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大型风电机组塔筒应力监测点的选取与预警 被引量:7
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作者 尹少平 冯沫 +1 位作者 王灵梅 郭跃年 《电网与清洁能源》 2018年第10期76-82,共7页
针对大型风电机组塔筒应力监测缺失的情况,提出基于ANSYS软件应力点的选取和person相关系数法与灰色神经网络相结合的塔筒应力预警方法。通过软件分析和现场实验,研究风电数据和塔筒应力的关系并进行塔筒预测,并首次应用到风电机组塔筒... 针对大型风电机组塔筒应力监测缺失的情况,提出基于ANSYS软件应力点的选取和person相关系数法与灰色神经网络相结合的塔筒应力预警方法。通过软件分析和现场实验,研究风电数据和塔筒应力的关系并进行塔筒预测,并首次应用到风电机组塔筒监测中。通过实例分析验证,结果表明,该方法能够有效地进行塔筒应力监测,为风电机组塔筒的检测提供依据。 展开更多
关键词 塔筒 模态分析 受力分析 person相关系数 灰色神经网络 应力预警
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基于实测数据的风电机组动态调节性能研究 被引量:4
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作者 刘玉山 王灵梅 +4 位作者 孟恩隆 贾护民 陈立明 贾成真 郭东杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4328-4336,共9页
风电机组动态调节性能(dynamic adjustment performance,DAP)与运行状态点变化轨迹密切相关,难以用一种统一的机理模型刻画。为此,文章基于实测数据,提出了一种风电机组DAP的研究方法。首先,详细分析了功率调节过程中机组运行状态变化机... 风电机组动态调节性能(dynamic adjustment performance,DAP)与运行状态点变化轨迹密切相关,难以用一种统一的机理模型刻画。为此,文章基于实测数据,提出了一种风电机组DAP的研究方法。首先,详细分析了功率调节过程中机组运行状态变化机理;接着,提出了一种运行状态点变化轨迹挖掘方法,该方法从风电机组的实际输入数据、控制数据和输出数据中挖掘三者复杂的非线性关系;然后,基于运行状态点变化轨迹,提出了评价机组DAP的参量,并给出了详细的计算方法;最后,通过案例并结合实际数据对比分析,表明所提方法能够有效量化机组的DAP,准确刻画机组调节性能的动态时变过程。 展开更多
关键词 实测数据 风电机组 动态调节性能 运行状态点变化轨迹
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风光氢耦合发电系统的容量优化配置及日前优化调度 被引量:33
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作者 贾成真 王灵梅 +3 位作者 孟恩隆 杨德荣 郭东杰 刘玉山 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第10期80-87,共8页
为了在已投产的风光耦合发电站中实现制氢、储氢及燃料电池的最佳容量配比以及系统内部跟踪日前发电计划的优化调度,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现了对容量配比多目标优化问题的求解,构建了考虑运氢量的风光氢发电系统内部... 为了在已投产的风光耦合发电站中实现制氢、储氢及燃料电池的最佳容量配比以及系统内部跟踪日前发电计划的优化调度,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现了对容量配比多目标优化问题的求解,构建了考虑运氢量的风光氢发电系统内部跟踪日前发电计划的优化调度算法。首先,建立了各子系统的等效数学模型,提出了结合系统收益和全寿命周期年均值成本的经济性指标,以系统弃风弃光率、功率缺额率和经济性为目标得出制氢、燃料电池功率和储氢容量;其次,利用优化后的容量作为日前优化调度的约束条件,采用加权系数法建立了以日累计跟踪计划误差最小和储氢压力波动最小的单目标数学优化模型,利用Yalmip求解器对模型进行了求解;最后在Matlab中对所建立的模型进行了仿真和验证,得到了系统的最优容量配比,实现了系统内部跟踪日前发电计划的优化调度。 展开更多
关键词 风光耦合 燃料电池 容量配置 优化调度 全寿命周期
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基于改进JRD及误差修正的轴承剩余寿命预测方法 被引量:1
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作者 刘玉山 张旭帮 +2 位作者 王灵梅 孟恩隆 郭东杰 《机电工程》 北大核心 2024年第1期72-80,共9页
目前,风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别,现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差,且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命(RUL),针对该问题,提出了一种基于改进杰森-瑞丽散度(JRD)及误差修正的双指数模型轴承RUL... 目前,风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别,现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差,且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命(RUL),针对该问题,提出了一种基于改进杰森-瑞丽散度(JRD)及误差修正的双指数模型轴承RUL预测方法。首先,提取了振动信号样本的多域特征指标,利用高斯混合模型(GMM)与指数型权重JRD,得到了样本的后验概率分布向量,再经归一化处理得到置信值(CV);然后,对轴承从初始健康状态退化至当前检查时刻的CV值进行了相空间重构,提取了CV序列的动力学特征,并将其作为相关向量机(RVM)的训练集,获得了支撑整个退化轨迹的相关向量;最后,利用双指数模型拟合了相关向量,外推趋势至失效门限以计算RUL,并引入了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),对拟合相关向量产生的拟合误差进行了预测,以修正预测的结果。实验结果表明:改进后的退化指标单调性指标提高14.3%;且在不同工况、不同时刻下,经误差修正后的轴承的RUL预测结果较未修正之前有明显提高。研究结果表明:该预测方法可为风电机组齿轮箱重要部件的预测性维护提供参考。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命预测 高斯混合模型 杰森-瑞丽散度 误差修正 双指数模型 置信值 差分整合移动平均自回归模型
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