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针对风电机组运行工况复杂和单一状态参数不能较好实现故障早期预警的特点,提出随机森林算法(RF)和自适应模糊神经网络算法(ANFIS)相结合的故障预警方法。该方法充分考虑机组运行数据高维非线性特点,应用随机森林算法,建立有功功率与运行参数的数据驱动模型,计算各运行参数影响有功功率的相关度;构建自适应网络模糊推理系统模型,以训练误差最大值作为故障预警阈值,实时监测发电机运行状态。将该方法应用于某1.5 MW直驱机组发电机故障预警分析,结果表明,该方法能够提前预警发电机健康状态,避免严重事故发生,对风电场开展预防性维护、维修具有重要的指导意义。 相似文献
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通过可再生能源电解水制氢,用于交通、工业等亟需脱碳的领域,是实现绿色可持续发展的重要技术路径。可再生能源具有波动性特征,风电表现为实时随机波动,而光伏发电表现为较为规律的昼夜周期特性。当电解槽输入波动性电源时,电解槽电压和电流发生变化,电流变化幅度明显高于电压。本文综述了碱性电解槽和质子交换膜电解槽在波动性电源输入下的性能衰退机制和材料劣化机理。对于碱性电解槽,波动性电源变化在分钟级以下时,电解槽无法快速跟随响应,导致反应平衡和热平衡无法建立,可能产生电极催化剂溶解、聚集,隔膜机械损伤,电解液析出堵塞反应通道等现象,使得电解槽性能发生衰减。对于质子交换膜电解槽,电源波动性导致阳极催化剂溶解、迁移、沉积和聚集,隔膜由于局部热点和羟基自由基攻击发生降解,双极板发生溶解和氧化腐蚀,导致电解槽性能下降。基于波动性对电解槽的工况-材料-结构-性能影响规律,进行正向设计开发,研究缓解策略,提升电解槽抵抗电源波动性能力,从而增加可再生能源利用率,对于降低电解水制氢成本、推动规模化应用具有重要意义。 相似文献
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