一种键图模型控制法的研究

基于无因果划的键图模型,提出一种不需对象精确数学模型的定性、定量混合控制新方法,为精确信息控制与定性控制相结合提供了一个可行方案。首先应用键图理论,建立系统无因果划键图模型,并给出其相应环节的定性方程;然后详细阐述系统不含定量信息和包含定量精确信息的两种定性控制方程及推导过程。仿真结果证实,此算法有良好控制品质。对比传统PID控制,此算法有好的动态性能、鲁棒性和跟踪特性,可控制非线性时变对象,且控制方程简单易于实现。     

交流励磁风力发电系统的控制策略与仿真研究

详细阐述了交流励磁风力发电系统变速恒频发电的基本原理.在讨论了交流励磁发电机两相旋转坐标系下的数学模型后,引入以定子磁链矢量定向的方案,将该数学模型简化为交流励磁发电机的矢量控制方程.根据矢量控制方程给出了交流励磁发电机矢量控制系统的控制框图.在Matlad/Simulink环境下,构建了整个交流励磁风力发电系统的仿真模型,并进行了发电机有功、无功独立调节的仿真研究,验证了矢量控制方案的有效性.     

风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法

风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计（nonlinear state estimate technology,NSET）方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统（supervisory control anddata acquisition,SCADA）数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。     

再热汽温系统的内模解耦控制

对一类有多变量、强耦合、大时滞特点的再热汽温系统，提出一种新型内模解耦控制器。该控制器具有同时兼解耦器、内模控制器的特性，采用解耦原理与内模控制融合方法设计，其解耦作用使系统成开环对角优势，避开动态解耦技术要求精确模型且可能为物理不可实现对象的矛盾；其内模控制可补偿不精确解耦及时滞导致的控制品质下降。文中给出了控制器的设计过程，并进一步探讨了系统稳态误差和对关联抑制的原理。仿真结果证实：该控制系统动态指标好，鲁棒性强。图6参3     

大型变速风力发电机组的风速软测量

将风力机有效风速的估计作为软测量问题,提出了基于支持向量机的有效风速软测量模型。仿真结果表明,支持向量机是软测量建模的有效方法,有效风速的估计能较好地跟踪有效风速的变化趋势,并具有较高的泛化能力和估计精度。     

基于四分位法的含储能光伏电站可靠性置信区间计算方法

为提高光伏电站接入系统能力,采用光储联合运行方式,研究加入储能前后光伏电站发电特性变化。为评估光储系统接入对电网可靠性的贡献,提出一种可靠性置信区间计算方法。首先对青海省格尔木某光伏电站历史数据做模糊C均值聚类,将其分为晴天、少云、多云、阴雨4种天气类型,利用四分位法对历史数据做统计分析,排除异常值。在此基础上提出一种光储系统功率带提取方法,搭建IEEE-RTS79可靠性测试系统,利用序贯蒙特卡罗法计算光储发电系统功率带对应的可靠性指标,从而得到含储能光伏电站可靠性置信区间。该可靠性区间计算结果为评价光储系统接入电网的可靠性贡献提供理论依据,对发电调度具有一定指导意义。     

基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型

提出基于熵权法的光伏功率组合预测模型。首先采用持续法、支持向量机法、相似数据法对光伏电站输出功率进行单一模型预测,然后使用信息熵理论的熵权法客观评价单一预测方法提供的信息量,确定各单一预测方法的组合权重,建立基于熵权法的光伏输出功率组合预测模型。通过仿真对比3种单一预测方法以及熵权法组合预测模型的预测精度。研究结果表明,基于熵权法的组合预测模型可有效识别各单一预测方法包含的信息量,确定合理的权重,提高光伏功率预测的精度。     

基于模糊经验模态分解的电池储能系统平滑风电出力控制策略

为减少风电波动率,提高并网可靠性,提出一种基于模糊经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的储能系统平滑风电功率波动的控制策略。采用经验模态分解对风电功率进行滤波,低频分量并网,高频分量并入电池储能系统(battery energy storage system,BESS)。使用平滑后风电波动率和储能电池荷电状态(state of charge,SOC)作为约束条件,利用模糊控制算法,自适应在线调整EMD滤波阶数,通过模糊自适应控制器,能够更好地平滑风电波动。对比其他平抑风电功率储能控制策略,仿真实例表明,该方法可以有效地平抑风电功率波动,避免储能电池过充过放,稳定储能荷电状态。     

风电机组技术现状分析及未来发展趋势预测

风力发电是可再生能源发电的重要表现形式,也是目前世界各国重点发展的具有全球竞争力的战略性新兴产业之一。为了研究风电机组的技术发展趋势,从国内外风电机组单机容量变化趋势、机组传动技术及性能对比状况、国内外主要机组厂家技术路线及主流产品使用现状、机组不同技术路线性能对比、2018年优秀机型技术路线、机组发电效率、海上机组发展状况及技术路线等多方面深入对比剖析,根据分析结果、机组技术优势、机型研究方向及应用趋势等,对陆上与海上风电机组未来技术发展趋势进行了预测。     

基于RPCA和视觉显著性的风机叶片表面缺陷检测

摘 要：针对风机叶片表面缺陷检测问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和视觉 显著性的表面缺陷检测方法。在 RPCA 的基础上,通过增加噪声项和考虑像素的空间关系,以 利于缺陷的分割,即通过 F 范数正则项抑制高斯噪声和光照不均,利用 Laplacian 正则项约束像 素的空间关系,以保持显著图中具有相似显著值且空间相邻超像素的局部一致性和不变性。首 先,对输入的风机叶片表面图像进行超像素分割和特征提取,得到图像的特征矩阵;然后,利 用改进的 RPCA 法得到稀疏矩阵,根据稀疏矩阵和视觉显著性方法计算出缺陷区域的显著图; 最后,优化显著图并采用自适应阈值分割实现缺陷的检测。通过实验仿真和对实验结果定性定 量分析,表明该方法具有较高的准确率。