基于CFD和BP神经网络的超声测风仪阴影效应补偿研究

风速风向是气象观测的关键性参数,阴影效应对超声测风仪测量风速风向有显著影响.为了消除不同风速风向和温度条件下阴影效应导致的测量误差,结合超声波时差法测风原理提出了一种基于计算流体力学(CFD)仿真和反向传播(BP)神经网络数据处理的阴影效应补偿方法.首先通过CFD仿真软件Fluent对超声测风仪的风场进行模拟分析,获取了受阴影效应影响的风速、风向以及温度样本数据,然后利用这些样本从减小相对误差方面对BP神经网络算法在超声测风仪中应用的性能进行了研究与分析,最后利用超声测风仪风洞实验的测量数据对本文的阴影效应补偿方法的准确性进行了验证.研究结果表明:通过基于CFD和BP神经网络的预测模型对阴影效应进行修正后,测试系统风速风向的测量精度有显著的提升,可满足高精度超声测风的测量需求.本文的研究结果对于高精度超声测风仪的研制有一定的参考价值.     

一种风力发电机组机舱风速修正方法

风力发电机组叶轮后风速因受到叶轮遮挡,以及湍流、尾流等因素的影响,机舱风速仪测得的风速不足以准确反映风力发电机组的功率特性.为此,提出了一种风力发电机组机舱风速修正方法.该方法首先基于风力发电机组的控制策略对机舱风速进行分段,然后通过机舱风速与来流风速的相关性分析,确定拟合函数的类型,最后利用最小二乘法分段拟合得到试验机型机舱风速与来流风速的修正函数.通过实例验证表明:修正之后的风速误差更小,具有一定的实用性.     

基于C8051F120的高精度全天候超声测风仪的设计

本文在传统超声波测风仪的基本原理上,通过测量介质中温湿度数据并且进行有效的调节,进而补偿雨雾等环境因素影响,设计了一种具有温湿度传感器的全天候超声测风仪。文中详细阐述了超声测风仪的方法研究和系统结构,通过实验证明该装置可以实现全天候精确测量风速与风向,测量误差2%,为在恶劣环境下超声测风的应用提供了有效的设计方法。     

兆瓦级风力发电机组主机架疲劳分析

应用有限元法对某兆瓦级风力发电机组主机架进行极限强度分析.基于GL规范分析风力发电机组主机架疲劳计算需要考虑的载荷工况,并对主机架进行疲劳寿命分析.对计算结果进行校核评价,指出主机架结构易发生疲劳破坏的部位.分析结果可为兆瓦级风力发电机组主机架的结构设计提供参考.     

三维超声波测风仪原理与应用

超声波测风是超声波检测技术在气体介质中的一种新的应用。文章描述了三维超声波测风仪较之传统二维测风仪的优点,给出了超声波测风的原理并对其中的直接时差测风法作了详细介绍,最后给出了几种典型的三维超声波测风仪的应用领域。     

失速型风力发电机的建模与仿真研究

研究风力发电机系统优化控制问题,对风力发电进行设计,应通过风能带动发电机发电。但风力发电机组模型存在高阶、非线性问题,考虑因素很多。传统方法缺乏总体性能分析。为解决上述问题,建立了包括风力发电机组气动性能、传动系统部分和感应电机部分的一种新的较完善的失速型风力发电机组的动态数学模型。应用在MATLAB软件上,以数学模型为基础搭建了失速型风力发电机组数字仿真模型。并以稳态风速和动态风速为例,对600千瓦失速控制型风力发电机组进行了仿真计算。试验结果表明模型的正确性,为风力发电机组的进一步优化设计和优化控制等均提供了科学依据。     

试论风力发电机组控制方法改进策略研究

风能是地球表面大量空气流动所产生的动能,具有不稳定性、随机性及密度低等特点。在利用风能进行发电时,如何有效地对风力发电机组进行控制直接关系到风力发电机组能够高效运行。该文简要阐述了风力发电机组内涵及主要类型;其次,提出滑模变结构控制、最优控制、模糊控制以及人工神经网络控制四种现代化的风力发电机组控制技术,改进传统风力发电机组控制技术,以推动我国风力发电机组控制方法相关研究的深入。     

含有有功损耗的DFIG风电场优化调度策略

优化风电调度可以最大限度地提高风电在限电条件下的利用率.论文对风力发电机组的基本理论进行了研究,分析了风力发电机组的功率控制和输出特性,分析了双馈感应电机(DFIG)具有良好的功率解耦控制和无功输出能力.通过对风力发电出力特性的研究,提出了风力发电优化调度的策略.计算结果表明,风电场总的有功功率和无功功率输出满足调度中...     

基于Fluent和LSTM神经网络的超声波测风仪阴影效应补偿研究

超声波测风仪因其结构坚固,维修成本低等优点,在气象、生活及农业等领域有着广泛应用。但由于其结构特点造成的阴影效应,会导致其风速测量精度下降,是当前测风领域中不可忽视的问题。针对该问题,提出一种基于Fluent软件以及LSTM长短期记忆神经网络的超声波阴影效应的补偿算法,对不同风速风向以及不同温度下的阴影效应进行补偿。利用Fluent仿真得到样本数据完成LSTM预测模型训练;基于Fluent仿真数据对SVR和MLR等模型与LSTM模型对超声波测风仪阴影效应进行对比实验,验证LSTM算法模型的有效性及优越性;通过风洞数据对LSTM神经网络修正算法的可行性进一步验证。实验结果表明:该算法可对阴影效应所造成的误差进行有效补偿,其精确度得到显著提高,为减小超声波测风仪的阴影效应提供了一定的参考价值。     

基于LQG-I的风力发电机组控制系统设计

传统风力发电机组控制方法稳定性较差,控制效果随之下降,为此,设计基于LQG-I的风力发电机组控制方法。首先,构建风力发电测速模型,对风力发电提出整体把控;然后,进行风力发电机组的无功控制,提升风力发电控制效果;再基于LQG-I控制风力发电机组最大功率,进一步优化风电机组的风电转化控制性能,进而实现风力发电机组的有效控制。最后,采用实验的方式,验证设计的控制方法的控制效果更佳,极具推广价值。