风力发电机塔筒风致响应分析与风振控制研究

该文以内蒙古白云鄂博某1.5 MW风力发电机塔筒为研究对象,根据线性滤波法模拟生成风力发电机暴风风况瞬时风速时程,利用模拟得到的瞬时风速对风力发电机塔筒进行风致响应分析,应用调谐质量阻尼减振技术(TMD)对风力发电机塔筒进行暴风风况下的风振控制研究。结果表明:风力发电机塔筒顶部的动力响应具有较强的随机性和波动性;TMD对风力发电机塔筒具有较好的风振控制效果,总体上TMD对风力发电机塔筒的风振控制效果随着质量比和阻尼比的增大而增加,最后趋于稳定。该文给出了设计中质量比、阻尼比及频率比的取值建议。     

风力发电机弹性支承有限元分析

橡胶材料的非线性力学特性直接影响到风力发电机弹性支承的减振性能。通过橡胶拉伸和压缩实验获得应力-应变数据,借助有限元软件对数据进行拟合,得到橡胶材料恰当的本构模型。依据弹性支承的实际使用工况,选用合理的橡胶材料模型参数,采用整体、四分之一截面和轴对称的三种模型进行计算结果的对比分析。并针对用四分之一模型分析风力发电机弹性支承的非线性垂向、横向刚度和固有频率等特性,通过试验;验证了有限元模型和计算方法的有效性。     

风力发电机叶片研究发展概况

风力发电是具有大规模发展潜力的可再生能源,随着石油、煤炭等不可再生能源日益短缺,风力发电越来越被人们重视,世界各国风力发电装机容量与日俱增。风力发电机是实现风能转换为电能的核心设备之一,其中,风力发电机的叶片是十分关键的零部件,近年来,叶片的结构和材料的研究取得了丰硕的成果。介绍风力发电机研究现状,重点分析概述风力发电机叶片的技术发展现状。     

基于自适应模糊PID的风力发电机叶片角度控制

本文研究了风力发电机倾斜角度控制问题,探讨了自适应模糊PID调节器在该控制系统中的应用。通过仿真试验和分析,验证了自适应模糊PID调节器在不确定模型条件下的稳定性和控制效果。结果表明,与传统PID控制器相比,自适应模糊PID调节器能够更好地响应风力发电机的倾斜角度控制,能够快速、平滑地调节角度并保持稳定。本文可为提高风能利用效率和减少环境污染提供参考,未来可验证其他控制方法以获得更好性能。     

基于残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断

风力发电机叶片结冰故障直接影响风力发电机的运行安全和发电效率.针对这一问题,提出一种基于一维残差神经网络(1DRes-CNN)的叶片结冰诊断模型,该模型通过风机SCADA数据进行风机叶片结冰故障诊断.首先通过标记标签、数据分割、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理;然后基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要...     

不确定问题在风力发电机故障诊断中的研究

风力发电机故障诊断往往通过测试手段和诊断理论对风力发电机的运行状况进行推理,找到故障机理及原因,但实际采集到的数据信息大多在不确定因素工况工作下采集的,又由于风力发电机本身设备结构的复杂性、运行环境的恶劣性,使得风力发电机的故障表现与故障原因之间不是简单的映射关系。存在着各种随机的、模糊的、不确定的因素,针对不确定性,目前有很多不确定理论和方法用来解决风力发电机故障诊断的问题。     

风力发电机中的迎风自动系统论述浅析

迎风自动系统是风力发电机的重要组成部分,对于保障风力发电机的正常发电有着直接影响。风力发电机中的迎风自动系统可自动捕获风能,最大程度地使叶轮持续保持迎风状态,输出更多的电能。因此应根据风力发电机中的迎风自动系统的工作原理和结构,进一步优化和完善迎风自动化系统,提高风力发电机的输出功率和经济效益。本文分析了风力发电机中的迎风自动系统工作原理,阐述了风力发电机的迎风自动系统设计。     

虚拟式风机噪声音调分析仪的设计与实现

为了实现风力发电机噪声的精确评估,研究了基于IEC 61400-11标准的风力发电机噪声音调分析的方法,设计了音调分析仪的软件架构和工作流程,在此基础上利用虚拟仪器技术开发了虚拟式风力发电机噪声音调分析仪.音调分析仪的实际应用结果表明,其分析结论与国际权威的风力发电机认证机构MEASNET成员单位的分析结论保持一致,可以将其用作衡量风机性能指标的分析仪器.     

磁悬浮风力发电机零偏置电流控制策略研究

建立了5自由度磁悬浮轴承支撑的垂直轴风力发电机转子试验系统,研制了零偏置电流模拟控制器,通过试验方法研究了该控制器对系统动态性能的影响。结果表明,零偏置电流控制方式在显著降低磁悬浮轴承电能损耗的同时仍然能够保证垂直轴风力发电机转子系统稳定运行。     

关于风力发电机转盘轴承的设计与制造研究

近年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,风力发电机作为一种全新的能源基础设施应运而生,这不仅有效的解决了我国能源紧张的问题,而且有效的控制了环境污染的形势。风力发电机转盘轴承作为一种特大型的轴承,不仅有着较为复杂的受载形式,拆装和日常维护也较为困难,所以对风力发电机转盘轴承的设计和制造研究始终是人们关注的焦点之一。本文主要从风力发电机转盘轴承的组成、设计和具体制造三个方面对其进行研究分析。     

基于无人机图像的风力发电机叶片缺陷识别

针对风力发电机叶片人工检测低效,缺陷诊断难的问题,提出一种基于无人机与图像处理的风力发电机叶片缺陷识别方法。通过Halcon 12与Visual Studio 2015的联合开发,实现图像处理流程、检测结果输出以及缺陷回放等功能,包括相机标定、通过快速自适应加权中值滤波处理图像、动态阈值分割叶片图像缺陷特征,利用区域处理识别裂纹和砂眼等缺陷,并对缺陷进行分类与测量以及输出对叶片质量的分析报告等,实现风力发电机叶片表面缺陷的自动检测功能。通过实例验证了该方法在风力发电机叶片表面缺陷检测中的较高精确性与算法稳定性。     

兆瓦级风力发电机新型冷却系统及选型计算

随着风力发电机单机容量越来越大,传统的空-空冷却系统已经很难适应机组稳定散热的需要,以一款双馈2MW风力发电机的发电机冷却系统为例,介绍水冷系统的结构及原理和选型计算。对大功率的风力发电机设计和研究具有较强的参考价值。     

双馈风力发电机高效节能散热系统研究

随着风力发电机单机容量越来越大,机舱、发电机的加热和散热问题成为人们关注的焦点。传统的发电机空气冷却系统和冬季机舱加热系统耗电量越来越大,且很难满足机组稳定散热的需要,本文提出了一种高效节能的发电机空气冷却系统,详细分析了这种冷却系统的优势。对大功率的风力发电机散热系统设计和研究具有较强的参考价值。     

超大型风电真空压力浸漆（VPI）设备研究

随着我国风电产业的高速发展,对风力发电机的性能及运行可靠性提出了新的要求;风力发电机的核心部件是发电机定子,发电机定子制造的关键工序是绝缘处理工艺,而决定风力发电机绝缘处理工艺的关键技术指标——绝缘质量就显得尤为重要,因此对风力发电机的绝缘处理设备——真空压力浸漆设备（简称VPI）提出了更高的要求。     

风力发电机传动系统无极变速的研究

本文在研究传统风力发电机传动系统的基础上,发现和总结其缺点,得到改进需求,提出一种改进的无级变速风力发电机传动系统,并给出其原理图和详细功能解释,在满足传统传动系统功能的前提下增加了无级变速功能,减小了输出轴的速度波动,对优化风力发电机的传动性能有一定的参考意义。     

地震动方向对海上风力发电机动力响应的影响

叶轮-塔架耦合及气动阻尼作用使得海上风力发电机前后向、侧向动力特性存在差别。针对NREL 5 MW单桩式海上风力发电机,通过理论分析,探讨海上风力发电机前后向与侧向振型、阻尼特性的差异;然后,针对停机和运行两种工作状态,采用气动-伺服-水动-弹性完全耦合方法,分析输入地震动方向影响海上风力发电机结构动力响应的规律,探讨最不利方向;最后,还分析了平均风速对最不利输入地震动方向的影响。结果表明:输入地震动方向可能显著影响海上风力发电机支撑结构泥面弯矩和塔顶位移幅值;对于运行状态,强震作用下,侧向为最不利输入地震动方向,弱震作用下,前后向为最不利输入地震动方向。     

一种分段式结构的变桨距垂直轴风力发电机研究

针对国内风电频率不稳定的问题,提出了一种分段式结构的变桨距垂直轴风力发电机方案.简要介绍了该变桨距垂直轴风力发电机的特点,并采用叶素理论和数值仿真方法对其气动性能进行了研究,结果表明此结构的变桨距垂直轴风力发电机在变桨距性能及叶片的强度和刚度方面更加优越,相信将对我国风力发电的发展起到一定的推动作用．     

新能源材料

<正>美国将建世界最大风力发电机美国风能产业飞速发展。在过去9年,美国可再生能源的总量增长了3倍多,其中风能和太阳能占多数。现在,他们计划利用更多的风能,而降低其成本的最佳方式之一是建造更大的风力发电机。这正是由弗吉尼亚大学研究人员带领的包括6个机构在内的联合团队正在设计全世界最大的风力发电机的原因,该风力发电机机高500m,比美国帝国大厦还高约57m。风能专家表示"越大越好"还有另外一个原因:更长的叶片还能更有效地     

风力发电机微机保护算法研究

全波傅里叶算法是目前电力系统微机继电保护中被广泛采用的算法。本文对风力发电机的电流保护所采用的全波傅里叶算法进行研究,介绍了全波傅里叶算法的MATLAB辅助设计和分析方法,说明了全波傅里叶算法在风力发电机微机电流保护中的实用性。     

基于残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断

风力发电机叶片结冰故障直接影响风力发电机的运行安全和发电效率。针对这一问题，提出一种基于一维残差神经网络(1DRes-CNN)的叶片结冰诊断模型，该模型通过风机SCADA数据进行风机叶片结冰故障诊断。首先通过标记标签、数据分割、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理；然后基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要性计算选取与叶片结冰最相关的特征；最后利用构建好的1DRes-CNN模型进行叶片结冰诊断、实验结果表明，经过优化选取的特征，相较于SCADA全部特征作为1DRes-CNN模型输入，风叶结冰诊断准确率提升约为7 %。此外，与卷积神经网络、支持向量机和随机森林模型相比，该模型具有更高的诊断性能和泛化能力。