关键词： 谐波监测   电能质量   粒子群算法   多源数据   谐波频谱  

摘要： 随着分布式电源和非线性负荷的投运规模不断增加,电网谐波污染愈加严重和复杂,有必要对各馈线谐波电流进行监测。但基于经济性考虑,对变电站所有馈线均进行谐波电流监测并不可行。针对上述问题,提出了基于多源数据的馈线谐波频谱估计方法。该方法基于电网现有电能质量监测系统、调度系统、营销业务应用系统等多源数据,只需对母线谐波电压和进线谐波电流开展监测,即可估计出变电站所有馈线的谐波电流情况。首先,根据馈线谐波电流的相量运算关系和功率关系构建馈线谐波频谱估计的目标函数。其次,基于多源数据利用改进粒子群算法求解目标函数,进而得到各馈线的各次谐波电流含有率及馈线谐波电流间的相角差,实现了各馈线谐波电流频谱的估计。最后,通过仿真算例和实测算例验证了方法的可行性。算例表明该方法仅需在变电站母线处安装一台电能质量监测终端,结合现有业务系统的基本电气数据等信息,可实现馈线谐波频谱的估计,有助于节约变电站监测装置的配置成本。

关键词： 双馈风力发电机   塔上修复   激光熔覆  

摘要： 双馈风力发电机经过长期运行后,转轴易产生磨损损伤等故障。针对转轴磨损损伤故障提出一种新的修复工艺路线,开发出转轴塔上修复工艺工装,并进行工艺方案设计,经过修复验证,焊接无缺陷,转轴无变形。经实地修复验证成功,对比下塔后修复工艺,极大缩短转轴损伤故障处理时间,提高现场经济效益。

关键词： 风力发电   变桨系统   控制技术   智能化  

摘要： 本文探讨了风力发电机组变桨系统控制技术的发展现状及面临的挑战,并提出了相应的优化方案。在分析了环境不确定性、控制系统响应速度与精度、运行状态监测与故障诊断、跨学科集成与系统优化等关键问题后,文章提出了智能化控制策略的应用、多模式控制策略的设计、先进传感器技术的应用以及实时运行状态监测与预测等优化方案。这些技术的应用将有助于提高风力发电机组的性能和可靠性,推动风能行业的可持续发展。

关键词： 模块化多电平换流器   开路故障诊断   短时傅里叶变换   卷积神经网络  

摘要： 针对现有模块化多电平换流器(MMC)子模块故障诊断过程中所需传感器较多、测量干扰较大等问题,提出一种基于深度学习的MMC子模块IGBT开路故障诊断方法。在对MMC子模块开路故障特征进行分析的基础上,利用短时傅里叶变换(STFT)提取桥臂电压信号的谐波分量信息作为故障诊断所需的特征参数。将所得到的特征参数进行处理后构建故障诊断样本,在通过深度置信网络实现故障类型快速检测的基础上,依据不同故障类型,构建多个基于卷积神经网络的故障定位网络,进而实现开路故障的检测与定位。通过129电平的MMC系统仿真模型和降功率的MMC实验系统搭建,对该文所提方法进行了验证。仿真和实验结果表明,所提故障诊断方法可以在减少传感器数量的基础上实现子模块开路故障的诊断,提高系统的可靠性。

关键词： 车辆工程   永磁同步电机   参数辨识   蜣螂优化算法   Tent映射  

摘要： 针对目前永磁同步电机多参数辨识准确率不足、效率低等问题,提出了一种基于改进蜣螂优化算法的参数辨识方法。首先,建立了在同步旋转坐标系下PMSM满秩离散方程;其次,为提高蜣螂优化算法辨识PMSM模型的精度,采用Tent映射和反向学习策略改进了初始种群的均匀性,并设计一种非线性更新因子,该因子随着迭代次数的增加进行调整,提高了算法的搜索和开发能力;最后,针对蜣螂优化算法收敛慢的问题,改进了无障碍滚球蜣螂位置更新策略来加速算法收敛,并设计了PMSM参数辨识适应度函数以及改进蜣螂优化算法应用于参数辨识的流程。仿真及试验验证表明,改进的蜣螂优化算法对永磁同步电机参数辨识速度更快,精度更高。

关键词： 能源路由器   源网荷储协调   智能电网   可再生能源   电力系统  

摘要： 随着智能电网的发展和能源转型的加速,能源路由器作为一种高效管理电网能源流动的关键技术,引起了广泛关注。本文针对能源路由器在源网荷储协调中的应用进行深入研究,旨在探索其在电力系统中的作用和影响,并提出新的协调机制。文章首先细致地介绍了能源路由器的技术原理及其在电力系统中的多重作用,强调了其在优化能源分配、提高能源利用效率及支持可持续发展方面的重要性。其次,本文详述了源网荷储协调机制的设计思路与实现方式,突出了其在不同应用场景下的显著效益。通过实际案例研究,本文验证了能源路由器在提高电网效率和可靠性方面的巨大潜力,并对未来类似系统的设计和优化提供了实践经验。最后,文章总结了研究成果,指出了存在的局限性,并对能源路由器在未来源网荷储协调领域的应用前景进行了展望。

关键词： 电能质量扰动   点分类   时间定位   深度学习   注意力机制   融合模型  

摘要： 随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神经网络为基础建立分类模型,在预处理和模型内部分别嵌入局部特征注意力机制(local feature attention mechanism,LFAM)和双尺度注意力机制(dual-scale attention mechanism,DSAM)。其中,LFAM根据幅值包络线追踪信号的幅值变化,以加权方式增强信号波形的局部特征;DSAM则从通道和神经元两个尺度协助模型学习各维度特征的重要性。最后,模型以多类别-多输出的形式对每个采样点进行分类,并完成扰动时间定位。为了验证所提方法的有效性,该文建立含63种PQD类型的仿真数据库对模型进行测试。在30 dB白噪声环境下,该模型平均分类准确率为99.10%,时间定位误差均为毫秒级,具有更强的泛化性能和鲁棒性。同时,基于交流电源搭建硬件平台来测试模型,其平均准确率为99.03%,进一步验证了所提方法的可靠性。

关键词： 恒功率储能并网逆变器   大信号模型   混合势函数  

摘要： 恒功率储能并网逆变器具有典型非线性特征,当受到大扰动情况下,基于储能逆变器构成的微网系统难以平稳运行。因此为了保证系统能在受到大扰动之后回归稳定运行,必须对储能并网逆变器进行大信号稳定性分析。这里主要应用混合势函数理论,提出一种非线性稳定性分析的方法,并提出基于大信号模型的致稳控制策略。利用Matlab中的Simulink模块建立了恒功率储能并网逆变器的仿真模型,分析大信号稳定域,进而对控制参数进行优化设计。最后搭建实物平台,进行了相关实验,实验结果显示系统的动态性能大幅提高,系统稳定域增大,从而提高了系统的稳定性。

关键词： 永磁同步电机   超螺旋滑模观测器   模糊控制   变论域  

摘要： 针对常规超螺旋滑模观测器(STSMO)在进行永磁同步电机转子位置和转速估算时因其滑模增益固定而存在的抖振问题以及鲁棒性差的问题,本文提出了一种基于变论域模糊控制的超螺旋滑模观测器来实现PMSM的无位置传感器控制。首先利用模糊控制STSMO的滑模增益,使滑模增益能够根据设定的模糊规则进行自适应调整,削弱高频抖振,提高鲁棒性;其次,将变论域思想融入到模糊控制规则当中,从而使模糊控制器输入、输出论域能够实时的扩张或者收缩,进而提高观测器的观测精度并降低系统抖振。通过Matlab搭建仿真模型和半实物仿平台实验验证,基于变论域模糊控制的超螺旋滑模观测器可以有效抑制系统抖振,提高估计精度。

关键词： 负载角限制   永磁同步电机   序列模型预测控制  

摘要： 针对永磁同步电机模型预测控制中增加负载角限制函数可以避免电机失步但会导致模型预测控制权重系数调节更加繁琐的问题,提出了一种可限制负载角的永磁同步电机无权重系数模型预测控制。该方法基于字典法实现模型预测控制,对目标函数进行分层序列优化,实现无权重系数下的多目标优化。为验证该方法的有效性,进行了仿真和实验研究。结果表明,本方法可以实现负载角限制且动静态性能与传统方法一致,与传统方法相比,转矩与磁链的稳态误差相近,约为0.3N·m和0.005V·s,但省去了权重系数的调整,减少了计算负担。