富水电厂1号机电气协联调整及其分析

富水电厂1号轴流转浆式水轮机,由机调改电调后,已运行约7年,经常出现电气协联不稳定、电调自动难于(甚至不能)投入运行等问题。为此对1号机进行了多次试验研究。论证了1号机电气协联关系曲线规则性较差,效率特性曲线变化较大,机组效率偏低等状况。因而对1号机电气协联进行调整试验,并取得了一定的效果。 一、水轮机主要参数 富水电厂为坝后式电站,2台机以叉管方式从总压力输水管道内引水。有关参数如     

葛洲坝3号机相对效率试验结果分析

相对效率试验是评价水轮机效率特性的重要手段。葛洲坝3F机为轴流转浆式机组,本文介绍了葛洲坝3号机125-150MW改造增容后相对效率试验的情况。对全水头协联试验时相对效率曲线与及中低水头时的出力余量进行了分析,比较了最优协联效率曲线与现有协联效率曲线,使用插值法比较了水轮机改造前后机组的效率,并对试验过程中发现的异常噪声进行了分析。结果表明:3号机高效区较宽,中低水头时出力余量较大,能达到保证出力;通过提高协联控制水头的精度与及改善协联关系能够提高机组效率;水轮机改造后机组的效率在高水头时得到了提高;试验中发现的异常噪声由卡门涡与叶片共振引起,叶片出水边修型后,异常噪声消失。     

对用单片机微计算机构成转桨式水轮机最优控制装置的研究

本文介绍用单片微计算机构成转桨式水轮机最优控制装置的工作原理和试验。装置由简单数字协联和最优调节两部分组成。简单数字协联按水轮机制造厂家提供的协联关系曲线进行粗调；最优调节按现场实时采集的运行参数自动寻优。本装置设有串联I/O接口，全厂有多台装置运行时，可通过I/O接口和上位计算机通信，构成分布式计算机控制系统。     

基于PSO-BP的轴流转桨式水轮机协联关系的研究*

轴流转桨式水轮机组效率与水轮机的导叶 桨叶协联关系有着密切的关系。目前水轮机的协联关系是通过线性插值法取得的,其值与水轮机最优运行工况的协联关系有较大差异。针对插值法结果不能正确体现最优协联关系的缺点,利用粒子群神经网络(PSO-BP)对导叶 桨叶关系进行训练测试,获得导叶、桨叶之间的协联关系。通过水轮机组试验,PSO-BP算法的桨叶开度值比线性插值法的桨叶开度值平均减少3.61%,效率提高了3.09%。实验结果表明PSO-BP优化后导叶-桨叶协联关系可使水轮机的过水流量减少,节约了水力资源,提高了水轮机的运行效率。     

对用单片微计算机构成转桨式水轮机最优控制装置的研究

本文介绍用单片微计算机构成转桨式水轮机最优控制装置的工作原理和试验.装置由简单数字协联和最优调节两部分组成。简单数字协联按水轮机制造厂家提供的协联关系曲线进行粗调;最优调节按现场实时采集的运行参数自动寻优。本装置设有串联T/O接口,全厂有多台装置运行时,可通过I/O接口和上位计算机通信,构成分布式计算机控制系统。     

水轮机电液调速器的电气协联

水轮机双调节电液调速器的电气协联是我国研究成功的新技术。电气协联的采用使得双调节电液调速器在结构和性能等方面向前跨进了一步。本文介绍了电气协联的构成、基本工作原理和特点；介绍了构成电气协联各环节的工作原理和参数选择方法；比较详细地介绍了两种双变量函数发生器的构成原理和实用电路；列举了有关的试验数据和曲线。     

数字协联在转桨式水轮机调节中的应用

本文简要介绍了转桨式水轮机协联装置的发展状况,并将数字协联装置与其他几种协联装置的特点进行了比较,同时探讨了具有数字协联装置的转桨式水轮机调速器的原理及数学模型,以此作为改善运行中的水轮机的协联关系,最后论证了此协联关系是提高水轮机运行经济性与可靠性的有效途径。     

天桥水电厂水轮机水头协联自动跟踪控制系统研究

针对早期生产的轴流转浆式水轮机存在的导叶与浆叶的单一协联，而水头与浆叶的协联由人工操作调节的问题，通过引入水头参数，采用计算机控制技术，实现了水头与浆叶的协联调节，使水轮机机械式调速器具有微机调速器的性能，真正成为双重协联调节。     

基于RBF网络的自校正PCC协联控制器的研究

提出了一种基于径向基函数(RBF)网络的具有自校正功能的PCC协联控制器.该协联控制器具有PCC协联数据自寻优过程,并通过学习能力、逼近能力较优的RBF网络学习协联数据对协联关系进行拟合、自校正,使水轮机始终运行在高效率区,同时实现全协联空间的连续取值.     

用8031单片机构成转桨式水轮机最优控制装置

本文介绍用8031单片微计算机构成的转桨式水轮机最优控制裝置。装置由简单数字协联与最优调节两部分组成。简单数字协联按水轮机制造厂家提供的协联关系曲线进行粗调,最优调节按现场实时采集的运行参数自动寻优,本装置设有串联I/o接口,全厂有多台装置运行时,可通过I/o接口和上位计算机通讯,构成分布式计算机控制系统。     

大数据分析在汽轮机调节门特性参数辨识及优化中的应用

汽轮机调节阀特性参数的准确获取是对其精确控制的前提,同时影响到机组负荷稳定、一次调频品质和AGC品质,是机网协调的一项重要工作。目前,汽轮机调节阀特性参数均通过现场试验得到。结合大数据分析方法,对机组历史数据进行挖掘计算,准确辨识出汽轮机调节门特性参数;以阀组流量线性化为目标,计算得到了调节阀流量管理优化曲线。     

基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统

本文介绍了以水轮发电机组振动故障诊断为研究对象,基于神经网络的专家系统的研究与实现。结合盐锅峡水电站5#水轮发电机组的真机试验研究,通过对试验数据的分析和诊断,结果表明用神经网络专家系统进行方法水轮发电机组振动故障诊断是可行和有效的。这里着重介绍试验研究过程,以及如何用本文所设计的软件进行分析和诊断。     

基于单神经元算法的内嵌式永磁同步电机智能驱动控制

基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法的IPMSM智能驱动控制策略。阐述了永磁同步电机的数学模型及电流转矩控制规律;并基于单神经元的控制原理,推导了驱动控制律,由于采用的是单神经元结构并设置了迭代算法的边界,因此达到了计算量减小和训练较少的效果。最后,搭建了小功率电机驱动试验平台开展了试验研究,并通过与传统PID控制的对比试验,验证了新型控制器的性能。     

汽轮机阀门关闭试验中的噪声分析和信号处理

在进行汽轮机汽阀关闭试验时，可能会发生阀位信号受噪声污染的现象，从而无法计算准确的关闭时间，严重影响汽轮机安全评估的可靠性。针对某电厂汽阀关闭试验中被污染的信号，采用快速傅立叶变换（fast Fourie transform，FFT）对信号的构成进行了分析，采用波形比较的方法对单一正弦分量污染下的关闭时间进行了计算；采用无限脉冲响应（infinite impulse response，ⅡR）数字滤波法对多频率正弦噪声分量影响下的信号进行了滤波，比较了不同滤波器的滤波效果并对滤波后的关闭时间进行了计算。结果表明，波形比较法可用于单一分量污染下的关闭时间计算，巴特沃斯（Butterworth）滤波器和切比雪夫（Chebyshev）Ⅰ型滤波器可用于多频率正弦噪声分量影响下的信号滤波，基于巴特沃斯滤波的汽阀关闭时间计算结果略优于切比雪夫Ⅰ型。     

一种基于频率信号扰动的水轮机模型辨识方法

本文提出一种基于频率信号扰动的水轮机模型辨识方法。该方法首先应用GTS-3型水轮机调速系统多功能试验装置,进行水电站机组现场试验。然后,利用MATLAB系统辨识工具箱和遗传算法工具箱提供的相关方法,和现场采集的频率阶跃扰动下的实测数据进行水轮机模型的辨识。在对现场试验数据进行EMD滤波等预处理基础上,采用最小二乘、遗传算法及最小二乘+遗传算法的辨识方法分别对柘溪水电站8号机组的水轮机模型进行辨识,取得了良好的辨识效果。辨识结果表明,利用频率扰动辨识水轮机模型的方法不仅可行,且具有通用性强、易于现场实现及不影响机组正常运行等优点。     

基于量子神经网络的电力电子电路故障诊断

针对电力电子电路故障诊断时故障模式间存在交叉数据的模式识别问题,在量子计算和人工神经网络结合的基础上,提出了一种基于量子神经网络的故障诊断方法,并以双桥12相脉波整流电路为例进行故障诊断.实验结果表明:量子神经网络有一种固有的模糊性,它能将不确定性数据合理地分配到各故障模式中,从而使网络具有高性能、更好的鲁棒性和省时的特点,且能正确地识别大部分的样本故障模式,成功地完成电力电子电路的故障诊断.     

Forecasting electricity load with optimized local learning models

Electricity load forecasting plays an important role in the strategy management of electricity power system. Learning methods such as artificial neural networks, and more recently, support vector regression machines (SVR) have been introduced to this field. In practices we often expect a fast forecasting, while standard algorithms based on the whole data set are time consuming. To this end, in this paper we introduce local learning strategy considering only a subset of candidates in the neighborhood of the test point and present a general form for it. Concretely, we consider the combination of KNN and ε-SVR for its powerful generalization ability and simplicity. As for model optimizing, Pattern Search method is used for model selection and multiple kernels are developed to improve the performance. Intensive experiments on a real world electricity load forecasting have been carried out and the results show that our methods can improve the performance at a reduced computation cost. Consequently local learning strategy provides a promising alternative for fast electricity load forecasting.     

应变片法在水轮机蜗壳座环打压试验应力测试中的应用

介绍了应变片法测量水轮机蜗壳座环在打压试验时的应力,通过试验不仅获得了某电站水轮机蜗壳座环在打压试验时的真实应力,而且经过试验数据和有限元计算结果的对比,从而进一步验证了有限元法计算所得到的应力的准确性。     

基于遗传算法的汽轮机数字电液调节系统的参数辨识研究

调节系统性能的退化和故障的发生，首先表现在系统各个组成环节的参数的变化上，因此通过参数辨识可以这现汽轮机调筇系统的性能预测，状态监测和故障诊断，文中在简要介绍遗传算法的基础上将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数辨识，给出了参数辨识的基本原理和数据处理方法，辨识结果表明，这种辨识算法具有计算速度快，精度高，程序通用性强等优点，通过合理选择误差函数，相对误差可以控制在1％以上，为汽轮机调节系统的参数辨识提供了一种有效的新方法，具有重要的工程使用价值。     

基于叶素理论的风力发电机组风轮建模

风力机风轮部分的建模对搭建风力发电整机运行仿真模型有重要意义。在风力机空气动力学特性分析的基础上,讨论了两种风轮建模的基本方法。通过对这两种方法的比较,选用基于叶素理论的方法建立了风轮模型。此风轮模型可适用于各种风力发电机,在已知风力发电机的固有参数的条件下,可以得到设定风速、风轮角速度以及调节桨距角下的风轮输出转矩值。由模型输出得到风力发电机的运行特性曲线,对分析风力发电机运行特性,制定相应的控制策略有着重要的指导作用。对模型施加实际风速信号,实现了对风力发电机组运行状态下输出转矩的模拟,并运用权系数来分隔桨叶的叶素,这不但进一步证明了所建模型的正确性,而且更加合理和精确地建立桨叶的气动模型。