基于GRU和注意力机制的海上风机齿轮箱状态监测

海上风电机组齿轮箱运行状态的有效监测和及时预警对海上风机运维工作具有重要意义。为此,提出一种基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)和注意力机制的海上风电机组齿轮箱状态监测方法。在训练阶段,通过注意力机制自动提取海上风电SCADA数据集输入参量与目标建模参量间的关联关系,同时采用GRU网络提取数据间的时序依赖关系,进而建立风电机组齿轮箱的正常行为模型。在测试阶段,采用指数加权移动平均值(Exponentially Weighted Moving-Average,EWMA)控制图对目标建模参量实际值和模型预测值间的输出残差进行监控,实现海上风机齿轮箱运行状态的实时监测和预警。最后基于东海大桥海上风电场真实数据对所提方法的有效性和优越性进行了验证。结果表明：所提方法对故障和正常运行条件下的海上风电机组齿轮箱状态均可进行有效监测,且相比现有陆上风机状态监测方法具有更高的精度和可解释性,并能更早地揭示故障趋势。     

基于深度特征融合网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法

行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其次利用多维堆栈稀疏自编码器提取各域特征。最后针对传统Softmax分类器对融合信息分类能力不足的问题,提出基于竞争粒子群算法优化的回声状态网络进行特征融合并输出诊断结果。经多场景不同故障诊断方法对比实验,所提方法在行星齿轮箱变速工况下分类效果良好,并对训练样本的减少和外界噪声有很强的鲁棒性。     

基于统计过程控制的风机齿轮箱故障预测

为了减少风力发电机组齿轮箱故障,确保风电机组持续安全运行,对风电机组运行监控数据在线分析,提出一种结合最小二乘支持向量机（LSSVM）的风机齿轮箱统计过程控制故障预测方法。该方法以支持向量机学习风电机组的正常状态运行模式,利用风电机组实时运行数据来估计正常状态下该时刻齿轮箱油温度和齿轮箱轴承温度,并与实际温度测量值进行比较。随后利用统计过程控制技术分析齿轮箱油温和轴承温度的实际值与估计值的残差,以实现齿轮箱异常状态的预测。     

风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计（nonlinear state estimate technology,NSET）方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统（supervisory control anddata acquisition,SCADA）数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。     

极端条件下基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备,早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要,因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断,首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况,在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚,生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系,增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数,获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类,输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验,证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好,能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。     

融合集对分析和证据理论的风电机组运行状态评估

为及时准确地评估风电机组运行状态,结合集对分析和证据理论各自的特点提出了一种风电机组运行状态评估的新方法。该方法根据风电场数据采集与监控系统的物理量,构建机组运行状态评估的指标体系,建立了一个2层评价模型。模型第1层采用集对分析处理指标不确定性的劣化度,并生成模型第2层的基本概率分配。模型的第2层采用证据理论进行多证据融合,得到机组运行状态的隶属度,同时基于隶属度最大原则与信度准则共同评判风电机组运行状态等级。采用所提评估方法对某风电场1.5 MW并网风电机组进行状态评估,并将评估结果与传统的模糊综合评估方法得到的结果进行比较,结果表明所提评估方法的结果更准确,在状态的趋势分析中也表现较好。     

基于Box-Cox变换和相对熵残差分析的风电机组齿轮箱状态监测

风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要进行实时状态监测。残差分析是基于运行数据的状态监测方法之一。但使用常规统计量作为指标,无法全面描述残差概率分布的变化,可能会得到变化趋势不显著、故障敏感度低的监测信息。为此,提出一种基于Box-Cox变换和相对熵的残差分析方法:首先,结合滑动窗口法对正常行为模型的预测残差进行Box-Cox变换,以改善其正态性;之后,计算当前与基准残差数据间的一维连续正态分布相对熵,作为状态监测的指标。用某2MW风电机组齿轮箱故障前和维修后的两组数据进行验证。结果表明,相比常规方法,相对熵的变化趋势更显著、对故障的敏感度更高,且能够直接对比齿轮箱运行状态的相对变化;Box-Cox变换能够进一步改善相对熵的预警能力,使预警时刻提前约4～9h。     

基于支持向量机的高速铁路电能质量数据分类方法研究

针对电能质量监测系统的海量多特征数据信息,提出采用基于支持向量机的回归特征消去法进行特征选择,综合支持向量机对不同的电能质量特征集的分类正确率选取了最优特征集。以高速铁路电能质量数据为例,利用该方法对有无高铁负荷运行进行了分类研究。实验结果表明,所选出的特征集反映了高铁电能质量特点并具有很好的分类效果,证明了所提方法的可行性,为电能质量数据挖掘分类提供了一种思路和方法。     

考虑多信息融合的风电机组状态评估与预测系统开发

为降低风电机组故障发生概率,提高其可靠性,该文利用数据采集与监控系统（supervisory control and data acquisition,SCADA）检测获得的风电机组运行状态数据,通过研究多指标融合状态评价模型及其预测算法,解决风电机组状态参数评估与预测难题。结合SCADA系统结构,设计并规划风电机组状态参数评估与预测系统架构与功能;利用输出功率波动、风能利用率以及开机运行比率3项参数,基于阈值法,建立风电机组状态退化评价指标模型,通过主成分分析法对3个评估标准进行权重计算,并将各指标进行信息融合,综合反应风电机组运行状态;设计Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory风电机组状态预测模型,实施风电场运行状态参数预测;开发风电机组状态评估与预测系统软件,验证所提方法的有效性。     

考虑不完全维修的风机齿轮箱优化检修策略

齿轮箱是风电机组中维修费用最高的部件之一,针对齿轮箱的状态检修策略研究对降低设备维修费用、提高可靠度具有关键作用。针对风机齿轮箱不完全维修这一现状,提出了一种基于比例强度模型的优化检修策略。该方法利用监测到的齿轮箱振动数据、温度数据及历史维修数据建立比例强度模型,确定齿轮箱的强度函数;然后采用物理规划方法权衡最小维修费用和最大可靠度两个优化目标函数,确定最优维修阈值,并制定最优维修策略。结合实际风电场故障数据和在线监测数据,对考虑不完全检修的优化检修策略进行仿真分析,结果验证了所提优化策略的有效性和合理性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于电流变化率的准恒频滞环电流控制方法

针对滞环电流控制存在的开关频率不固定,设计输出滤波器困难的缺点,通过对开关频率与滞环环宽关系的分析,提出了一种根据电流变化率调节环宽的准恒频滞环电流控制方法。控制方法根据电流变化率来实时调节滞环控制的环宽,实现开关频率的恒定;具有响应速度快和稳定性好的优点,同时克服了滞环电流控制开关频率不固定的缺点;较已有方法计算量小,不依赖于系统参数,容易实现,并通过理论推导和仿真证实了方法的可行性和正确性。     

What’s next for Cuba’s electricity sector?

Cuba’s electric sector is approaching an inflection point. Although the country has historically relied upon non-commercial barter agreements for imported oil to meet its electric demand, a combination of factors including reducing imports, increasing demand, and ambitious climate change goals suggest new pathways forward may be warranted. The way Cuba responds to near- and long-term challenges will help set the stage for its energy future. This article describes Cuba's electric sector and provides a set of key recommendations to consider going forward.     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

550 kV SF6 气体绝缘高海拔套管绝缘屏蔽结构

介绍了550 kV SF6气体绝缘金属封闭式组合电器（GIS）高海拔套管的绝缘屏蔽结构参数对电场分布的影响。针对套管单屏蔽结构方案,通过有限元法研究了接地屏蔽层翻边结构参数组合对套管内部最大电场强度的影响;研究了接地屏蔽层高度对GIS套管内外绝缘电场强度分布的影响。从而通过最优化接地屏蔽层高度和接地屏蔽层翻边结构参数组合,得到合理的套管内外电场分布,有效解决了高海拔型套管外绝缘修正后的内外电场分布均匀化问题,为550 kV SF6气体绝缘高海拔套管的绝缘结构设计提供了理论依据。