基于深度强化学习的风电场储能系统预测决策一体化调度

风电场储能系统的优化控制可以提高风电场作为发电商在电力市场中的竞争力。文中提出基于深度强化学习的储能系统预测决策一体化调度方法,令高维度的风电场原始测量数据直接驱动储能系统。与预测、决策相分离的传统调度模式相比,预测决策一体化调度模式将风电功率预测与储能系统动作决策相融合,避免了预测阶段中有效决策信息的损失,使风电的随机规律无须通过数学假设等方式被人为刻画,避免了建模误差。其次,引入深度强化学习Rainbow算法优化风电场测量数据与储能系统动作指令之间端到端的控制策略,该策略具备动态统筹多时段系统收益的能力。最后,基于风电场历史数据的算例分析,验证了所提一体化调度模式的优越性和深度强化学习应对不确定性问题的有效性。     

基于FPGA的三相逆变器实时仿真模型研究

在三相逆变器实时仿真模型中,绝缘栅双极型晶体管(IGBT)开关模型的计算性能是影响逆变器模型实时运行的关键因素.此处利用IGBT等效电路模型分析了开关动作的动态过程,以及IGBT各极间寄生电容对动态过程的影响,并将动态过程划分为若干个阶段,建立了各阶段的计算模型;为减小模型的实时计算量,采用二次函数拟合各阶段的动态过程曲线,建立了 IGBT的电压、电流计算模型;基于现场可编程门阵列(FPGA)平台实现了IGBT模型的实时计算,并进行仿真分析与实验.仿真及实验结果表明,基于相同的脉宽调制(PWM)控制脉冲,此处设计的三相逆变器模型的输出电压波形质量优于Matlab自带的三相逆变器模型;所构建模型在FPGA核心板上的计算步长达到20 ns,验证了模型的实时计算性能.     

基于正负序矢量解耦控制的七相感应电机容错运行

现阶段多相电机已被各个领域广泛利用,在发生单相甚至若干相开路故障后,可以在不增加多余硬件的基础上确保多相电机维持平稳的运行。为了解决定子开路故障时空间谐波磁场耦合对电机转矩脉动的影响,本文提出了一种基于正负序矢量解耦控制的电机容错控制策略。以七相感应电机单相开路为例,引入对应的附加条件重新计算剩余各相电流。电流环采用双向比例积分控制算法,通过仿真在多相同步旋转坐标系下实现了对电流的无静差控制。最后通过实验对所提出的算法进行验证,表明该策略能保证故障前后基波磁动势不变,使电机在故障下获得较好稳态和动态性能。     

考虑经济成本的微电网调度运行

为提高微电网经济运行水平,首先以微电网发电成本最小为目标,考虑微电网运行实际约束条件,将蜂群算法运用到并网状态下的微电网经济调度模型中;其次,将对立学习策略初始化种群,改善初始种群质量,同时将Metropolis准则引入蜂群算法,提高跳出局部最优解的概率;最后,以并网状态下的微电网为例,比较未改进蜂群算法与改进蜂群算法优化结果.结果 表明,改进蜂群算法的调度方案降低了微电网的日调度综合成本,同时验证了所改进算法在求解微电网调度优化问题上的有效性与优越性.     

基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点,被广泛应用于电力设备的监测与诊断中,而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提.与普通目标的可见光图像相比,电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征,采用原始的YOLOv3模型难以精确定位到目标.针对此问题,该文对YOLOv3模型进行改进:在其骨干网络中引入跨阶段局部模块;将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中;加入马赛克(Mosaic)数据增强技术和Complete-IoU(CIoU)损失函数.将改进后的模型在四类具有相似波纹外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试,每类的检测精度均能达到92％以上.最后,将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估.结果表明:不同阈值下,该文提出的改进模型获得的平均精度均值优于Faster R-CNN、SSD和YOLOv3模型.改进后的YOLOv3模型尽管在检测速度上相比原YOLOv3模型有所牺牲,但仍明显高于其他两种模型.对比结果进一步验证了所提模型的有效性.     

SiC逆变器高频脉冲电压对Hairpin绕组绝缘安全的影响分析

针对碳化硅(SiC)逆变器高频高dv/dt脉冲激励下的Hairpin绕组高电应力容易造成绝缘损伤的问题,该文对一台电动汽车用Hairpin绕组永磁同步电机进行了绕组匝间绝缘的电压应力计算与安全分析.首先,提出考虑双导体边耦合效应的Hairpin绕组单匝线圈高频等效电路模型,提取电机绕组的高频分布参数,并基于场路耦合有限元方法建立Hairpin绕组的匝间电压计算模型;然后,得到SiC逆变器驱动下的绕组匝间绝缘电压应力,利用绕组匝间电压测试平台验证了模型与分析方法的正确性;最后,分析了不同匝间电压幅值、绝缘厚度、材料相对介电常数、匝间气隙长度等对气隙电场分布线的影响规律,以气隙电场分布线与Paschen曲线的关系为判据,给出了一种判断绕组绝缘是否发生放电的方法.     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

太赫兹光谱识别木材的影响因素研究

径向变异和不同切面是影响太赫兹光谱识别木材的重要因素。为了探讨径向变异和不同切面对太赫兹光谱识别木材的影响,利用太赫兹时域光谱技术获取杉木和柳杉样品的太赫兹光谱数据,共600组木材光谱数据,分析太赫兹光谱,基于BP神经网络建立木材识别模型,比较模型预测的正确率。发现木材样品太赫兹光谱因为径向变异和不同切面而存在差异,预测样品与建模样品径向部位相同时和不同时的模型预测正确率差异较小,最高正确率达到96.25%,预测样品与建模样品切面相同时和不同时的正确率差异较大。结果表明,基于太赫兹时域光谱技术能够准确实现木材识别,径向变异对木材识别影响较小,不同切面对木材识别影响较大。     

大规模MIMO系统下的低复杂度迫零预编码技术

针对大规模天线技术导致传统迫零(zero-forcing, ZF)预编码复杂度上升的问题,提出了一种低复杂度预编码技术。首先利用对称超松弛迭代(semi-iteration symmetric successive overrelaxation method, SSOR)技术优化信道矩阵求逆复杂度的问题;然后利用切比雪夫半迭代法(semi-iteration, SI)加速SSOR迭代(semi-iteration symmetric successive overrelaxation method, SI-SSOR)的收敛速度,使得ZF预编码可以快速的收敛。实验结果表明,SI-SSOR预编码在误码率和传输速率上都有非常好的性能。切比雪夫半迭代法加速的SSOR预编码技术通过2次迭代就可以近似达到传统ZF预编码性能的95%以上,同时利用相对于迫零预编码更少的计算资源,因此,SI-SSOR预编码技术可以作为无线通信抑制干扰的重要手段。     

基于滑模控制的 IEEE1588 时钟同步算法研究

针对IEEE1588时钟同步过程中存在时钟频率漂移问题,提出了一种基于滑模控制的新型时钟同步算法。首先根据主从时钟偏差与漂移的递推关系,建立系统状态空间模型;然后运用滑模控制缩小时钟偏差与时钟漂移;最后结合滑动平均滤波对实验过程中的频率抖动和随机误差进行优化。结果表明,基于滑模控制的时钟同步算法可有效抑制时钟漂移引起的时钟偏差线性增长,将时钟偏差控制在1μs以下,从而实现亚微秒级网络对时。相比传统IEEE1588协议同步方法,所提方法提供了更高的同步精度。