基于Inventor平台的风机扩展基础参数化设计

随着风力发电技术的发展,传统的设计方法逐渐无法满足风机基础的设计要求,需要更高效、准确的设计方法。应用BIM技术对风机基础完成参数化设计是一种优秀的解决方案。文章依据实际风力发电项目中风机基础设计经验,以扩展基础为例,具体分析风机基础体型参数计算、体型建模、参数化工程图设计、参数化工程量统计、与三维配筋等软件的互通等参数化设计步骤,对通过Autodesk Inventor平台完成风机基础参数化设计完成从整体到细节的研究。     

分布式光伏发电系统监控网络节点休眠调度机制研究

为减少分布式光伏发电系统监控网络中传感器节点的能耗,延长网络的使用寿命,针对监控网络节点常因能量耗尽而失效的特点,在充分考虑光伏发电系统的功率输出特点、光照强度和环境温度日变化规律以及监控网络中信息传输拓扑结构的基础上,从动态调整监控网络节点的采样周期和使节点在休眠、唤醒状态之间进行合理转换两个方面考虑,提出传感器节点动态采样周期的最小深度休眠调度机制。首先利用曲线拟合的方法,确定在典型天气条件下,传感器节点在一天中不同时段的动态采样周期;然后根据所构建的监控网络的拓扑结构,对位于网络中不同深度的传感器节点采用最小深度休眠调度机制;最后根据监控网络的运行特点和节点的能耗模型,对网络的运行能耗和使用寿命进行仿真模拟。仿真结果表明:传感器节点动态采样周期的最小深度休眠调度机制可有效减少节点能耗,延长分布式光伏发电系统监控网络的使用寿命。     

基于无线传感器网络的分布式光伏并网发电系统监控网络构建

对分布式光伏发电进行可靠监控,可保障其安全稳定运行。首先构建了分布式光伏发电系统监控网络,然后采用三角形部署法进行传感器节点部署,该方法简单易行,但在实际运行中会因为感知受限而遗漏部分目标点;为了解决监控遗漏问题,提出概率感知部署法对目标点进行逐个覆盖。对2种方法进行仿真对比,结果表明:概率感知部署法可对三角形部署法遗漏的目标点进行逐个覆盖;当节点感知概率约束值较大时,概率感知部署法所需传感器节点明显少于三角形部署法。     

分布式光伏发电系统监控网络路由重建方法

无线监控技术可为分布式光伏发电系统构建灵活可靠的监控网络。提出了基于分级扩散协议的监控网络的路由构建方法,针对监控网络中失效传感器节点（简称节点）造成的数据传输丢失问题,提出了基于二进制粒子群算法的监控网络路由重建方法,通过更换少量数目的节点,重建最多数目的路由路径。仿真结果表明,提出的方法有效地减少了监控网络数据传输的丢失,能提高监控网络运行的可靠性。     

基于可靠性分析的光伏发电系统监控网络拓扑结构设计

根据光伏发电系统对监控网络灵活性、可靠性的要求,构建了基于无线传感器网络技术的监控网络拓扑结构,建立了基于传感器节点寿命的监控网络可靠性模型,分析了网状和树状两种拓扑结构对网络可靠性的影响。在监控网络的固定维护周期内,求解在满足一定可靠性水平情况下,监控传感器节点的分层分簇优化部署方案。该设计方案为光伏发电系统监控网络的构建提供思路。     

基于异维变异的差分混合粒子群算法

针对粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法存在容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和收敛精度低的局限性,提出了一种基于异维变异的差分混合粒子群(UDEPSO)算法。首先,为了提高群体多样性,使用熵度量初始化粒子;其次,在粒子迭代的过程中,根据粒子的分布特点,引入异维变异学习策略和维度因子以引导粒子及时跳出局部极值达到最优解;最后,将所提算法在10个典型的测试函数上进行了仿真,其在9个测试函数的收敛精度和标准差上取得了显著的效果,远优于PSO算法、DEPSO算法以及CDEPSO算法。实验结果表明,UDEPSO算法在优化收敛精度和效率上具有较强的优势。