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基于仿真模拟的合成氨系统动态特性分析研究
被引量：
2
1
作者
于双恩
陈斌
+2 位作者
郝沛
王翠萍
张朝环
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期338-344,共7页
新能源发电消纳需求日益增长,电解水制绿氢进而制备合成氨逐渐成为一种消纳新能源电力的主要方式。但新能源形式具有随机性及波动性,与传统合成氨要求“安稳长满优”特性存在巨大差异,接入新能源易引起合成氨系统负荷不规律波动。基于As...
新能源发电消纳需求日益增长,电解水制绿氢进而制备合成氨逐渐成为一种消纳新能源电力的主要方式。但新能源形式具有随机性及波动性,与传统合成氨要求“安稳长满优”特性存在巨大差异,接入新能源易引起合成氨系统负荷不规律波动。基于Aspen软件搭建了合成氨仿真模型,分析了系统温度、压力对出塔气温度、出塔气氨含量、循环比、系统能耗等参数的影响,以及动态变负荷调节过程中氢氮比、温度、压力、空速、主要能耗、循环比、塔出口氨含量的响应特性。结果表明,系统能耗与系统压力即氨转化率紧密相关;新鲜气氢氮比保持定值时,入塔气氢氮比会缓慢变化;负荷波动时,温度及流量控制易出现紊乱。针对低负荷不易控制情况提出改进建议。
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关键词
绿氨
Aspen软件
不规律波动
低负荷控制
氢氮比
仿真模拟
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职称材料
基于MQ-WaveNet的智慧新能源大规模风力发电智能控制
被引量：
1
2
作者
王家坤
司化涛
+2 位作者
王希转
张媛
赵伟平
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1341-1347,共7页
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,...
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,获得最佳功率系数。将气压、风向、风速等参数输入小波神经网络,根据层与层之间的权重,得到隐含层与输出层功率值;结合多视界分位数构成MQ-WaveNet模型,计算每一分位点的发电预测结果,明确风力发电的时序特征。利用李雅普诺夫函数估计,计算风力发电滑模面变换和控制矢量,在多分位点范围内达到滑模面,实现风力发电状态智能稳定控制。通过实验证明,文章提出的模型能够提高风力发电机组抗干扰能力,保证设备智能稳定运行。
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关键词
小波神经网络
智慧新能源
大规模风力发电
发电机组控制
多分位点
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职称材料
题名
基于仿真模拟的合成氨系统动态特性分析研究
被引量：
2
1
作者
于双恩
陈斌
郝沛
王翠萍
张朝环
机构
北京低碳清洁能源研究院
山东国华时代投资发展有限公司
出处
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期338-344,共7页
文摘
新能源发电消纳需求日益增长,电解水制绿氢进而制备合成氨逐渐成为一种消纳新能源电力的主要方式。但新能源形式具有随机性及波动性,与传统合成氨要求“安稳长满优”特性存在巨大差异,接入新能源易引起合成氨系统负荷不规律波动。基于Aspen软件搭建了合成氨仿真模型,分析了系统温度、压力对出塔气温度、出塔气氨含量、循环比、系统能耗等参数的影响,以及动态变负荷调节过程中氢氮比、温度、压力、空速、主要能耗、循环比、塔出口氨含量的响应特性。结果表明,系统能耗与系统压力即氨转化率紧密相关;新鲜气氢氮比保持定值时,入塔气氢氮比会缓慢变化;负荷波动时,温度及流量控制易出现紊乱。针对低负荷不易控制情况提出改进建议。
关键词
绿氨
Aspen软件
不规律波动
低负荷控制
氢氮比
仿真模拟
Keywords
green ammonia
Aspen software
irregular fluctuation
low load control
hydrogen nitrogen ratio
simulation
分类号
TQ113.26 [化学工程—无机化工]
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职称材料
题名
基于MQ-WaveNet的智慧新能源大规模风力发电智能控制
被引量：
1
2
作者
王家坤
司化涛
王希转
张媛
赵伟平
机构
山东国华时代投资发展有限公司
北京金风慧能技术
有限公司
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1341-1347,共7页
基金
国家能源投资集团有限公司创新创效项目成果转化信息化项目(100000371F210008)。
文摘
为了降低外部干扰,确保电力运行安全稳定,文章提出了基于多视界分位数和小波神经网络(MQ-WaveNet)的智慧新能源大规模风力发电智能控制方法。通过构建智慧新能源大规模风力发电机组模型,计算捕获的风能和叶尖速数值,调整发电机的速度,获得最佳功率系数。将气压、风向、风速等参数输入小波神经网络,根据层与层之间的权重,得到隐含层与输出层功率值;结合多视界分位数构成MQ-WaveNet模型,计算每一分位点的发电预测结果,明确风力发电的时序特征。利用李雅普诺夫函数估计,计算风力发电滑模面变换和控制矢量,在多分位点范围内达到滑模面,实现风力发电状态智能稳定控制。通过实验证明,文章提出的模型能够提高风力发电机组抗干扰能力,保证设备智能稳定运行。
关键词
小波神经网络
智慧新能源
大规模风力发电
发电机组控制
多分位点
Keywords
wavelet neural network
smart new energy
large scale wind power generation
generator set control
multiple quantiles
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于仿真模拟的合成氨系统动态特性分析研究
于双恩
陈斌
郝沛
王翠萍
张朝环
《现代化工》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MQ-WaveNet的智慧新能源大规模风力发电智能控制
王家坤
司化涛
王希转
张媛
赵伟平
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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