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102.
虚拟惯量控制是风电机组参与系统调频的一种有效方式。基于风电机组比例微分(PD)虚拟惯量控制的基本原理以及单机并网系统的频率响应简化模型,对PD虚拟惯量控制的响应特性及机理进行了分析,推导了PD虚拟惯量控制与系统频率的量化关系。分析结果表明:风电机组PD虚拟惯量控制本质上为暂态频率调节过程,比例控制主要影响系统暂态频率响应的最低值,微分控制主要影响系统频率的下降速度和达到频率最低值的时间。利用实验室风电并网实验平台,在相同负荷扰动下增大PD虚拟惯量控制的比例系数后,风电机组参与系统调频的转子动能增加,最大频率偏差由0.84 Hz减小为0.59 Hz,风机转速由15.7 rad/s降低为13.4 rad/s;而增大微分系数后,系统频率的下降速度减小。实验结果与理论分析结果一致,从而证明了所述特性分析和机理分析方法的有效性,为风电机组虚拟惯量控制的参数整定和控制方法优化提供了一定的理论参考。 相似文献
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川西致密气藏水锁损害室内实验研究 总被引:7,自引:2,他引:5
水锁损害是低渗透致密气藏的主要损害类型,严重影响了气藏开发效果。在分析水锁损害室内实验方法的基础上,提出了一种室内定性研究含水饱和度对水锁影响的方法--反向作用法,即将岩心置于岩心夹持器中,直接在出口端面施加压力,使相应地层水进入岩心造成水锁损害。该方法简单有效。以川西低渗透致密气藏为例,从岩心自吸作用和正压侵入作用两方面,确定了含水饱和度与水锁损害的关系,即含水饱和度越大,水锁损害越严重,为减轻、消除水锁损害提供了理论指导。 相似文献
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针对BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别能力差的问题,提出基于信息增益(IG)与自适应花授粉算法(SFPA)的BP神经网络模型。采用IG理论对水工钢闸门安全等级评价中的特征进行精简,降低冗余特征的影响,缩短网络模型的训练时间;利用SFPA优化BP神经网络初始权重及阈值,提高网络模型的收敛速度,防止其陷入局部最优,提高网络模型对水工钢闸门安全等级的分类能力。根据IG-SFPA-BP、标准BP、IG-BP、IG-FPA-BP、IGPSO-BP及IG-GA-BP等神经网络模型在水工钢闸门安全等级数据集上进行多次独立运行的试验结果,从识别正确率、运行时间及模型均方误差等多个角度验证了IG-SFPA-BP网络模型对水工钢闸门安全等级识别的适用性。IG-SFPA-BP网络模型提高了神经网络模型在水工钢闸门安全评价领域的实用价值,也为类似工程提供新的模型参考。 相似文献
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针对传统基于机器学习的流量分类方法中数据不均衡影响分类效果的问题,提出了一种基于重采样的梯度增强树算法。该算法利用流量数据的统计特征,通过回溯搜索策略优化特征集合并设计适用于流量分类的树结构参数,构造最优模型;利用结合重采样的LightGBM算法修正数据不平衡性并进行分类测试。经实验验证,该算法提高了不平衡数据的分类效果,并且具有性能稳定、快速的优点。 相似文献
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