关键词： 直接转矩控制   五相永磁同步电机   单相开路故障   最优定子磁链   虚拟方波注入  

摘要： 在传统直接转矩控制(DTC)中,参考磁链往往是一个固定值,这将导致五相永磁同步电机(PMSM)在正常及容错情况下运行时效率不高。为解决该问题,该文提出一种基于虚拟方波注入的DTC(VSWI-DTC)策略。首先,建立五相PMSM在正常和开路故障情况下的数学模型,在同步旋转坐标系中推导出恒定转矩下电流幅值与定子磁链幅值的关系。其次,设计最优定子磁链探测器。通过向定子磁链幅值中注入虚拟方波信号,根据电流幅值的变化情况补偿定子磁链幅值,在线探寻最优定子磁链幅值。最后,与无差拍DTC相结合,实现电机高效率DTC运行。实验结果表明,所提策略不但能保持DTC良好的动态性能,抑制开路故障引起的转矩脉动,而且提高了电机在正常和开路故障情况下的效率。

关键词： 数据处理   电网参数调整   分布式能源   智能电网架构  

摘要： 阐述通过对智能电网整体架构和关键功能模块划分,优化了数据处理和电网参数调整过程。建立基于需求响应的优化调度模型,实现对未来24h用电量的高精度预测,预测准确率达90%以上。

关键词： 风力发电   设备运行   管理措施  

摘要： 风电设备集成了众多复杂的机械与电子组件,风电机组结构繁杂。该系统由多个组件组成,通过持续不断地改进设备运行管理方法,有效提高风力发电系统的可靠性和稳定性,推动可再生能源的可持续发展,为构建清洁、低碳的能源未来做出更大的贡献。本文以某风电场为例,提出了相应的管理措施和解决方案,以期为同类风电场的运行管理提供参考。

关键词： 调控一体化   电网监测   主动抢修   智能化调度   配电网建设   大数据   供电公司   转型发展  

摘要： 当前,如何发挥大数据优势,深入挖掘海量数据价值,解决制约配电网高品质供电的业务、管理、效益上的掣肘难题成为配电网建设转型发展的重中之重。国网龙岩供电公司以“跨专业融会贯通、智能化在线监测、精准化主动抢修、多维度数据价值挖掘”为整体思路,通过建立配电网智能化调度管理组织体系,深入开展营配调基础数据的集成共享和质量治理,构建调控一体化的大数据综合管控平台,强化配电网智能化调度控制,建立实施基于数据融合共享的配电网故障抢修模式,有针对性地提升配电网监测、分析与决策支撑能力,实现“大数据+配电网调控”的深度融合,促进配电网调度控制各环节“集成最优”。

关键词： 智能监控系统   资源管理系统   电力控制技术  

摘要： 阐述电力控制技术在智能电网建设中的应用,包括在智能监控系统、资源管理系统、优化应用过程、柔性交流输电、智能控制系统、智能变压器控制系统中的应用。

关键词： 风力发电系统   状态监测   故障诊断技术  

摘要： 随着环境问题的日益凸显以及对传统化石能源可持续性的担忧,风力发电凭借其清洁、可再生的优势在全球能源结构中的占比不断攀升。风力发电系统规模日益扩大且结构复杂,其工作环境恶劣,机组面临着各种载荷情况,这使得风力发电机组容易出现故障。为确保风力发电系统的稳定运行,提高发电效率并降低维修成本,状态监测和故障诊断技术在风力发电领域的应用显得尤为重要。因此,本文将深入探讨风力发电系统的状态监测和故障诊断技术,剖析其在应对风力发电机组复杂工作环境、多种载荷情况时的关键作用,以期为风力发电行业的可持续发展提供坚实的理论依据和实践指导。

关键词： 风力发电设备   技术现状   关键问题  

摘要： 风力发电是可再生能源的主要来源之一,近几年来在世界各地迅速发展,这不但可以帮助我们减轻对矿物燃料的依赖,也可以大大减少温室气体的排放量,在对抗气候变化中扮演重要角色。但是,虽然风力发电技术有了长足的发展,但是要实现风力发电的长盛不衰,还存在许多问题与挑战。风力发电设备的研究开发、迭代升级也在持续进行。新一代风力发电设备在材料、设计、制造等方面取得了重大的突破,使风力发电设备向轻量化、高效率和高寿命方向发展。比如,使用轻质、高强度的碳纤维复合材料,可以大幅度地降低风机叶片的重量,从而提高风力发电的转化效率;新型叶片还采用了更加先进的气动设计,大大降低了风阻,提高了风机的发电性能。同时,随着海上风力发电技术的日趋成熟,更大规模、更深水域的风力发电利用将逐渐实现,使其更加广泛地应用于海洋环境,具有广阔的市场前景。

关键词： 抽水蓄能   新能源发电   人的因素   地势起伏   关键期   太阳能   新气象   大规模开发  

摘要： 高山平添新气象,清源何以蓄绿能?我国地域辽阔,地势起伏,山川相依,优越的地理条件为抽水蓄能的发展提供了良好的票赋。在能源绿色低碳转型的关键期,风能、太阳能等新能源发电的大规模开发应用更加凸显了发展抽水蓄能的必要性。而人的因素更是不可或缺。

关键词： 光伏能源预测   神经网络   数据驱动   能源管理  

摘要： 光伏能源作为全球可再生能源体系中的核心组成部分,其产能波动受气候条件影响显著,从而给电力系统的管理带来了极大的挑战。为此,探索一种有效的预测工具对于智能电网的能源集成、控制与运营至关重要。提出了一个基于数据驱动的智能电网光伏能源预测模型,该模型通过多种神经网络和历史光伏发电数据精确预测未来的光伏发电量。研究中比较了多种预测算法,包括长短期记忆网络(LSTM)、前馈神经网络(FFNN)以及门控循环单元(GRU),并依据均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及决定系数(R2)等关键指标,全面评估了各算法的预测效果。实验结果表明,LSTM和GRU在处理复杂的时间依赖关系时表现得更好,而FFNN在特定单元数量(如100和150)时的预测效果较为出色。实验验证了所提方法在光伏能源预测领域的有效性和应用潜力,不仅为智能电网的优化提供了科学依据,也为电力系统的管理者提供了一种强有力的决策工具。

关键词： 风力发电塔   地震波维数   地震响应  

摘要： 地震激励严重威胁风力发电塔正常稳定运行。以某风力发电塔为对象,研究风力发电塔在2种实测自然波和1种人工波激励作用下的地震响应,并探究在不同地震波维数对风电塔响应的影响。结果表明:在风电塔门洞附近容易出现应力集中。而风电塔的最大应力出现在塔筒顶部,其最大应力不超过160 MPa,小于风电塔的屈服强度345 MPa。在3种地震波作用下,风电塔的位移最大值出现在塔筒顶部,而且X方向的最大位移均不超过0.1 m(桨叶位于X方向上),远小于桨叶与塔架之间的距离1.02 m。X方向的地震波对风电塔塔顶的应力有显著影响,这与叶片和机舱集中质量所在方向有关;地震波维数的变化对塔筒顶部位移的影响较小;水平方向地震波对弯矩影响较为显著,竖向的地震波影响弯矩可以忽略不计。