输入序列中每个数据点的过去信息,还可以获得输入序列中每个数据点的未来信息。同时,集成了奇异谱分析法对输入序列数据进行预处理,提取趋势信息和去除噪声。仿真及实验结果证明了论文所提方法的有效性,与支持向量机回归算法、K-最近邻算法及典型LSTM方法相比较,论文所提出的SSABiLSTM方法在风速预测上提高了预测的精确度。

SKP-27型快干硅溶胶在精密铸造中的应用

快干硅溶胶与普通硅溶胶比较 ,具有制壳周期短、型壳常温强度高、残留强度低的优点。经精密铸造企业大批量生产考核证明 ,用SKP 2 7型快干硅溶胶代替普通硅溶胶 ,型壳清砂容易 ,铸件尺寸符合公差要求 ,铸件成本略有下降。批生产证明 ,在干燥间风速、湿度控制合理时 ,型壳干燥时间可缩短 5 0 %以上。

分段直塔筒体外预应力混凝土风机塔架结构动力特性研究

低风速风电市场的发展对风力发电机组支承塔架提出高度提升的需求,本文介绍了分段直塔筒体外预应力混凝土塔架结构。通过结合分段直塔筒外形和体外预应力技术,解决混凝土塔架连接细节和安装时间的短板,相比渐变直径、体内预应力的混凝土塔架可降低模板投入,提高筒节互换性、预制生产效率以及现场安装便利性;采用就近整环预制策略和垂直短线法工艺解决了长距离运输限制和单节预制误差控制成本过高的问题;采用自行研发的三向伸缩吊梁、自动升降施工平台配套设备进一步提升了预制筒节的周转率和高空安装效率。对运行测试塔进行实测得到该类结构前二阶频率分别为0.432Hz和1.681Hz,阻尼比为4%。

提高硬线钢质量措施

对高碳钢盘条在拉拔过程中常出现的脆断现象进行分析,指出钢水纯净度不够、碳偏析、轧制过程冷却强度不够及风冷冷却不均是导致盘条在拉拔过程中发生断裂的主要原因。通过优化炼钢、轧钢工艺,提高盘条钢质量,降低并最终杜绝用户在使用过程中的断丝。