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一种用于风力涡轮机应用中精确预测三维时空风场的新型频域物理信息神经网络
A novel frequency-domain physics-informed neural network for accurate prediction of 3D spatio-temporal wind fields in wind turbine applications
Shaopeng Li · Xin Li · Yan Jiang · Qingshan Yang 等7人 · Applied Energy · 2025年5月 · Vol.386
摘要 风能是全球关键的清洁能源之一。风力涡轮机的结构安全性和动力响应分析在很大程度上受到其所在位置风速数据可获得性与精度的影响。然而,气象观测站分布稀疏,通常难以获取高分辨率的空间风速数据,因此需要采用条件模拟方法来补充低分辨率的观测数据。本研究针对这一挑战,提出了一种频域物理信息神经网络(FD-PINN),该方法利用频域信息,旨在实现对风力涡轮机三维(3D)时空风场的精准预测。该方法构建了一个深度神经网络,并将其与关键物理模型相结合,包括风谱、风场相干函数以及风速廓线。通过融合这些物理先验知识...
解读: 该频域物理信息神经网络技术对阳光电源风电变流器及新能源场站具有重要价值。通过高精度3D时空风场预测,可优化SG系列风电变流器的功率预测算法和主动抗扰控制策略,提升MPPT效率。结合iSolarCloud平台,该深度学习方法可增强风光储混合电站的预测性维护能力,优化储能系统ST系列PCS的充放电策略。...
考虑地形坡度和风机位置影响的二维山丘上风力机尾流特性的风洞研究
Wind tunnel study of wind turbine wake characteristics over two-dimensional hill considering the effects of terrain slope and turbine position
Yao Chen · Bowen Yan · Meng Yu · Guoqing Huang 等8人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.380
摘要 风电场中风机之间的尾流干扰会导致风电场整体发电功率显著下降。本研究通过系统的风洞试验,对在不同坡度的二维山丘上处于不同位置的风力机尾流特性进行了研究,其中风力机轮毂高度与山丘高度相同,均为250 mm,转子直径为400 mm。首先,提出了一种新的归一化方法,用于公平评估风力机在山丘不同位置处的尾流速度亏损。研究发现,位于山顶的风力机尾流受地形影响显著大于位于山前或山后的风力机。随后,系统分析了地形对风力机尾流的影响,包括速度亏损和附加湍流强度。山丘坡度主要影响风力机背风侧的尾流特性:当风力...
解读: 该风电尾流研究对阳光电源复杂地形风电场储能系统配置具有重要参考价值。研究揭示的山地地形对尾流特性的影响规律,可指导ST系列储能变流器在山地风电场的微观选址与容量优化配置。针对陡坡山顶尾流恢复快、缓坡尾流扩散宽的特性,可优化PowerTitan储能系统的功率平抑策略,通过iSolarCloud平台实时...
基于门控循环单元神经网络利用稀疏监测数据的车载超级电容器储能系统寿命预测
Life prediction of on-board supercapacitor energy storage system based on gate recurrent unit neural network using sparse monitoring data
Li Wei · Yu Wang · Tingrun Lin · Xuelin Huang 等5人 · Applied Energy · 2025年2月 · Vol.379
摘要 随着超级电容器在交通和能源领域的广泛应用,其服役寿命预测成为一个需要重点考虑的问题。由于车载超级电容器的老化过程与实际工况密切相关,其实际使用寿命可能与实验室测得的循环寿命不一致。然而,记录历史工作状况的车载监测数据质量较低,通常具有稀疏性和碎片化特征,导致难以提取有价值的信息。在我们前期的研究中,已成功从稀疏且碎片化的数据中获取了特征参数,但这些特征参数呈周期性变化,无法直接用于寿命预测。本文首先通过复合正弦函数与多项式时间序列分解模型,从特征参数中提取超级电容器的退化趋势项;其次,为弥...
解读: 该超级电容寿命预测技术对阳光电源储能系统和充电桩产品具有重要价值。针对车载及储能应用中监测数据稀疏问题,GRU神经网络结合时序分解模型可实现2.36%高精度预测,可直接应用于ST系列PCS和PowerTitan储能系统的健康管理。该方法通过提取特征电容、温度等退化趋势,能有效补偿iSolarClou...