稳态约束条件下同步发电机组直轴电气参数辨识研究

基于稳态约束条件,五阶模型的直轴电气参数辨识,只需要辨识Xd、Xf、Xd"、Td0"四个量就可以计算求得Xd、 Xd’、Xd”、Td0’、Td0”、K六个量,算例给出了很好的验证,既提高了直轴电气参数辨识的精度,又增强了辨识程序的实用范围,具有工程实用价值．     

非线性非最小相位系统伪线性复合控制

将多变量非线性控制理论中的伪线性化方法,应用于具有非线性、非最小相位特性控制系统的控制规律的设计,实现了被控对象的状态反馈线性化。针对具体的控制要求,将伪线性化方法与其他控制技术相结合,可以形成复合控制策略。基于流体动力机械控制系统的仿真结果表明,复合控制策略能有效改善被控对象的动态性能,增强其适应参数变化的能力,具有较好的速动性和鲁棒性。     

小型背压式汽轮机性能计算软件开发

针对小型汽轮机性能定量研究相对缺乏的现状,开发了小型背压式汽轮机性能通用计算软件. 采用顺序和倒序的计算方法和模块化设计方法,以Windows为工作平台,运用Visual Basic 6.0软件开发工具研制开发,界面友好,适用性强,能满足小型背压式汽轮机性能计算要求,是汽轮机设计、改进和运行良好的辅助计算工具.     

某型燃机转子轴向推力关键因素分析

燃气轮机转子的轴向推力是燃机总体设计的重要指标之一。针对某型燃机,通过建立轴向力仿真平台,计算不同装机状态燃机的轴向力载荷;并结合大量整机试车与轴向力实测数据,分析影响该载荷的关键因素,以期减少试车次数,降低成本。研究与实测表明,运行工况、涡轮导向器喉道面积、封严结构等均构成影响轴向推力的关键因素。更改封严直径、修整喉道面积能够大范围地调整转子轴向力,调整封严间隙值能对轴向力进行微小的调整。     

叶片非定常气动力诱发振动机理初步

为确保叶轮机械工作可靠性,开展涡轮叶栅在非定常气动力作用下的振动机理研究是必要的。采用非定常数值模拟方法对某高压涡轮两级的内部流场进行了计算,并对涡轮第一级叶栅分别进行了模态分析和瞬态结构分析。结果表明,在考虑到叶片约束条件、载荷以及质量分布的情况下,静叶最大位移出现在尾缘中部位置,且随转静干涉效应呈周期性变化;动叶最大位移出现在动叶顶部位置,且在气动力的周期性作用下,沿展向发生变化。     

考虑组分扩散的气冷涡轮气热耦合计算

研究了冷气掺混过程中燃气组分变化对气冷涡轮气热耦合计算的影响。求解器为HIT-3D气热耦合求解器,该求解器包含一个流动求解模块与固体温度场求解模块,并通过直接耦合方法来实现流固区域的数据传递。为了研究冷气组分变化的影响,该求解器还求解了冷气组分扩散方程,并将工质热物性质,包括定压比热与气体常数,表示为组分与温度的函数。研究算例为某低压气冷涡轮导叶,同时进行了考虑组分扩散与单工质气体的气热耦合计算。对两种不同计算条件下的工质热力参数以及涡轮表面热负荷进行了比较,结果表明考虑工质组分变化后,在冷气掺混区域,工质气体常数变化很小,但定压比热与叶片表面温度有较大的差异;其中前者降低,后者升高,其最大差值分别为0.1和0.02。     

风机叶片引下线断裂故障检测与定位方法

风机叶片引下线出现断裂故障,将直接威胁风机的安全运行,然而当前关于叶片引下线断裂故障的检测与定位研究较少。为此,选取2.5 MW真机叶片引下线,并考虑其分支结构,以注入脉冲法为故障检测和定位手段,搭建了叶片引下线断裂故障仿真模型和实验平台,从仿真和实验角度开展叶片引下线断裂故障检测与定位方法研究。研究结果表明,含分支结构的叶片引下线发生断裂故障时,仅凭故障波形难以实现故障检测与定位,可通过对故障波形与无故障波形作差找到故障反射波,依据故障反射波完成叶片引下线断裂故障的检测与定位。所提方法具有较强的可行性和有效性,为当前风电场诊断叶片引下线断裂故障提供了新思路。     

防冰系统喷嘴结构对冷热空气掺混性能的影响

为了分析燃气轮机进气防冰系统的性能,降低过滤器烧伤的风险,针对某燃气轮机防冰系统,采用三维数值模拟方法探讨了不同的射流孔孔径、孔数以及不同引气流量条件下防冰热气与主流冷空气的掺混效果。计算结果展示了射流孔喷出的热气与主流冷空气的掺混现象及其向下游输运的整个过程,表明吹风比（Br）是影响热气与主流掺混的关键参数,减小射流孔孔径、增大引气流量都会提高射流孔Br,使热空气与主流冷空气掺混的更加均匀,而在射流孔孔径和引气流量不变的前提下,增加射流孔数目不会对掺混起到积极的作用。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

含变速恒频风电机组的电网运行特性仿真

风力发电机组的输出功率会随着风速变化而变化,对系统的稳定性和可靠性造成一定的影响。本文通过Simulink模块来搭建风力发电机组各部件系统的仿真模型,并将搭建的风力发电机模型与电网模型进行并网运行仿真。研究了不同风速下风力发电机组并网对电网的影响,以及不同故障下风力发电机对电网运行稳定性的影响。结果表明：当风力发电机组在高风速和低风速下运行时,风力发电机组输出的无功功率、有功功率都远小于在额定风速下的,从而造成不小的功率缺额,对电网系统电压幅值的稳定和维持整个电网系统频率的恒定有重要影响。通过对比发现,对稳定性影响程度最大的是三相短路故障,其次的是系统发生两相接地短路故障,接着是发生两相相间短路故障,其中故障后对电力系统稳定性影响程度最小的是发生单相接地短路故障。