霍志红
- 作品数：25 被引量：86H指数：5
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省青年科技基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术文化科学水利工程更多>>
- 基于小波与最小资源分配网络的超短期风电功率预测研究被引量：22
- 2018年
- 针对风电场实际风速和风电功率序列的波动性、间歇性等特点以及RBF神经网络结构一旦确定隐节点个数就不可变等缺陷,提出了基于小波分析和最小资源分配网络的超短期风电功率预测方法。首先将历史风速和风电功率序列进行小波去噪及多频分解,得到多组高频信号和一组低频信号。然后对各频信号分别建立神经网络预测模型对未来4 h风电功率进行超短期预测。最后将各预测结果通过小波重构得到最终的超短期预测功率。实验结果证明,该方法能有效提高预测精度。
- 杨杰霍志红何永生郭苏邱良许昌
- 关键词：风电场神经网络小波分析
- 基于改进HHT的分钟级超短期风速预测被引量：1
- 2021年
- 针对分钟级的风速具有更强随机性和非线性的问题,建立了一种基于改进希尔伯特黄变换(HHT)的分钟级超短期风速预测模型。首先,利用HHT对原始风速数据进行分解;然后,采用希尔伯特变换(HT)对分解所得各本征模态函数(IMF)进行谱分析,针对其频谱特性分别建立不同的神经网络模型进行预测;最后,分别运用权重浮动区间模型和数学解析模型求取各分量权重系数,按权重叠加各分量预测结果得到2组风速预测值,再通过优化组合得到最终预测结果。采用某风电场实际运行数据,对所建模型的可靠性进行了验证。结果表明:该方法预测效果优于原HHT组合预测模型,可有效提高风速预测精度。
- 曾娜梅霍志红许昌邓智文靳志杰
- 风电机组输出功率控制方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明公开了一种风电机组输出功率控制方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取预设的自适应事件触发机制的数学模型，所述自适应事件触发机制用于根据机组状态动态调整机组周期采样数据是否被传送至控制器；基于所述自适应事件触发机制...
- 霍志红许昌邓智文马宗西高岩松程志明
- 一种抑制扰动的风力发电机组H<Sub>∞</Sub>鲁棒控制方法
- 本发明提出一种抑制扰动的风力发电机组H<Sub>∞</Sub>鲁棒控制方法，包括以下步骤：S1、以具有不确定性的系统状态空间模型，结合风力发电系统中系统模型参数不确定性和外部扰动不确定性，得到具有扰动的风力发电机组状态空...
- 霍志红许昌赵振宙王碧涛史俊杰李根
- 文献传递
- 一种基于HHT权值优化的超短期风速预测方法
- 本发明公开了一种基于HHT权值优化的超短期风速预测方法，包括如下步骤：(1)利用经验模态分解方法对原始风速数据进行分解，得到一系列相对平稳的本征模态函数分量和一个剩余分量；(2)针对各分量的频谱特性，分别建立不同的Elm...
- 许昌曾娜梅霍志红邓智文石逸杨志宇
- 基于有限时间控制的风电机组恒功率控制被引量：1
- 2015年
- 针对风力机组的恒功率控制问题,提出了一种基于有限时间控制的方法,分别设计浆距角和转速控制器。通过调节桨距角,使风电场有功功率输出在有限时间内收敛到给定值;转速控制器对发电机的d,q轴电压Ud和Uq的控制,实现转矩响应和转速在有限时间内收敛到期望值。有限时间控制器可实现机组有功功率输出在有限时间内收敛到给定值。仿真结果表明,设计的控制方法是有效的。
- 冯浩霍志红胡学彬
- 关键词：风力发电恒功率转速
- 限功率控制下风电机组叶片疲劳损伤研究被引量：5
- 2020年
- 基于叶素-动量理论计算风电机组叶片气动载荷,建立其疲劳载荷模型;将叶片简化为悬臂梁,采用雨流计数法、Goodman经验公式和Miner线性累计损伤理论计算风力机叶片疲劳损伤和等效疲劳载荷;根据2种限功率控制策略计算不同限功率水平和湍流强度下风力机叶片单位时间的疲劳损伤量,分析限功率运行工况对叶片疲劳损伤的影响。结果表明,新型限功率控制策略可减少变桨系统的动作频率和动作幅度,但其稳定运行状态对叶片的疲劳损伤量大于传统限功率控制策略。最后通过三维函数拟合得到疲劳损伤函数,可应用于限功率条件下风电场优化调度。
- 许帅霍志红许昌韩星星丁佳煜
- 关键词：风力机函数拟合
- 基于振动技术的水轮机空化监测系统开发被引量：4
- 2014年
- 本文介绍了基于振动技术的水轮机空化监测的原理和实现方法,提出了具体的水轮机空化监测系统结构设计方案。选用基于虚拟仪器LabVIEW开发平台对硬件和软件进行设计,建立了一个操作简便、主界面优美的PC机监控系统,具有设置参数、数据采集、数据分析、生成报表和帮助5个功能。同时,所开发的系统还具有成本低和便携式的优点。
- 熊妍屈波霍志红邓力
- 关键词：水轮机空化LABVIEW
- 风电机组故障的宽度学习诊断模型被引量：3
- 2022年
- 有效的故障诊断方法不仅能快速、准确地分辨风电机组的故障类型,还能降低风电场运行维护成本。故障诊断方法所需要的相关数据均来自于风电场监控与数据采集系统(SCADA),当数据规模庞大时,浅层神经网络和深度神经网络模型会遇到权重调整耗时间、容易陷入局部最优解的问题。文章提出了一种基于宽度学习系统的风电机组故障诊断模型。首先,对风电场SCADA数据进行预处理,特征选择后构成故障样本集;然后,利用BLS诊断模型对这些故障样本进行分类。实验结果表明,与BP,SVM,ELM,DBN诊断模型相比,BLS诊断模型有效提高了风电机组故障诊断的准确率。
- 郭宏宇霍志红许昌吾买尔·吐尔逊周华建程志明
- 关键词：故障诊断风电机组
- 基于独立分量分析的水轮机振动信号信噪分离与特征提取被引量：5
- 2017年
- 针对水轮机导轴承工作环境复杂,测得信号掺杂噪声给信号处理带来困难的问题,提出一种基于独立分量分析的水轮机振动信号的信噪分离方法,并通过信号仿真验证了该方法分离两源混合信号(原始信号和噪声)的准确性。在此基础上引入经验模态分解算法对采集振动信号的噪声分离,经过仿真信号与实测信号分离的对比,验证了所提方法在水力机械故障诊断方面的工程应用价值。
- 地力夏提.哈依热丁霍志红潘天航
- 关键词：水轮机独立分量分析经验模态分解去噪特征提取
