基于改进KMC-BP神经网络的风电场谐波特性研究

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针对风力发电风电并网中各类谐波分析算法的准确度和收敛速度不高的问题,提出了一种基于改进KMC-BP神经网络的风电场谐波特性分析方法.该算法利用果蝇算法对输入信号进行聚类分析,再结合BP神经网络算法得到输入和输出信号的映射关系,并分析获得数据中包含的谐波频率、幅值和相位.仿真数据和实测数据验证表明,该方法相比于FFT算法、BP神经网络分析方法具有更高的检测精度和更快的分析速度.
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为解决具有水力干扰的大流量、中水头传统水电站在双机甩负荷工况下对于导叶关闭规律的多样性研究不足的问题,以某双机共尾水调压井巨型水电站为例,构建水电站精细化模型,提出了多目标人工羊群算法(MOASA)优化双机同时甩负荷工况下两段式、三段式导叶关闭规律.为避免极值弱化,考虑了两个水力系统的非对称性,选择两台机组中蜗壳末端压力最大值和转速上升最大值为两个极值优化目标,再从两种控制策略的优化前沿上、中、下区域中选取6种控制规律,并分成3组对比两段式、三段式导叶关闭规律控制效果.结果 表明,水电站双机同时甩负荷时,
研究潮流能水轮机在单列布置时不同间距工况下的性能和尾流场效应,对潮流能水轮机发电场的布置选址及商业化运行具有重要意义.基于流体分析软件STAR-CCM+,首先对单台机组尾流场各垂向断面叶轮扫略范围内速度、动量和动能物理量进行积分,发现各物理量之间差值会随着速度恢复值的增大而减小;而后在机组间距为10D、14D、18D(D为转轮直径)工况下单列布置双台机组,发现在同一叶尖速比下后方机组的功率系数、推力系数、功率系数与推力系数的比值均随机组间距的增大而增大,且随着机组间距的增大后方机组的最优叶尖速比更加接近于
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