简介:摘要:目前,我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置(PMU)为代表的高精度量测装置,可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时,PMU主站存储了电网大量历史运行数据,为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型,以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力,能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练,避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制,本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。
简介:摘要:本文结合某燃气电厂2台安萨尔多AE94.3A型燃气-蒸汽联合循环机组,在汽轮机与发电机啮合过程中,离合器两侧轴承振动异常增大导致汽轮机组无法并网问题解决的典型案例,重点从燃气机组的轴系特点,运行参数,振动频谱特征,基础沉降以及凝汽器对轴系的影响等方面综合分析,抽丝剥茧,循序求精,最终找出由于基础不均匀沉降引发汽轮发电机中心偏差导致轴系失稳的振动根源,采取针对性措施,有效解决燃气机组啮合过程中的振动难题。对转动机械振动根源的查找,同类机组振动问题的解决具有极强的借鉴和参考价值。