关键词： 新能源发电   人才培养   课程开发   岗位实践能力  

摘要： 本研究聚焦新能源发电工程技术专业课程开发，基于企业岗位实践能力需求，通过校企合作，提炼工作任务，构建涵盖专业知识与实践技能的课程体系。通过对企业岗位实践能力的课程研究，进一步明确新能源发电工程技术专业高素质技术技能型人才培养方案，开发制定切实可行的、科学的课程体系，为新能源发电产业的发展提供强有力的人才支撑和技术支持，同时提高学生在该领域的职业竞争力。

关键词： 风力发电   并网稳定性   控制系统优化   电力电子技术  

摘要： 在风力发电领域,随着装机容量的不断增加,风力发电系统并网稳定性问题日益凸显。为了有效提升风力发电系统并网运行的稳定性,本文深入分析了当前风力发电并网过程中存在的典型问题及其影响机理。在此基础上,进一步提出了针对性的提升策略和技术改进方案。通过实验验证,在不同工况下,所提出的优化方案均能够显著降低功率波动率,提高故障穿越能力,并增加系统阻尼比,从而有效增强了风力发电系统并网运行的动态稳定性和鲁棒性。本研究表明,通过系统化的技术改进,对于保障大规模风电并网的稳定运行具有重要意义,有助于推动风力发电行业的持续健康发展。

关键词： 永磁同步电机   矢量控制   自抗扰控制   滑模控制   灰狼算法  

摘要： 永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)因其高效率、高功率密度、优越的动态性能以及良好的运行稳定性,被广泛应用于新能源汽车、家用电器、航空航天、工业自动化等多个领域,尤其在新能源汽车领域中,PMSM已成为主流驱动电机。在PMSM的调速系统中,PI控制凭借其实现简单、成本低廉、调速性能稳定等优点得到了广泛应用。然而,PI控制对系统参数变化和外部干扰的鲁棒性较差,在复杂工况下难以满足高性能控制的需求。为解决这一问题,本文将自抗扰控制引入到PMSM调速系统中,以达到提升PMSM调速性能和抗扰性能的目的。本文主要研究内容如下: (1)PMSM矢量控制研究。分析了PMSM矢量控制原理,基于坐标变换搭建了PSMSM数学模型。使用了空间脉宽调制技术,搭建了基于PI控制器的PMSM矢量控制模型并对其进行分析,根据仿真分析可知,PI控制还是存在超调量大、抗干扰能力差等问题。 (2)PMSM自抗扰控制研究。将自抗扰控制理论引入到电机控制系统中,对传统自抗扰控制器进行降阶处理,设计了转速环一阶自抗扰控制器。针对自抗扰控制器中采用的非线性fal函数容易引起抖振的问题,提出了新的非线性光滑函数并构建连续光滑扩张状态观测器。根据仿真分析可知,改进自抗扰控制能够有效减少系统超调量,提高了系统响应速度,还能够有效抑制电磁转矩的波动,具有更优异的抗干扰能力。 (3)PMSM滑模自抗扰控制研究。为进一步提升PMSM调速性能与鲁棒性,将滑模控制引入到自抗扰控制研究中。为了平衡滑模控制器收敛速度和抖振之间的关系,提出了一种改进指数趋近律,并以此设计了基于改进扩张状态观测器的复合滑模控制器。针对滑模自抗扰控制器参数难以整定的问题,引入了改进灰狼算法以优化控制器参数配置。根据仿真分析以及实验验证可知,改进滑模自抗扰控制器能够进一步提升系统响应速度,并且在突加负载扰动的情况下具有较好的鲁棒性。

关键词： 永磁同步电机   再制造   生命周期评价  

摘要： 本文以某品牌新能源汽车永磁同步电机为研究对象，基于生命周期评价（Life Cycle Assessment,LCA）理论，运用GaBi软件对原始制造与再制造两种模式下的电机全生命周期各阶段资源消耗、能源消耗及污染排放进行比较分析。结果显示：再制造电机在以上3个方面均展现出了明显优势。研究结果不仅为电机的绿色制造提供了理论依据，也为推动新能源汽车产业的可持续发展提供了实践指导。

关键词： 新一代信息技术   光通信技术   课程改革   教育创新   科技引领教学  

摘要： 新一代信息技术为国务院确定的七个战略性新兴产业之一，而光通信技术作为全球新一代信息技术革命的重要标志，已成为现代化通信中非常重要的支柱。新一代信息技术，不只是指信息领域的一些分支技术，如光通信、集成电路、计算机等的纵向升级，更主要的是指信息技术的整体平台和产业的代际变迁。为适应这一挑战，光通信技术课程正在经历一场新时代的改革，课程改革是适应通信技术领域快速发展的必要措施，也是培养高水平专业人才的重要手段。结合上海理工大学的实际授课情况，该文讨论在新一代信息技术革命背景下，如何提高光通信技术课程的质量和实践教学。

关键词： 智能电网   通信检测装置   网络综合测试仪  

摘要： 近年来智能电网发展迅速，其中通信检测装置在保障电力系统安全与稳定运行方面扮演关键的角色。本文阐述了智能电网的特征，分析其通信检测装置的主要技术类型。探讨了当前通信检测装置技术实际应用中存在的常见问题，重点聚焦网络综合测试仪在智能电网中的创新应用策略，提升设备的检测精度和响应速度，优化智能电网整体性能。

关键词： 链路负载   出口负载   业务负载   城市轨道   双数据中心  

摘要： 随着数字化转型的持续推进，信息系统的高可用性和业务连续性对业务的支持和保障日趋重要，尤其对于作为关键信息基础设施的城市轨道交通信息系统而言。文章研究了负载均衡技术在城市轨道交通信息系统双数据中心中的应用，旨在构建一个既能有效分散系统压力，又能确保在单点故障时快速恢复服务的解决方案。通过详细设计双数据中心架构、优化网络拓扑规划、实施设备冗余部署及建立故障自动切换机制，文章为提升城市轨道交通信息系统的稳定性和资源利用率提供了全面的技术路径和实践参考。

关键词： 双馈感应电机   非线性控制   滑模控制   径向基函数神经网络   协调控制  

摘要： 随着全球对清洁能源的需求日益增长,风力发电作为可再生能源的重要组成部分,其研究与应用受到了广泛关注。双馈感应发电机(Double-fed induction generator,DFIG)凭借其高效稳定的性能,在风力发电领域得到了广泛应用。为了进一步提高能源捕获效率,远距离输电技术逐渐成为研究热点。直流型双馈风力发电(Direct current double-fed induction generator,DC-DFIG)系统因其采用双变流器结构,能够实现大规模远距离直流并网输电,具有重要的研究价值。然而,由于DC-DFIG系统结构的复杂性,传统的控制策略在功率捕获以及应对系统参数变化和外部干扰时,往往存在动态响应慢、稳定性不足等问题。因此,本文针对DC-DFIG的机侧和网侧变流器,提出了滑模控制、模型预测控制和深度强化学习控制等电力系统非线性控制策略,以解决上述问题。本文的主要研究内容如下: 1.针对DC-DFIG系统机侧存在的动态响应慢、鲁棒性不足等问题,设计了滑模控制器以实现风能的快速、稳定的最大功率点跟踪。DC-DFIG是一个多状态变量的强耦合系统,通过引入饱和函数和自适应控制,可以实现系统的快速平稳收敛;进一步地,提出了一种基于径向基函数神经网络的全局快速终端滑模控制策略,通过新型的滑模趋近律和径向基函数神经网络降低了外部干扰和模型不确定性的影响,同时实现了系统状态的快速收敛和精确控制,进一步提高了系统鲁棒性和适应性。仿真和实验结果表明,所提控制策略的性能优于传统滑模控制。 2.针对DC-DFIG系统机侧单一控制策略存在的局限性,提出了一种结合滑模控制和端口受控哈密顿系统的协调控制策略。单一控制方法存在一定的缺点,例如滑模控制响应速度快,但存在抖振;端口受控哈密顿系统控制具有良好的稳定性,其响应速度却不尽人意。为此,首先基于哈密顿雅可比不等式方程设计了一种滑模控制器,通过引入辅助控制输入,实现了对系统状态的快速解耦和控制,增强了系统的鲁棒性。其次,基于端口受控哈密顿系统方法,构建系统的能量函数,并设计了相应的能量匹配控制器。通过该控制器,系统的稳态误差显著降低。进一步地,通过引入协调函数,将滑模控制和端口受控哈密顿系统控制有效结合,使系统在瞬态和稳态下均能保持良好的性能。仿真和实验结果表明,所提出的协调控制策略在跟踪精度、响应速度和稳定性方面均优于单独的滑模控制和端口受控哈密顿系统控制策略。 3.针对DC-DFIG系统机侧控制策略设计复杂的缺点,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度深度强化学习算法的改进控制策略,简化了控制器的设计难度并提高了的智能体的训练效率。传统非线性控制方法在应对系统参数变化和外部干扰时,往往存在控制结构复杂、参数选择繁琐、动态响应慢等问题,本研究通过设计内在好奇心模块来解决传统深度强化学习在训练过程中出现的奖励稀疏问题,提高了智能体的学习效率。仿真和实验结果表明,所提出的控制策略在稳态误差、响应时间和对风速变化的适应性方面优于传统的PI控制和滑模控制。 4.针对DC-DFIG系统的网侧控制精度不足的缺点,提出了一种改进的三矢量鲁棒协调模型预测控制策略。传统网侧变流器的控制方法存在稳态误差大、控制精度不高等问题。为克服这些不足,本文提出了一种改进的三矢量模型预测控制策略。该策略通过扩大电压覆盖范围、最小化电流纹波,并采用非连续向量状态合成,显著提高了控制精度。进一步地,基于滑模控制理论,设计了一种鲁棒模型预测控制策略。通过优化传统模型预测控制中的代价函数,该策略使逆变器在设备参数变化的情况下仍能保持稳定,降低了对系统模型的依赖度。此外,通过引入协调函数,确保了改进的三矢量模型预测控制和鲁棒模型预测控制之间的平滑过渡,以适应不同场景的需求。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性,表明该方法在控制精度、电流纹波抑制和鲁棒性方面均优于传统控制策略。 5.针对DC-DFIG系统的网侧支撑性不足的问题,提出了一种参数自适应的虚拟同步机控制策略。随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提升,电力系统固有的惯性和阻尼特性显著减弱,潜在的频率和功率振荡问题逐渐凸显。传统非线性控制方法在抑制功率和频率振荡方面效果有限。为此,本文提出了一种基于径向基函数神经网络的固定时间滑模虚拟同步机控制策略。该策略借助径向基函数神经网络动态调整虚拟惯性和阻尼系数,简化了参数解耦过程,增强了系统适应能力。所提出的固定时间滑模控制使系统不受初始状态影响,能在固定时间内收敛至稳定。仿真结果表明,本章所提控制策略与传统控制方法相比,在应对负载和频率干扰时具有显著优势。