关键词： 永磁同步电机   无位置传感器   磁场定向控制   相位补偿   有源磁链  

摘要： 永磁同步电机因其高功率密度、高效率和良好的动态稳态性能,在工业自动化、电动汽车和航空航天等领域得到广泛应用。传统的电机控制算法通常依赖于霍尔、光电编码器等位置传感器,不仅增加了系统的成本、体积和复杂度,还降低了可靠性,因此无传感器控制技术日趋成为国内外学者的研究热点。本文以磁链为状态观测变量,设计了一种基于非线性相位补偿有源磁链观测器的永磁同步电机无感矢量控制系统,用以实现精准的转子位置估计和稳定高效的电机控制。 首先,本文重点围绕永磁同步电机的转子位置估计展开研究。针对传统非线性磁链观测器因模型不匹配导致应用范围只局限在表贴式电机的问题,设计基于有源磁链的非线性观测算法,通过引入有源磁链概念重新建立观测模型,有效消除估计偏差,由此将算法应用范围推广到内置式电机。针对传统非线性磁链观测器因梯度搜索增益的取值裕度有限以致影响观测稳定性的问题,设计基于相位补偿的非线性观测算法,利用梯度搜索转子磁链的幅值和相位使得误差动态非自治方程变的更加对称,从而优化收敛路径,提高收敛速度与稳定性。 其次,针对无感矢量控制系统进行关键参数设计以及仿真分析。在电流环参数设计中使用去耦降阶的方法,将交叉耦合电动势作为电压控制的前馈,实现交直轴电流完全解耦,使得非线性系统转化为线性定常系统。随后利用电流环带宽降低系统阶数并完成电流环控制器的参数整定。在转速环参数设计中使用有功阻尼的方法,人为增加系统的阻尼特性以实现临界阻尼或过阻尼,从而抑制系统震荡、改善动态响应,并且依据阻尼比和自然频率完成转速环控制器的参数整定。 最后,为验证上述理论研究的有效性,设计以单片机为控制核心的软硬件平台,并在该平台进行电机启动、转速突变、反转和负载等典型工况的实验测试。实验结果表明,本文所设计的观测器相较于传统非线性磁链观测器在电机零速启动时将位置估计收敛时间由1.5s缩短到了1s,使收敛速度提升了33%,在电机低速稳态时将位置估计误差由0.25rad减小到了0.09rad,使估计精度提升了64%。由此证明非线性相位补偿有源观测器能够实现更加快速、准确、稳定的转子位置估计,有效提升了无感矢量控制系统的动态性能与鲁棒性。

关键词： 永磁同步电机   预测电流控制   双矢量   滑模控制  

摘要： 针对当前广泛使用的PI控制与单矢量模型预测控制传统组合方案在永磁同步电机调速系统中调速性能不佳、电流脉动大等问题，本文设计了一种新型的基于永磁同步电机的组合控制策略，电流环设计为双矢量优化模型预测电流控制，减少定子电流谐波含量以提高系统稳态控制性能，并优化算法降低了计算量，同时转速环设计为一种变速趋近率的滑模控制算法，根据平衡点自适应调整趋近律速度，提高了动态控制性能。仿真结果表明该设计的组合方案降低了定子电流的谐波含量，有效抑制了直交轴电流脉动，显著提升了永磁同步电机的动稳态性能，验证了该策略的有效性和可行性。

摘要： 在当今全球能源领域，智能电网作为电力行业的革命性创新成果，正以其强大的影响力重塑着行业版图。智能电网融合了信息技术、通信技术与电力技术的精髓，构建了一个高效、可靠的电网生态系统。作为电力企业与用户之间的桥梁，电力营销在新时代背景下既迎来了前所未有的发展机遇，也面临着诸多挑战。智能电网技术的广泛应用，如智能电表、远程抄表系统以及需求侧管理策略的实施，为电力营销带来了颠覆性的变革。深入探究智能电网技术在电力营销中的实践应用与深远影响，对于电力企业提升服务品质、用户满意度和市场竞争力具有重要意义，同时也为电力行业的可持续发展注入了新的活力。

关键词： 电力电子变压器   配电网   虚拟阻抗  

摘要： 文章提出基于虚拟阻抗的输出电能质量调节方法，通过构建负序与谐波电流分量提取路径，设计“电阻-电感-电容（resistor-inductor-capacitor, RLC）”型反馈阻抗，实现输出阻抗的频域重构。仿真验证结果表明，在典型扰动工况下引入虚拟阻抗控制后，有效提升了电力电子变压器接入配电网时的供电质量与控制鲁棒性。

关键词： 交通运输   绿色低碳转型   新能源技术   智能化技术   低碳基础设施  

摘要： 随着全球气候变化的日益严峻,交通运输领域的碳排放问题已成为全球关注的焦点。作为经济活动的重要支撑,交通运输领域的绿色低碳转型对于实现全球气候变化应对目标至关重要。本文旨在分析交通运输领域的碳排放现状,探讨绿色低碳转型的关键技术,并提出实施路径,以期为交通运输领域的可持续发展提供参考。

关键词： 多场景划分   新能源发电   主动配电网优化   负荷削峰填谷   Pareto最优解集   均衡考虑决策  

摘要： 为充分反映新能源发电和用电负荷的随机性与波动性，提升电网的稳定性和可靠性，提出基于多场景划分的新能源发电主动配电网优化方法。以主动配电网运行历史数据为基础，利用托普利兹逆协方差聚类方法划分运行场景，在不同的场景中优化新能源发电主动配电网，构建负荷削峰填谷后方差最小、储能调度成本最小、新能源弃电量最小的优化目标函数，并设定相应的约束条件；基于微分进化算法求解优化目标函数后，输出Pareto最优解集，均衡考虑决策方法对在该解集中获取最优折中解，即输出新能源发电主动配电网优化结果。测试结果显示，能够依据历史数据完成新能源发电场景划分，优化后荷削峰填谷后方差均在0.22以下，新能源弃电量在317.2 kWh以下；节点传输充裕率在90%以上。

关键词： BP神经网络   风力发电   故障诊断   数字孪生   遗传算法  

摘要： 随着全球对可再生能源需求的不断增长,风力发电成为了清洁能源的重要来源,其可靠性和运行效率成为研究热点。风力发电机在运行过程中面临多种故障挑战,传统故障检测与预测方法存在滞后性和低准确性问题,难以满足现代风电场的运维需求。本文提出了一种基于数字孪生技术的风力发电机故障诊断方法,通过构建风力发电机的数字孪生模型,实时监测其运行状态,并整合多源数据。在此基础上,采用BP(Back Propagation,BP)神经网络进行故障预测,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对神经网络的各项数值进行优化,以提高模型的预测准确性和鲁棒性。研究表明,基于数字孪生的故障预测方法能够有效捕捉风力发电机的运行特征,及时识别潜在故障,相较于传统方法显著提升故障预测的准确率和响应速度。该方法为风电场的智能运维和决策支持提供了新手段。本文的研究内容包括以下几个方面。 数字孪生模型的构建:通过集成风力发电机的物理模型、传感器数据和仿真平台,构建了高精度的数字孪生模型,实现对风力发电机运行状态的实时监控和仿真分析。物理模型的建立包括风力发电机的主要部件,包括叶片、齿轮箱、发电机、控制系统和基础结构等,通过Unity3D进行详细设计与验证。传感器数据包括温度、振动、电流、电压、风速和风向等多源数据,通过高精度传感器实时采集。仿真平台利用Matlab等软件搭建,实现对风力发电机的动态仿真和性能分析。 GA-BP神经网络优化与故障诊断融合:针对风力发电机多源故障特征(如轴承高频谐波、叶片裂纹低频异常、绕组过热电流畸变)的耦合性与工况干扰问题,本研究采用遗传算法(GA)优化BP神经网络参数:以典型故障特征数据集为优化目标,利用GA的全局搜索机制动态调整网络学习率、隐含层节点数及激活函数组合,同时通过种群变异操作增强模型对风速突变、负载波动的抗干扰能力,有效解决了故障特征提取模糊与工况适应性不足的核心瓶颈。 实验验证与结果分析:通过一系列仿真研究,验证了数字孪生技术和GA-BP神经网络在风力发电机故障诊断中的有效性。实验平台包括风力发电机的物理系统和数字孪生模型,通过真实的风力发电机模拟其运行状态,数字孪生模型通过仿真软件实现对其运行状态的仿真分析。实验结果表明,基于数字孪生的故障诊断方法在准确性、实时性和鲁棒性方面均优于传统方法,能够有效提升风电场的运维效率和安全性。