关键词： 微网群   电能质量评估   多变流器   协同控制   闭环治理  

摘要： 针对如何通过微网群电能质量评估与多变流器协同来实现电能质量有效控制这一问题,提出1种新的基于超短期电能质量评估的微网群电能质量控制策略。首先,采用超短期电能质量评估方法,实时评估并定位微网群中的电能质量问题。然后,根据定位结果,采用分布式共识算法对多变流器进行协同控制,以实现电能质量任务分配及治理;治理完成后,再进行评估验证,确保治理效果并形成微网群系统级的闭环治理体系。最后,算例表明所提策略相较于传统方法能在微网群层面上实现电能质量问题的识别、评估和治理的闭环控制,谐波畸变率有效降低,实现了微网群电能质量的有效评估与治理。

关键词： 新能源   发电系统   储能技术   集成   优化应用  

摘要： 新能源发电系统,依托太阳能、风能、水能等可再生能源,正逐步成为全球能源结构中的重要组成部分。然而,这些能源的间歇性和不稳定性给电网的运行带来了诸多挑战。为了克服这些挑战,储能技术通过特定介质或设备,将能量以某种形式储存起来,并在需要时释放。针对不同的生产结构和电力计划,采用不同的储能方式,充分利用各自的优点,使其在智能电网中获得更大的利益。

关键词： 新能源发电侧   储能技术   电化学储能技术   仿真实验  

摘要： 本文基于本公司参与的某新能源项目的实际情况展开分析,以该项目中采用的电化学储能技术为研究对象,通过详细说明案例项目中电化学储能技术的关键方案,包括储能装置控制策略、关键功能模块实现策略等,并通过仿真实验的方法综合评估相关技术的可行性。测量结果显示,本技术措施具有响应速度更快、同步效果更好等优点,值得推广。

关键词： 信息与通信技术   高端装备   工业现场   在线认可   远程审核  

摘要： 随着信息与通信技术(ICT)的发展与广泛应用,传统制造正加速向智能制造升级,在线认可模式依托ICT技术迎来发展契机。但针对复杂工业现场,目前仍缺乏成熟有效的在线认可模式。以工业现场认可全生命周期各阶段关键活动为主线,探索认可机构在“合规合法、信息安全、充分受用”原则下,如何通过ICT技术手段提升认可管理能力,创新性提出基于ICT交互的工业现场在线认可模式。该模式在赋能制造业高质量发展的同时,也为认证认可与新技术的深度融合发展提供了有益启示。

关键词： 计算机通信技术   电子信息工程   应用  

摘要： 伴随着信息技术的高速发展,计算机通信技术在电子信息工程中扮演着非常关键的角色,计算机通信技术指的就是通过计算机网络进行信息传输与交换的技术,其运用范围广泛,包含无线通信、局域网以及互联网等。在电子信息工程当中,计算机通信技术可以实现数据的共享与传输,提升系统的可靠性以及效率。

关键词： 认知智能电网   樽海鞘群算法   Holton序列   黎曼流形   全局搜索  

摘要： 针对智能电网中的频谱资源稀缺问题,利用认知无线电与智能电网融合技术提升智能电网中的频谱资源利用率。对于认知智能电网中最优化资源分配问题的求解,设计了一种混沌群精英领导者与黎曼流形的樽海鞘群算法。文章利用Halton序列混沌初始化樽海鞘种群,增强多样性,使算法快速锁定最优解范围;为避免领导者陷入局部最优,利用群体精英随机替换领导者位置更新,从而避免领导者陷入局部最优,提升领导者搜索能力。另外,提出融合黎曼流形和学生t分布变异策略,增强种群活跃度,克服算法在后期因群体聚集导致算法陷入局部最优缺陷。利用IEEE CEC基准函数集测试改进算法的有效性,并绘制曲线进行有效性分析;为将改进的混沌自适应樽海鞘群算法(modified chaotic adaptive salp swarm algorithm,MCASSA)应用到认知智能电网中的资源分配求解的应用潜力,以智能电网的最大化传输速率为目标进行对比分析,并比较分析用户的公平性和最大化效益。实验结果表明,MCASSA算法能有效提升认知智能电网的性能和资源利用率。

关键词： 融合通信技术   智能电网   调度优化  

摘要： 传统调度模式受通信架构限制,难以满足高渗透率可再生能源接入和多主体协同控制需求。融合通信技术集成光纤通信、无线专网、卫星通信及5G,为智能电网调度提供高效、低时延的信息交互支撑。文章研究融合通信技术在智能电网调度优化中的应用,构建融合通信网络,实现数据全息互联,运用智能调度算法提高调度预测精度,优化电网调度指令执行策略,并通过实验验证方法的有效性。

关键词： cogging torque   degree of saturation   harmonic wave   Line starting permanent magnet synchronous motors (LSPMSM)   multi-target particle swarm algorithm  

摘要： Line-starting permanent magnet synchronous motors (LSPMSM) are different from other permanent magnet motors due to their double-sided slotted characteristics of the stator and rotor, making it difficult to analyze the cogging torque. The overall optimization of motor cogging torque and torque ripple rate is also challenging. This paper optimizes the rotor design of the LSPMSM based on multi-objective particle swarm optimization algorithm, considering the saturation performance of the motor. Firstly, this paper establishes the relationship between harmonic magnetomotive force and cogging torque to predict the cogging torque of the LSPMSM. The cogging torque is analyzed as a dynamic function relationship of various motor parameters, providing corresponding optimization parameters for the subsequent optimization of the prototype. At the same time, under the premise that the maximum magnetic energy product of the permanent magnet remains unchanged, the relationship between the saturation degree of the motor and the parameters of the permanent magnet is determined, and the selection range of the motor's permanent magnet parameters is determined based on this relationship. Define three working states of the motor: unsaturated, peak saturation, and after saturation, to make the analysis and optimization results of the motor more accurate. Secondly, combined with response surface methodology (RSM) and multi-objective particle swarm optimization algorithm (MOPSO), this paper proposes a comprehensive optimization strategy to optimize key objectives such as motor cogging torque, torque ripple rate, and efficiency. The optimal design solutions in different regions can be obtained by using the response surface algorithm to classify numerical groups and shorten the computation time of the particle swarm optimization algorithm. The optimal solutions under six different conditions are determined after considering whether the stator is skewed and the three working states of the moto

关键词： 改进SVM模型   风力发电机组   定子绕组短路故障   故障诊断   改进麻雀搜索算法  

摘要： 由于风力发电机组定子绕组短路故障具有复杂性,在进行故障诊断时导致诊断覆盖率普遍较低。针对上述问题,提出基于改进SVM的风力发电机组定子绕组短路故障诊断方法。实时采集风力发电机组数据,通过d-q变换技术提取定子绕组短路故障的关键特征。采用改进的麻雀搜索算法对SVM模型的参数进行精细调整与优化,构建故障诊断模型。利用该模型对实时采集的数据进行诊断,实现对定子绕组短路故障的精准识别。实验结果表明,设计方法显著提升了故障诊断覆盖率,能够准确诊断风力发电机组定子绕组短路故障。

关键词： 风力发电机组   数字可视化   监测方法   故障诊断  

摘要： 针对风力发电机组数字可视化监测方法的研究,首先剖析机组运行原理与监测需求,构建数字可视化监测系统总体架构,明确数据采集、传输方案。运用数据预处理、特征提取等方法处理分析数据,给出相关公式。其次采用合适的可视化技术实现界面设计与效果展示。经实验验证表明,该方法有效且可靠,能直观展示机组运行状态,在故障诊断和预警方面优势显著,为风力发电机组高效运行和维护提供有力支撑。