摘 要:为了给项目后期开发井的规划布置提供数据支撑,该文基于长沙某地热探采结合井2个月换热测试的实测数据,调整优化数值模型参数,并利用优化后的模型对该地区进行4个月采暖期(11月中旬至次年3月中旬)及20 a运行恢复期的模拟研究。结果表明:该地区中深层地热资源条件良好,换热实测阶段在循环流量28 m3/h、回水温度10 ℃的工况下该井的换热功率稳定在525 kW;在回水温度一定时,增加循环流量可有效提升地热井的换热功率;4个月的模拟数据显示在循环流量28 m3/h、回水温度10 ℃的工况下,采暖季后期换热功率稳定在334 kW,出水温度为20.1 ℃;井底温度场热影响半径约15 m,后期井群布置中井间距应大于30 m;该地区4个月采暖季结束后,应保证至少65 d间歇恢复期。
摘 要:以某商业化槽式太阳能热发电站熔盐储罐为研究对象,结合应用数值模拟与电阻应变测试法,研究分析了电站运行中储罐壁的力学响应规律,并依据ASME BPVC-Ⅷ.2-2019标准S-N曲线法实施疲劳寿命评估。结果表明:所建立的壁面应力场预测方法与应变测点布置方案具有工程适用性,数值解和实测值的最小误差仅0.7%;罐壁母材区的环向应力呈液位主导特征,壁面温度场仅影响其大小(10.95℃/26.95MPa),而轴向应力受温度-液位耦合作用影响;基于实测应力谱计算得罐壁在30a设计寿命周期内的最大疲劳损伤度仅约为5.34×10 -4,故建议开展壁厚梯度优化设计。
摘 要:针对目前退役电池健康状态(SOH)估计效率低以及准确性低的问题,该文提出一种融合特征工程与优化建模的SOH估计方法。采用NASA与Oxford两个电池老化数据集,针对电池循环老化的充放电数据提取4个高相关性且易于在线获取的健康特征。随后,利用小龙虾优化算法(COA)对反向传播(BP)神经网络模型的权值与阈值进行优化,从而提高SOH估计准确性。结果表明,该文的健康特征与SOH的相关性超过0.94。该文提出的SOH估计方法的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)分别低于1.28%、2.07%、1.62%,相较于BP、长短时记忆(LSTM)和支持向量回归(SVR)3种模型,该方法将3项误差指标平均降低42%~45%,显著提升了预测精度。
摘 要:为提高运行中全钒液流电池(VFB)外特性参数的动态表征精度,该文研究VFB充放电过程中的电热交互,基于电功率和电解液温度的耦合关系,建立一种电热耦合的VFB动态模型。该模型通过电功率和电堆中电解液温度参数交换实现紧密耦合,实时更新充放电过程中的参数变化,从而更精准地模拟VFB的输出电压和温度外特性。在VFB恒流充放电实验平台下,实现电压-温度协同的实时动态监测,验证了电热耦合模型的外特性结果。结果表明,在恒流充放电工况下,建立的模型能较为准确地反映VFB的电压和温度外特性。
摘 要:为促进秸秆在发酵液中的分散均匀性,实现秸秆光发酵生物制氢效率的提高,以吐温-80为分散剂,研究了基于秸秆分散的光发酵生物制氢性能与发酵液的三维荧光特性。结果发现,适宜的吐温-80添加量可提高秸秆在溶液中的分散性,促进生物制氢的电子传递和产氢代谢。光发酵生物制氢24 h发酵液的还原性最强,氧化还原电位(ORP)处于-475~-494 mV,且吐温-80添加量为1.8 mL/L时,累积产氢量达到365.4 mL,比对照组提高15.6%。整个光发酵生物制氢过程发酵液中可溶性微生物代谢产物的荧光特征峰强度都高于腐殖酸类物质的特征峰,且产氢前期吐温对溶解性微生物代谢的影响占主导,后期存在腐殖酸类可溶性有机质被产氢细菌利用,其荧光特征峰减弱的现象。
摘 要:该研究构建一种新型微藻-水凝胶复合体系,通过 Ca2+ 与海藻酸盐羧基(-COOH)发生离子交联反应,形成三维网状水凝胶结构,通过高效聚集微藻并营造低氧微环境,显著增强氢化酶活性,从而实现高效光合产氢。结果表明,该聚集体的产氢速率可达到 ,约为自由藻细胞的3倍,同时该复合结构有助于维持光系统Ⅱ(PSⅡ)的结构稳定性与功能活性,增强微藻对环境胁迫的适应能力。在长期光合产氢实验中,微藻聚集体展现出显著的低氧维持能力,其氧气浓度仅为自由悬浮体系的30.7%,产氢量则达到自由悬浮体系的10.7倍。此外,该聚集体结构便于回收利用,具有良好的可操作性和后续生物质资源化潜力。
摘 要:为提升金属氢化物储氢反应器的传热性能,该文对扇形管束结构展开系统优化。基于二维数值模型,分析扇形管束的几何参数、数量、位置分布及翅片结构对储氢性能的影响。结果表明:扇形管束反应器在传热与储氢性能上均优于传统圆形管结构。增加扇形管半径和数量并采用多层管束布置可有效缩短热传导距离,当扇形管角度为 θ=33.2° ,数量为24且分布于3层时,储氢性能最优。进一步优化得到3层管束的最佳径向位置参数分别为 R1=5mm 、 R2=13mm 和 R3=20mm ,且第2层扇形管中心线与模型对称轴边界夹角为 22.5° 。在此基础上增设2.5 mm的矩形翅片,储氢时间进一步降低至245.5 s,与优化前相比缩短76.8%,反应器边缘的反应死区基本消除,整体传热性能显著提升。
摘 要:针对制备有机硅/石墨复合阻氢涂层时多参数复杂交互作用导致氢渗透性能难以优化的技术瓶颈,基于机器学习方法建立工艺参数与涂层氢气渗透性能之间的定量关系模型,实现对涂层材料氢渗透系数的预测,并深入研究石墨含量、温度与压力对涂层阻氢性能的影响规律。使用随机森林、XGBoost、支持向量机和神经网络4种算法进行建模分析,发现XGBoost模型的预测性能最优(决定系数 R2 为0.972),阻氢涂层的氢渗透系数预测精度高。特征重要性分析表明,涂层中的石墨含量是影响氢渗透系数的主导因素,增加石墨含量能显著降低氢气渗透系数,但超过6 mg/mL时,石墨片层团聚导致影响性较低;降低温度能提高涂层的阻氢性能;压力对涂层氢渗透系数的影响最小,涂层具有较好的压力适应能力。
摘 要:针对模块化多电平逆变器(MMC)光伏逆变器绝缘栅双极型晶体管(IGBT)开路故障特征微弱、现有深度学习诊断模型计算复杂度高的问题,提出一种基于C-WST和轻量化残差网络与轻量化注意力机制组合模型的新型MMC光伏逆变器IGBT开路故障识别方法。该方法采用逆变器交流侧三相线电流数据作为故障信号,首先利用Clarke变换将三相电流变成两相,然后对变换后的故障信号进行小波散射变换,获得散射系数实现输入层原始数据降维与特征增强,构建包含深层次时频信息的特征矩阵。最后,利用轻量化残差网络与注意力机制的多维特征并行处理能力以及其聚焦重要特征的优势,提取重构后的三维张量故障特征。实验结果表明,所提方法在保持较低计算复杂度的同时,能在不同噪声条件下对各类IGBT开路故障进行高精度、快速识别。
摘 要:在半透明钙钛矿光伏电池中,氧化铟锡(ITO)顶电极存在溅射能量大,会损伤器件性能,以及价格高、铟储量有限等问题,制约规模化应用。针对以上问题,该文采用强磁溅射技术制备氧化锡 (SnOx) 薄膜,以实现低成本、高电导透明电极的低损制备。研究发现,相比常规磁场(1000 Gs),磁控溅射中采用较强磁场(2000 Gs)会显著改变阴极电压和电流密度,调控等离子体特性,使得到达衬底表面粒子能量降低、密度提升。且强磁溅射 SnOx 薄膜方阻降低至169Ω/sq,较常规磁场溅射薄膜方阻(192Ω/sq)下降12%。进一步,相比于常规磁场溅射 SnOx 顶电极,基于强磁溅射 SnOx 顶电极的半透明钙钛矿电池的各项光伏特性参数均有提升:在分别采用2,9-二甲基-4,7-二苯基-1,10-菲罗啉(Bathocuproine,BCP)和原子层沉积(ALD)15nm SnO2 阻挡层下,电池光电转换效率(PCE)分别提升33%和12%,验证了该策略有利于提升半透明电池性能。基于优化工艺制备的 SnOx 顶电极及ALD SnO2 阻挡层,半透明钙钛矿光伏电池实现了18.0%的光电转换效率。
摘 要:提出基于相似日聚类和改进编码器和解码器的Transformer光伏功率预测模型。首先,在数据预处理部分采用皮尔逊相关系数以及基于密度的噪声应用空间聚类对数据分别进行特征变量筛选和离群值处理,随后使用自组织映射将多维数据映射到低维空间并结合模糊C均值聚类算法将历史天气划分为3类,然后通过在编码器集成时间卷积网络(TCN)以及在解码器融合Kolmogorov-Arnold Network的改进Transformer进行光伏功率预测。利用澳大利亚地区4个季节数据进行实验验证有效性。结果表明,该文所提模型在4个季节的 R2 均在0.98左右;与多个用于对比的模型相比较,均方根误差均有明显降低。由此表明所提模型在预测精度上表现出较高水平,同时增强了模型的可解释性以及对数据季节性变化建模的有效性。
摘 要:基于CFD方法修正单体浮体模型的阻尼系数,开展水动力响应振幅算子(RAO)分析。结果表明,浮体在特定波浪频率范围内存在显著响应放大现象,需在系统设计阶段充分考虑波浪与结构固有特性的耦合关系,避免共振风险。通过与海上光伏实证项目进行数据对比,验证了仿真模型的工程适用性。最后,研究不同连接刚度下多浮体系统在典型浪向下的六自由度响应趋势,揭示连接结构刚度对整体系统水动力响应特征的调制作用。
摘 要:针对当下短期光伏(PV)功率预测准确率较低的问题,提出一种融合增强型鲸鱼优化算法(EWOA)、变分模态分解(VMD)和结合注意力机制的卷积-双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM-ATT)的混合预测模型。该模型在数据预处理阶段,利用EWOA改进VMD对功率数据进行分解,使之自动搜寻最优参数K值和惩罚因子 α ,得到光伏功率数据时间分解列;在功率预测阶段,引入EWOA优化CNN-BiLSTM-ATT的核心学习参数,弥补CNN-BiLSTM-ATT选取超参数的复杂性、难处理长序列等缺点;在模型评估阶段,通过多个对比实验,评估验证了该模型预测性能的优越性,多项评价指标结果得到较为明显的改观,其中决定系数 R2 均在0.995以上。该模型一定程度上有效缓解了传统预测技术固有的局限性,表现出较高的预测精度和较强的预测可靠性。
摘 要:针对近海漂浮式光伏阵列的系泊稳定性问题,提出悬链线-配重块混合式系泊方案,通过AQWA水动力仿真系统分析了不同风浪入射角度下不同系泊方式对多体光伏阵列运动响应的作用机制。研究结果表明:混合式方案4在 0° 、 45° 、 90° 风浪角下的纵荡位移较传统悬链线系泊分别降低38.51%、35.45%和30%以上,系泊张力安全系数(2.21~2.77)满足DNV-OS-E301规范要求,且系泊半径缩减30%,有效平衡了浅水区系泊刚度与动态响应的矛盾。
摘 要:提出一种基于光伏输出功率特征映射的直流构网型光伏电源二次分布式协同控制方法,依据不同辐照度条件下光伏电源的实际出力能力实现功率均分,保障发电公平。首先,通过分布式平均电压观测器,仅在局部节点间实现有限通信,即可动态估计系统平均电压,并基于此进行电压恢复。其次,考虑不同辐照度条件下光伏电源的实际出力能力,建立统一的功率特征映射关系,根据各光伏电源的实际出力能力进行功率均分,以实现发电公平。在此基础上,建立考虑不同辐照度条件的直流构网型光伏电源二次分布式协同控制策略,并进行收敛分析,在理论上证明所提方法的正确性及可行性。仿真结果验证了所提方法在电压恢复、实现不同辐照度条件下的功率均分的有效性。
摘 要:以西藏那曲市申扎镇太阳能建筑项目为对象,提出“被动节能优先、主动供能补充、分时分区利用”的逐级减碳策略,定量分析各技术环节的减碳量并对应用逐级减碳策略的项目进行运行效果实地测试。分析表明,通过建筑本体节能技术可实现建筑碳排放降低约53.5%,采用分时分区供暖策略可进一步降低建筑碳排放11.4%~13.3%,“分布式建筑光伏+空气源热泵+蓄电供能系统”可实现建筑零碳化运行。对项目进行实际测试发现,建筑供暖时段室内平均温度为18.2~20.1℃,对比分析住宅建筑与办公建筑各环节耗电量,二者的供暖耗电量分别占光伏总发电量比例的82.9%与66.1%,盈余电量占比分别为3.4%与9.1%。
摘 要:针对高比例可再生能源接入下源荷双侧随机性增强、分钟级波动加剧,以及传统场景生成方法难以准确刻画短时波动特征的问题,提出一种引入均值-标准差校正机制的梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty and mean-standard deviation calibration, WGAN-GP-MS)源荷分钟级场景生成方法,其中MS表示均值-标准差校正。首先,基于30 min时间窗口提取源荷波动段样本,结合波动特征与模糊C均值聚类(FCM)识别典型波动类型;其次,针对样本数量稀缺的波动类型构建独立WGAN-GP-MS生成模型,并引入真实样本的均值与标准差对生成样本进行校正;最后通过主成分分析与t-分布随机邻域嵌入降维可视化和Wasserstein距离评估等方法评估生成样本质量,并引入时间序列生成对抗网络(TimeGAN)作为对比模型。结果表明,所提方法能够学习源荷波动特征,生成与真实样本在概率分布和低维结构一致性方面具有较高相似性的场景,相较TimeGAN模型更适用于分钟级短时场景的构建。
摘 要:现有关于跟网型(GFL)变流器暂态同步稳定的研究多忽略故障后电流动态特性,但在电流环带宽受限时,其与锁相环(PLL)的耦合作用将显著影响系统稳定性。传统二阶模型仅考虑PLL动态,可能导致分析偏差。为此,该文计及电流动态与PLL频率跳变,通过状态变量扩展构建改进四阶暂态同步稳定模型。该模型有效表征了电流环与PLL的交互作用,相较于传统模型能更精确刻画故障后首次摆动过程。算例验证表明,所提模型显著提升了GFL变流器暂态同步稳定评估的准确性。
摘 要:提出一种面向农村的集成光伏、生物质制沼气以及氢储能等设施的综合能源系统。考虑系统参与电、碳、氢三类市场交易及光伏出力不确定性干扰,设计针对系统经济、可靠调度的分布鲁棒运行优化模型。首先,构建一个基于数据驱动的矩信息模糊集,以刻画光伏出力预测误差分布的可能范围。进一步地,考虑模糊集中“最坏”分布,构建以系统调度日利润最大化为目标的分布鲁棒优化模型,以联合优化系统多能运行和电、碳、氢多市场交易策略。最后,通过强对偶理论将模型转化为一个可直接求解的混合整数线性规划问题。仿真结果表明,利用所建分布鲁棒运行优化模型能够有效支撑系统内部电、热、氢气和沼气子系统之间的协调互补以及电、碳、氢市场的有效参与,可实现系统在抵抗不确定性干扰前提下的经济、高可靠水平运行和高比例可再生能源消纳。
摘 要:多端直流电网短路电流计算是其规划设计与保护控制的基础。然而,现有研究未综合考虑线路分布参数、换流器限流控制及金属回线对短路电流的影响,计算精度有待提高。因此,该文考虑换流器源侧限流控制与线路分布参数,提出一种基于伴随电路的直流电网短路电流计算方法。首先,基于源侧限流动作时序,构建模块化多电平换流器故障等效模型;在此基础上,建立直流线路的贝瑞隆模型以模拟线路分布参数特性,从而建立含金属回线双极直流电网等效模型。然后,利用伴随电路法对短路电流进行计算。最后,在PSCAD/EMTDC上搭建含分布参数线路的含金属回线双极直流电网模型,仿真结果表明所提方法计算精度较高,且适用于不同故障类型的场景。
摘 要:电氢混合储能在平抑可再生能源发电波动方面具有广阔的应用前景,但电解槽启动延迟特性导致系统存在效率低、平抑效果差等问题。为此,提出一种考虑电解槽启动延迟的电氢储能协调运行策略。首先,建立电解槽三态及其转换模型,并在此基础上结合电解质热惯性理论,提出耦合温度条件的启动延迟约束与电解槽温度-最大出力约束,从而实现电解槽温度与运行的精确建模;随后为优化电氢储能出力,提出一种包含温度控制与功率调节的两阶段协同控制策略。温度控制层基于长预测时域数据,提前进行电解槽温度调节与状态转换,以降低启动延迟影响;功率调节层基于Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件构建双层滚动优化模型,实现各级电氢储能信息交互与功率的快速调节,改善波动平抑效果。算例结果表明该文模型可有效改善氢储能制氢效率与并网功率平滑系数。
摘 要:针对复杂柔直配电系统故障期间多源馈入短路电流强耦合且上升速率快,以及重合闸于永久性故障造成二次电流冲击等技术难题,提出一种基于功能集成型直流断路器的柔直配电系统故障全过程处理方案。所提断路器集成故障限流、清除及潮流控制功能,兼具母线及配电线路故障清除能力。故障处理过程中,所提方案采用基于断路器的双模态限流策略实现对多源馈入故障电流的分级抑制;同时将断路器限流与故障电流转移过程时序并行,实现故障快速清除;故障恢复阶段利用断路器电容残余电压辨识故障性质并结合潮流控制功能实现软重合闸,构建故障全过程处理体系。最后,在PSCAD/EMTDC建立复杂柔直配电系统模型仿真分析,验证所提方案可行性与实用性。
摘 要:针对水风光出力随机性及其时空相关性难以准确刻画的问题,提出一种计及时空相关性的水风光出力高维耦合随机场景生成方法。首先,基于水风光出力的历史数据建立其边缘分布,进一步利用多元正态分布和协方差矩阵生成具有时间相关性的水风光出力序列;接着,通过拟合优度指标确定水风光出力的最佳藤结构,并引入混合Copula函数来捕捉三者之间空间相关性;然后,以时空相关性建模结果为基础,结合马尔科夫链的蒙特卡洛抽样,提出水风光出力高维耦合随机场景生成方法。最后,基于云南某地区实际数据进行算例测试,验证了所提方法的可行性和有效性。
摘 要:为充分发挥多虚拟电厂参与两级电力市场的优势,同时有效应对新能源及负荷波动,提出一种多虚拟电厂参与两级电力市场的协同优化方法。通过两阶段框架实现多虚拟电厂中长期合约与日前市场交易的协同优化决策,并利用随机规划-熵值法改进的信息间隙决策理论(SP-E-IGDT)进行多元不确定性分析。首先,构建考虑日前市场价格影响的中长期交易模型,通过中长期交易锁定部分收益,降低多虚拟电厂交易风险。其次,提出考虑多元不确定性的日前能源交易策略,构建虚拟电厂合作联盟模型,通过纳什谈判合理分配各虚拟电厂收益,并采用动态惩罚因子交替方向乘子法求解收益分配模型。最后,通过算例分析验证模型和方法的有效性。
摘 要:针对双馈风电机组控制器参数耦合性较强、待辨识个数较多且参数灵敏度存在差异所引起的辨识困难的问题,提出了对锁相环以及变流器控制参数采取不同的辨识方式。其中对于锁相环控制器参数采用最小二乘时域辨识方法,变流器控制参数采用基于频域的分步辨识方法;并通过智能优化算法拟合辨识,以阻抗特性曲线误差最小作为优化算法的适应度目标。采用时频域辨识模型与智能优化算法可有效降低待辨识参数数量较多且参数间存在灵敏度差异对辨识结果的影响,提高参数辨识工作的精确度和效率,为辨识双馈风电机组控制参数提供一种新的思路。
摘 要:针对风电机组叶片未标注数据利用不足的问题,提出一种基于振动监测的风电叶片裂纹故障诊断方法,首先构建自注意力卷积自编码器,并在海量无标签振动数据上进行自监督训练,有效学习得到表征能力强的振动特征。然后为充分挖掘振动信号的时频域信息,设计门控融合网络,自适应地融合自注意力卷积自编码器提取信号的时域和频域深度特征。最后为提升诊断性能,采用Blending集成学习框架,集成多种基分类器优势。公开风电叶片振动数据集和实际风电叶片监测数据集的实验测试结果表明,该文方法相较于传统机器学习方法和深度学习单模型有良好的诊断性能,验证了自监督特征学习在低标签数据场景下风电叶片故障诊断的有效性和潜力。
摘 要:针对风电叶片表面损伤检测时因小目标难以识别和多尺度检测漏检率高导致检测精度不足的问题,通过优化网络结构,提出一种基于YOLOv11n算法的改进检测模型(YOLOv11n-LRG),探寻综合检测效果最佳的风电叶片表面损伤检测方法。以YOLOv11n为基准模型,在主干网络引入分组混洗卷积(GSConv)模块替换原始的普通卷积,并结合Shuffle操作,在降低模型重量和计算复杂度的同时提升检测速度和特征提取能力;将感受野注意力卷积模块(RFAConv)与原网络结构的C3k2模块融合设计了C3k2-RFA模块,借助动态感受野自适应机制和全局平均池化操作,提高模型对小目标缺陷的感知能力和检测效果;为获取全局信息,降低图像中噪声等背景干扰因素对检测结果的影响,利用轻量级自适应提取模块(LAE)代替颈部结构的下采样卷积,使模型聚焦于目标区域并进行自适应特征提取,提高模型的检测精度和泛化能力。研究结果表明,改进后的YOLOv11n-LRG模型对叶片表面损伤类型识别的精确率与mAP50值分别达到87.8%和75.6%,在仅增加 7×104 参数量的前提下,较基准模型YOLOv11n分别提升了3.1个百分点和3.2个百分点,实现了模型的轻量化与高精度之间的良好平衡,证明优化网络结构、调整网络运行策略是提高模型普适度和检测精度的有效措施,也验证了提出的改进模型在无人机航拍场景下对风电叶片表面损伤检测方面的应用潜力。
摘 要:为研究漂浮式海上风力机的雷击综合暂态效应,首先依据多分支导体理论将塔筒等效为 π 型电路单元构成的网格状模型,Spar浮式平台与系泊链等效为有损导线模型,吸力锚等效为单段 π 型电路;然后将桨叶等效为多段 π 型电路,机舱等效为RC并联电路,形成漂浮式海上风力机的一体化电磁暂态模型。最后依托电磁暂态程序ATP-EMTP开展实验,探究桨叶遭受雷击时塔筒与接地系统的暂态过电压分布规律。研究结果表明:三桨叶遭雷击的尖端过电压是单桨叶的2.2倍;单桨叶遭雷击时引起塔顶过电压为MV级,塔基处为kV级;雷电流在塔顶主要沿水平方向传播,随后沿竖直方向传播至塔基;而塔基处过电压幅值与系泊链长度负相关,过电压振荡衰减速度与土壤电阻率负相关。
摘 要:针对构网型双馈风力机(GFM DFIG)故障暂态过程中存在的暂态冲击问题,建立 GFM DFIG 暂态模型,分析不同故障工况下的暂态同步失稳机理以及故障清除时有功功率冲击和暂态过电压的形成机理。在此基础上提出一种基于模式切换的转子侧变流器优化控制策略:故障期间采用基于锁相环的锁定虚拟转速控制,提高故障期间暂态稳定性;故障清除后采用有功功率快速响应,提高有功动态调节速度,抑制故障清除时的有功功率冲击,同时改进电压控制策略,抑制暂态过电压。最后,通过 PowerFactory 仿真验证了所提策略有效性。
摘 要:基于有限元方法和光滑粒子流体动力学方法构建雨滴高速撞击风电叶片环氧树脂凝胶涂层系统的数值计算模型,分析多层结构对应力波传播及涂层材料响应的影响。结果表明:在雨滴撞击后的横向流动阶段,与撞击环氧树脂单凝胶层相比,在多层结构涂层系统内会产生更高的接触力和 Von-Mises 应力;雨滴撞击多层结构涂层系统后,正应力波在环氧树脂凝胶层和短切原丝毡层交界面处的反射波与入射波相位相同,在增强入射正应力波振幅的同时,还与涂层表面的应力波共同作用,增加环氧树脂材料的塑性应变。
摘 要:针对风力机存在效率降低问题,探究导流装置对风力机尾流特性的作用机制,从而改善发电效率。利用数值模拟分析在有无导流板时对风力机尾流的影响。通过数值模拟考虑不同地表粗糙度得到云图,发现导流板和地表粗糙度对尾流影响并非线性叠加。研究表明:导流板对来流具有显著的增速效应,在地表光滑的理想条件下加速效果约为来流风速的1.1倍,粗糙度的存在使近地面风速发生动量衰减,且加剧了风轮下叶尖区域的速度衰减;导流板提升了风力机尾流区域的湍动能水平,粗糙度改变湍动能关于轮毂中心的对称分布趋势,使湍动能分布在下游位置出现蜿蜒趋势,随着粗糙度的增大,蔓延长度增加25%;当导流板与粗糙度同时作用于风力机尾流时,导流板削弱了粗糙度对近地面风速的影响,同时粗糙度抵消了导流板产生的部分湍动能,当地表粗糙度增加时,导流板的抑制效果逐渐降低,导流板产生的湍动能影响区域有所缩减。
摘 要:针对15MW海上风力机开展一体化模型波浪流水槽试验研究,基于海上风电模型试验相关设计相似准则,设计并建造固定式海上风力涡轮机-塔筒-单桩基础一体化海上结构试验模型。依据南海北部海域环境的多种复杂工况,开展均匀定常风荷载下、波浪荷载下及风浪联合荷载下的风力机一体化模型试验研究,获得风力机的气动推力、塔顶位移、桩底弯矩及土体应力等数据,分析并揭示各种响应在不同荷载工况下的变化规律。结果表明该文结构设计的一体化风力机模型能够较好地反映固定式海上风力机在风浪联合荷载作用下的气动特性、振动响应以及土体响应。塔顶位移以迎风向为主;桩前与桩后土体应力差异在埋深较浅时(2、16cm)受工况影响显著,而在埋深较深时(32、45cm)趋同;孔隙水压力随深度呈非线性增长。
摘 要:为降低海上风电机组运维调度成本,以及高效利用由不同速度、成本和承载能力的运维船只所组成的异构运维船舶资源,提出一种基于改进型雪橇犬优化算法(ISDO)的时间窗约束下海上风电异构运维船舶调度方法。首先,构建综合考虑时间窗、船舶在航速与船载动力电池损耗等方面的性能差异、时间窗违约惩罚等因素的维修调度模型。随后,利用ISDO对异构船队的任务分配与路径规划进行协同优化。为克服原始算法易陷入局部最优及收敛速度慢等问题,通过Cubic混沌映射与拉丁超立方采样协同初始化种群以提升多样性与均匀性,并引入灰狼信息引导机制强化全局搜索能力。实验结果表明,与雪橇犬算法、粒子群算法和灰狼算法相比,所提方法在异构船队调度、运维路径优化和成本控制方面表现更优,为制定经济高效的海上风电异构运维方案提供可行途径。
摘 要:针对风力机运维过程中实时监测困难和结构力学性能计算成本较高的问题,提出一种风力机整机数字孪生系统框架,并设计基于残差神经网络(ResNet)的代理模型,用于实现风力机结构力学性能的实时预测。首先,通过结合数字孪生五维结构模型,构建一个实时预测风力机运行状态下结构力学性能的数字孪生系统框架。其次,通过对风力机整机进行流固耦合分析,获得不同工况下风力机节点的变形、应力和应变数据,并利用这些数据训练ResNet代理模型,建立风速与结构力学性能之间的映射关系。最后,通过套接字(Socket)通信将ResNet代理模型预测的变形、应力和应变数据实时传输至Unity界面,并采用云图映射方法可视化风力机结构力学性能。结果表明,基于ResNet代理模型与传统的全连接神经网络(FCNN)代理模型相比,在预测变形、应力和应变方面取得更高的预测精度。
摘 要:基于OpenFOAM建立三维波浪-三桶导管架基础-海床数值模型,重点研究3种典型布置方式对基础周围流场以及海床液化深度和分布的影响。结果表明:三桶导管架基础的存在改变自由液面的波动特性,在前排桶区域呈现明显的波浪爬升现象,且在结构物前方出现压力集中;采用单桶迎浪对称布置时导管架基础周围海床液化深度最大,最大液化深度约为波高的28%,两桶迎浪对称布置时海床液化深度最小。
摘 要:提出一种新型环形吸力桶基础,用来加固既有单桩基础,升级改造旧海上风电场。基于耦合的欧拉-拉格朗日数值计算方法,建立三维大变形有限元模型,分析饱和不排水黏土中不同长径比、厚径比工况下环形吸力桶的沉贯阻力、土塞高度及桶壁端部土体流动规律。数值模拟结果表明:环形吸力桶沉贯阻力随厚径比、长径比增大而上升。对于长径比为1的传统吸力桶基础,土塞在吸力桶贯入到桶体长度的80%(即0.8L)处显著增加。然而,受既有单桩基础影响,环形吸力桶内部土塞出现时间延后,在贯入桶体长度的90%(即0.9L)处显著增加,土塞高度较传统吸力桶降低约50%,有效沉贯深度显著增大,提升安装成功率。当环形吸力桶基础的长径比小于2时,沉贯阻力低于传统吸力桶,当长径比大于2时,沉贯阻力增大约25%。
摘 要:准确可靠的短期风电功率预测对电力系统调度至关重要,但新并网风电场面临历史数据匮乏、噪声干扰严重等问题,导致传统数据驱动模型泛化能力受限。为此,该文提出一种生成分解-预测集成框架:1)使用时序生成对抗网络(TimeGAN)生成高保真风电数据,缓解小样本问题;2)通过多元变分模态分解(MVMD)与ADF检验联合筛除非平稳分量,提升数据质量;3)构建CNN-LSTM-AM混合模型,融合卷积神经网络的空间特征提取、LSTM的时序建模及注意力机制的关键信息聚焦能力。实验表明,所提方法在测试集上平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE)较使用小样本数据的传统LSTM模型分别降低89.3%与90.0%, R2 提升至0.994,显著优于现有基准模型。
摘 要:20 MW 永磁半直驱风力发电机受限于传统铜绕组电流密度和冷却技术的制约,其转矩密度难以进一步提高。针对这一难题,提出一种背绕式双13相超导电枢永磁电机,通过采用背绕式超导电枢绕组和杜瓦复用多相绕组设计技术,突破了传统铜绕组电流密度提升的限制,可将电机电负荷提升至90 kA/m,使电机功率密度提升至7.19 MW/m3,与传统20 MW 永磁半直驱铜电枢电机的功率密度水平相比,提升了约80%;所提出的杜瓦复用多相绕组设计技术不但提升了超导电机容错能力,而且提高了定子槽空间利用率;为降低定子槽中复杂磁场对超导线圈的影响,通过分析电枢磁场和励磁磁场作用下的漏磁场规律,提出一种磁通转向器和超导屏蔽层复合的主动磁屏蔽方法,制定了设计准则,有效屏蔽了超导绕组周围的漏磁,保证了电机内部复杂磁场环境下超导绕组高载流、低交流损耗的能力;完成电磁优化设计并进行了电磁性能分析,结果表明所提超导电枢电机具有优异的电磁性能,完全满足大容量风力发电机组的需求。
摘 要:针对风电功率数据因季节波动、异常天气干扰导致的预测精度下降问题,提出一种考虑时间戳信息的双通道风电功率预测模型(DTimes)。首先,构建全局与局部特征相结合的双通道预测框架。在全局通道中,利用时间戳映射技术提取功率序列中的周期性和季节性特征;在局部通道中,则借助DLinear模型的强大分解能力,精准捕捉序列中的短期波动趋势。通过引入动态特征融合模块,根据具体天气场景灵活调整全局与局部特征的融合比例,以此提升模型的泛化能力。其次,将可逆实例归一化(RevIN)与鲁棒归一化有效结合,解决数据分布偏移与极端异常值干扰。通过宁夏风电场,新疆风电场等多天气场景实验表明:相较于iTransformer、Informer、TimesNet等主流预测模型,该文方法在单步到多步预测范围内平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别平均降低15.96%、9.22%,在极端天气场景下预测误差最大减少36.80%。
摘 要:提出一种动力学与磨损耦合的动态微动磨损预测模型,基于势能法结合切片法建立齿轮系统的动力学模型,以研究斜齿行星传动系统动力学与磨损之间的相互作用,同时结合Hertz接触理论和Archard磨损模型,引入相邻离散磨损点间的耦合作用,构建行星齿轮组在动态条件下的齿面微动磨损预测模型。通过锁定状态下微动磨损试验机进行缩比试验,比较试验测得的与模型预测的磨损量,发现结果偏差在12.2%以下,证明了该模型的高精度和高可靠性。太阳-行星齿轮副中的行星轮磨损最为严重,应作为工程中重点监测对象,整个轮系随啮合周期的增加,传动性能逐步降低。
摘 要:针对风电功率爬坡特征差异对风电功率预测精度的影响问题,提出一种考虑爬坡特征识别的自适应短期风电功率预测方法。设计改进的旋转门算法,根据功率变化实现门宽自适应调整,准确识别功率序列中的爬坡事件,将风电功率序列精准划分为上爬坡、下爬坡和非爬坡阶段;针对不同阶段功率波动特点选择差异化的预测模型,对波动剧烈、持续上升的上爬坡阶段采用具备长期依赖特征捕捉能力的Transformer模型,对波动衰减趋势的下爬坡阶段选用能够捕获局部趋势变化的卷积神经网络-门控循环单元混合网络(CNN-GRU),而对于波动较小、特征稳定的非爬坡阶段则采用Stacking集成模型进行预测。设计基于实时误差反馈的自适应融合算法,根据当前误差动态更新模型权重,对上爬坡、下爬坡、非爬坡的预测结果进行加权融合,获得最终短期风电功率预测值。实际风场数据的仿真实验表明,所提方法在预测精度与动态适应性方面均具有显著优势,有效提高了对复杂风电出力特征的准确捕捉与预测能力。
摘 要:针对基于单源域迁移学习的风电功率预测方法,在复杂气象条件和风资源差异较大的工况下预测准确度会受到一定影响的问题,提出一种基于多源域迁移与自适应微调的风电功率预测方法。首先,结合多核最大均值差异(MK-MMD)与CORAL损失对多个候选源域进行相似性评估,筛选出与目标域特征分布最接近的多个源域;其次,设计基于时间卷积网络(TCN)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)-注意力机制(Attention)的组合预测模型,并采用并行TCN提取多尺度时序特征;然后,利用改进粒子群优化算法(IPSO)对多尺度模型中可微调层的组合进行搜索优化,自适应选择最优微调层集合,同时引入特征分布对齐机制以提升模型对目标域小样本数据的适应能力;最后,构建基于输入感知的动态加权集成网络,实现对多源域多尺度模型预测结果的加权融合。算例分析表明,所提方法相比传统预测及单源域迁移学习方法,可有效提高小样本情况下的风电功率预测准确度。
摘 要:以提出的新型大兆瓦级(15 MW)半潜式风力机为研究对象,突破一体化建模技术,结合实时混合模型试验与全耦合数值仿真方法,系统研究风、浪联合作用对平台运动特性及锚缆系泊性能的耦合影响,并对混合试验方法与数值仿真方法之间的差异进行深入分析。研究发现,气动荷载能极大抑制平台纵荡固有频率附近的响应,同时增强纵摇固有频率附近的响应,但对垂荡运动影响较小;数值模型虽能较准确预测波浪诱导的运动和系泊张力,但在平台纵荡和纵摇固有频率附近,对运动响应预测存在明显低估。
摘 要:应用PLAXIS 3D软件,基于SANISAND-MS模型建立砂土海床中单桶与三桶基础三维有限元模型,并通过三轴试验验证数值模型的合理性,分析正常使用极限状态和疲劳极限状态下两种基础的水平循环承载特性。结果表明:相同加载条件下,三桶基础极限承载力远超单桶基础且破坏位移更小。循环荷载作用下,单桶基础累积转角前期增速较快,随着循环次数的增加,因砂土致密趋于稳定;而三桶基础因前后桶受荷模式差异出现“自愈效应”,基础向荷载反方向倾斜。单桶基础卸载刚度先增后减,砂土致密化后趋于稳定;三桶基础刚度在“自愈效应”影响下呈现平稳变化特征,在海上风力机典型的疲劳极限状态下,卸载刚度衰减幅度仅为初始值的6%,更契合海上风力机对基础稳定性的严苛要求。
摘 要:以白桦、水杉和梧桐3种典型木质生物质为对象,考察了锤磨过程中含水率对木质生物质粉碎至微米级粉体的能耗影响规律。实验结果表明,生物质的含水率及其结构特性共同影响生物质的机械力学性能,进而决定了其粉碎特性。在<10%含水率区间,含水率每下降5%,白桦、水杉和梧桐的粉碎比能耗分别下降17%、31%和16%。在较低含水率情况下,三素含量和管状结构是影响机械力学性能的主要因素。高含水率(含水率>20%)下水分起主导作用,三者机械力学性能差距随着含水率增加而缩小。以此为基础,优化了粉碎级数n,粉碎能耗模型预测误差由原来的±25%降至±15%以内。