关键词： 风力发电机   齿轮箱   故障诊断   过滤技术  

摘要： 齿轮箱作为风力发电机的关键部件,其故障直接影响风力发电机的稳定运行和使用寿命。本文系统研究了风力发电机齿轮箱的常见故障类型及其特征信号的提取方法,结合振动信号和温度信号,构建了基于数据驱动的故障诊断模型。同时,针对力发电机齿轮箱的过滤技术,从滤油系统设计、性能分析等方面展开讨论,旨在提高过滤效率和设备可靠性。研究成果为风力发电设备故障诊断以及运行维护,提供了理论支持和实践指导。

关键词： 智能计量   状态监测   智能电网  

摘要： 基于智能电能表的测量可为未来电网的管理提供新的模式。文中提出了一种新的状态估计方法,利用智能电能表计量来监测配电网。推导了计算电压和功率不确定度所需的解析表达式,该不确定度是智能电能表数量及其精度特性的函数。对变压器进行建模,以便将低压电网状态评估结果充分应用到中压电网的状态评估中。使用不确定性传播理论对状态评估水平进行协调,以最大化精度性能。给出了配电系统不同层级状态估计的精度性能。介绍了用于互连不同电压等级评估模型的云架构。在仿真中对所提出的方法进行了测试,结果表明所提出的方法在保证评估精度的同时,计算时间可显著减少,可适用于配电网实时状态评估与监测。

关键词： 风力发电   优化控制   最大功率点追踪   并网控制  

摘要： 风力发电在可再生能源领域中举足轻重,于能源转型的征程里占据着无可替代的席位。但当下风力发电系统的控制策略尚存诸多缺陷,对其效率和稳定性形成了制约。本文深度探究了风力发电系统的优化控制策略,旨在突破现有的技术桎梏。经由系统性的钻研,给出了一连串的优化手段,涵盖了最大功率点追踪的智能化算法、变桨距角的精准把控策略以及电网并网的综合性优化举措。期望这些优化策略的运用,能够大幅提高风能的利用率以及系统的运行可靠性。

关键词： 小波包分解   固有频率   深度信念网络   故障测距   粒子群优化算法  

摘要： 针对传统神经网络算法用于高压直流输电线路接地故障中存在的不足,提出了一种基于小波包分解结合粒子群(PSO)算法优化深度信念网络(DBN)的故障测距算法模型。利用DBN拟合逼近故障能量与距离之间的非线性关系,采用PSO算法对DBN的权值进行优化。通过小波包分解算法提取故障暂态电压中的频谱能量,并将其用于训练深度信念网络,形成PSODBN故障测距模型。仿真实验与数据处理的结果显示,所提出的方法可将测距精度控制在0.2%以内,耐过渡电阻能力强,相比于其他算法具有更高的鲁棒性。

关键词： 永磁同步电机   谐波电流抑制   双环自抗扰控制(DLADRC)  

摘要： 针对传统谐振控制器与PI控制器并联(PIR)无法克服积分环节饱和等因素引起的系统动态过程中超调震荡问题,提出了一种改进双环自抗扰谐振控制器(dual-loop active disturbance rejection control,DLADRC)。DLADRC速度环与电流环均采用自抗扰控制,速度环采用传统的自抗扰控制。电流环采用一种改进的谐振扩张状态观测器,将观测电流作为谐振控制器的输入,令谐振控制器的输出直接作用到电流环输出,从而降低了谐振电流环设计的复杂性。双环自抗扰谐振控制器保留了谐振控制器抑制特定频率谐波电流的特性,同时优化了系统的超调量与调节时间,有效提升了谐振控制系统的动态性能。仿真结果验证DLADRC系统的有效性。

关键词： 智能化调度系统   电网运行优化   系统挑战   负荷预测   设备监控与控制  

摘要： 电力系统是现代社会的重要基础设施,其运行优化及调度手段对于保障电力系统的稳定运行至关重要。而智能化调度系统则为电力系统运行优化带来新的机遇和挑战。本文主要探讨了智能化调度系统在电网运行优化中的应用情况和存在的问题。文中首先介绍了智能化调度系统的基本构成和工作原理,然后详细讲述了其在电网运行优化中的具体应用,包括负荷预测、故障诊断、设备运行状态监测与优化控制等多个层面。文章又分析了当前智能化调度系统在应用中所面临的挑战,如数据安全、系统整合性、调度决策的实时性等,并就此提出了一些针对性的解决策略和建议。整体而言,智能化调度系统的应用显著提升了电网运行的效率和调度精度,对于电网的长期稳定运行具有重要的意义。

关键词： 物资管理   信息化   策略  

摘要： 新能源发电企业作为我国能源企业重要组成部分,在推动能源结构转型、促进绿色低碳发展方面发挥着重要作用。在新能源发电企业经营管理中,物资管理贯穿于新能源电力企业的整个生命周期,而物资管理信息化则是提升物资管理效率、优化资源配置、降低成本的关键手段。本文首先对新能源发电企业物资管理信息化应用中存在问题进行了分析,然后提出有针对性的优化策略,以供参考。

关键词： 油气田开发工程   新能源技术   最新科技成果   工程技术   人工智能   油气钻探   新能源领域   写作要点  

摘要： 《石油机械》主要报道油气装备与工程技术最新科技成果和进展,设有钻井技术与装备、海洋石油装备、油气田开发工程、石油管工程、新能源技术与装备和油气人工智能等栏目,欢迎作者就油气钻探与开发、新能源领域的新技术、新装备、新工艺、新材料、新方法等撰写论文,并注意下述写作要点。

关键词： 分布式   新能源   智能电网  

摘要： 常规的智能电网稳定性控制以电压信号调频为主,在实际应用过程中受到新能源波动性、随机性的影响,存在电网失稳的问题,因此,设计了考虑分布式新能源波动性的智能电网稳定性控制方法。分析风机输出、光伏发电机组出力、蓄电池储能、微型燃气轮机输出等波动性,提取出智能电网分布式新能源波动性特征。基于分布式新能源波动性构建电网稳定性控制模型,在恒压条件下,分析信息网络与物理电网之间的控制关系,确保智能电网的暂态稳定性控制效果。优化智能电网稳定性控制因子,将转子转速、转子攻角作为稳定性控制因子,进一步实现智能电网的稳定性控制。采用实例分析,验证了该方法的稳定性控制效果更佳,能够应用于实际生活中。

关键词： 参数优化   比例积分控制器   非支配排序遗传算法II   统一电能质量调节器   电能质量  

摘要： 【目的】本文研究了基于非支配排序遗传算法II(NSGA-II)的统一电能质量调节器(UPQC)多目标比例积分(PI)控制器参数优化问题。UPQC作为一种重要的电力质量改善装置,能够有效抑制电网电压波动、谐波及不平衡等问题,但其性能依赖于控制器参数的合理配置。针对传统优化方法难以满足系统的多目标性能需求,且容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于NSGA-II的多目标优化策略,旨在寻求一种能够同时优化谐波抑制、电压稳定性和动态响应速度的控制器参数配置方案。【方法】本文采用NSGA-II进行多目标优化,该算法通过快速非支配排序和拥挤度计算来实现多目标函数的全局优化。NSGA-II具有良好的全局搜索能力和快速收敛特性,因此优化UPQC控制器的参数时,能够快速而准确地找到最优解。在优化过程中,以谐波抑制、电压稳定性和动态响应速度作为主要优化目标,通过精确调整PI控制器参数,求得最优的控制策略。【结果】通过电网电压补偿仿真和直流、交流侧电压仿真来验证本文所提策略的有效性和准确性。在电网电压补偿仿真中,将本文策略与非线性比例积分-模型预测控制(PI-MPC)策略进行对比,本文所提策略实际补偿电压波形更趋于正弦曲线,且波形较为光滑平顺,谐波含量比非线性PI-MPC策略更小。在直流、交流侧电压仿真中,本文策略比其他策略的调节时间更短且超调量更低,在系统发生扰动时恢复时间更短,具有更强的鲁棒性。【结论】基于NSGA-II的PI控制器参数优化策略能够有效提升UPQC在复杂工况下的性能表现,提高系统的电能质量和响应效率。与传统方法相比,该优化策略不仅提升了电力质量,而且在动态响应过程中表现出更优的稳定性和更快速的调节能力。