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期刊信息/Journal information
太阳能学报
太阳能学报

殷志强

月刊

0254-0096

tynxbb@public.sti.ac.cn

010-62001037

100191

北京市海淀区花园路3号

太阳能学报/Journal Acta Energiae Solaris SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本学报是我国新能源领域的国家级学术刊物，由中国科协主管，中国太阳能学会主办，北京市太阳能研究所承办，自1980年创刊以来，为我国新能源领域的学术交流、人才培养及促进科研成果产业化等方面做出了贡献。主要报道我国太阳能、生物质能、风能、氢能、海洋能及地热能科学技术研究成果。登载学术论文、研究报告、实验仪器和实验技术、技术札记、简报及综述性论文。《太阳能学报》编辑严谨，被《EI》收录比例高。
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    漂浮式海上风力机三维尾流模型研究

    张萍李成诚韩烨解鹏飞...
    612-617页
    查看更多>>摘要：针对漂浮式海上风电机组接地系统所处的深海环境及特殊的系泊系统,综合考虑纵荡运动对入流风速和尾流区域膨胀的影响,基于二维BP工程尾流模型,提出一种三维尾流模型(3Dksg_BP),将该模型用于全尾流区域横向和垂向风速剖面的预测.预测结果与风洞实验数据对比发现,下游1.7D、2.3D、5.0D和10.0D(D为风轮直径)等位置的预测精度均不低于97.6%.基于3Dksg_BP,研究不同频率和振幅下的纵荡运动对尾流造成的影响,结果表明:纵荡运动对尾迹的影响随频率和振幅的增大而增大,且随着下游距离的增加,纵荡运动对尾迹的影响逐渐减小.

    风力机海上风电尾流尾流模型漂浮式风力机平台运动

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    弱电网下考虑锁相环影响的双馈风电机组复合解耦控制策略

    冯艳涛谢震李梦杰杨淑英...
    618-625页
    查看更多>>摘要：在风力发电并网容量快速增长的同时,并网点的短路比同步降低,基于锁相环同步的双馈风电机组面临稳定裕度不足及功率耦合加剧的问题.该文通过构建双馈风电机组在弱电网下的小信号模型,探究锁相环对于电流控制的影响回路,降低系统稳定裕度的机理.进一步提出考虑锁相环影响的复合解耦控制策略,有效提升了双馈风电机组在弱电网下的稳定运行能力.该文通过仿真及实验验证了所提策略的有效性.

    双馈风电机组弱电网锁相环耦合回路坐标变换

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    基于振动信号最优特征提取算法的风力机齿轮箱SVM故障诊断

    李俊逸尧远刘明浩
    626-633页
    查看更多>>摘要：针对风力机齿轮箱故障诊断的特征提取过程,提出基于振动信号最优特征提取算法的风力机齿轮箱SVM故障诊断方法.首先,分析3种主要特征提取算法各自适应性高的信号类型;然后,根据不同类型信号所具有的信号特性,利用信号分析对传入的振动信号进行特性提取并分类,将不同类别信号与适应性高的特征提取算法进行匹配,实现振动信号的最优特征提取;最后,将匹配算法与支持向量机模型结合实现故障诊断.对实际采集的3种齿轮故障信号进行测试与验证,结果表明该方法可有效进行最优特征提取与算法匹配,相比未经过匹配算法具有更高的故障诊断准确率.

    风力机齿轮箱故障诊断特征提取信号分类算法匹配支持向量机

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    基于自适应优化AP聚类与BP加权网络的多区域复合短期风电功率预测

    赵飞张天祥
    634-640页
    查看更多>>摘要：精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义.由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分.为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP)加权神经网络的多区域复合短期风电功率预测模型.首先,通过粒子群优化算法(PSO)优化AP聚类方法对风电场群的历史数据进行集群的聚类与划分;然后,根据得到的最优聚类结果构建风电场群子区域样本训练集;最后,利用基于相关系数权重的BP神经网络对各子区域进行功率预测.算例结果表明:所提方法在24 h日前预测相较传统叠加法与单一BP神经网络可提高1.35%和2.62%的精度,可表明该模型具有优越的预测性能.

    风电场聚类分析粒子群算法反向传播相关性理论功率预测

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    风电机组叶片的无人机除冰控制系统设计与优化

    王一博韩巧丽刘海洋杨敏...
    641-647页
    查看更多>>摘要：针对内蒙古等北方高寒地区风电机组叶片覆冰问题,提出风电机组叶片的无人机除冰喷射控制系统.基于STM32F103基础,设计无人机除冰控制系统,从除冰剂喷射控制、传感器采集数据实时监测、遥控操作及装置安全控制等功能需求出发,制定系统方案并完成除冰控制系统总体设计,针对试验中流量控制存在的问题对除冰控制系统的PWM驱动控制部分进行软硬件优化,采用离散式PID控制算法,负反馈闭环控制系统提高流量精度和除冰效率.完成除冰控制装置整合及系统调试,搭建实验平台,选择八旋翼无人机载具并进行参数设置及飞行测试,最终完成整个除冰无人机设备整合,实现精准局部除冰.

    风电机组叶片无人机除冰控制系统STM32F103脉宽调制离散式PID控制算法

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    基于修正参数k-l湍流模型的复杂地形流动研究

    陈以勒陈锐俨潘航平姜婷婷...
    648-655页
    查看更多>>摘要：针对风资源精细化评估需求,提出采用实际测风数据修正k-l湍流模型的关键参数,以提高数值仿真对大尺度复杂地形流动的准确性和适用性.在此过程中,首先介绍k-l模型的求解过程并开展网格分辨率研究;其次利用实际测风数据修正模型参数并使用典型案例进行验证;最后以中国华南地区某实际风电场为对象,将其与k-ε模型进行对比分析以验证其有效性和优越性.结果表明,相比于k-ε模型,原始k-l模型由于高估了尾流影响,导致预测误差偏大;而修正参数后的k-l模型能有效提升精度,风加速因子和发电量等效小时数的平均相对误差分别降低5.1%和7%.因此,在k-l模型的实际应用过程中,需利用实际测风数据修正参数,或将参数B1的量级调整为102.

    风力发电湍流模型数值方法复杂地形测风数据

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    基于哨兵函数和S变换的风力机叶片材料损伤特性研究

    廖力达舒王咏张芝铭刘亮...
    656-663页
    查看更多>>摘要：利用声发射检测技术研究玻璃纤维增强环氧树脂复合材料的损伤特性,在此过程中,采用哨兵函数来表征该材料的损伤程度,并通过S变换和模糊C均值(FCM)聚类来分析声发射信号,从而获得材料的损伤特征.三点弯曲实验结束后对试件断口进行扫描电子显微镜(SEM)拍照来验证,可得:通过对SEM照片的分析得到基体开裂、纤维脱粘、分层破坏、纤维断裂4种损伤模式;对整个声发射事件进行哨兵函数分析,观察到试件在弯曲过程中哨兵函数曲线呈明显下降趋势;对依据哨兵函数划分的不同阶段的信号进行VMD降噪处理,然后采用S变换进行时频分析得到不同损伤的特征频率,最后采用FCM聚类进行验证.结果表明:哨兵函数值的突变可作为材料断裂的预警信号,材料损伤类型的识别可依据S变换的频率分布结果进行确定.

    风力机叶片复合材料声发射损伤特性哨兵函数S变换

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    基于深度学习和广义S变换协同的风速预测

    朱哲萱马汝为曹黎媛李春祥...
    664-671页
    查看更多>>摘要：针对实测风速的非平稳性特点,提出一种基于深度学习和时频分析的风速混合预测方法.首先,采用经验模态分解(EMD)将风速分解为若干子层,由此得到趋势分量和脉动分量以降低风速的非线性.根据2个分量的时频特性,采用长短时记忆(LSTM)处理趋势分量,极限学习机(ELM)处理脉动分量.其次,引入广义S变换(GST)来获得预测过程中的时频特性.同时,采用改进的灰狼算法(IGWO)对GST、LSTM和ELM的参数进行优化.最后,以内蒙古某风场实测风速对所提模型进行验证,结果表明该模型具有较高的精度.

    风电场风速预测长短时记忆极限学习机广义S变换

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    基于多目标灰狼算法的漂浮式风电机组浮台内TMD参数优化

    刘颖明徐雪峰王晓东张英豪...
    672-680页
    查看更多>>摘要：针对漂浮式风电机组浮台内调谐质量阻尼器(TMD)参数调优的问题,以5 MW Barge型漂浮式风电机组为研究对象,采用多目标灰狼算法(MOGWO)优化TMD参数配置.首先,基于欧拉-拉格朗日方程建立浮台内含TMD的漂浮式风电机组动力学模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)法进行模型未知参数辨识;其次,同时考虑塔顶和塔基控制目标,采用MOGWO算法优化TMD的刚度和阻尼参数;最后,在不同工况下进行仿真分析.结果表明:相对于传统的单目标优化算法,使用MOGWO算法参数优化后的TMD对风电机组具有更好的振动抑制效果.

    振动抑制动力学模型漂浮式风电机组多目标灰狼算法调谐质量阻尼器

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    基于稀疏增强动力学模态分解的风力机尾流模型研究

    张虎许昌魏赏赏霍志红...
    681-690页
    查看更多>>摘要：基于稀疏增强动力学模态分解(SPDMD)方法对风力机尾流大涡模拟(LES)结果开展降阶模型研究,并将分解结果与标准DMD方法进行比较.结果表明,动力学模态分解方法能提取尾流动态特征,揭示风力机尾流演化规律.标准DMD方法倾向于选择具有小尺度和高频率的模态,而SPDMD方法选择具有低频率的大尺度流动特征.相比于标准DMD方法,SPDMD方法在低维子空间上建立风力机非定常尾流场的降阶模型,以较少的模态数目重构和预测风力机尾流场,可提高计算效率.

    风力机尾流动力学模态分解降阶模型

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