一种光伏并网逆变系统低电压穿越控制策略研究

电网三相跌落故障下,两级式光伏逆变器的直流母线电压及并网电流会不稳定,从而导致光伏逆变器由于过压或者过流而脱网,而光伏逆变器的脱网又会恶化电网系统的安全运行,从而造成更为严重的事故。针对这一问题,文中首先在分析三相光伏并网逆变系统结构及控制的基础上,提出电网故障下保持系统直流母线电压及并网电流稳定的控制策略,且采用所提控制策略下的光伏并网逆变器能够在电网故障期间对其提供一定的无功支持。最后,搭建了三相光伏并网逆变系统的数字仿真平台,结果验证了所提控制策略在三相跌落故障下的有效性与优越性。     

光伏模拟器的设计及仿真验证

在对光伏电池输出特性及数学模型的研究基础上,用简单的方程较为精确地实现实际光伏电池I-V特性曲线的拟合。研究了光伏模拟器的方案设计,选择Buck电路作为主电路,并将电压反馈PI控制器应用到设计中。在闭环条件下,光伏模拟器仿真模型的稳态工作点与所给定的实际光伏电池I-V特性曲线相一致,证明了所提出的光伏模拟器设计方案的可行性。     

太阳能电池工作特性户外监测系统研究

根据对光伏系统户外监测的需求,本文提出了结合恒定电压法与基于电阻矩阵增量导纳法的I-V曲线扫描算法,并阐述了样条插值曲线的重构方案。对上述算法的误差来源及复原曲线进行了分析,并根据具体的应用环境给出了该算法的具体实现。在此基础上给出了监测系统的架构设计及应用方法。依据该算法对实际监测的太阳能电池参数的准确性进行了仿真与实验。结果表明,本方案简便易行、扩展性好且具有较高的测量精度,可为户外光伏系统工作特性监测领域的设计提供一种较有竞争力的技术方案。     

黄岛发电厂#2炉乙吸风机转子动不平衡故障监测诊断

黄岛发电厂于2001年11月开始利用RA-ENTEK的状态监测系统对全厂重要辅助设备进行常规“在线”和“离线”状态监测，实施状态检修。在此过程中，及时发现#2炉乙吸风机组振动增大，通过利用ENTEK状态监测系统强大的故障分析诊断功能，确定振动突然增加故障的根源，并提出了针对性的排除故障的技术措施和建议，及时避免了设备故障的进一步恶化和扩大，保证了锅炉的正常运行。     

基于B/S数控机床远程监测系统设计及实现

为了提高数控机床的智能化水平,实时、快速、及时地检测机床运行状态下可能发生的故障,保证机床的正常运转,提出了基于B/S模式的数控机床远程监测系统的设计方案,系统利用多传感器、嵌入式ARM微处理器组成的数据采集模块对机床运行状态下主要部件的信号进行采集、处理、传输,存储到PC机上的数据库中,并通过Web服务器读取,将信号以实时数据及图形曲线的形式显示在浏览器上,同时通过预设报警阈值,来对异常数据进行报警,为数控机床的智能化、实时监测运行状态下可能发生的故障提供了可靠的解决方案。     

输变电设备在线监测及诊断技术的研究

为了对输变电设备故障进行正确诊断,对输变电设备状态在线监测系统进行研究和开发,建立了基于在线监测技术的输变电设备状态在线监测系统,并通过一年中的运行数据进行统计综合分析,详细介绍了利用在线监测的输变电设备故障诊断方法的操作流程和执行程序,体现了输变电设备状态在线监测系统的强大实用性。     

机电系统状态监测与故障诊断的技术探讨

通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升,讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术,并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。     

基于IPSO-LSTM神经网络的光伏发电系统故障检测

光伏发电系统的故障检测对光伏发电系统的安全运行至关重要。为提高光伏发电系统的故障检测效率，提出一种基于改进粒子群算法优化长短期记忆(IPSO-LSTM)神经网络的故障检测方法。首先通过构建改进的粒子群算法优化双层LSTM网络，对光伏发电系统的发电功率进行实时预测；然后，将LSTM网络预测的发电功率和系统实际的发电功率的误差作为残差值，当残差值大于设定的故障检测阈值时，可以确定系统发生故障。试验结果表明：改进粒子群算法优化的LSTM神经网络比传统的LSTM网络的故障检测性能更优越。     

基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法

针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。     

基于状态监测的断路器的检测与维护

断路器是配电系统中最常见的开关器件，断路器的事故将会造成巨大的损失。预防性的维护可以延长断路器的寿命。然而过多的维护将产生高昂的费用，而过少的维护又可能导致灾难性的事故。本文针对断路器进行故障分析，并在此基础上提出基于断路器状态监测的断路器的维护策略，应用于断路器运行过程中的诊断测试以及状态维护。     

基于多模型参数估计的舵机故障诊断算法

为了实现无人机舵机工作状态的在线监测,实时提供故障类型与故障程度,设计了一种基于多模型参数估计的舵机故障诊断算法。首先描述了舵机各典型故障类型的动态特性,并建立相应的故障模型。然后就各故障类型设计相应的故障状态观测器及参数估计器,实时监测舵机运行状态,在舵机出现故障时能够及时给出故障信息。同时设计多观测器切换机制,以解决多个观测器的选取问题。仿真结果表明,建立的故障模型能够很好地描述典型故障的动态特性,多观测器切换机制能够及时准确地切换至最接近当前舵机状态的观测器,给出最接近实际情况的故障信息。     

一种复杂噪声环境下的机电系统故障在线监测声学处理方法

针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题,文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点,通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制,建立系统正常运行状态声纹库,并进一步通过基于宽带声学处理的声纹信号匹配和模式识别技术来实现故障信号的检测与分类,进而实现对机电系统运行状态的在线监测和隐形故障的自主预警。该处理方法将基于数据跟踪的自相关噪声抑制技术与基于宽带声学处理的故障信号检测以及分类判型技术有机结合,可对机电系统早期隐性故障进行监测,有效解决了复杂噪声环境下的机电系统故障检测问题。仿真实验也证明了该处理方法的有效性和良好的实用性。     

物联网视阈下光伏面板自动清洁系统的研究

光伏面板的清洁对太阳能光伏发电系统的正常运行和发电效率至关重要。基于此,文中提出了一套基于物联网的太阳能光伏面板自动清洁系统,其分为感知层、网络层、服务层和应用层等4个层级。在整个系统中,光伏面板管理节点是其核心,文中创造性地提出了自动模式和手动模式两种控制流程,可根据实际情况进行切换。该系统可及时监测光伏面板的状态,控制清洁设备进行清洁操作,提高光伏面板清洁的及时性和效率。     

大数据技术在风电机组运行状态监测评估中的应用

风电机组一旦因组件故障而停机，将耗费较长时间排故，给风电场带来较大的经济损失，因此需加强机组运行状态的实时监测，科学评估机组状态，以指导日常检修、维护等工作，有效降低机组发生故障的概率。在明确机组运行状态监测评估需求的基础上，引入大数据技术实现机组运行调度、故障处理等操作，需做好数据收集、分析和推理。把握大数据应用的技术思路，利用存储模块、收集模块、分析系统等加强技术实践应用，有效实现风电机组运行状态的监测评估，为解决风电机组运行管理问题提供有效的技术方案。     

光伏阵列的Matlab仿真研究

基于光伏模块的直流物理和数学模型,在matlab仿真环境下,开发了一种光伏阵列的仿真模型。利用该模型可以模拟太阳辐射的任意强度、环境温度、光伏模块参数、光伏阵列串并联方式组合下的光伏阵列的I-V特性,以用于光伏发电系统的动态仿真。     

基于ZigBee及GPRS通信技术的电梯远程监控系统设计

为了有效监控电梯运行情况,提高电梯运行状态监测准确性,设计了基于ZigBee及GPRS通信技术的电梯远程监控系统.运用ZigBee协调器,采集电梯运行状态信息数据,利用微处理器芯片,分析与处理所采集数据,通过GPRS远程监控模型,输送与监控信息数据,完成系统硬件设计.对ZigBee的传感器网络进行数据通信节点的布置,通过设计网络接口模块、网络模块、传输模块以及应用模块,构建GPRS电梯远程监控模型,完成系统软件设计,实现电梯远程监控.经过应用效果分析可知,所提系统的监控功能诊断故障与实际情况一致,能够有效监控电梯运行情况,提高电梯运行状态监测准确性.     

基于神经网络的光伏发电功率预测不良数据处理的研究

光伏发电系统历史发电功率数据的真实可靠是光伏发电系统发电功率预测的基础,而在光伏发电系统运行或数据采集、测量、传输、转换等环节出现故障时会导致历史数据中含有不良数据。本论文提出采用小波分析中的信号奇异点检测法对不良数据进行剔除,并采用神经网络的时间序列预测模型对剔除后的数据进行重构,从而达到检测并消除不良数据的目的,为光伏发电系统发电功率预测提供能反应其变化规律的真实历史信息。     

电子自动闭塞系统监测维护终端研究

电子自动闭塞系统监测维护终端把现代最新的计算机网络通讯、数据库及软件工程等技术融为一体,通过监测并记录系统运行的状态及通信数据,为电务部门掌握区间主机当前状态和进行事故分析提供科学依据。该监测维护终端完全满足技术要求,实现了电子自动闭塞系统的实时监测,故障的诊断、实时定位和预防功能。     

基于支持向量机的风电机组齿轮箱故障预测诊断

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机的齿轮箱故障预警方法,通过将此算法应用于某风场的风电机组运行状态监测数据,将得出的诊断结果与风场状态数据对照,验证了算法的正确性。该方法可以在机组运行状态异常前发出告警,降低设备功能性的故障,减少风电机组故障停机的损失,具有实用价值。     

基于物联网技术的光伏照明故障监测系统设计

分析了传统光伏照明系统存在的问题,结合物联网技术的特点和优势,提出了一种基于物联网技术的光伏照明故障监测系统的设计方案。系统以cc2530作为各个ZigBee无线网络节点的微控制器．采用具有综合信息处理功能的STM32为主控制器,构建了本故障监测系统的硬件平台。通过ZigBee协议栈实现光伏系统无线传感网络的软件架构,从而达到远程监测系统故障的目的。测试表明：系统运行稳定,操作灵活,具有节电性能和良好的通讯功能。