针对齿轮故障诊断中采集到的振动信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,以傅里叶-贝塞尔级数展开(Fourier-Bessel series expansion,FBSE)为基础,提出了一种将FBSE和基于能量的尺度空间经验小波变换(energy scale space empirica...针对齿轮故障诊断中采集到的振动信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,以傅里叶-贝塞尔级数展开(Fourier-Bessel series expansion,FBSE)为基础,提出了一种将FBSE和基于能量的尺度空间经验小波变换(energy scale space empirical wavelet transform,ESEWT)相结合的齿轮振动信号降噪方法,即FBSE-ESEWT。首先,将采集到的齿轮振动信号利用FBSE技术获得其频谱,以替代传统的傅里叶谱,接着凭借能量尺度空间划分法对获取的FBSE频谱进行自适应分割和筛选,以精确定位有效频带的边界点。随后通过构建小波滤波器组得到信号分量并进行重构,以减小噪声和冗余信息干扰;然后,为捕捉到更全面的特征信息将处理后的信号进行广义S变换得到时频图,输入2D卷积神经网络进行故障诊断验证算法可行性。通过对Simulink仿真信号和实际采集信号进行实验,结果表明,相对于原始经验小波变换(EWT)、经验模态分解(EMD)等方法,FBSE-ESEWT具有更好的降噪效果,信噪比提高了13.96 dB,诊断准确率高达98.03%。展开更多
为解决高渗透率可再生能源出力不确定性和负荷调节不灵活导致的电网运行弹性不足问题,该文提出了一种将绿电制氢合成甲醇系统等灵活性资源接入虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与需求响应并提供灵活性备用的解决方案。首先,建立绿...为解决高渗透率可再生能源出力不确定性和负荷调节不灵活导致的电网运行弹性不足问题,该文提出了一种将绿电制氢合成甲醇系统等灵活性资源接入虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与需求响应并提供灵活性备用的解决方案。首先,建立绿电制氢合成甲醇等灵活性资源的调节备用模型,考虑源荷相关性量化VPP灵活性需求解决源荷不匹配及波动误差问题;其次,为优化VPP自身灵活性充裕度,提出基于历史灵活性累计分布函数的充裕度及其概率量化指标方法,进一步提升调节能力;最后,为体现VPP参与者的利益竞争关系,设计了VPP运营商领导和负荷聚合商跟随的主从博弈模型,通过交互竞争求解VPP各时段出清电价和灵活资源用电策略。通过算例分析表明,该文所建模型合理可行、算法简便,具有较强的工程实践指导意义。展开更多
光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现...光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现误动作的问题,提出一种基于无量纲特征量和灰色关联度的故障检测方法。首先分析了电弧故障RLC等效振荡模型,得出电弧电流信号在频域具有较宽的频带;然后分别对逆变器工况与电弧故障实测电流的频域特性进行了对比,发现正常工况与故障在1~20 kHz和40~60 kHz范围内的频谱在波峰陡峭度、所处位置等方面存在差别,使用峭度、偏度、峰值因子、冲击因子、裕度因子、波形因子等提取频谱特征,计算灰色关联度并进行故障识别;最后,分别使用模拟平台和实际光伏系统进行了试验验证。结果表明,所提方法可有效避免逆变器启动造成的干扰,提高故障识别的准确度。展开更多
文摘针对齿轮故障诊断中采集到的振动信号常伴有噪声干扰且故障特征难以提取的问题,以傅里叶-贝塞尔级数展开(Fourier-Bessel series expansion,FBSE)为基础,提出了一种将FBSE和基于能量的尺度空间经验小波变换(energy scale space empirical wavelet transform,ESEWT)相结合的齿轮振动信号降噪方法,即FBSE-ESEWT。首先,将采集到的齿轮振动信号利用FBSE技术获得其频谱,以替代传统的傅里叶谱,接着凭借能量尺度空间划分法对获取的FBSE频谱进行自适应分割和筛选,以精确定位有效频带的边界点。随后通过构建小波滤波器组得到信号分量并进行重构,以减小噪声和冗余信息干扰;然后,为捕捉到更全面的特征信息将处理后的信号进行广义S变换得到时频图,输入2D卷积神经网络进行故障诊断验证算法可行性。通过对Simulink仿真信号和实际采集信号进行实验,结果表明,相对于原始经验小波变换(EWT)、经验模态分解(EMD)等方法,FBSE-ESEWT具有更好的降噪效果,信噪比提高了13.96 dB,诊断准确率高达98.03%。
文摘为解决高渗透率可再生能源出力不确定性和负荷调节不灵活导致的电网运行弹性不足问题,该文提出了一种将绿电制氢合成甲醇系统等灵活性资源接入虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与需求响应并提供灵活性备用的解决方案。首先,建立绿电制氢合成甲醇等灵活性资源的调节备用模型,考虑源荷相关性量化VPP灵活性需求解决源荷不匹配及波动误差问题;其次,为优化VPP自身灵活性充裕度,提出基于历史灵活性累计分布函数的充裕度及其概率量化指标方法,进一步提升调节能力;最后,为体现VPP参与者的利益竞争关系,设计了VPP运营商领导和负荷聚合商跟随的主从博弈模型,通过交互竞争求解VPP各时段出清电价和灵活资源用电策略。通过算例分析表明,该文所建模型合理可行、算法简便,具有较强的工程实践指导意义。
文摘光伏系统逆变器启动时,最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)等内部控制算法会引起电流瞬态变化,从而干扰直流串联电弧故障诊断装置对故障特征的正确识别,造成误动作。为此,针对逆变器启动情况下电弧故障检测装置易出现误动作的问题,提出一种基于无量纲特征量和灰色关联度的故障检测方法。首先分析了电弧故障RLC等效振荡模型,得出电弧电流信号在频域具有较宽的频带;然后分别对逆变器工况与电弧故障实测电流的频域特性进行了对比,发现正常工况与故障在1~20 kHz和40~60 kHz范围内的频谱在波峰陡峭度、所处位置等方面存在差别,使用峭度、偏度、峰值因子、冲击因子、裕度因子、波形因子等提取频谱特征,计算灰色关联度并进行故障识别;最后,分别使用模拟平台和实际光伏系统进行了试验验证。结果表明,所提方法可有效避免逆变器启动造成的干扰,提高故障识别的准确度。
