高比例风电接入的电力系统储能容量配置及影响因素分析

来源 :电力系统保护与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:snowdrangon
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储能技术是解决高比例风电消纳问题、提高系统可靠性的有效手段。然而储能不同的功能定位、典型负荷曲线与风电出力曲线的选取等都会影响储能的配置结果。为研究储能配置规律,分别建立了考虑风电不确定性、风电爬坡以及风电消纳问题的多参数储能配置模型。研究储能不同功能定位下的配置情况。在此基础上,基于单一变量原则以及相关性分析,量化研究系统中各类参数对储能配置的影响。算例结果表明:通过风电的合理接入可减少所需配置的储能容量,合理的储能接入节点可有效降低网损;单纯依靠储能解决风电消纳问题时所需配置的储能容量最大;决定储能容
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三螺杆泵在工作中产生的高温流体会导致螺杆转子产生形变,针对这一问题,对不同工况下螺杆转子的变形和应力进行了研究。基于有限体积法数值求解了N-S方程,得到了螺杆泵的温度场,通过对比模拟数据与实验数据确保了流场求解的准确性;采用了CFD/CSD耦合求解技术,将温度场数值插值到转子的结构网格上,以作为转子热分析的外载荷,进而通过求解螺杆转子结构的静平衡方程得到了转子的位移场和应力场;最后分析了螺杆泵产生的温度场对螺杆转子变形和应力的影响规律。研究结果表明:螺杆泵出口位置温度较大,进口位置温度较低;随出口压力的增
针对齿轮传动系统误差建模分析和精度分配这一问题,以新型转台传动系统为例,提出了一种具备良好鲁棒性、经济性及实用性的新传动系统优化设计方案。首先,建立了从单个齿轮到一对齿轮再到齿轮传动系统的传动误差分步计算体系,以概率统计法为基础创建了传动误差数学模型,对其传动误差进行了计算;然后,针对传统遗传算法进行多目标拓扑优化,创建了具备良好经济性和工程意义的齿轮精度分配方案,对齿轮精度进行了分配;最后,将两者进行有机整合,得到了新的传动系统优化设计方案,并设计实验对其正确性进行了验证。研究结果表明:采用新传动系统优
为了研究预加载荷对表面机械滚压强化残余应力的影响,建立了表面机械滚压强化AISI 4340钢的三维有限元模型,并提出了一种耦合显式动力学-隐式静力学的计算框架,多步骤模拟了预加载荷作用下的表面机械滚压强化过程。首先,通过施加位移载荷在待滚压模型上,使之产生弹性变形;然后,固定了边界条件,冻结了弹性变形,在此基础上模拟了表面机械滚压强化过程;最后,释放了弹性变形,比较了表面机械滚压强化残余应力的变化。研究结果表明:预加载荷会导致表面机械滚压强化后的板材表层产生不利的残余拉应力,另外与滚压力方向相反的预加载荷
针对风电机组变桨轴承磨损情况严重、经济损失大等问题,提出了一种基于数据采集与监视控制(SCADA)数据的风电机组变桨轴承磨损预警的建模方法。以变桨电机电流、桨距角、风速、功率等风机运行参数为基础,利用滑动窗口统计的方法构造了新的特征变量,将特征变量和标签数据导入随机森林算法,进行了模型的训练和验证;然后,建立了一种监测变桨轴承磨损的预警模型;最后,以某风场20台机组历史数据为输入,以机组故障记录为输出标记,在设定了合理的预警规则基础上,建立了变桨轴承的预警模型,并对此进行了实测验证。测试结果表明:该变桨轴
传统的轴承故障诊断方法需要进行复杂的信号处理,同时依赖专家知识和人工构造算法等技术手段,并且工程实际中可利用的机械设备故障数据量较少,针对这一系列问题,以滚动轴承正常运行时和发生不同故障时收集到的原始振动信号为识别依据,提出了一种基于AlexNet和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。将收集到的滚动轴承原始振动数据转换为振动信号图,并为振动信号图设定了标签,以作为训练样本;对预训练的AlexNet网络进行了微调,以使其符合任务需求,并使用准备好的训练样本对网络进行了训练;使用美国凯斯西储大学轴承数据中心的数据
针对超精密加工过程中的切削状态监测问题,利用声发射技术进行了接触检测和识别的试验研究。首先,将谐振频率为1 MHz的锆钛酸铅压电陶瓷传感器安装在靠近切削点的位置,并且为了降低背景噪声,利用声发射分析单元放大和100 kHz高通滤波器对信号进行了处理;然后,对切削刃与工件的接触极限进行了研究,实现了对切削刃位置的准确检测;最后,对切削状态变化引起的声发射信号变化进行了监测,对其切削状态进行了识别。研究结果表明:(1)当切削速度为60 m/min时,在切削深度为10 nm的情况下可以检测到切削刃与工件的接触;
采用建模和有限元仿真方法来计算数控强力刮齿加工中的切削力时,存在较为耗时且复杂的问题,提出了一种基于dexel离散几何建模的切削力预测方法。首先,构建了强力刮齿的运动学模型,并将其应用于dexel实体造型中;然后,提取了三维未变形切屑形状,并通过狄洛尼三角剖分得到了二维切屑横截面;接着,通过计算离散化刀刃上的切削速度确定了其有效的前角和倾角,并使用斜角切削模型进行了切削力预测;此外,采用部分工件建模和叠加估算了整个过程的切削力,以便提高仿真效率;最后,在NT5400DCG车铣床上对所提出的预测方法进行了实
为了提升曲轴的承载能力和使用寿命,针对曲轴支撑跨距这一关键参数进行了优化设计及动态性能研究。首先,根据曲轴的实际工作载荷情况,采用传统设计和卡丹公式设计两种方法对跨距进行了设计,进而通过DOE算法对跨距和轴长进行了多参数优化;然后,对优化设计的曲轴及其部件进行了模态分析以及谐响应分析,得到了各阶固有频率有限元分析结果及位移随频率变化的谐响应图;最后,搭建了实验测试平台,进行了同类压缩机产品的噪音振动测试,并结合测试结果对上述的仿真结果进行了验证。研究结果表明:曲轴部件的位移变化最大值较曲轴的位移变化最大值
电压暂降源分类识别存在可获得信息不完备的问题。针对现有单一识别法弱学习特点和组合识别法一致性强的问题,提出一种基于异质堆叠集成学习的暂降源识别方法,提升识别模型的泛化能力和鲁棒性。把线路故障分为普通故障和雷击故障,以10类单一电压暂降源的识别为目标,选取9个表征特征差异的波形统计参数,构建27维识别特征向量。引入堆叠集成算法,以5种差异性强的单一识别法为基分类器,用随机森林法作元分类器,建立异质堆叠集成识别模型。通过PSCAD仿真数据和实测数据验证,并与现有6种识别法比较,结果表明,该方法识别精度高,噪声
提出了一种基于等值信息交换的分布式抗差状态估计算法。各子系统通过等值计算将自身量测信息浓缩成等值信息,协调层收集各子系统的等值信息计算出边界状态量进而实现分布式状态估计。此外,在分布式算法基础上实现了分布式抗差估计。采用等价权原理将指数型目标函数抗差估计方法转换成变权重的加权最小二乘估计,并基于不动点迭代的方法进行求解。在求解过程中,等值信息随着权重值的变化而不断更新,子系统得以综合全系统信息进行抗差估计。最后,构造了多子系统算例和含不良数据的算例对算法进行测试。测试结果表明分布式抗差估计算法具有很高的计