基于STM32的非侵入式负荷监测系统设计

传统的侵入式负荷监测方法在实际应用中安装复杂,成本高,无法满足日益发展的电力系统需求.为此设计了一种基于STM32的非侵入式负荷监测系统,系统以STM32F103芯片为主控制器,利用AD8629放大器和ADS1256芯片进行高精度电信号采样,通过USB与上位机通信,在Labview界面中进行实时显示,并建立卷积神经网络算法模型进行负荷识别.将嵌入式系统与辨识算法进行结合,通过实验验证了用电负荷监测与识别的可行性,且系统实时性好,测量精度高,成本低,有较强的实用性.     

移相全桥优化的等速趋近律滑模控制

传统的等速趋近律滑模控制器在控制移相全桥变换器时,会出现趋近时间长、抖振严重的问题,为此提出了一种优化的等速趋近律控制方法,用来解决等速趋近率的不足;同时,还增加了电感电流状态变量,给出了移相全桥变换器数学模型;最后,利用优化的等速趋近律对移相全桥变换器滑模控制器进行了设计,并且与PI控制器、等速趋近律控制器相比较;仿真结果表明:所提的控制方法对于系统的静态、动态特性与鲁棒性都有所改善。     

基于PI-QPR控制的双向变流器并网研究

针对双向变流器在并网馈能过程中采用比例积分控制存在稳定性误差和系统扰动等问题,在传统的PI双闭环控制策略的基础上,设计了一种新型的双闭环复合控制方法,即在两相静止坐标系下将准比例谐振控制应用于电流内环控制,电压外环采用PI的控制策略;通过MATLAB/Simulink仿真,结果表明:采用该复合控制策略可以实现无静差控制,降低了双向变流器并网电流的谐波含量,系统具备良好的动态性能和鲁棒性能。     

基于极限学习机的小电流接地故障融合选线

针对单一选线无法实现适应各种单相接地故障的情况,提出基于极限学习机的融合选线方法。首先在MATLAB中建立110/35 kV的小电流系统模型,用小波包变换算法提取特征分量。采用零序导纳法、自适应陷波法、改进锁相环的5次谐波法分析在不同接地系统、不同接地电阻等故障类型发生故障时的暂态特征,利用极限学习机方法进行融合选线,并与PNN融合选线方法进行对比。实验证明本算法可实现100%正确选线,且选线时间短。     

“电力工程基础”课程教学改革思考

本文分析了"电力工程基础"课程教学中存在的问题,从改进教学手段、加强实验教学、搞好实践环节等方面进行了教学改革探讨。通过在课程教学中的实施,取得了很好的效果。     

面向光伏消纳的光伏-废弃矿井抽蓄-蓄电池联合发电系统优化调度策略

 为提高光伏消纳能力,构建了一种含废弃矿井抽蓄-蓄电池混合储能的联合发电系统。针对联合发电系统,分别研究了光伏、废弃矿井抽蓄电站及蓄电池的数学模型,引入弃光成本,提出了以联合发电系统总运行成本最低和光伏消纳量最大为目标的优化调度模型,结合功率平衡约束、废弃矿井抽蓄电站运行约束、电池储能运行等约束,利用CPLEX优化工具实现调度模型最优解求取。通过算例,对系统在光伏-废弃矿井抽蓄、光伏-电池储能和光伏-废弃矿井抽蓄-电池储能3种不同调度方式下的光伏消纳效果进行对比,结果表明,本调度策略可以达到系统运行成本最优、降低弃光的效果。     

基于优化极限学习机的非侵入式负荷识别

在极限学习机的非侵入式负荷识别算法中,由于输入权值和隐含层阈值的随机产生容易导致误判,鉴于此,提出了一种改进的遗传算法优化极限学习机方法.对遗传算法中选择算子进行改进,改进方法为求解出个体的适应度值,并按从小到大的顺序完成排序,将排完序的种群等分成4份,按照比例从4份中择优组成新种群,对新种群中剩余个体再从适应度较大的...     

基于高阶谱的异步电机定子匝间短路故障诊断方法研究

传统的信号频谱分析方法应用在信噪比低、故障特征不明显的异步电机定子匝间短路故障诊断中,往往会出现因为故障的频谱图差别不大而导致误判的问题,为此提出了一种基于高阶谱的定子匝间短路故障诊断方法。高阶谱相较于传统频谱分析,具有良好的抑噪性,同时还保留了信号的非线性相位信息,解决了定子匝间短路故障快速诊断的问题。通过理论联系实例分析表明:发生定子匝间短路故障与未发生故障的电流信号"最大幅值"处双谱水平切片图完全不同,且随着故障严重程度的增加,其谐波分量越多,幅值越大。由此验证了该方法可以有效地提取出信号中的非线性特征,完成了对异步电机定子匝间短路故障的诊断,具有良好的实际应用前景。     

PLC在教学实训电梯控制系统中的应用

本文对实践教学模式进行探索,通过研制开发的电机实训装置,将电机、拖动和控制三部分内容进行有机的整合,采用新的教学方法,以教学型实验电梯为例,重点阐述了实训中如何使用PLC、变频器实现电梯的控制与调速。将理论学习与实践紧密结合起来,提高实践教学效果。