基于LBM的典型建筑布局树木风环境模拟

在建筑方案设计阶段定量评估景观绿植对建筑风环境影响,对于提高行人区域热舒适性具有重要实践意义。结合格子玻尔兹曼计算流体力学方法和多孔介质模型,开展了边界层流场-建筑-树木耦合模拟和关键参数验证,针对城市街道区域典型矩形建筑平面布局存在的风速加速现象,开展树木挡风效应分析。研究结果表明:模拟方法能够重现出与试验吻合一致的树木尾流区平均风速和湍流特征;基于不同阻力系数的树木透孔率对树木背风区下游1H~3H范围内挡风效应影响明显;基于等效原则提出的圆柱体简化模型能够计算出与树木原型一致的挡风效应变化规律;建筑两侧和迎风端布置合理间距的树木能够减小矩形建筑两侧风速加速比和加速区域面积,可以通过经济合理的树木布置方案实现建筑周围风环境舒适度优化和通风廊道畅通。研究成果可应用于景观植被风环境优化设计,为方案设计阶段绿色建筑自然通风评估提供新的计算参考。

基于有限元模型的上海市常见园林树种抗风性研究

风害是园林植物受到的主要自然灾害之一,每年由于台风导致的园林树木断枝倒伏等现象频频发生,严重威胁了城市的生态安全。树木形态差异是影响树木稳定性的主要因子,以15种上海市常见园林树木为研究对象,探究不同冠层特征对树木稳定性影响及不同树形对分枝特征变化的敏感性。通过对研究树种的有限元建模进行树木自振和风致破坏模拟,计算得到树木的力学响应特征值,然后结合树木断裂的失效弯矩和树木弯矩在不同风速条件下的变化规律,预测树木断裂的临界风速,结合灾后实地调研结果,综合比较不同树种的抗风能力。

基于有限元模型的园林树木形态特征及风荷载研究——以上海市为例

随着全球气候变化的愈演愈烈,近年来风灾频率和强度的上升趋势有增无减。树木作为台风灾害最直接的园林要素,攸关城市生态安全,灾前树木抗风能力的科学预估至关重要。通过实地调查收集上海市常见园林树种的形态数据,综合构建形态特征指标体系,系统聚类归纳出棕榈形、卵圆形、塔形、扇形和长卵圆形5种常见形态。结合实地测定,对树木进行有限元建模,基于特征参数和风荷载模拟数据,分析不同形态特征因子对树木所受风荷载的影响。加强对树木的形态结构特征的研究,能够深入了解不同树形的树木在受风荷载作用时的应力状态,确定其容易受损的部位,从而采取合理养护措施以提高园林树木应对风灾危害的适应性。

基于激光扫描和形貌等效的行道树风荷载模拟

行道树风荷载的准确模拟是对其开展风致失效模式分析以及加固处置的先决条件.为精确模拟行道树的风荷载,提出一种基于三维(three dimensional,3D)激光扫描与树冠形貌等效融合的典型行道树风荷载数值模拟方法,对典型行道树的风致失效模式进行了探讨.首先通过移动式3D激光扫描建立山茶树和南洋楹两种行道树的点云模型,并采用树冠形貌等效方法构建了两种行道树数值分析模型;然后探讨等效建模方法中模型尺寸随风速变化的折减规律;最后分析行道树模型在不同等级风速作用下的风振响应特性和失效模式.研究表明,基于3D激光扫描和树冠形貌等效的行道树风荷载模拟方法可准确模拟行道树风荷载特性,行道树顺风向阻力模拟值与试验值的误差在5%以内;树木破坏形态以弯曲破坏为主,且树木各级枝干初始破坏呈现出3级枝条、2级枝条、1级枝条和主干的顺序特征,但在风速较大时则出现主干或重要枝干破坏先于次要枝干的现象.本研究提出的树冠形貌等效的行道树风荷载模拟方法精确性良好,对城市行道树风致易损性分析以及城市绿化系统的防灾减灾规划具有重要指导意义.

一种计算机模拟的针阔林木抗风性能分析

自然界中的强风常常对树木造成不可逆破坏,分析强风穿过时树林内部的气流情况有利于评估树木的抗风性,更好地理解如何减轻风的影响。以阔叶树和针叶树为原型,提取了二者叶团簇和枝干构造的特点,建立两种结构不同的树木模型,组合成树林模型,在3个不同叶面积密度下进行风力作用下的仿真模拟实验。分别使用改进的k-ε双方程模型和k-ω双方程模型以设置风环境,并且用龙格-库塔法分析求解湍流模型。k-ε双方程模型下,当叶面积密度分别为1,5和10 m~2/m~3时,阔叶林背风侧20 m处的最低风速与入口风速相比下降了49.60%,67.23%和80.40%,针叶林分别为55.13%,68.90%和78.29%。k-ω双方程模型展示了阔叶树林内部风场的复杂性。结果表明,叶面积密度与树林挡风能力之间是非线性关系,树林的挡风能力随叶面积密度的上升而增强,增强到一定程度后上升幅度减缓。不同的树木结构会导致风场的变化,影响同等强度风荷载下的受损概率和挡风能力。叶面积密度高、树冠体积大的树木更容易在强风中受到损害。

树干高度耦合壁面热效应对城市街谷内污染扩散的影响研究

在半封闭的街道峡谷内,交通排放和二次污染物容易在通风不良的区域积聚,严重威胁人们的健康。在影响街道峡谷流场和污染物扩散特性的诸多因素中,太阳辐射引起的壁面热浮力以及不同树干高度对空气动力学的影响一直没有得到足够的重视。通过设置5种树干高度(0.18H、0.40H、0.62H、0.84H、1.06H,H为建筑高度)耦合4种壁面加热配置,研究不同树干高度(耦合树木遮阴效应)和墙体加热条件对城市街道峡谷内气流流动和污染物扩散的影响。结果表明,不同树干高度及壁面热效应对城市街道峡谷内气流流动和污染物扩散有显著影响。当树干高度低于建筑物高度时,壁面加热产生的热浮力作用会降低街谷内污染物浓度并增强通风性能;当树干高度超过建筑物高度时,迎风面加热所产生的热浮力会对污染物扩散造成阻碍。采用全壁面加热能够实现更低的污染物积累。研究结果可为城市绿色设施的优化设计,实现对局部微气候环境和空气质量精准调控提供技术指导。

基于变换域分析和XGBoost算法的超短期风电功率预测模型

为应对传统超短期风电功率预测方法在数据潜在关系挖掘和模型收敛速度等方面存在的问题,提出了一种基于变换域分析和极端梯度提升回归树算法(extreme gradient boosting, XGBoost)的超短期风电功率预测方法。首先,通过时间滑动窗口和风电功率指标进行数据构建和低级特征提取。然后,结合快速傅里叶变换(fastFourier transform, FFT)和哈尔小波变换构成的多层次变换域分析方法对风电数据进行分解,充分考虑频域信息在特征学习中的重要性。最后,建立包含FFT、哈尔小波变换和XGBoost算法组合的超短期风电功率预测模型。实验结果表明,采用的多层次变换域分析方法能够充分挖掘原始特征之间的潜在关系,深入捕捉数据的时序关联性,而且XGBoost算法可以有效提升模型的预测性能,与其他预测模型相比,所提方法在不同数据集上均展现出较高的预测精度和较强的特征提取能力。

基于AHP-模糊综合评价的海上风机基础状态评估

为掌握服役时期的海上风机基础状态并对海上风机基础状态进行评估,提出一套结合故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)法、层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法和模糊综合评价法的海上风机基础状态评价模型。针对导管架式海上风机基础,考虑海洋腐蚀和海底冲刷,通过p-y曲线法模拟桩-土相互作用,在风浪流载荷的作用下进行动力响应分析,采用故障树对其失效模式进行分析,确定评价指标,构造判断矩阵计算指标权重,运用模糊综合评价法对各指标和整体进行评价。该模型结合各评价方法的优点,使评价结果更有说服力,可为海上风电场运行维护管理提供技术参考。

树木气弹模型风致响应特性的风洞试验研究

为研究风荷载作用下树木的风致位移响应特性,揭示不同尺度阵风与树木风致位移的相互关系,基于满足主要相似要求的树木缩尺气弹模型,参照工程科学数据集ESDU 85020,在风洞中构建相应风场,通过同步测量风速、树冠中心位移和树干位移,开展了树干-树冠-风速三者之间的相互关系和时频特征研究。结果表明:树冠中心位移、树干位移、风速三者之间呈正相关关系,三者之间的互功率谱密度函数解释了其时域和振型特征;树冠中心位移和树干位移均以顺风向为主;树叶数量增加到一定程度时可以减缓树冠中心位移,但是不能减缓树干位移;树冠中心和树干位移的脉动特性主要受树冠频率控制,树冠中心和树干的风致位移响应主要受大尺度阵风控制,满足准定常假设。

基于改进决策树的短期风速预测算法设计

针对现有短期风速预测算法准确度较低且计算复杂的问题,提出了一种基于改进决策树的短期风速预测算法。该算法采用改进经验模态算法进行风电数据的预处理,以获得多个固有模态分量和残差分量。同时引入改进初始学习机选择策略、自适应学习率以及梯度拟合逼近方法,弥补了传统梯度提升决策树算法中存在的学习训练效果差、计算速度低等不足。利用改进梯度提升决策对风电数据进行特征提取与学习训练,进而实现了短期风速的精准预测。算例分析结果表明,与IEMD-GDBT和EMD-GDBT算法相比,所提算法的训练时间仅为1489.5 s,预测指标RMSE、MAE和MAPE的值分别为0.2286%、0.1827%以及2.37%,在计算速度及预测准确度方面均具有显著优势,实际风速预测误差小于1 m/s。

基于PCA-Adaboost-GBDT的短期风电功率预测

为解决单一预测模型难以准确预测风电功率的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)-自适应增强(adaptive boosting,Adaboost)-梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)的风电功率短期预测方法。使用PCA方法对数据降维分析,使用Adaboost-GBDT组合模型对风电功率数据进行训练。结果表明,所提算法在准确性和效率方面都具有明显的优势。研究结果为风电功率准确预测提供参考与借鉴。

开绕组永磁同步电机最小铜耗控制策略研究

开绕组永磁同步电机由两组逆变器驱动,具有大功率、大扭矩的特点,应用于电动汽车。由于能耗对电动汽车极其重要,因此对降低开绕组永磁同步电机铜耗进行了研究,提出基于该系统的变解耦角度调制策略。该策略以两组逆变器输出电压矢量之间的夹角(解耦角)为控制变量,利用树种优化算法根据电机不同负载状态选择最佳解耦角,以减少开绕组永磁同步电机铜耗。通过仿真验证,在轻载工况下,可减少25%的铜耗,证明了该策略的优越性,为控制电动汽车运行损耗提供了理论支撑。

考虑台风动态过程的电网故障路径分析方法

随着全球气候的变化,台风等极端自然灾害频发,电力系统难以承受大停电事故带来的后果,研究台风灾害下电网故障路径的准确推演方法,对降低停电损失、提高灾后恢复能力有重要意义。该文选取台风导致的高故障概率元件作为初始故障集,综合考虑台风动态路径导致的线路故障概率指标和交流潮流分析得到的潮流波动关联性指标,判断出下级故障元件;若该过程中不满足风险约束条件,还需采用GPU并行加速最优潮流计算,进行下级故障的最小切负荷计算,最后可以得到台风动态路径影响下的树状故障演变路径。通过IEEE39节点系统算例进行分析和验证,说明了电力系统的故障路径与强台风的动态路径之间的强相关性,验证了所提算法的有效性和加速效果。

基于DBSCAN-ML的液压风力发电机故障诊断研究

传统风力发电机对于系统故障的解决方案是有限和预先确定的,而具有大量传感器数据的故障预测诊断可以有效预防可能发生的系统故障,从而降低设备维护成本。为此,提出一种基于DBSCAN-ML的风力发电机故障诊断策略。基于密度的应用噪声算法空间聚类(DBSCAN)从正常状态数据中分类出异常状态的风力机数据,然后采用决策树和随机森林算法2种机器学习(ML)算法构建预测模型,最后使用K折交叉验证进行测试。通过广西31台风力发电机组数据对此故障诊断方案进行案例验证。结果表明:DBSCAN算法可以有效分离异常状态数据,且决策树预测模型和随机森林模型可以分别获得92.7%和92.1%的准确率,通过数据挖掘和建模可以检测风力发电机组的故障,并可以预测部件的维护需求。

基于STOA-XGBoost的风电机组滚动轴承故障诊断

为保证风电机组的正常运行,提高风电机组滚动轴承故障诊断的可靠性,提出了一种基于STOA-XGBoost的风电机组滚动轴承故障诊断方法,提取振动信号时域特征作为故障特征,使用乌燕鸥优化算法对极端梯度提升树的超参数进行优化,提高模型的泛化能力和预测精度,利用训练好的模型进行故障诊断。实例表明,此诊断模型可以更加高效地识别风电机组滚动轴承故障。

基于改进决策树算法的输电线路风偏跳闸故障识别研究

当前的输电线路风偏跳闸故障识别节点设定方式一般为独立结构,可识别范围较小,导致误识率增加,因此提出基于改进决策树算法的输电线路风偏跳闸故障识别方法。先提取基础故障特征,采用多阶的方式,扩大可识别范围,部署多目标故障识别节点,然后以此为基础,构建改进决策树测算风偏跳闸故障识别模型,采用随机锁定处理实现故障识别。测试结果表明,对比传统GRU的特高压三端风偏跳闸故障识别测试组、传统长短期记忆网络和随机矩阵风偏跳闸故障识别测试组,改进决策树算法输电线路风偏跳闸故障识别测试组最终得出的误识率被较好地控制在20%以下,说明在改进决策树算法的辅助下,当前的跳闸故障识别速度更快,误差可控,具有实际的应用价值。

基于决策树算法的风力发电机组偏航控制系统设计

风力发电机组偏航系统对风力控制方面效果欠佳,为提升风能利用率与发电效益,将决策树作为基本算法,构建风力发电机组偏航控制系统。整合信号采集、位置伺服和偏航传动等物理装置单元,建立偏航控制系统的硬件结构。基于决策树算法,综合考虑滞后性、机械损耗等影响因素,设计偏航控制规则提取、叶轮侧对风向及自动解缆等系统的软件控制程序。将系统应用于搭建的大型风力发电机组仿真模型中开展实验,通过对比风向角度呈线性递增过程中,控制前后偏航电机启动脉冲、发电机功率与风力机转速以及偏航角度等模拟数据发现,各项参数均与风向角度有较强关联性。偏航角度的曲线斜率无限接近1,与风向角度的等量线性关系显著。结果表明,该系统能提升机组的发电效率与偏航控制效率,能快速、精准地实现风力发电机组偏航控制。

老旧风场环网通讯改造及网络风暴预防

对于国内早期建设的老旧风场,由于当时方案设计和现场施工条件等原因大都没有采用冗余的网络拓扑,严重影响了风机通讯的及时性和稳定性,给风电场的生产和运维造成了极大的安全隐患。提出一种在老旧风场原有的光纤线路铺设基础上进行的冗余环网改造方法,在实际应用中得到验证,并在此基础上阐述了环网通讯拓扑结构下容易产生网络风暴的原因及预防策略,提高了风场机组通讯的稳定性、可靠性及风电场的运行维护水平。

次生林雪风害干扰与树种及林型的关系

以中国科学院沈阳应用生态研究所清原森林生态试验站的次生林为研究对象,分析了不同树种、林型之间遭受雪风害时的差异.结果表明:①不同树种受雪风危害在数量上有所差异,以枫桦受害最重,假色槭最轻;不同树种折断受害类型和被压弯受害类型的百分比差异显著.②雪风灾害对林木的破坏与树木的大小有关,其中粗大林木(即冠幅较大)易受折断的危害;而低矮、小径级的林木更趋向于被压弯.③不同林型遭受灾害的程度不同,以枫桦为优势种的林型与以假色槭为优势种的林型其受灾总量百分比之间差异显著.

基于L-系统和Perlin噪声函数的风吹树动模拟

分析风中树木运动与其受力关系,提出采用在自然现象中观察到的Perlin噪声来模拟风场变化,利用L系统实现对三维树木的建模,应用材料力学知识分析树枝的运动细节,并得出影响树枝运动幅度大小的公式,编程实现结果表明,该方法模拟的树木运动逼真,可应用于游戏娱乐业和教育业中定型的树木运动模拟。