热电项目取水口设计及河工模型试验研究

通过对取水口附近河段河床的演变分析及水流、泥沙运动规律、河道冲淤变化规律,预设取水口方案,再通过河工模型试验,论证水流条件、泥沙运动及冰凌、漂浮物对取水的影响对比,最终给出合理的取水口方案。     

考虑不同截面翼型选取的风电机组叶片优化设计方法

传统叶片优化设计中缺乏对截面翼型的考虑,导致叶片设计难以达到最优效果。为解决此问题,提出了考虑不同截面翼型的风电机组叶片优化设计方法,以截面翼型、弦长和扭角为设计变量,以年发电量最大化为目标,兼顾考虑相对厚度和相对弯度限制,建立了叶片参数设计遗传算法优化模型。以某1.5 MW风电机组为例,验证所提出优化设计方法的有效性。结果表明：考虑截面翼型等参数优化后的叶片功率系数明显增大;机组特性曲线在较大范围内均能保持在最佳功率系数附近,更易控制在最大风能捕捉效率点运行,从而提升了年发电量;同时,增加考虑相对厚度和相对弯度限制以更贴近实际工程应用。     

基于天气分型的风光出力互补性分析方法

基于天气分型的风光出力互补性定量分析方法能够科学指导风光互补发电系统优化调度。针对现有天气分型方法中主成分分析法无法提取非线性特征,分布领域嵌入(t-SNE)算法未考虑样本实际分布等不足,提出了基于核主成分分析(KPCA)和自组织特征映射(SOFM)神经网络的天气分型及风光出力互补性分析方法。首先,基于数值天气预报数据,利用KPCA进行特征向量提取;然后,以特征向量为输入条件,构建基于SOFM神经网络的天气类型划分模型;最后,基于波动互补率和爬坡互补率评估指标,从波动性和爬坡性2个角度定量分析不同天气类型下风光出力互补程度和最佳并网容量比例。结果表明不同天气类型下风光出力波动互补性及最佳并网容量比例差异明显,验证了所提方法的有效性。     

基于修正风速的风电场等效功率特性模型研究

风电机组功率曲线中的风速应为轮毂高度处的来流风速,而现在普遍采用机舱处风速仪测得的风速,由此建立的风电场功率模型会引入误差。为了减少这种误差,更准确地反映风电场的实际功率特性,提出了一种基于修正风速的风电场等效功率特性模型,该模型利用风轮单元流管模型将实测风速修正成风轮前风速,以此建立风电场等效功率模型。以某两个风电场为例进行验证,结果表明该模型预测发电量精度比现有风电场等效模型分别提高了1.28%和1.73%,且计算简易可行,为提高风电功率预测精度和风电场优化运行提供重要理论依据。     

中板轧机液压压上AGC系统的研究与设计

介绍了某钢厂2 600 mm中板轧机液压压上系统的机械和电气特性,其液压系统采用了下置式液压缸,控制系统由基础自动化系统和过程自动化系统组成并采用多种智能算法,该设计提高了轧制效率和轧件精度,值得在类似轧机上推广。     

用于计算平均风向的优化矢量平均法

平均风向数据的计算是风电场风能资源评估的重要工作内容之一。在目前的工程实践中,平均风向数据的计算方法通常为算术平均法和首风向代表法,这2种方法在风向变化跨越0或风向变化频繁时,可能出现选取的代表风向代表性较差甚至错误的情况。矢量平均法适合处理含有方向的数据,可以有效避免首风向代表法和算术平均法存在的问题,因此将矢量平均法引入到风资源平均风向计算中,并加入数据筛选,剔除偏离主风向较远的个别数据,形成了优化矢量平均法。计算结果证明,优化矢量平均法在已有的各种平均风向数据计算方法中具有较好的精度,并可通过Excel编程实现。     

耐热胶黏剂制备及性能研究

以稀土改性醇溶性磷酸盐添加一定份数的酚醛树脂、有机硅树脂、磷腈环氧作为树脂基体;以Al_2O_3,B_4C为主体,以Al_2O_3短切纤维和SiN短切纤维为增韧剂制备耐高温无机填料。将树脂与填料按照一定比例混合均匀超声分散,80℃/4h固化。通过对胶黏剂的力学性能测试可知其室温剪切强度为15.8MPa、400℃/10min剪切强度为8MPa、600℃/10min剪切强度为13.6MPa、1000℃/10min的剪切强度为10.2MPa。通过TG,SEM,XRD等分析手段对胶黏剂粘接强度及粘接机理进行分析。结果表明当温度在400℃以上时胶黏剂体系中的B_4C发生氧化生成流动性及浸润性较好的B_2O_3;改性醇溶性磷酸盐和B_2O_3对高温的粘接强度起到良好的促进作用。     

乙酰水杨酸分子印迹聚合物微球的制备及性能研究

以乙酰水杨酸为模板分子,采用沉淀聚合的方式制备了对乙酰水杨酸具有高选择性和亲和性的分子印迹聚合物微球。通过紫外光谱分析法考察了模板分子与功能单体作用规律,优选了功能单体与配合比例。等温吸附实验的结果显示,与相应的空白聚合物相比,印迹聚合物对模板分子具有更高的亲和性;Scatchard数学模型分析的结果表明,印迹聚合物中主要存在一类亲和性质相同的结合位点,其最大表观结合量为37.97 mg/g。选择性吸附实验表明,制备的印迹聚合物对模板分子具有良好的选择性识别能力。     

一种太阳能光伏板发电制冷装置的设计

通过对太阳能光伏板发电系统以及制冷系统的分析,提出了太阳能光伏板发电制冷装置的构想,理论设计制冷系统的各个部件以及太阳能系统,并且进行匹配计算,并在装置搭建完成后,对装置内的冷藏室进行测温。     

风电场输出功率预测中两种神经网络算法的研究

神经网络是风电功率预测系统中应用最广泛的方法,而其训练算法是影响预测精度的重要因素之一。探讨了采用聚类法和正交最小二乘算法两种训练方法。以中国北方某风电场的实际数据以及数值天气预报数据为依据,对RBF聚类法和正交最小二乘算法进行了验证,最终研究并比较RBF不同预测情况与BP的差异。结果表明:对于提前24h的风电功率预测,RBF神经网络模型预测精度要好于BP神经网络模型,尤其以正交最小二乘算法为训练方法建立的RBF模型,预测精度较高,能够很好拟合实际功率曲线。