【摘 要】
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为提高超短期风功率的预测精度,提出一种基于深度学习的多变量长短时记忆网络(MLSTM)算法,综合使用风功率历史数据和风速历史数据进行风功率预测.首先,根据混沌分析结果对风场数据进行重构,并结合分类预测树得到的特征重要性值选取预测模型的输入.然后,采用基于长短期记忆人工神经网络(LSTM)的方法建立风功率预测模型;最后,提出一种基于历史预测误差的误差修正策略进一步提高模型精度.利用风电机组实际运行数据进行不同时间尺度的风功率预测实验,结果表明:相比于反向传播神经网络、多层感知机、最小二乘支持向量机等模型,所
【机 构】
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东北电力大学自动化工程学院,吉林 132012;智能工业数据解析与优化教育部重点实验室(东北大学),沈阳 110819
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为提高超短期风功率的预测精度,提出一种基于深度学习的多变量长短时记忆网络(MLSTM)算法,综合使用风功率历史数据和风速历史数据进行风功率预测.首先,根据混沌分析结果对风场数据进行重构,并结合分类预测树得到的特征重要性值选取预测模型的输入.然后,采用基于长短期记忆人工神经网络(LSTM)的方法建立风功率预测模型;最后,提出一种基于历史预测误差的误差修正策略进一步提高模型精度.利用风电机组实际运行数据进行不同时间尺度的风功率预测实验,结果表明:相比于反向传播神经网络、多层感知机、最小二乘支持向量机等模型,所提模型在不同尺度下均取得了更高的预测精度,并在不同数据集中表现稳定.
其他文献
针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,应用单一阈值作为大部件故障预警的评价标准存在漏报和误报问题,提出基于BootStrap置信度计算的风电机组大部件温度预警方法.该方法选择合适的工况划分参数和划分间隔尺度进行二维工况空间划分,在运行工况子空间通过高斯模型分别设定阈值限.实时运行数据根据工况划分参数进行工况辨识,代入相应运行工况并根据阈值限进行数据状态标记.滑动窗口统计异常率作为触发置信度水平计算的指标,使用BootStrap构造超限点置信度计算方法,可克服传统状态监测单一阈值误报警问题.通过案例分析对
以太阳能热发电系统中储热量为680 MWh、容积约为3000 m3的熔盐储罐为研究对象,利用有限元方法建立其动力学分析模型,计算分析了熔盐储罐在不同承载下的模态特性以及熔盐液位对模态频率的影响.研究结果表明,熔盐液位对储罐的模态特性有较大影响,与空载下各阶模态相对应的模态频率相比,含熔盐液体的熔盐储罐模态频率明显下降,除此之外还出现了熔盐液体的晃动模态,特别地,在满载下,前825阶模态均为熔盐液体的晃动模态.因此,只有通过对熔盐储罐在各种承载下的模态特性进行全面的计算分析和动力学设计,才能确保熔盐储罐在不
采用磁控共溅射法并结合微波退火制备B掺杂SiCx基硅量子点(Si-QDs)薄膜.采用X射线衍射、X射线光电子能谱、透射电子显微镜和霍尔测试技术对薄膜的物相结构和电学性能进行表征.研究B掺杂对Si-QDs数量、尺寸和薄膜电导率的影响.结果表明:当B掺杂量从0％升至1.0％时,Si-QDs数量增多,尺寸增至4.83 nm,电导率增至8.5×10-2 S/cm;B掺杂量进一步升至1.3％时,Si-QDs数量则减少,尺寸减至4.78 nm,电导率降至5.9×10-2 S/cm.在该实验条件下,最佳B掺杂量为1.0
针对风力机大量的变桨轴承滚道疲劳失效问题,以某MW级变桨轴承为研究对象,研究滚道次表面应力的理论计算方法;在此基础上,利用控制变量法研究轴承不同结构参数对次表面应力场及硬化层的影响规律;并利用有限元仿真分析预紧力对滚道次表面的影响.研究表明:可通过增大滚珠直径、辅助参数或减小沟道曲率系数等途径降低次表面应力和最小淬硬层深度;滚道次表面应力理论计算与有限元分析结果基本一致,验证了理论的合理性;随着预紧力的增大,滚道次表面应力小幅增加.
通过实验测得反应器入口太阳辐射边界条件,并进行10 kW级反应器及开口处二次聚光器设计.通过考虑辐射和对流热损失的零维模型,结合滞留时间和反应器容积规律确定了开口腔最优直径为7 cm,长度为0.28 m,设计温度为2200 K,并设计了不同的聚光器结构.之后进行不同运行参数下反应器效率和产气规律研究.结果表明对流热损失占总热损失中最大部分,随着颗粒进料速率的增加,反应器工作温度和辐射热损失都降低,而出口气体的显热增加.增加保温措施降低了对流热损失,却增大了辐射热损失、反应腔温度以及可回收显热.反应器最大效
通过利用UDF代码并采用动网格技术使得风力机叶片达到1阶振动及1阶、2阶叠加振动状态,并对风轮近尾迹速度场及涡量场特征进行分析,同时利用Q准则分析低阶振型对尾迹涡量及涡传播路径的影响.结果表明,随着风轮旋转,叶尖涡脱落后在尾迹中连续性好,并出现与附着涡融合的现象;施加不同振型后,叶尖绕流速度加快,叶尖涡与中心尾迹掺混明显,掺混区域向后偏移,近尾迹涡系结构变得复杂且整体涡量增大;尾迹螺旋直径增长率依次变大,涡管形状变粗,叠加振动状态下涡管出现粘合且其数量减少.
提出一种基于组合模型的风电机组关键部件状态建模和故障识别方法.首先对机组采集与监控数据进行参数辨识,提取与故障检测相关的参数;然后利用残差最优化问题建立非线性状态估计和神经网络组合的预测模型,将前轴承温度作为参数分别输入组合模型和单一模型中,通过评估指标反映模型的精确度;最后采用风电场SCADA实际运行数据对风电机组发电机和齿轮箱的温度进行状态监测,分别建立组合预测模型并根据预测残差是否超过设定阈值判断故障状态,对比故障前后记录的数据并进行分析,实验结果证明了该文所建立的预测模型对机组部件故障检测的可行性
以小型风力机加厚翼型叶片为研究对象,建立风力机模型,然后利用ANSYS进行有限元分析,并通过试验测量,确定叶片物性参数结果进行对比分析.结果表明:数值模拟与试验结果变化趋势相同;风力机叶片的应力主要集中在叶片的叶根和中部的位置,且根部的应力最大,叶尖应力与中部相比较小,前缘部分应力与后缘部分相比较大;模态分析误差小于6％,载荷增加会导致叶片各阶动态固有频率上升,同时其挥舞振型对应的固有频率受载荷影响较大;屈曲分析时后缘从中部到叶尖段会出现最大位移区域,需进行加固处理增加后缘的结构强度.
为研究超导电缆应用于风力发电并网的可行性,该文在PSCAD/EMTDC电力系统分析软件上搭建大型永磁直驱风力发电场、35 kV的铋(Bi)系高温超导电缆(BSCCO)以及饱和铁芯型高温超导限流器模型.通过在风电场中设置不同位置的短路故障,对有无低电压穿越能力的风力发电场与超导电缆组成的系统进行仿真,进而得出暂态工况下超导电缆的失超特性.通过分析超导电缆在暂态工况结束后能否满足风电场要求,即立即或较快时间内向电网满功率输送风电,来判定超导电缆是否适用于风力发电并网.研究结果表明超导电缆应用于风力发电并网领域
为降低太阳辐射对建筑外墙内表面温度的影响,针对相变墙体在一个相变周期的瞬态传热过程,采用变热容的思想建立传热模型,分析夏热冬暖地区变热容相变墙体内表面温度的变化规律,并在室外瞬态气象条件下对相变墙体的隔热效果进行理论分析.结果表明,变热容相变墙体较普通砖墙有更好的隔热效果,并分析了影响其隔热效果的因素(放热方向、相变温度、相变时间、热导率以及相变潜热),为寻找满足建筑外墙隔热要求的相变材料及其实验的开展提供了理论指导.