基于风险的维修决策及其在电站设备中的应用

在对设备维修模式及技术体系发展综述的基础上,指出适合具有较严重故障后果设备的维修决策新技术--基于风险的维修.针对当前电站单纯根据设备可靠性、维修费用或设备运行状态进行维修决策,而不能实现全局维修优化的问题,建立了基于风险的设备维修决策框架.该框架以综合设备可靠性和故障后果的风险作为维修优化目标,并利用故障树算法实现维修周期的优化.最后通过实例说明了基于风险的维修决策技术在电站设备中的应用方法.     

基于决策树的风电机组偏航启停优化研究

风速和风向的频繁变化会导致偏航系统频繁启停,增加场用电。选取风速较低时,风电机组偏航系统的运行状态进行研究,通过分析风速、风向、有功功率、机舱位置和偏航误差,进一步得到每个监测点的变化。由于风速和机舱位置是影响偏航系统启停的重要参数,因此,需要考虑上一个监测点的风速变化和机舱位置的变化。建立基于CHAID的决策树模型,通过决策树分类偏航相关的参数,然后,运用这些参数分析低风速下机组的偏航启停的历史数据,依据决策树的分类规则在线优化机组低风速状态下的偏航系统的启停。通过实例验证了优化后机组的偏航次数和偏航时间减少了。该研究为偏航系统的运行优化和提高偏航系统的可靠性奠定了基础。     

基于FMEA法的风力发电机组故障模式分析

在分析风力发电机组设备构成的基础上,针对主轴及轴承、齿轮箱、发电机、偏航系统、变桨系统及塔架等机组主要设备,利用故障模式及影响分析法(FMEA法)开展了设备故障模式统计分析,获得了各设备故障模式详细统计报表,包括设备功能、功能故障、故障模式、故障原因、故障影响及预防措施等相关信息,为风力发电机组状态监测与故障诊断提供理论基础。     

基于边界造波法的波浪数值模拟

基于N-S方程,采用VOF方法追踪自由面,借助FLUENT软件中的用户自定义(UDF)功能,通过定义入射边界处的速度和波面解析表达式,实现了线性小振幅波和非线性二阶Stokes波的模拟。计算结果表明,基于边界造波法模拟的波形与解析方法值符合较好。通过改变入口边界的自定义函数,可实现更加复杂的非线性波的模拟,为研究波浪与各种海工结构物的相互作用问题奠定了一定的研究基础。     

变工况特性下的风电轴承早期故障诊断方法

针对风电机组运行环境极端恶劣和运行工况复杂多变造成的故障特征无法准确、及时捕捉的特点,提出基于IMF(Intrinsic Mode Function)分量优化选取和Hilbert谱分析的风电轴承早期故障诊断方法。首先利用阶比重采样技术将时域非平稳信号转换为角域平稳或准平稳信号;然后对角域信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解,利用互相关准则和峭度准则选取IMF分量,重构角域信号;最后,采用希尔伯特变换对重构信号进行处理,得到边际谱。通过试验仿真验证了该方法的有效性。     

自适应潮位变化的岸基式波浪能发电装置

海洋波浪能是一种清洁环保且可再生的新型能源,在当今能源短缺的情况下,作为绿色能源的海洋波浪能,其开发利用技术得到迅速发展。文章提出了一套自适应潮位变化的岸基式波浪能发电装置,此装置靠岸布置发电机组,蓄能器、发电机等重要设备直接设于岸基之上,规避了搭建海洋平台的安全隐患,节省了大量的资金,同时对相关部分进行了专门设计,在绝大部分依靠自身能量的前提下,实现了发电装置自适应潮位变化的功能。工程试验表明,该发电装置的安全稳定性高、单元发电成本低、系统独立性强,具有很大的经济价值和实用价值。     

太阳能蓄热水箱结构优化及储放热性能分析

显热储热是解决太阳能热利用中不稳定与波动性的一种有效方式。以常见水介质作为显热储能的媒介材料,采取蓄热罐体装置实现太阳能的储放热应用。初选水箱基本形状为圆柱形,对罐底进行锥形结构优化,探究了圆锥底角分别为40°、45°、50°3类工况下蓄热水箱的各自蓄热变化特性。利用Fluent数值软件,基于非稳态层流换热模型,对蓄热装置的体平均温度变化和体最大温度变化等进行了模拟研究。结果表明,当圆锥底角为50°时,蓄热水箱整体充放热性能较优,且该参数下蓄热水箱体平均温度为308.612 K时,比圆锥底角为40°与45°的蓄热水箱体平均温度分别高出0.202%与0.053%。在此基础上,进一步分析了50°蓄热水箱的储热与放热动态变化规律,研究了蓄热水箱内部储、放水过程中各自体积分数、速度场等关键指标的分布特性。该研究可为太阳能蓄热系统的优化设计与工程化应用提供一定参考。     

基于数据挖掘的直接空冷机组背压预测及优化

为实现直接空冷机组冷端优化，以机组历史运行数据为基础结合数据挖掘与深度学习算法，提出了一种直接空冷机组冷端运行优化方法。首先，对获取的历史运行数据进行稳态筛选、工况划分，结合高斯混合模型算法确定机组多元工况下背压基准区间；然后，使用Spearman系数法选取特征变量，结合门控循环单元神经网络构建直接空冷机组背压预测模型，对比背压基准区间与背压预测值给出背压的优化建议和预警信息；最后，将该方法应用于某亚临界300 MW空冷凝汽式机组。研究结果表明：提出的背压优化方法能够给出有效的背压预警信息，实现空冷机组冷端优化运行。