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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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基于EEMD和能量分离的风电机组传动系统的故障诊断方法 被引量:8
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作者 段震清 孟恩隆 +1 位作者 王灵梅 李煌 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第6期161-166,共6页
针对风力发电机传动系统故障发生时难以有效提取识别问题,提出基于EEMD分解和能量分离的故障诊断方法。对采集到的振动信号进行EEMD分解,根据峭度和相关系数选取包含故障最多且与原信号相关性较大的IMF分量;应用EEMD对信号进行分解,满... 针对风力发电机传动系统故障发生时难以有效提取识别问题,提出基于EEMD分解和能量分离的故障诊断方法。对采集到的振动信号进行EEMD分解,根据峭度和相关系数选取包含故障最多且与原信号相关性较大的IMF分量;应用EEMD对信号进行分解,满足能量分离的要求。利用Teager能量算子对信号瞬时变化和精细时间分辨率的适应性,用能量分离算法估计选定的IMF分量的幅值包络和瞬时频率,用来进一步做Fourier变换,通过频谱分析实现故障的诊断与定位。风电机组的实验数据和现场实际运行数据证实了所提方法的准确性和有效性。该方法在风电场的实际工程中具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 振动与波 风电机组 传动系统 故障诊断 EEMD 能量分离
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基于虚拟同步机的改进双馈风电机组控制策略研究 被引量:12
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作者 孟子立 王灵梅 +3 位作者 姜齐荣 司荣国 鲍玉涛 尚立虎 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第4期502-508,共7页
针对双馈风电机组并网导致风机转速与电网频率相解耦,不及时响应电网频率变化的问题,提出一种基于虚拟定子电压定向的新型双馈风机控制策略。通过改进双馈风机变流器的控制,在风力发电机与电网之间建立起一套虚拟功角,增加了原系统所没... 针对双馈风电机组并网导致风机转速与电网频率相解耦,不及时响应电网频率变化的问题,提出一种基于虚拟定子电压定向的新型双馈风机控制策略。通过改进双馈风机变流器的控制,在风力发电机与电网之间建立起一套虚拟功角,增加了原系统所没有的惯性和阻尼。在稳态时可保障风机运行于最大功率点,当系统发生频率扰动时,可动态地调节风力机组的输出,以响应电网频率的变化。最后,在PSCAD/EMTDC平台上搭建了1.5 MW双馈风机的暂态模型,验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 双馈风力发电机 电网频率 虚拟定子电压定向
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基于5MW风机模型的变初值模糊PI变桨控制技术研究 被引量:9
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作者 司荣国 贾成真 +3 位作者 王灵梅 鲍玉涛 刘玉山 陈立明 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第6期778-783,共6页
针对传统PID变桨控制器参数自调整性能较差,适应性不强的问题,文章提出了风电机组变初值模糊PI变桨控制算法。通过模糊控制算法实现了PI参数的自动调节,根据风速大小设计了合理的变初值调整算法,实现了模糊控制器初值的在线调节。基于F... 针对传统PID变桨控制器参数自调整性能较差,适应性不强的问题,文章提出了风电机组变初值模糊PI变桨控制算法。通过模糊控制算法实现了PI参数的自动调节,根据风速大小设计了合理的变初值调整算法,实现了模糊控制器初值的在线调节。基于FAST风机软件中5 MW陆上风电机组非线性模型,分析了风电机组在额定风速以上运行时变桨系统的动态特性,从算法结构出发,设计了合适的模糊规则和量化、比例因子以及变初值调整算法,在Matlab/Simulink中搭建了变初值模糊PI变桨控制策略。通过仿真验证了控制策略在抑制转速波动和风机叶片、塔基受力力矩波动方面具有较好的效果。 展开更多
关键词 模糊控制 风机模型 变桨控制 动态特性 自适应
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基于前馈和反馈的碳捕集智能控制技术研究
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作者 孟恩隆 贾成真 +3 位作者 王灵梅 刘玉山 韩磊 尹少平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第5期781-786,共6页
针对现有碳捕集工艺控制中常用的PID反馈控制存在控制参数固定、系统抗扰能力弱、鲁棒性差的问题,采用RBF神经网络自适应PID反馈控制算法和烟气流量的前馈控制算法相结合的复合智能控制算法,在修正RBF网络参数时采用梯度下降法并引入了... 针对现有碳捕集工艺控制中常用的PID反馈控制存在控制参数固定、系统抗扰能力弱、鲁棒性差的问题,采用RBF神经网络自适应PID反馈控制算法和烟气流量的前馈控制算法相结合的复合智能控制算法,在修正RBF网络参数时采用梯度下降法并引入了包含k时刻之前两个时刻系数变化量的动量项。利用实验数据进行辨识得到再沸器负荷、烟气流量与二氧化碳捕集率之间的传递函数,在Matlab/Simulink中建立了被控对象的动态模型和控制算法模型,经过动态仿真,验证了智能控制技术能够保证系统在变工况运行中控制的稳定,增强了系统的抗干扰能力;采用蒙特卡洛模拟实验,验证了控制策略具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 碳捕集 RBF-PID 前馈控制 抗干扰性 鲁棒性
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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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基于深度学习的齿轮箱故障模糊诊断方法 被引量:5
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作者 牛冲 王灵梅 +1 位作者 陈立明 孟恩隆 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第4期484-490,共7页
风电机组齿轮箱作为传动系统重要组成部分,其运行状态关乎整个风电机组的健康运行。由于齿轮箱振动信号具有非线性、非平稳等特性,传统时频分析方法分解故障信号和提取故障特征的能力有限。因此,文章提出将深度学习应用于齿轮箱故障诊断... 风电机组齿轮箱作为传动系统重要组成部分,其运行状态关乎整个风电机组的健康运行。由于齿轮箱振动信号具有非线性、非平稳等特性,传统时频分析方法分解故障信号和提取故障特征的能力有限。因此,文章提出将深度学习应用于齿轮箱故障诊断中,通过构建一维卷积神经网络模型对齿轮箱不同状态下的特征向量进行高效提取、重构。同时,将模糊理论应用于分类器,构建一个模糊多分类器(FMC)对故障进行识别,提出了以平均隶属度作为故障等级判断标准。实验结果表明,文章所提方法在确保齿轮箱故障诊断高准确率的同时,提升了故障分类的精度。 展开更多
关键词 齿轮箱 深度学习 卷积神经网络 模糊多分类器 特征提取 故障诊断
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基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量:5
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作者 李煌 孟恩隆 +1 位作者 王灵梅 段震清 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第4期186-191,共6页
当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解(LMD)在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法... 当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解(LMD)在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法对其包含故障信号大部分能量的前4个乘积函数(product function,PF)分量进行最大相关峭度解卷积(MCKD),突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分,最后再对其进行包络解调,便可得到轴承故障特征频率,进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断。实验信号验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 振动与波 滚动轴承 早期故障诊断 LMD MCKD
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基于SCADA数据和改进BP神经网络的塔筒应力预测 被引量:7
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作者 薛磊 王灵梅 +1 位作者 孟恩隆 郭超 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页
针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模... 针对风电机组载荷监测中应变片寿命短的缺陷,基于风电场海量状态监测数据,利用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行改进,建立塔筒应力预测模型,并通过综合相关系数实现输入参量的有效选择。仿真结果表明,改进后的GA-BP神经网络预测模型和PSO-BP神经网络模型,预测结果的最大、最小相对误差等指标均比BP神经网络预测模型好;GA-BP神经网络预测模型的塔筒应力预测平均误差为7.04%,相对BP神经网络预测结果误差减少了4.38%,预测精度满足工程需求。所提出的方法建立风电场海量监测数据和塔筒应力数据之间的有效关系模型,可为风电场长期有效的载荷监测提供新的手段。 展开更多
关键词 振动与波 塔筒 GA-BP算法 PSO-BP算法 SCADA数据 应力预测
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