风力机讲座 第五讲 风力机的现场测试和风洞试验

一、风力机的现场测试风力机投放市场之前,需要花费很长时间研制和开发,并进行一系列的测试和检查,以保证风力机设计合理,选材适宜,性能优良,安全可靠。对手大、中型风力机来说,现场测试不但风力机厂商需要,而且用户也需要。厂商是为了提高产品质量,而用户是为了测得风力机的功率输出数据和最佳控制方法。进行风力机的现场测试需要有丰富的理论知识和实际经验,所以现场测试多半由专门的测试中心负责进行。中心具有专用的测试设备和工程技术人员,可     

2006年全球被动元件需求增长强劲

据台湾钜亨网预测：2006年，全球MLCC产业数年来的供需调整已经结束．被动元件产业在基本面环境与2000年有许多相似之处，芯片电阻及MLCC需求量将成长约两成，芯片电感则成长25—30％，推升需求成长的主因则为下游多项整机产品应用面临改朝换代，单位产品用量增加等．产业将有机会部份重演当年盛况。     

离子交换增强玻璃表面化学稳定性的研究

系统研究了化学钢化及盐溶液后处理对Na2O-CaO-SiO2玻璃表面化学稳定性的影响。详细考察了用熔融KNO3化学钢化的玻璃以及用适当盐溶液后处理的化学钢化玻璃,在受水侵蚀后R2O的沥滤量和失重以及受碱侵蚀后SiO2的溶出量和失重。结果表明,用熔融KNO3对玻璃进行钢化处理后,玻璃的耐水性和耐碱性均有明显下降。而将化学钢化的玻璃利用适当盐溶液处理后,可以改善钢化玻璃的化学稳定性,因而可以进一步提高化学钢化玻璃的使用性能和拓展其使用范围。     

渤海湾盆地大型变质岩潜山油田勘探发现及地质意义

渤海湾盆地渤南低凸起西段太古宇潜山带具有良好的油气成藏条件,渤中26-6油田是整装的太古宇油田,原油探明储量超亿吨。利用大量岩心、岩石薄片、测井和地球化学等资料对渤中26-6油田进行系统研究后认为：太古宇潜山储层在垂向上可划分为风化砂砾岩带、风化裂缝带和基岩带,其中,风化裂缝带是最主要的储层发育带;在印支期、燕山期、喜马拉雅期3期构造运动下形成的裂缝是太古宇潜山储层发育的基础,印支期的挤压碰撞与燕山期的走滑逆冲是裂缝形成的主要动力,喜马拉雅期近SN向的伸展作用保持了先期裂缝的有效性;在裂缝沟通下,大气淡水溶蚀形成了面积广泛的潜山优质储层,距不整合面约420 m以浅的范围是优质储层发育段;潜山上覆盖的“弱超压、强稳定”东营组泥岩为大型油藏的保存提供了良好的封盖条件;渤中26-6油田太古宇潜山与其南侧的黄河口凹陷烃源岩直接接触,与北侧的渤中凹陷烃源岩以不整合面相连,形成了多元立体油气运移充注模式。上述认识指导了渤中26-6油田太古宇高丰度油藏的高效勘探,进一步完善了渤海湾盆地深层太古宇潜山的成储、成藏模式,对于渤中凹陷西南环太古宇潜山带的油气勘探具有重要的指导意义。     

采用深度迁移学习定位含直驱风机次同步振荡源机组的方法

随着新能源电力电子器件的广泛接入,电力系统次同步振荡问题的诱发机理越来越复杂.为了能够及时定位到诱发次同步振荡的机组并采取措施,基于深度迁移学习提出了一种次同步振荡源定位的方法.该方法首先依据开环模式谐振理论构建仿真系统,并在仿真系统中获取训练数据样本;其次,运用卷积神经网络(CNN)进行振荡源特征提取并建立训练定位模型;最后,通过迁移学习将训练模型迁移到实际系统,以实现定位模型的应用.为验证所提方法的有效性,设计了含直驱风机并网的电力系统的仿真系统测试算例.结果表明,该方法相比于传统的特征值分析方法,具有定位准确率高、在线应用方便等优势.该方法能够在较短时间内给出判别结果,为实现振荡源的在线识别奠定了基础.     

基于对抗式迁移学习的含柔性高压直流输电的风电系统次同步振荡源定位

风电场经柔性高压直流输电(VSC-HVDC)接入交流系统会产生次同步振荡(SSO),定位风电场SSO源并及时采取针对性抑制措施是迫切需要解决的问题.该文通过建立风电场经VSC-HVDC并网电力系统线性化模型,分析风电场因发生交互而诱发SSO的机理,提出基于对抗式迁移学习的风电场SSO源定位方法.该方法通过对仿真系统与实际系统的振荡特征进行对抗学习,缩小了仿真系统与实际系统的域差异,实现仿真系统离线建立的定位模型能够迁移到实际系统中进而对风电场次同步振荡源进行在线定位.通过设计多风电场经VSC-HVDC并网电力系统应用案例,验证分析了所提方法在不同系统中均具有较高的定位精度.这对电网调度运行基于广域测量系统识别振荡源或提供振荡抑制策略具有重要参考价值.     

直流电压时间尺度下光伏并网控制系统稳定性分析

随着光伏发电并网规模的扩大,由其换流器控制系统动态特性所引起的小干扰稳定性问题愈加突出。由于单台光伏发电单元容量较小,并网光伏发电系统中往往包含大量光伏发电单元,系统模型阶数较高,极大地增加了稳定性分析的复杂程度。因此,为提出一种较为简单有效的稳定性判别方法,本文首先通过时间尺度分解的方法建立了并网光伏发电系统在直流电压时间尺度下的小干扰稳定分析降阶模型,随后在该模型的基础上由劳斯-赫尔维茨判据推导得出了系统的小干扰稳定判据,并结合判据分析了直流电压控制时间尺度下影响系统小干扰稳定性的关键因素,辨识出三个影响稳定性的不利因素：重负荷、弱连接、不恰当的控制参数设置。通过仿真算例验证了所提出稳定性判据的正确性和有效性。结果表明：所得出的稳定性判据能有效地对并网光伏发电系统在直流电压时间控制尺度下的小干扰稳定性进行评估,并且该评估方法不需要对系统建立复杂高阶的模型,极大地简化了计算和分析过程。     

基于同步相量数据幅频特征的次超同步振荡模式辨识

随着可再生能源和高压直流输电的快速发展,次超同步振荡事故频发,对现有电力系统振荡的在线监测提出了更高要求。为此,提出了一种基于同步相量数据幅频特征的次超同步振荡模式辨识方法。首先分析了次同步振荡和超同步振荡对同步相量测量装置(phasor measurement unit, PMU)数据的影响机制,结果表明,PMU数据的正负频谱与次超同步振荡的模态线性相关。其次利用多点PMU数据相干谱判别振荡与噪声,有效减少了噪声引起的误判断。然后对次超同步振荡下的PMU数据开展频谱分析,建立了4个幅频特征量,并将振荡数据的特征集合作为输入训练并优化极限梯度提升树(extreme gradient boosting, XGBoost)模型,建立幅频特征与振荡模式的映射关系。所提方法利用振荡环境下PMU数据的固有幅频特征以及XGBoost算法强大的泛化性与计算效率,实现了噪声环境下次超同步振荡模式的快速、准确辨识。最后,利用仿真数据和实测数据验证了所提方法的有效性和实用性。