关键词： 模块化多电平换流器   误差优化   1D-CNN   开路故障  

摘要： 由于模块化多电平变换器(modular multilevel converters,MMC)实际模型中采样误差、电路参数不准确等因素,现有故障诊断策略存在鲁棒性差、阈值难选取等难题。为解决上述问题,提出了一种基于电容电压预测采样优化的MMC多管开路故障诊断策略。该策略将逐段误差优化后的电容电压、输出电流和环流作为故障诊断显性特征,利用结构简单、适应力强的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)作为新的故障定位方案,实现MMC高精度开路故障诊断。所提方法无需增加额外传感器,在故障子模块电容电压变化的初始阶段即可实现子模块多管故障的快速准确定位。相较于现有基于电容电压的诊断策略,该方法极大地降低了系统参数误差,保证了故障诊断网络的鲁棒性。最后,仿真和实验验证了所提故障诊断策略的有效性。

关键词： 物联网技术   电力通信   智能电网   数据采集   传输协议优化  

摘要： 随着电力网络的日益复杂,传统电力通信模式面临着延迟、丢包及能效等问题。物联网技术在电力通信中的应用,有力推动着行业的智能化转型。研究深入探讨物联网技术如何优化电力通信中的数据采集、传输协议、信号增强及干扰抑制等关键环节,通过提出硬件架构能耗、拓扑优化、信号增强强度等优化公式,并结合算法与架构设计,显著提升电力通信网络性能。实验结果表明,融合架构和智能算法的应用,能有效提高系统稳定性、传输效率与能效,为电力通信系统数字化升级提供支撑,助力智能电网和智慧城市建设。

关键词： 永磁同步发电机   开关变换器   谐波状态空间   频率耦合   谐波传递函数  

摘要： 随着“碳中和”、“碳达峰”目标提出及能源低碳转型等政策的推进,未来高比例新能源的接入使得电力系统电力电子化。高电力电子化的电力系统易发生频率耦合、谐波谐振等问题,严重时会引发系统不稳定。针对永磁同步风力发电系统,首先,基于谐波状态空间理论搭建了闭环模式下的风机并网系统小信号模型;然后,推导了永磁同步风力发电系统谐波状态空间矩阵,成功绘制并定性分析了系统频率耦合关系;最后通过仿真模型结果与数学模型结果对比有效验证了所建模型精确性。

关键词： 逆变器   前馈控制   电能质量   死区   弱电网  

摘要： 以三相LC型并网逆变器为研究对象,首先从闭环传递函数的角度,揭示弱电网下传统公共耦合点(PCC)电压前馈策略与线路阻抗的交互作用会放大死区引入谐波,恶化系统电能质量。在此基础上,提出一种基于高通与低通滤波器的改进PCC电压前馈控制策略,该控制策略适用于大功率场合,且可在兼顾系统动态性能与稳定性的情况下有效减小死区影响,改善系统电能质量。最后通过仿真与实验验证所提控制策略的有效性。

关键词： 并网逆变器   弱电网   稳定性  

摘要： 为了抑制电流纹波,提出了一种双频并网逆变器,验证这种双频并网逆变器不需要复杂的参数配置就能够在弱电网的工况下稳定运行,对该并网逆变器进行数学建模,并根据并网逆变器的数学模型推导基于阻抗的稳定判据。经过数学推导证明,该并网逆变器在弱电网环境下对电流纹波依然有较好的抑制效果,并不会失稳导致失去抑制电流纹波的能力。最后,制作了实验样机,证明理论推导的正确性。

关键词： 博弈论   智能电网   需求响应   电力市场   分布式能源   虚拟电厂   大数据   人工智能   区块链   多能耦合  

摘要： 随着智能电网的快速发展与电力体制改革的深化,需求侧用户作为购电与售电双重身份的主体,如何在开放式电力市场中有效参与并实现多方共赢,成为当前研究的热点与难点。从博弈论视角出发,综合梳理并分析了智能电网需求响应(DR)的主要理论方法与实践应用。总结了电力需求侧的典型博弈模型及其分类,包括静态博弈、动态博弈、演化博弈与合作博弈等;探讨了在分布式能源管理、虚拟电厂与微电网环境下,博弈论用于DR优化、收益分配以及用户行为建模等方面的实现路径;针对不同模型在处理多主体决策、复杂网络结构与信息不对称等问题时的适用性和不足进行了深入剖析。综述表明,博弈论在多主体决策场景下具备出色的灵活性与适应性,尤其在应对用户负荷转移、可再生能源波动和价格激励设计等方面具有显著优势。随着电力市场与智能电网规模的不断扩大,动态博弈模型的计算成本、多代理系统中的协同机制设计以及信息不对称导致的策略不确定性问题依然突出。通过引入大数据与人工智能技术,可望进一步提升博弈模型在高维度、不完全信息及实时响应环境中的可行性与效率。总体而言,博弈论为解决智能电网需求侧响应中的多主体交互优化问题提供了重要理论支撑和技术手段。今后的研究可进一步拓展混合博弈模型,结合区块链等新兴技术完善用户数据共享与结算机制,推进多能耦合与跨学科协同调度,为电网安全、经济与低碳运行提供更加全面而高效的解决方案。

关键词： 内置式永磁电机   12槽8极   不等齿宽   分数槽集中绕组  

摘要： 提高电机绕组系数,提升电机功率密度,减少电机铜线使用量,是降低永磁同步电机成本的重要设计技术方案。针对具有高绕组系数的12槽8极不等齿宽单层绕组内置式永磁同步电机进行研究,对比常规12槽8极双层绕组电机。对影响电机性能的电机绕组系数、绕组磁动势谐波、转子涡流损耗进行理论分析,优化电机结构。实测电机反电动势、电机效率、电机振动、转子温升、铜线用量,进行对比分析,在低速、中速运行区域下,采用12槽8极不等齿宽单层绕组的设计方案提升电机效率明显,同时降低电机材料成本明显,在电机振动方面,空载时电机振动略有改善,负载时2倍、4倍电频率振动值变大,其它倍频率振动值相当。综合考虑电机性能,为高功率密度、低成本永磁电机的开发提供参考依据。

关键词： 电机监测   声纹识别   小波去噪   损失函数   空间注意力机制   永磁同步电机  

摘要： 【目的】在传统永磁电机故障监测领域,接触式信号虽被广泛使用,但通常只能反映电机的单一运行状态且信息量不足,难以识别永磁同步电机的全面运行状态。为丰富信息量,需要额外增加传感器,但这不仅增加了系统的复杂性,还提高了实际应用难度。因此,提高永磁电机状态监测的精度与便捷性成为重要的研究目标。随着智能化监测技术的发展,非接触式信号的应用越来越受到关注。永磁电机运行时产生的音频信号包含了丰富的状态信息,为故障诊断提供了新的方向。相较于接触式信号,音频信号能实时反映由故障引起的电机振动、噪声等特征,有较大的研究价值。然而这类信号易受环境噪声的干扰,导致信号质量差、特征信息不清晰,不利于永磁同步电机的状态监测。针对上述问题,提出了一种基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型,旨在通过深度学习技术高效地监测和诊断电机运行状态。【方法】采用小波去噪算法减少噪声干扰,提升信号质量,进而提升信噪比,确保模型能够更清晰地提取梅尔谱特征,为故障识别和分类奠定基础。然而,直接使用卷积神经网络提取梅尔谱特征可能会削弱特征间的关联性,影响故障识别的精度。引入空间注意力机制,通过加权增强特征的空间位置相关性,使模型关注最关键的部分,提高特征提取的有效性。为提升模型的识别准确率,对梅尔谱特征进行归一化处理,并采用AAM-softmax损失函数。该函数通过强化类间约束,提高模型在不同类别之间的区分能力,进而提升识别精度和泛化能力并优化训练过程,使模型更好地适应不同工况。【结果】仿真测试结果表明,所提出的模型在训练集上表现出色,能够准确识别电机的不同运行状态,并在测试集上展现出较强的泛化能力。实验结果证实,基于深度学习的声纹识别方法能够有效监测永磁电机的多种运行状态,准确度较高且实用性较强。【结论】基于声纹识别的永磁同步电机深度学习模型能够有效去除噪声并提取关键特征。通过引入空间注意力机制和AAM-softmax损失函数,显著提升了模型的识别精度和泛化能力。该模型具有广阔的发展前景,可广泛应用于永磁电机的状态监测与故障诊断,推动电机智能化维护技术的发展。

关键词： 配电网   微电网   分布式新能源   孤岛划分   供电恢复  

摘要： 为充分挖掘微电网分布式新能源支撑配电网恢复供电的潜力,提出考虑微电网分布式新能源供电潜力的配电网供电恢复方法。首先,采用Weibull分布模型和Beta分布模型,拟合风速概率分布和光照强度分布,建立了计及时序特性的风光等新能源发电模型;其次,考虑负荷恢复量、线路裂解数以及电能质量因素,构建含微电网的配电网多目标下的孤岛划分模型;然后,为了克服原始灰狼算法没有速度更新的缺陷,引入速度辅助灰狼优化算法(VAGWO)对新型配电网孤岛划分模型进求解;最后,在改进的IEEE 33节点系统上进行算例分析,验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词： 有限时间共识   分布式优化算法   经济调度问题   智能电网  

摘要： 在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的思想.该算法直接从经济调度问题的原问题出发解决,无需将其转化为对偶问题,从而简化了问题构建过程.此外,算法设计了一种新的共识机制,实现了所有智能体在有限时间内达成共识,这一特性提高了算法在经济调度问题中的效率和实用性.最后,通过两个仿真实验验证了所提出的分布式优化算法的有效性.