变速恒频双馈风力发电系统的仿真分析

介绍了交流励磁变速恒频双馈风力发电机组的工作原理,从双馈发电机的数学模型出发,采用矢量控制技术,在Matlab/Simulink环境下建立了系统模型,进行了发电机有功无功独立调节的仿真研究.研究结果表明变速恒频双馈风力发电机组具有良好的动态特性,并为风力发电系统的进一步应用研究提供了可靠的理论依据.     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

基于适应度继承的航空发电机比例-积分-微分参数优化算法

三级无刷交流发电机系统运行过程复杂,很难用明确的数学公式进行表达,其PID参数的优化过程需要用模型的运行结果(而不是简单数学公式计算)来确定,这就导致传统的优化算法因仿真过程时间过长而不可行。针对该问题,提出了一种基于适应度继承的遗传算法。该算法首先将PID参数定义为种群内的个体,将上升时间及调节时间组合定义为优化目标,接着在寻优过程中将种群聚类为P个子类,对子类中精英个体利用航空发电机仿真模型运行结果进行适应度计算,对非精英个体利用日志分析器进行适应度估计,最后利用适应度值来对种群内个体进行下一轮循环的选择、交叉、变异等操作,从而实现了估计值与精确值的结合、提高了利用仿真工具进行PID参数优化的效率。仿真分析表明,在保证寻优质量的前提下,提出的基于适应度继承的遗传算法能显著缩短寻优时间,为航空发电机系统仿真设计提供了有效的研究手段和参考依据。     

基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进

在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization, SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种初始化方法均无法处理信道中多条径的时延相等或接近时,低功率径无法估计出来的情况,提出了一种在估计子径时将功率低于一定阈值的径作为噪声消除掉的SAGE优化方法。在仿真阶段,首先对SAGE算法的两种初始化方式进行了分析与比较;接着对比了改进后的SAGE算法与原算法的性能差异。仿真结果表明,改进后的SAGE算法能够较好地估计出原被噪声淹没的径,提高参数估计精度,并且加快迭代收敛速度。     

基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别

针对结构随机激励识别存在的激励位置未知以及重构效率偏低问题,本文提出了一种基于自适应乘法正则化的结构随机激励识别方法。该方法无需依赖于激励位置的先验信息,仅通过结构响应即可实现激励的准确定位和高效重构。首先,利用不同响应功率谱之间的传递特性来计算任意指定激励位置的定位误差,进而通过最小化定位误差来识别目标激励位置;在此基础上,借助自适应乘性正则化方法,定义全局正则化项来构造新的重构优化函数;然后,引入广义迭代加权最小二乘算法对优化函数进行求解,从而实现了结构随机激励识别;最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。结果表明：所提方法能够精准的定位结构随机激励位置,且在与Tikhonov方法重构精度相似的基础上,提高了识别效率约15倍,同时具备良好的抗噪能力,为结构外部作用效应的获取提供了一种新思路。     

基于CNN-LSTM-lightGBM组合的超短期风电功率预测方法

近年来风电装机规模逐年增加,风电数据采集量呈现规模化增长,面对海量多维、强波动的风电数据,风电功率预测精度仍面临一定的挑战。为提高风电功率预测精度,提出了基于CNN-LSTM和lightGBM组合的超短期风电功率预测方法。首先,分别建立CNN-LSTM和lightGBM的风电功率超短期预测模型。其中,CNN-LSTM模型采用CNN对风电数据集进行特征处理,并将其作为LSTM模型的数据输入,从而建立CNN-LSTM融合的预测模型;然后,采用误差倒数法对CNN-LSTM和lightGBM的预测数据进行加权组合,建立CNN-LSTM-lightGBM组合的预测模型;最后,采用华北某风电场的风电数据集,以未来4小时风电功率为预测目标,验证了组合模型的有效性。预测结果表明,相较于其他三种单一模型,组合模型具有更高的预测精度。     

长江经济带水资源空间均衡性分析

揭示长江经济带水资源空间均衡特征可为水资源利用效率和区域经济发展水平的提升提供理论依据。本文以长江经济带130个地市级行政区为研究单元,构建水资源-土地资源、水资源-人口、水资源-经济共3对匹配关系,在此基础上,提出水资源负载指数对长江经济带11个省级行政区水资源的开发利用程度进行评价,进而揭示长江经济带水资源的空间不均衡特征和时空变化规律。研究结果表明：（1）长江经济带局部地区水资源与土地资源空间分布存在错位。其中四川-重庆、安徽、湖北地区基尼系数超过了联合国规定的警戒线0.4。（2）长江经济带整体平均匹配差异表现为水资源-经济基尼系数＞水资源-土地资源匹配基尼系数＞水资源-人口匹配基尼系数,长江经济带水资源空间分布与生产力布局不协调。（3）长江经济带水资源负载指数整体水资源开发利用程度呈现东高西低的特征,2010-2019年长江经济带整体水资源负载指数呈上升趋势。     

开关磁阻发电机半自励功率变换器的设计分析与验证

开关磁阻发电机的输出功率和发电效率有待提高,而功率变换器作为开关磁阻发电系统中能量转换的通道,对整个发电系统的性能改善有着重要意义,可通过对功率变换器进行设计,达到提高开关磁阻发电机输出功率和发电效率的目的。因此首先提出从励磁电压与发电电压解耦角度出发,提高励磁电压并使发电电压低于励磁电压的半自励功率变换器及其控制策略;然后通过启动运行和稳态运行仿真验证了半自励功率变换器的可行性和预防过度充电能力,通过变速、变负载仿真发现随着转速和负载电阻的提高,半自励功率变换器励磁电压与发电电压也随之提高,能够有效提高开关磁阻发电机的输出功率及发电效率,尤其低速时输出功率及发电效率有明显提高,通过单相故障运行仿真,验证了半自励功率变换器具有较强容错能力;最后实验验证了理论分析和仿真的正确性,以及提出的半自励功率变换器及其控制策略的有效性。     

基于共空间模式和功率谱密度的脑电信号分类

由于单一域缺少其他相关信息而导致运动想象分类准确率不高和泛用性差,本文研究设计了基于空间域和频域的运动想象分类方法。根据运动想象执行时的对侧映射机制以及事件相关同步和事件相关去同步的现象,对C3和C4通道数据进行共空间模式和功率谱密度特征提取和融合,然后使用网格搜索参数优化的支持向量机对运动想象的脑电信号进行分类。结果表明共空间模式和功率谱密度的融合特征,解决了共空间模式对噪声敏感以及缺少频率特征信息的缺点,实现了更高的分类结果和泛化性,分类准确率达91.3%,验证了该方法的有效性。