基于改进生成式对抗网络的电网异常数据辨识方法

基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖掘方法辨识异常数据情况带来了极大困难。文章提出了一种基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks, WGAN)和孤立森林算法(isolation forest,iForest)的发电统计异常数据辨识方法。首先,利用WGAN交替训练生成器和判别器学习发电统计数据的分布特性并生成样本,用生成异常样本对原始异常样本进行增强,根据异常数据辨识精度确定异常样本的扩充比例;然后,在扩充后得到的平衡数据集上利用孤立森林算法实现异常数据辨识;最后,通过扩充样本前后模型的准确率、查全率以及查准率来比较模型异常数据的辨识效果。算例结果表明,文章提出的异常样本增强方法能够有效地改善辨识模型对于多数类的分类偏好问题,提升整体辨识精度。     

现代电网电力扰动数据分析与主动应用

随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义。为此,不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施,文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行"感知-预警-诊断-服务"的主动应用框架。从这4个层面阐述了基于电力扰动数据分析进行敏感负荷辨识、风险预警、隐性故障诊断和优质电力运营模式等不同应用途径的研究价值、主要思路和关键难题。     

基于IDE-BAS算法分步辨识策略的风电场动态等值研究

为了在电力系统仿真中准确分析风电并网带来的影响,从保持原始系统特性的角度出发,采用参数分步辨识的动态等值策略对风电机组等值模型进行参数辨识.本文基于IDE-BAS算法辨识风电等值机组参数,分别在电网故障及阵风扰动情况下,重点辨识电气参数和机械参数.根据风电场的实际运行数据算例分析,对比等值模型与原始系统的输出特性,验证了本文提出的对风电机组等值模型参数分步辨识策略是有效可行的.     

含边界元件的MMC-MTDC直流侧单端量故障辨识方法

直流侧故障辨识是基于模块化多电平换流器(MMC)的多端直流输电(MTDC)系统急需解决的重大科学问题.分析直流线路的边界特性与极间耦合特性,提出一种基于单端暂态能量的故障辨识方法.通过区内、外故障的暂态特征以及方向元件,构建故障线路选择判据;并利用母线相连线路的方向元件和交流侧故障的暂态特性,构造母线故障识别判据;再根据两极低频电流差异,设计故障极判别判据.该方法能快速辨识直流侧故障,无需两端通信,能够满足MMC-MTDC系统对辨识方法速动性与选择性的要求.最后结合张北四端柔性直流系统的PSCAD仿真模型,验证了所提方法在不同的故障类型、故障位置和过渡电阻下均能准确检测到故障,且具备一定的抗过渡电阻能力.     

基于神经网络的间接矢量控制中转矩辨识算法的研究

本文提出了一种基于神经网络的间接矢量控制系统中的转矩辨识算法,该算法将电机输入输出序列作为神经网络的输入,且神经网络的结果由分步计算实现;同时,该算法中训练数据集的标注采用加速度为核心的标定方法,并设计了数据集中多工况的转矩给定轨迹。相较于传统的神经网络方案,此方案在引入输入输出序列后,使网络对暂态过程的拟合能力得到提升;此外,采用所设计的多工况下的转矩轨迹和基于加速度的标定方法,不仅能够避免模型对特定工况的过拟合,而且能够在兼顾辨识精度的同时在标定过程中无需采用转矩感仪器。仿真和实验结果对比表明该方案精度高,鲁棒性强且适用于暂态过程,整个算法流程在工程上易于实现。     

基于在线参数辨识和ASR-UKF的锂离子电容SOC估计

以一种新型混合型超级电容器——锂离子电容为研究对象,针对其在混合动力机车应用中的SOC估计问题,建立锂离子电容的二阶等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)和自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法(ASR-UKF)交叉联合的方法对锂离子超级电容的荷电状态(SOC)进行估算。FFRLS可以对动态变化的模型参数进行实时且精确的在线辨识,在获得精确的模型参数的基础上,运用ASR-UKF算法对SOC估计不断修正更新,消除系统的未知噪声所引起的误差,并且利用协方差平方根来代替协方差矩阵进行迭代运算,克服滤波发散的问题,进而获得最优的SOC估算值。通过在实验室环境下的混合脉冲功率特性(HPPC)工况和模拟工况的实验仿真,评估了该联合算法的有效性。     

锂离子电池模型参数辨识与荷电状态估算

锂离子动力电池是巡检机器人常用动力源,机器人控制系统需根据电池的荷电状态(SOC)决策工作状态.建立了锂离子电池的二阶Thevenin等效电路模型,用遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)完成模型在线参数辨识,并用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)实现SOC值的估算仿真.在此基础上,设计开发了一套基于STM32微控制器的SOC估算系统,实现了机器人应用中的电池参数采集及SOC估算.     

铝合金MIG焊丝伸出长度视觉提取算法及动态过程辨识

建立了一种基于视觉传感的铝合金MIG焊丝伸出长度检测系统,并提出了相应的图像处理算法,通过使用CCD摄像机,实时获取焊接区图像,根据焊丝特征定位其在图像中的纵坐标,然后对图像进行剪切,移位并叠加,使焊丝特征与背景之间的差别得到强化并提取焊丝伸出长度信息,结果表明,该算法快速有效.在以上工作的基础上,设计了阶跃响应试验,对焊丝伸出长度受送丝速度的影响规律进行了辩识,得到了数学模型,为铝合金MIG焊接过程中焊丝伸出长度传感与控制奠定了基础.     

关于对金属冶炼建设项目安全设施设计编写的思考

根据金属冶炼建设项目安全设施设计编写提纲,围绕安全设施设计编写中常遇到的几个问题进行分析和思考,主要阐述编写安全设施设计的前期准备工作和编写重点。     

高精密数控机床的非线性误差分析、控制及补偿

误差控制及补偿是提高数控机床精度的重要手段,因此误差模型的建立与分析显得至关重要.本文详细阐述了数控机床几何误差、热误差、切削力误差和控制误差的基本概念、起因、建模及参数辨识,综述了误差研究现状,并对今后的研究方向进行了展望.对减小误差的控制策略和误差综合软件补偿两个方面进行了探讨.为提高数控机床的加工精度提出了可行的思路.