电压跌落扰动源的小波-神经网络识别方法

对一个辐射状配电网中可能引起电压跌落的各种扰动源进行了分析和仿真,提出了一种基于小波变换与人工神经网络理论的电压跌落扰动源的自动识别方法,仿真和实验结果表明该方法具有简洁可靠、辨识准确率高等优点.     

有源电力滤波器直流侧电容电压的稳定控制

电压源型有源电力滤波器直流侧电容电压的稳定程度对补偿性能有直接的影响．研究了有源电力滤波器、电源、非线性负载三者之间的能量交换机理，分析了变流器直流侧电容电压的稳定问题，并提出了用PI控制器维持直流侧电容电压稳定的方法．仿真结果验证了该方法的可行性．     

基于STATCOM和Crowbar的双馈风电场低电压穿越控制

针对保障双馈风电机组在因电网故障引起的电压跌落时不离网运行的问题,通过分析双馈感应发电机的结构与电网电压跌落时双馈风电机组的暂态数学模型,提出了应用静止同步补偿器(Static-Synchronous-Compensator,STATCOM)与撬棒(Crowbar)保护电路结合的方案来改善双馈风电机组低压穿越能力。在Matlab/Simulink平台搭建了双馈感应发电机的低压穿越仿真模型,结果表明:STATCOM可以在电网故障时发出无功功率维持电网电压稳定;Crowbar保护电路可以在电网故障时抑制转子侧过电流。应用STATCOM与Crowbar保护电路可以在电网电压跌落时,提高双馈风电场的低压穿越能力。     

基于储能系统的并网光伏电站PCC电压补偿

针对光伏发电站并网公共耦合点(PCC)的电压跌落现象,分析了发电站与配电网之间功率传输及光伏电站PCC电压补偿的原理。提出了基于储能系统的短时电压幅值动态补偿方案。建立了MATLAB/Simulink仿真模型,对所提出的补偿方案及其控制策略进行仿真验证,结果表明,该方案改善了光伏电站供电的电能质量,提高了并网运行的稳定性。     

基于相关因子的太阳能光伏发电系统互补复合孤岛检测研究

充分利用主动电压相位突变检测与被动电流扰动的互补特性,提出基于相关因子的复合孤岛检测方法,克服单一相位突变检测方法的被动检测方法在近乎阻性负载下失效的问题,加快检测速度,并尽可能减少对电能质量的影响.利用当孤岛发生时逆变器输出电压和电流扰动的相互关系产生相关因子,通过阈值判断孤岛是否发生.在MATLAB 仿真平台上搭建光伏并网系统仿真模型,选择代表性负载,模拟实际过程,进行相应分析,较好地验证了这一方案的可行性和有效性.此外,复合检测方法还能区分孤岛现象与电网电压不稳定或大负载的突然投入/切除引起电网的异常偏离.     

分布式发电并网建模

分布式发电并网将对传统电力系统造成影响,带来安全和电能质量等问题,通常通过控制电压源逆变
器(voltage source inverters, VSI)使分布式发电满足并网要求. 为此,研究了VSI型逆变器并网系统的关键技术,
主要对其滤波器进行探讨并给出设计方案,同时在电网跌落情况下研究了并网系统的锁相环技术以及低电压穿越
技术. 最后,利用MATLAB/Simulink搭建VSI型逆变器并网模型,并进行仿真验证.     

DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

基于新型预设性能控制的LC型逆变器

为了提高LC型逆变器的性能,提出了一种新型预设性能电压控制器。首先,根据电路原理和拓扑结构,建立了LC型逆变器的数学模型;其次,引入有限时间收敛性能函数以克服指数函数收敛时间慢的缺点;然后,以跟踪误差按性能函数描述的轨迹收敛为目标进行电压控制器设计;最后,针对参数不确定性和负载突变等扰动因素对逆变器输出电压的影响,为控制系统设计了扰动观测器。通过MATLAB/Simulink平台仿真实验验证了所提新型预设性能控制策略的可行性和有效性。     

10位40MSPS模数转换器片内基准电压源设计

设计了10位40MSPS的ADC片内面积小、高精度的基准电压源,采用带隙电压源为基本结构,重点设计了一种新型的高增益、宽输入范围的CMOS运算放大器,以提高基准电压源精度;并设计出两组基准电压RET与REB,及其差值为ADC的基准比较电压,以进一步减小绝对误差.采用Chart0.35μmCMOS工艺参数进行了Hspice仿真,所设计的运算放大器增益为88dB,基准电压源的随电源电压变化的偏差小于5mV,温度系数小于10^-4/℃.经流片测试所设计的基准电压源能很好地满足ADC的要求.     

基于VSR的最小开关损耗SVPWM算法仿真与分析

本文分析了电压源型逆变器最小开关损耗的SVPWM算法原理,并进行Simulink仿真验证,介绍仿真模块各个部分的作用,最后给出仿真结果,证明了理论分析的准确性。     

脉冲电镀电源的一种神经网络控制方法

提出了一种用于脉冲电镀电源的神经网络控制器,并对脉冲变压器建立了数学模型.通过对整个电源系统进行仿真、实验,表明这种给予动态BP神经网络的控制器可以提高控制精度,并且对非线性.时变电镀负载有较强的适应能力.     

短期电力负荷预测的模糊神经网络方法

针对短期电力负荷的复杂性和不确定性,提出一种应用模糊神经网络的短期电力负荷预测模型. 该模型具有神经网络的强有力学习能力. 由于利用了模糊理论处理非线性问题的能力以及从海量数据中抽取相似性的功能,因而弱化了神经网络对样本的依赖性,增强了外推性,可在一定程度上减少学习时间,并充分考虑气温变化对负荷的影响. 实验结果表明,该模型对短期负荷有较好的预测精度,具有实用价值.     

基于功率谱小波分解的神经网络钻头磨损监测

在钻削过程中,钻削力功率谱与钻头磨损之间具有较强的相关性,被广泛用于钻头磨损监测,但是关于功率谱特征的提取和识别一直没有很好解决.文中采用小波变换对功率谱进行多层分解,提取低频分解系数作为功率谱的包络信息,从而实现对功率谱特征的提取和压缩,并利用BP神经网络对功率谱小波低频分解系数进行融合,实现钻削过程钻头磨损状态的智能识别.试验结果表明:该方法可有效实现功率谱特征提取,经训练的神经网络具有较高的识别精度和推广能力.     

城网10kV电力系统中性点接地方式的研究

通过对供电公司典型的IOKV系统变电站中接地变、消弧线圈、负荷开关的选择、设计和改造，提出了较为实用的城市配网中接地变、消弧线圈容量的简便计算和负荷开关的选择方法。     

基于Power World的无功资源价值研究

基于Power World软件研究电力系统中无功源的资源价值问题.用PV曲线法、无功备用法、等效无功补偿法等3种方法对无功源的无功资源价值进行仿真分析.仿真结果表明,无功资源价值的大小取决于无功源的地理位置和网络结构等因素,而无功源与负荷中心之间的距离是最重要的因素.在此基础上,对3种方法的优劣进行了深入的比较分析,提出了改进的等效无功补偿法,仿真分析验证了改进等效无功补偿法的合理性和有效性.     

基于虚拟仪器技术的电网无功补偿

介绍一种基于虚拟仪器技术的电网无功补偿控制系统,在LabVIEW环境下实现采集数据的信号处理、数字滤波、相位、功率因数监测及无功补偿控制.     

浅论权力运行中网络监督的双面性

网络监督具有其他形式无可比拟的优势——广泛性、互动性、便捷性、高效性,同时,由于认识的片面性、主体的复杂性、发展的不平衡性、过程的敏感性、管理机制的滞后性等原因,不可避免地带来一些负面效应.因此,要理性看待网络监督的利与弊.通过完善法律法规体系等引导网络监督的规范化发展.     

快速园区网拓扑发现方法

基于简单网管协议的拓扑发现通常需要扫描整个网段,尤其是对于小规模园区网,网段中会有许多IP地址无回应,大大增加了拓扑发现时间. 为此,提出用层次遍历的方法由边缘设备向核心设备逐步搜索以便完成拓扑发现,不需要扫描网络中的IP 地址,仅通过地址转发表就能高效快速地获取整个园区网的拓扑结构. 仿真实验表明,该方法可在1 min 内推断出包含80 个节点的网络拓扑关系,通过实际部署进一步验证了方法的有效性.     

功耗优化的片上网络协同映射

通过分析片上网络功耗模型和映射流程,提出了一种基于遗传算法的片上网络协同映射算法,使片上网络通讯功耗最小化. 该算法结合IP核选择和任务分配实现IP核在片上网络体系结构中的自动映射,并采用多组随机基准实验和一个复杂视频/音频系统验证了算法性能. 实验结果表明,该协同映射算法与已有的两步式映射和仅有IP核映射算法相比,分别可节省30%和60%左右的通讯功耗.     

电网PMU优化配置中IGASA算法的研究

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能．基于这个思想将适合全局搜索的遗传算法（GA）和适合局部搜索的模拟退火算法（SA）相结合,提出改进的遗传模拟退火混合算法（IGASA）来解决电力系统PMU优化配置问题．该算法用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了改进,以进一步改善算法的稳定性和收敛性,并提高了收敛速度和防止种群早熟现象．5个仿真试验验证了该算法的可行性和有效性．