应用牛顿法的高压直流输电系统非特征谐波潮流算法

针对高压直流输电系统非特征谐波潮流算法中非线性方程组具有变量多、维数高的特点,采用牛顿-拉夫逊算法迭代求解,提高了非特征谐波算法的收敛性,推导了换流装置交流侧三相电流和直流侧电压及Y、d换流变压器Δ绕组内零序环流的解析式.根据交、直流网络与换流装置的相互关系,组成换流站母线三相谐波电流平衡方程、直流网络谐波电流平衡方程,形成了修正方程式,以统一基波和特征谐波潮流结果为初值,运用牛顿-拉夫逊算法迭代求解全系统非线性方程组.采用该算法计算了南方电网云广±800 kV特高压直流输电系统非特征谐波潮流,计算结果合理,收敛性良好,证明了所提算法的正确性和有效性.     

含VSC-MTDC的交直流混合系统的改进潮流算法

在基于电压源换流器的多端直流(VSC-MTDC)输电的稳态模型的基础上,导出了含VSCMTDC的交直流混合系统潮流计算的数学模型,并针对统一迭代求解法和交替迭代求解法这2种算法存在的不足,提出了改进交替迭代求解法.该算法从数学表达形式上严格解除了交流变量和直流变量之间的耦合关系,同时还可以高效利用已有的纯交流系统潮流求...     

考虑直流功率调节次数限制的交直流系统动态无功优化

为避免直流功率的频繁调节,建立了考虑直流调节次数限制的交直流系统动态无功优化模型,并应用广义Benders分解方法求解.分解迭代中,将直流功率变量同整数变量一起划分到上层主问题中,这样下层问题能够分解为多个独立的单个时间段面的交直流优化子问题,同时采用一种紧凑的Benders割将子问题的优化信息传递到主问题中.在逐次线性逼近最优直流输电功率中,提出了一种动态调整直流功率变化步长的策略.最后以一个实际交直流互联大电网为例,验证了文中算法在限制直流功率调节次数方面的有效性和正确性,同时分析了不同最大调节次数限制取值对交直流动态无功优化结果的影响.     

直流炉主汽温前馈补偿

针对大型直流炉主汽温对象的调节特点,充分考虑中间点温度对主汽温的影响,将中间点温度作为前馈信号引入喷水减温调节系统中,提前对喷水减温调节系统进行控制.本系统以某电厂直流炉主汽温对象为模型仿真,仿真结果表明,取得了满意的控制效果.     

直流炉主汽温前馈补偿

针对大型直流炉主汽温对象的调节特点,充分考虑中间点温度对主汽温的影响,将中间点温度作为前馈信号引入喷水减温调节系统中,提前对喷水减温调节系统进行控制.本系统以某电厂直流炉主汽温对象为模型仿真,仿真结果表明,取得了满意的控制效果.     

基于Z源变换器的直流无刷电机驱动系统研究

本文利用Z源变换技术实现直流母线升压和直流无刷电机调速一体控制,将原来的二级系统变为一级系统并且允许上下桥臂直通,提高了系统能量使用的效率.采用仿真软件对直流母线升压和直流无刷电机控制的算法进行仿真,结果证实该算法有效,达到预期目标.     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

基于粒子群优化算法的永磁直流电动机设计

在介绍粒子群优化算法并利用Shubert函数对其有效性进行数值验证的基础上,将其应用于永磁直流电动机的优化设计,分析了优化目标、优化变量和约束条件,在此基础上研发了相应的优化设计软件,并分别以高效率和低成本为目标,应用粒子群优化算法对1台2 kw的永磁直流电动机进行了优化设计,使其效率提高了2.04%、材料成本降低了7.85%.结果表明,粒子群优化算法对永磁直流电动机优化设计是实用有效的,可为其产品设计提供一种良好的新方法.     

基于小波三次样条插值的柔顺机构拓扑图提取

针对拓扑优化结果中普遍存在的棋盘格现象,采用小波变换与三次样条插值相结合的方法,对柔顺机构的拓扑图提取进行了研究.首先将拓扑优化解非线性变换到中间变量,以保证算法处理结果满足拓扑变量的约束条件;然后通过小波变换,将中间变量分解为近似系数和细节系数,并利用三次样条插值对近似系数进行处理;接着,将处理后的近似系数进行小波重构,再对重构结果进行非线性逆变换,得到相应的拓扑图;最后,基于拓扑优化的体积约束,评价算法处理结果及确定小波分解尺度.实验结果表明,该算法能有效消除拓扑优化结果中的棋盘格,提取出所希望的柔顺机构拓扑图.     

交直流联合系统的安全校正计算

将顺序法交直流潮流计算与基于交流系统灵敏度分析的安全性提高算法相结合,提出了一种交直流联合系统安全校正分析的快速算法.其中,对两端直流输电系统,推荐了一种快速灵活的直流潮流计算方法.在安全校正计算中,通过灵敏度分析选择出有效控制变量并由伪逆法直接求得其调整量.对一个规划中的交直流联合系统的试算表明,这种方法快速有效,具有实用价值.     

适用于DC/DC 变换器的预测函数控制优化策略

针对使用预测函数控制(Predictive Function Control, PFC)的 DC / DC 变换器在负载切换时产生的扰动对变 换器响应速度有较大影响的问题,提出通过设计观测器观测扰动来优化预测函数控制算法的控制效果;相对于其 他提高系统抗扰动的方法,通过设计观测器来提高变换器抗扰动的方法的优点是实现简单、优化后控制效果好等; 设计 Luenberger 观测器对负载切换时产生的扰动进行观测,将观测值反馈给预测函数控制算法进行最优化分析, 并结合仿真结果对目标函数进行调整,优化后的目标函数能更好地响应扰动并尽快达到稳态;最后将优化后的控 制算法与 PI 双闭环控制方法进行比较,结果显示优化后的控制算法在受到扰动后比双 PI 控制方法动态性能更 好,实现了应对负载切换时提高系统动态性能的目标,增强了 DC / DC 变换器的抗干扰能力;优化后的算法只考虑 了负载切换时的扰动对于系统其他方面的扰动没有考虑进去,可以通过设计整个系统的观测器来进一步提高 DC / DC 变换器抗扰动的能力。     

分层遗传算法在DC/DC变换器中的应用

DC／DC变换器为强非线性、时变及不确定系统．由于其自身的特点,使得DC／DC变换器的控制研究工作比较困难．文中提出一种用遗传算法优化的模糊控制器,控制DC／DC变换器．对传统的遗传算法进行改进．使之优化能力更好．由仿真和实际试验证明,经过改进的遗传算法优化的模糊控制器,对DC／DC变换器的控制效果更显著,动态特性和静态特性都得到进一步改善．同时说明所介绍的自适应遗传算法的寻优能力更好,收敛速度也更快．     

基于动态相量模型的交直流系统混合仿真

为了解决高压直流输电(HVDC)系统传统仿真模型的精度问题,提出了一种新的混合模型仿真算法来进行交直流系统的暂态稳定分析,分析中对HVDC采用动态相量模型,对交流系统采用传统机电暂态模型.通过混合仿真研究了HVDC动态相量模型与交流系统之间的接口迭代算法.算例结果表明,HVDC动态相量模型比电磁暂态模型具有更高的精度,且提出的接口算法能有效地应用于交直流系统的暂态稳定分析.     

一种滤除衰减直流分量的全波傅里叶相角修正算法

提出了一种滤除衰减直流分量的全波傅里叶改进算法,适用于电力系统故障电流中含有多个衰减直流分量以及恒定直流分量的情况.通过比全波傅里叶算法增加2个采样点,利用3次相邻的周期的数据之和,在排除恒定直流分量的干扰的前提下计算出衰减直流分量的幅值和时间常数.只需对采样数据进行一次DFT运算,后一次的数据可以利用前一次的数据,大大减小了原有的计算量,加快了运算速度.自动判断相角是否需要增加180°,防止出现波形反向.本文详细分析了全波傅里叶算法,讨论了其它改进算法,给出了本改进算法的推导过程以及仿真结果,证明该算法计算精度高,数据窗短,易于实现.     

精确消除衰减直流分量误差的改进算法

传统全周傅氏算法在直接处理含有指数衰减直流分量的电力系统故障信号时会产生较大误差,针对这个问题,提出了消除其误差的改进傅氏算法.该算法基于包含衰减分量的输入信号在一个周期内积分值及采样数据的求和不为零的原理,在计算衰减分量误差的过程中不需要增加采样点和任何近似计算,就可以求出衰减直流分量对傅氏算法带来的误差及衰减参数,将衰减分量造成的误差从故障输入信号的傅氏算法结果值中减去.仿真结果表明,该算法可以获得精确的基波及各次谐波相关参数,可应用于电力系统谐波在线分析.     

多端DC-AC系统的潮流计算

对于含多端直流输电网络的交直流电力系统,本文提出了一种对交流和直流系统分别采用牛顿法进行顺序迭代潮流计算的数学模型和算法。该算法可以有效地考虑换流器的各种控制方式,同时确定换流变压器分接头的位置。算例表明,本算法的数学模型灵活具有通用性,收敛性好。     

遗传算法在直流伺服系统摩擦补偿中的应用

针对直流伺服系统中存在的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法(GA)进行摩擦补偿的设计方案.首先根据直流伺服系统的摩擦特性建立摩擦模型,再将摩擦补偿引入直流伺服系统的反馈控制结构中,获取伺服电机的位置误差.采用遗传算法对摩擦补偿模型进行系统辨识,使摩擦补偿量在数值上不断地逼近实际的摩擦干扰,并利用摩擦补偿量来抵消摩擦给伺服系统带来的影响,遗传算法中目标函数的选择考虑了系统在过渡过程和稳态时的控制要求.经过参数优化得出的摩擦补偿模型,弥补了以往直流伺服系统受摩擦干扰影响动、静态性能较差的缺陷,从而保证了伺服电机具有较高的跟踪精度.仿真结果表明,该方案与无摩擦补偿情况相比,直流伺服电机转速响应的调节时间缩短了0.12 s,稳态误差降低了1%,系统具备较强的抗摩擦干扰能力和参数鲁棒性.     

基于模糊PID模型的无刷直流电机转速控制

摘要：无刷直流电机（BLDCM）是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统,采用传统的PID控制很难实现无静差控制。本文针对无刷直流电机（BLDCM）提出了一种基于PID模型的转速控制方案,利用无刷直流电机的电压与转矩转速方程,通过调节PID参数来实现转速控制,采用模糊原理对PID参数进行模糊化,根据电机参数的变化,对PID参数进行在线调整,取得了高精度的转速控制。仿真和实验结果表明,采用本文提出的模糊PID控制方法控制无刷直流电机,能够实现响应速度快、无超调、控制精度高,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,动、静态性能均优于传统的PID控制和单纯的模糊控制。     

遗传机理神经网络在电弧炉炼钢模型辨识中应用

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度．为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引入遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果．同时给出了基于现场实测数据的仿真结果．