摘要：装配序列规划(ASP)是风电机组设计和制造的关键内容,对产品的生产效率和成本有重要影响。SP问题是一个典型的NP完全问题,需使用有效的方法来搜索最优或近优的装配序列,但常用智能优化算法的参数值获取比较困难,导致在搜索效率和收敛精度上存在一定局限性。为此,提出一种求解SP问题的多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法。在计算过程中,使用增加精英反向学习策略(OBL)、差分进化算法(DE)的多策略混合鲸鱼算法优化蚁群算法的参数,然后再采用蚁群算法搜索最优或近优的装配序列。计算实验表明:多策略混合鲸鱼-蚁群优化算法降低了参数设置的复杂性,在求解SP问题上,与传统蚁群算法相比,算法的收敛速度和寻优能力得到很大提高。

摘要：浓缩风能装置的结构直接影响浓缩风能型风电机组的性能。在该文中,采用计算流体力学软件对浓缩风能装置进行结构优化。优化方案是在原模型扩散管后增加一段锥形管,并分析锥形管的母线长度d及偏转角β对浓缩性能的影响。分析结果表明,锥形管母线长度为0.4D(D为中央圆筒直径),偏转角为50°时的优化模型为较优模型。浓缩风能装置优化模型的浓缩性能由锥形管后方的漩涡和锥形管内壁面上的流动分离决定。漩涡的存在使浓缩风能装置优化模型的浓缩性能优于原模型。流动分离会使浓缩性能降低。使浓缩风能装置得到优化的最佳状态是锥形管后方出现一个强烈的漩涡,同时锥形管内壁面附近不出现强度较大的流动分离。

摘要：浓缩风能装置是浓缩风能型风力发电机的核心部分,其选材直接影响到浓缩风能型风力发电机的推广应用。该文应用流固耦合分析方法,采用CFD软件进行流场分析,对浓缩风能装置在特定风场下进行仿真模拟,得到了浓缩风能装置所处流场的风速和风压分布。将流场计算结果作为载荷加载到浓缩风能装置上,该装置在风中所受最大应力3.267 MPa,远小于拜耳makrolon 2407型聚碳酸酯的屈服应力66 MPa、断裂应力65 MPa以及弯曲强度98 MPa,因此该型号聚碳酸酯在强度上满足浓缩风能装置要求,可以替代目前所用材料冷轧钢板。该研究结果可为后期的结构改进和优化设计提供理论依据和参考。

摘要：采用计算流体力学(CFD)方法分别对1.5 MW风力发电机空冷系统和水冷系统进行设计研究。结果显示,在额定功率下,空气密度、外部风速及电机外壳筋条排布是影响空冷效果的关键因素。在水冷系统设计中,"管孔间隙"对水冷效果影响巨大,在间隙中填充工业导热硅胶可有效缓解其影响。最后,对空冷系统外壳筋条排布及水冷系统管路布置进行优化设计,以满足设计要求。

摘要：将浓缩风能型风力发电机组应用于提水系统,设计控制系统,满足功率控制和最大风能捕获的要求,应用Matlab/Simulink建立该系统仿真模型,对风速阶跃变化情况进行仿真,证明了该系统的合理性及控制策略的可行性和正确性。

摘要：以浓缩风能装置为研究对象,设计8种改进模型,其中包括5种非对称模型。通过数值模拟和实验研究的方法,在具有风切变来流条件下对改进模型的内部流场特性进行仿真分析和实验验证。结果表明:改进模型Ⅷ具有较明显的聚风加速作用;非对称的浓缩风能装置结构具有较好的减轻风切变作用,其中改进模型Ⅱ的减轻风切变作用较好;综合分析聚风加速和减轻风切变效果,改进模型Ⅴ是较佳的浓缩风能装置结构。

摘要：相比陆上风电机组,海上风电机组支撑结构长期处于风载荷与海浪载荷作用,在设计时还需考虑土壤与基础的相互作用。以某5 MW单桩式海上风电机组支撑结构为模型,考虑基础柔性对机组载荷的影响,应用耦合弹簧模型建立基础模型,计算极限设计载荷,结合有限元模型计算基础部分设计载荷,采用粒子群优化算法,在满足多约束条件下,最小化支撑结构重量。结果表明:考虑基础柔性条件下,应用粒子群优化算法优化支撑结构,在满足各项约束条件的前提下,总体重量降低7.41%。

摘要：根据风电机组设计要求IEC 61400-1标准,选取Kaimal和Mann湍流谱密度模型作为风输入,在其他外部条件和操作不变时,计算风电机组设计载荷,讨论不同风湍流输入响应载荷特性。并给出2 MW双馈式风力发电机组设计载荷的计算结果,提出风电机组设计载荷主要原则和影响因素。

摘要：以9 MW海上风电机组两级行星一级平行轴齿轮箱为研究对象,采用集中参数法建立其多体动力学模型,研究各级浮动太阳轮和内齿圈的支撑刚度对两级行星轮系均载特性和浮动构件振动特性的影响,基于正交试验法得到支撑刚度对传动轴振动的影响规律并对其进行优化设计。研究结果表明:综合考虑浮动构件的影响,在两级均载系数对支撑刚度敏感的区间内,浮动构件支撑刚度显著影响齿轮箱的振动特性;与仅考虑齿轮箱均载特性相比,优化后齿轮箱整体振动指标降低8.9%。

摘要：随着风电机组单机容量的不断增大,风电机组的关键部件承受的载荷也越来越大,对风电机组可靠性的要求也越来越高,因此,要求风电机组控制策略与技术,既能实现功率优化控制,又能实现降载控制。研究基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)理论,设计了一种基于风电机组多控制目标的运行区间划分方法的风电机组复合模型预测控制(Multi Model Predictive Control,Multi MPC)控制器。首先建立基于Matlab和TUV GL bladed的联合实时仿真平台,将MPC控制器与传统PI控制器进行对比分析,并以DUV GL Bladed软件中2 MW双馈式风电机组非线性模型作为研究对象,对Multi MPC控制器、MPC控制器和传统的比例积分微分(Proportional Integral Differential,PID)控制器进行了降载控制仿真分析。研究结果表明,MultiMPC控制器能够减小风电机组转速波动幅度,抑制转速超调量,降低传动链的载荷;能够抑制桨距角的波动幅度和变化速率,降低变桨距机构的运行载荷,提高机组运行可靠性。