风力发电机组全功率试验台搭建及应用

为了降低风力发电机组现场调试的高成本和高风险,在车间完成对机组整机性能的测试,采用数字仿真模型与全功率拖动平台联合实时测试的方法搭建了风力发电机组全功率试验平台.其中,数字仿真模型使用基于多体动力学的线性变参数(LPV)建模方法对叶片以及塔架等柔性部件进行详细建模,采用仿真计算出的高精度模拟信号作为系统的输入;拖动平台采用伺服拖动系统模拟风轮的气动输入作为系统的执行机构.测试表明,该试验平台能够在不增加复杂装置的情况下,将叶片模态以及塔架模态纳入到测试系统中,使测试结果更加接近现场实际情况,保证机组装机后安全稳定的运行.     

燃气轮机发电机组振动分析与减振方法研究

燃气轮机发电机组作为重要的大型发电设备,运行中过大的振动易造成严重的设备损坏和安全事故。该文通过对机械振动原理和燃气轮机发电机组振动的分析,研究合理的减振方法,为燃气轮机发电机组的设计、生产和维护提供更好的技术支持。     

浅议火电厂发电机组的电气故障维修

发电机组运行状态决定了火电厂发电综合效率,如果其出现故障,不仅需要投入更多的管理以及检修成本,同时还会降低发电总量,影响整体生产效益。为了更好地适应电力市场发展需求,必须要加强对火电厂发电机组的检修,总结电气故障产生的各种原因,然后提出具有针对性的维修方法和技术手段,确保在故障发生后能够在第一时间消除,提高整体生产效率,缓解电力资源供应压力。     

基于主成分和神经网络的风力发电机主轴承故障预警

主轴承作为风力发电机组的重要部件,一旦发生故障,会影响风力发电机组整机工作的发电性能,严重时故障甚至会造成停机,不仅影响发电量,更会产生高昂的维修费用。通过运用相关性分析,根据Pearson相关系数矩阵对原有的多个指标进行分析。然后运用主成分分析,首先对数据的原始特征预处理,得到6个主成分,然后将这6个主成分作为BP神经网络的输入,运用神经网络对风力发电机的主轴承进行预警。神经网络模型结果表明,该模型对风力发电机主轴承故障预警具有非常好的识别效果,基于主成分和神经网络对风力发电机主轴承故障预警对实现机组智能故障诊断,提高机组的运行效率具有十分重要的意义。     

风力发电机状态监测与故障诊断技术分析

在我国倡导节能环保的政策号召下,利用风能进行发电在我国电能供应中占有一定的比例,对于优化我国能源消费结构具有重要意义。由于风电场的运行环境比较恶劣,所以增加了风力发电机发生故障的几率。为了保证风力发电的稳定供应,可对风力发电机实施状态监测和故障诊断技术,及时监控发电机的运行状态,提高故障诊断和维修效率,确保电能的稳定供应。文章首先对风力发电机采用状态监测和故障诊断技术的必要性进行分析,然后阐述了状态监测和故障诊断技术在风力发电机中的应用,对于提高风力发电机的运行效率具有重要意义。     

风力因素对人工试验池中水体交换的影响分析

利用ECOM模型模拟人工试验池内三维水动力变化,并分析风力因素对水体交换过程的影响。在模型验证结果准确的基础上,发现静风条件下的水体置换率比当地冬季盛行风条件下的水体置换率更好,盛行风向与进出水流流向重合度高,大大降低了水体置换效果,对于水环境治理和保护是不利的。因此,在设计进出水流方向时需考虑当地盛行风向。     

交通罐提升机电能吸收系统的设计与应用

针对交通罐提升机采用柴油发电机组作为应急电源,提升机在回馈制动状态下产生电能并通过传动装置回馈到电源,因电能无法吸收所造成发电机组及控制系统不能正常工作的问题,提出在提升机电气传动系统输入侧增设电能吸收系统的方案。结果表明提升机运行在回馈制动状态时,逆功率保护装置检测到逆向功率,投入交流侧电能吸收电阻,消耗回馈制动状态下产生的电能,保证柴油发电机组及整个提升系统的正常工作,为交通罐提升机增加柴油发电机组作为应急电源提供了可行的改造方案。