基于RLS-DLUKF算法的锂电池SOC预测方法研究

本工作以钴酸电池为研究对象,针对锂电池在复杂工况下电流的剧烈变化导致荷电状态(SOC)无法有效预测的问题,建立了以精确参数为基础的双层无迹卡尔曼滤波算法(DLUKF)架构来更精准的估算SOC.首先,以脉冲功率特性实验数据获取二阶电路模型中电池开路电压与荷电状态的函数关系及特性曲线;其次,为增强模型辨识过程中的自适应学习能力并解决模型参数估计不准确的问题,应用递推最小二乘(RLS)算法在线准确地识别出模型中的未知变量;最后根据输入的变量信息,利用UKF算法相互嵌套形成的DLUKF算法实现对SOC的快速预测来解决单一的UKF算法在高阶非线性系统里估算不准确、精度低的问题.在UDDS工况和FUDS工况下对DLUKF算法和单一的UKF算法进行比较,通过对比分析两种算法估计出的SOC曲线、SOC误差曲线、端电压曲线及端电压误差曲线,表明DLUKF算法预测SOC的平均误差比UKF的低且预测精度更高.     

计及微网储能系统多尺度不确定性容量协调优化

微网系统中的分布式电源和负荷需求的随机问题促使微网储能容量决策成为一个研究的热点话题.本文提出了多时间尺度下微网系统中源-荷的随机性和预测出力偏差的不确定性的储能容量优化方法.利用该方法建立了系统能量平衡关系和鲁棒性经济协调指标,刻画出了储能系统容量优化方法和微网随机因子间的定量关系,并兼顾微网运行经济性的目标.结合分层理论建立了含分布式电源的微网储能容量的双层优化模型,并采用多目标粒子群算法对本文的优化模型进行求解.仿真结果表明,所提方法能够保证储能系统容量优化配置,同时能获得良好的经济效益.     

基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化

以浆液循环泵运行情况作为工况划分条件,通过提出的灰狼优化(GWO)-BP神经网络(GWO-BP神经网络)算法建立了针对湿法烟气脱硫(WFGD)系统多模态在线优化模型组,分析了机组负荷、入口SO₂质量浓度对出口SO2质量浓度变化量的影响,并利用某660 MW机组切换试验对该模型组性能进行验证。结果表明:随着机组负荷和入口SO₂质量浓度增大,切换后出口SO₂质量浓度变化量增大,该模型组具有较好的预测精度和泛化能力。     

基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。     

基于模型预测的微电网日内分层调度研究

随着可再生能源的大规模接入,可再生能源和负荷不确定因素给微电网优化调度带来了新的挑战.提出基于模型预测的微电网分层调度模型,采用分层模型预测控制策略实现"源–网–荷–储"的日内协调运行.日内优化层以运行成本最小为目标函数,为日内修正层提供参考值.日内修正层以修正后的调度计划与参考值偏差最小为目标函数,并根据预测输出与实测输出间的误差构成反馈环节,以解决不确定因素对优化调度的影响.同时,为改善计算速度和精度,在模型预测控制中引入改进鲸鱼优化算法.算例结果表明,基于模型预测的微电网日内分层调度策略具有较好的可行性和有效性.     

堆石坝面板声发射源组合定位方法

堆石坝上游侧的混凝土面板是关乎大坝安全的重要防渗结构。针对现有声发射源定位方法在大尺度、时变性结构中定位效率与精度的不足,提出了一种兼顾大尺度与波速扰动影响的声发射源组合定位方法。首先,为减少声发射源定位计算中的无关搜索域,发展了一种分布式声发射传感器阵列,并基于各声发射传感器到时权重,建立了关于子监测阵列快速识别与声发射源区域二次细分的控制方程。其次,为进一步提高声发射源定位精度,改进了传统灰狼算法,并以细分的声发射源区域作为搜索域,以波速作为未知量,发展了一种基于改进灰狼算法的未知波速下声发射源定位方法。混凝土面板上的断铅试验结果表明：本文定位方法有效减少了至少75%的无关搜索域,且定位精度优于已知波速的声发射源定位方法,为水工结构健康监测提供了有益参考。     

基于PSO算法的直流近区光伏发电系统控制参数优化方法

针对直流近区光伏发电系统的小扰动和振荡问题,本文提出了一种基于P SO算法的直流近区光伏发电系统控制参数优化方法以提升系统小干扰稳定性.首先,建立包括光伏阵列、逆变器及其控制器、直流输电系统的直流近区光伏发电系统小信号模型.其次,建立了基于特征值的直流近区光伏发电系统控制参数优化问题,并提出了一种基于P SO算法的控制参数优化方法对优化问题进行求解.最后,在Matlab/Simulink仿真平台中采用所提出方法对直流近区光伏发电系统的控制参数进行优化,并施加不同类型的扰动,比较控制参数优化前后系统的动态响应.仿真结果表明,采用优化后的控制参数,系统的动态响应性能得到明显提升.