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1.
为实现风力发电机的异常检测分析,提出了一种基于风电机组发电机正常状态下数据采集与监控(SCADA)样本数据的堆叠自编码网络深度学习方法。首先将多个自编码网络连接构成深度堆叠自编码网络,选取发电机SCADA状态变量数据作为网络的训练输入,使网络逐层智能提取数据间的分布式规则,从而构建发电机的堆叠自编码学习模型。依据故障状态下发电机SCADA数据内部动态平衡规则被破坏,利用发电机深度学习网络的输入与重构值计算重构误差,并作为整体状态的观测量。通过采用自适应阈值检测重构误差的状态趋势变化,并作为异常预警判定准则,从而实现对发电机故障的判定。当发电机发生异常时,变量的实际值与对应模型的重构值发生较大偏差,表现为状态变量的残差趋势将会偏离原有的动态稳定状态。因此利用状态变量的残差趋势变化对异常变量进行隔离,判定可能的故障原因达到故障诊断的目的。通过对发电机故障前后记录数据进行仿真分析,结果验证了堆叠自编码网络深度学习方法对发电机状态监测与故障诊断的有效性。  相似文献   
2.
灵活性反映电力系统在一定时间尺度下响应供需两端变化的能力,研究灵活性对分析可再生能源接入问题有重要的意义,因此需要分析可再生能源与传统电源之间的制约关系。根据传统电源爬坡率的特点,提出机组灵活性和电力系统传统电源灵活性的量化指标,利用蒙特卡罗模拟的方法给出相应的计算流程。相比其他灵活性指标,所提灵活性指标能够评价机组灵活性的高低,表征各机组对传统电源灵活性的贡献,同时,还可计算出系统消纳可再生能源发电的能力。最后以IEEE-9机57节点系统为例,计算所提灵活性指标,得到机组灵活性的高低和消纳可再生能源的能力。结果表明所提指标是准确有效的。  相似文献   
3.
针对未来可再生能源发电容量比例不断提升、传统火力发电机组由承担腰荷的角色向具有深度调峰能力的角色转变的发展趋势,研究汽轮-发电机快速频繁调节出力引起的扭转寿命损耗。利用有限元分析软件ANSYS,建立了汽轮-发电机组轴系模型,得到危险轴段的扭转响应;利用雨流计数法将工作循环应力转化为对称循环下的疲劳应力;考虑负荷的频繁波动,结合Manson-coffin应变-寿命公式和连续损伤理论评估轴系扭转寿命损耗。以国产600 WM超临界汽轮-发电机为例进行仿真,研究扭转寿命损耗与负荷波动性、随机性的关系:随着爬坡率和调峰范围的提高,寿命损耗呈指数增长;权衡机组寿命损耗与可再生能源的消纳,根据机组运行特点选择适当的爬坡率和调峰范围是火电机组将来作为深度调峰机组使用的关键;当考虑负荷的频繁波动特性时,扭转寿命损耗符合累积规则,这是由转子扭转振荡衰减较快造成的。  相似文献   
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