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基于风电机组控制原理的风功率数据识别与清洗方法 被引量:28
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作者 梅勇 李霄 +2 位作者 胡在春 姚惠 刘达 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期316-322,329,共8页
针对变速变桨距控制风电机组在风功率曲线拟合中所面临的非正常运行数据识别与清洗难题,提出了一种基于风电机组控制原理的风功率数据识别与清洗方法。从控制原理出发,首先通过有功功率和发电机转速对风功率散点进行预处理,然后分析功... 针对变速变桨距控制风电机组在风功率曲线拟合中所面临的非正常运行数据识别与清洗难题,提出了一种基于风电机组控制原理的风功率数据识别与清洗方法。从控制原理出发,首先通过有功功率和发电机转速对风功率散点进行预处理,然后分析功率时序分布,识别出限功率点,最后结合四分位法对叶尖速比散点和风功率散点进行清洗,在完成功率散点筛选的同时,识别出机组在不同风速下的运行状态。结果表明:本文方法对不同形态特征的风功率散点都具有很好的清洗效果,而且算法执行效率高。 展开更多
关键词 风功率 控制原理 叶尖速比 四分位法
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弱天气尺度背景下湖南两次暖区暴雨对比分析 被引量:8
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作者 唐佳 叶成志 +3 位作者 唐明晖 许霖 何炜炜 付炜 《高原气象》 CSCD 北大核心 2021年第4期815-828,共14页
首先对2008-2019年4-9月湖南弱天气尺度背景下暖区暴雨依据500 hPa环流形势分为强西南急流型和副高型,然后对2018年4月30日(简称“4·30”过程)和2016年7月17日(简称“7·17”过程)两次不同类型暖区暴雨过程进行对比分析。结果... 首先对2008-2019年4-9月湖南弱天气尺度背景下暖区暴雨依据500 hPa环流形势分为强西南急流型和副高型,然后对2018年4月30日(简称“4·30”过程)和2016年7月17日(简称“7·17”过程)两次不同类型暖区暴雨过程进行对比分析。结果表明:(1)两类暖区暴雨具有明显季节差异,强西南急流型和副高型分别发生在春季和夏季。强西南急流型一天任何时刻均会出现,夜间降水频次增多。副高型的日变化明显,降水峰值出现在上午。强西南急流型降水范围广,多出现在湘南地区,西南急流北推到长江中下游地区时,湘北也会出现暴雨。副高型降水分散,在湘西北、湘北及湘东南地区均出现强降水,局地性强,对流性明显。(2)“4·30”过程暴雨区处于上下一致西南风中,在切变线南侧辐合上升、西南急流和地面辐合线共同影响下湘东北出现暴雨,属于强西南急流型暖区暴雨;而“7·17”过程,副高脊线控制湖南,受中低层弱切变和地面中尺度气旋影响,湘西北出现暴雨,属于副高型暖区暴雨。(3)“4·30”过程暴雨区上空垂直螺旋度均为负值,700 hPa存在负值中心,意味着700 hPa切变线造成暴雨区强辐合上升,导致强降水发生;“7·17”过程,垂直螺旋度呈“上正下负”结构,900 hPa高度强气旋性旋转辐合最强,表征近地层中小尺度系统影响造成暴雨。“4·30”过程水汽输送和辐合比“7·17”过程更强。“7·17”过程比“4·30”过程低层热力不稳定能量更大且热力不稳定层结更强。β中尺度辐合线和γ小尺度气旋分别为“4·30”过程和“7·17”过程的触发机制。 展开更多
关键词 暖区暴雨 弱天气尺度背景 地面中尺度辐合系统 垂直螺旋度 强西南急流型暖区暴雨 副高型暖区暴雨
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超临界机组燃水比耦合系统自抗扰控制 被引量:3
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作者 汪正海 黄冬松 +2 位作者 毛晓飞 潘杨 万中平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第6期1076-1080,共5页
针对超临界机组燃水比(Firing Rate to Feed Water ratio,FR/FW)控制过程存在的大延迟及多变量耦合、负荷变动和煤质多变等特性,设计基于自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)的燃水比解耦控制系统。将多变量燃水比... 针对超临界机组燃水比(Firing Rate to Feed Water ratio,FR/FW)控制过程存在的大延迟及多变量耦合、负荷变动和煤质多变等特性,设计基于自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)的燃水比解耦控制系统。将多变量燃水比系统看作由若干单变量回路系统构成,并对每一单变量回路设计自抗扰控制器,构建ADRC燃水比控制系统。将各个变量间耦合看作每一单变量回路的外扰,通过扩张状态观测器实时估计,在前馈通道中予以动态补偿,实现对各个耦合变量解耦。同时依据状态误差矢量加以非线性反馈调节,解决控制系统快速与超调间的矛盾。仿真结果表明,燃水比自抗扰解耦控制兼顾快速性与准确性,具有自适应性、抗扰性和强解耦能力,其控制效果优于常规PID控制。 展开更多
关键词 燃水比 ADRC 多变量 解耦 超临界机组
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