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海上风电机组自振频率数值模拟与影响因素研究
1
作者
蒋林峰
吴腾
吴勇
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期596-604,共9页
基于江苏省近海某风电场的4 MW海上风电机组,开展野外数据监测和分析。通过有限元软件建立风电机组-塔筒-基础一体化模型,将其与基础-塔筒模型进行对比,并根据该工程的长期监测数据,验证了一体化模型的可靠性。最后基于一体化模型分析...
基于江苏省近海某风电场的4 MW海上风电机组,开展野外数据监测和分析。通过有限元软件建立风电机组-塔筒-基础一体化模型,将其与基础-塔筒模型进行对比,并根据该工程的长期监测数据,验证了一体化模型的可靠性。最后基于一体化模型分析结构尺寸、地基条件、风电机组运行状态对结构自振频率的影响。结果表明:一体化模型求得的风电机组自振频率相较简化模型更接近实际监测值,简化上部结构会导致自振频率的计算值偏大。结构自振频率监测结果基本不受监测高程影响,可通过不同高程处监测的自振频率是否一致来判断风电机组的运行状况。随着基础埋深、桩径、土体弹性模量和内摩擦角的增大,结构的自振频率变大。随着塔筒长度的增大,结构的自振频率呈线性降低,随着塔筒壁厚的增加,结构自振频率呈凸抛物线型增加。桩土间的摩擦系数改变对结构的自振频率基本无影响。风电机组运行时会增大结构的低阶自振频率,且对前两阶的自振频率影响最大。
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关键词
海上风电
单桩基础
自振频率
一体化模型
影响因素分析
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职称材料
基于时空深度学习模型的数值降水预报后处理
被引量：
3
2
作者
郑超昊
尹志伟
+3 位作者
曾钢锋
许月萍
周鹏
刘莉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1756-1765,共10页
为了提高降水预报的精度和分辨率,以浙江省椒江流域为研究对象,使用CMA-CMORPH降水网格数据集和ECMWF数值降水预报产品,提出基于深度学习的降水后处理模型CNN-LSTM.探讨在不同预报时效的后处理前后降水预报的精度变化,评估降水预报对典...
为了提高降水预报的精度和分辨率,以浙江省椒江流域为研究对象,使用CMA-CMORPH降水网格数据集和ECMWF数值降水预报产品,提出基于深度学习的降水后处理模型CNN-LSTM.探讨在不同预报时效的后处理前后降水预报的精度变化,评估降水预报对典型暴雨事件的预报能力.结果表明:CNN-LSTM能够显著提升原始降水预报的精度,均方根误差从6.0 mm下降为3.0 mm,相关系数从0.6上升至0.9.2起台风事件后处理的降水预报在椒江流域逐6 h面雨量误差均不超过10%.经过雨季后处理的TS评分集中于0.90;并且在各降水等级表现均好于后处理前,小雨TS评分从不足0.80提升至0.91,中雨的TS评分从不足0.50提升至0.60.
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关键词
ECMWF
时空后处理模型
深度学习
降水预报
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职称材料
题名
海上风电机组自振频率数值模拟与影响因素研究
1
作者
蒋林峰
吴腾
吴勇
机构
河海大学港口海岸与近海工程学院
台州市水利水电勘测设计院有限公司
河海大学长江保护与绿色发展研究院
中国电建集团华东
勘测
设计
研究院
有限公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期596-604,共9页
基金
国家自然科学基金(52179061)。
文摘
基于江苏省近海某风电场的4 MW海上风电机组,开展野外数据监测和分析。通过有限元软件建立风电机组-塔筒-基础一体化模型,将其与基础-塔筒模型进行对比,并根据该工程的长期监测数据,验证了一体化模型的可靠性。最后基于一体化模型分析结构尺寸、地基条件、风电机组运行状态对结构自振频率的影响。结果表明:一体化模型求得的风电机组自振频率相较简化模型更接近实际监测值,简化上部结构会导致自振频率的计算值偏大。结构自振频率监测结果基本不受监测高程影响,可通过不同高程处监测的自振频率是否一致来判断风电机组的运行状况。随着基础埋深、桩径、土体弹性模量和内摩擦角的增大,结构的自振频率变大。随着塔筒长度的增大,结构的自振频率呈线性降低,随着塔筒壁厚的增加,结构自振频率呈凸抛物线型增加。桩土间的摩擦系数改变对结构的自振频率基本无影响。风电机组运行时会增大结构的低阶自振频率,且对前两阶的自振频率影响最大。
关键词
海上风电
单桩基础
自振频率
一体化模型
影响因素分析
Keywords
offshore wind turbines
pile foundation
natural frequencies
integrated model
influence factors analysis
分类号
TM315 [电气工程—电机]
TU473.1 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于时空深度学习模型的数值降水预报后处理
被引量：
3
2
作者
郑超昊
尹志伟
曾钢锋
许月萍
周鹏
刘莉
机构
浙江大学建筑工程学院
台州市
水利
局
台州市水利水电勘测设计院有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1756-1765,共10页
基金
公共安全科技关键技术、装备研发及应用示范-基于大数据和人工智能的流域性洪水灾害预防预警关键技术和应用示范(2021C03017)
浙江省自然科学基金“基于智能化参数分区和定量降水预报的椒江流域集合洪水预报研究”(LQ22E090004)
基于多源信息和深度学习的台风暴雨洪水分布式预报预警研究(2023M733117)。
文摘
为了提高降水预报的精度和分辨率,以浙江省椒江流域为研究对象,使用CMA-CMORPH降水网格数据集和ECMWF数值降水预报产品,提出基于深度学习的降水后处理模型CNN-LSTM.探讨在不同预报时效的后处理前后降水预报的精度变化,评估降水预报对典型暴雨事件的预报能力.结果表明:CNN-LSTM能够显著提升原始降水预报的精度,均方根误差从6.0 mm下降为3.0 mm,相关系数从0.6上升至0.9.2起台风事件后处理的降水预报在椒江流域逐6 h面雨量误差均不超过10%.经过雨季后处理的TS评分集中于0.90;并且在各降水等级表现均好于后处理前,小雨TS评分从不足0.80提升至0.91,中雨的TS评分从不足0.50提升至0.60.
关键词
ECMWF
时空后处理模型
深度学习
降水预报
Keywords
ECMWF
spatio-temporal post-processing mode
deep learning
precipitation forecast
分类号
TV125 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海上风电机组自振频率数值模拟与影响因素研究
蒋林峰
吴腾
吴勇
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时空深度学习模型的数值降水预报后处理
郑超昊
尹志伟
曾钢锋
许月萍
周鹏
刘莉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
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