关键词： 动态电力定价   智能电网   人工智能   优化策略   能源管理  

摘要： 针对动态电力定价中多目标优化难题,提出一种结合深度强化学习与粒子群优化的混合算法。该算法利用深度强化学习的动态策略生成能力,结合粒子群优化的全局搜索优势,实现了电网收益最大化、负荷波动最小化和用户满意度提升的综合优化。通过对比试验验证,该算法在电网收益提升率、负荷波动降低率和用户满意度提升率等核心指标上均显著优于单一算法,表明该方法能够为智能电网提供高效的动态定价策略,具有较高的理论和应用价值。

关键词： 自动化技术   智能电网   电力系统   运行效率  

摘要： 随着智能电网与可再生能源的快速发展,配电网正面临着供电可靠性、电能质量及运行效率等方面的挑战,而配电网自动化技术的应用,可有效提升配电网的智能化水平与供电质量,实现配电网的高效运行与管理。基于此,本文首先概述了配电网自动化技术,其次分析了电力系统配电网运行中存在的问题与挑战,最后研究了自动化技术在电力系统配电网工程中的实践应用。研究表明,自动化技术与配电网工程的深度融合,可显著提高供电可靠性和电能质量,降低线损,简化运维工作,从而推动配电网向安全、经济、高效、环保的方向发展。

关键词： 弱电网   电网阻抗   电网背景谐波   自校正滤波   自适应虚拟阻抗   系统相位裕度  

摘要： 针对弱电网下电网阻抗宽范围变化降低并网逆变器系统稳定性、电网背景谐波导致并网电流波形畸变以及电压前馈自校正滤波产生正向谐振尖峰的问题,提出一种电压前馈自校正滤波结合逆变器系统并联自适应虚拟阻抗的控制策略。首先建立单相LCL型并网逆变器模型,分析电网阻抗对逆变器系统的影响,通过电压前馈自校正滤波提升逆变器系统的相位裕度,然后采用逆变器并联自适应虚拟阻抗的控制策略,削弱电压前馈自校正滤波产生的正向谐振尖峰,进一步提升逆变器系统的相位裕度,保证逆变器系统具有较好的动稳态性能,降低电网背景谐波对并网电流的影响,提升逆变器系统对弱电网的适应性。最后在Matlab/Simulink中建立仿真模型并搭建DSP电能变换试验平台,验证所提控制策略的有效性与实用性。

关键词： 模糊逻辑   风力发电机   主动偏航   性能评估  

摘要： 在全球能源危机与气候变化的双重挑战下,风能作为一种清洁、可再生资源,其开发利用显得尤为重要。鉴于此,通过实时监测风向变化并将其转化为模糊集合进行处理,提升风力机对最优风向的追踪能力,设计出一种基于模糊逻辑控制器的小型风力发电机主动偏航系统。结果显示,该系统的平均偏航响应时间为3.2 s,偏航精度误差为±1.5%,风能捕获效率提升了12.3%,自锁特性可靠性为98.5%,与其他对比系统相比,表现出了明显优势。因此,该系统能够有效降低尾流影响,提升风电场整体发电量,显示出了更高的自适应能力和可靠性。

关键词： 智能电网   变电运维   自动化   协同优化   实时监控   故障预警  

摘要： 针对智能电网技术背景下变电运维的自动化与协同优化问题,提出一种新颖的自动化运维与协同优化策略。该方法集成智能电网技术、物联网技术和大数据分析,旨在提高变电运维的效率、安全性和可靠性。通过构建智能化监控系统,实现电网状态的实时监测与故障预警,大幅提升故障应对速度。同时,引入协同优化算法,智能调度电网资源,优化电力分配,降低运维成本。此策略解决了传统变电运维中人力依赖性强、响应速度慢、运维成本高等问题,实现电网的高效、稳定和经济运行。实验结果表明,应用该策略后,电网故障响应时间缩短,运维成本降低,电网运行的稳定性和经济性得到显著提升,为智能电网的持续发展提供有力支持。

关键词： 电力技术   新能源发电   电力系统  

摘要： 随着时代的演进,科技革新与能源消耗的不断提升,电力工程领域受到了极大的重视,并在众多行业中得到了广泛的应用。但是,随之而来的能源耗竭与环境污染问题也愈发严重,这迫使我们探寻并开发新型能源来解决这些问题。在这一过程中,电力技术扮演了至关重要的角色,它能够将各种非电能形态转换为电能,进而高效地利用诸如太阳、风力、水流等自然能源,以应对工业生产的需求。可以说,电力技术的运用是推动新能源开发进程的根本,对于我国能源产业的未来发展具有深远意义。鉴于此,本文将深入探讨电力技术在新能源生产领域的具体应用策略。

关键词： 风力发电   变桨控制   优化  

摘要： 介绍了风力发电变桨控制系统的结构,分析了工作状况和可靠性要求。根据使用要求,对风力发电变桨控制系统进行优化,并在测试平台进行试验验证。同时对风力发电变桨控制系统的常见故障进行了分析,提供解决策略。优化后风力发电变桨控制系统能够满足风力发电机组的运行要求,具有良好的应用前景。

关键词： LSTM-RNN   特高压直流输电线路   继电保护   快速傅里叶变换   故障识别  

摘要： 为解决传统特高压直流保护对高阻故障检测准确率不高、故障检测时间过长以及故障选极不完善的问题,提出基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的特高压直流输电线路继电保护故障检测方法。首先,基于快速傅里叶变换分析特高压直流输电系统暂态故障特征,使用相模变换和小波变换提取出故障特征量作为输入数据。其次,将输入数据输入到LSTM-RNN中进行前向传播,对系统故障特征进行深度学习,同时使用反向传播方式更新网络参数,将深层的特征量输入到Softmax分类器中进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,并输出识别结果。最后,在PSCAD/EMTDC仿真条件下,搭建特高压直流输电模型。验证结果表明:所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有更好的效果,相比于人工神经网络、卷积神经网络、支持向量机,故障识别准确率分别提升4.71%、6.57%、9.32%。

关键词： 永磁同步电机   无传感器控制   模型参考自适应控制   矢量控制  

摘要： 本研究聚焦于永磁同步电机(PMSM)无速度传感器控制技术,致力于构建结构简化、动态特性优良且工程实现便捷的无传感控制架构。基于矢量控制框架,创新性地融合模型参考自适应观测器(MRAO),通过构建参考模型与可调参数模型的误差收敛机制实现转速信息重构,显著降低系统硬件成本与空间需求。针对传统MRAC方法存在的参数敏感性高、动态响应滞后等技术瓶颈,提出两项核心改进策略:首先,在磁链定向控制中采用id=0约束条件,实现观测器自适应律的维度降阶与参数敏感性降低;其次,设计级联型PI调节器替代传统并联结构,通过频域解耦优化提升调速过程中的动态响应特性。仿真实验表明,优化后的控制系统在0~5%额定转速区间内保持±0.8%的稳态精度,相较传统方案动态响应时间缩短42%。该研究为低速工况下的永磁同步电机控制提供了理论参考和工程实践指导。