CBR和RBR融合的牵引变压器运维策略

牵引变压器在运行中易受到高电压、大电流、机械应力及其他环境因素的影响而产生发热、放电、绝缘不良等故障,为了制定合理的运维检修策略从而提高运行中牵引变压器的故障处理水平,提出一种基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)融合的牵引变压器运维决策方法:利用RBR获取能反映牵引变压器状态的关键参数,并根据规则库的知识储备得到初步检修方案;设计案例检索算法在状态检修案例库中匹配相似案例,提取检修策略;根据RBR的初步方案对CBR结果进行修改与复用,综合得到最优运维策略,指导检修工作。收集了60例目标案例验证融合决策模型的准确性,结果表明平均决策准确率可达81.67%,且通过实验可判断源案例数量的增加与决策准确率之间呈正相关关系。     

欧洲统一电力市场演变和日前市场出清模型

本文首先梳理了欧洲一体化电力市场的融合过程,介绍了用于计算电价及跨境容量的区域价格耦合项目;其次研究了泛欧混合电力市场集成算法,研究了节点边际电价、可用传输容量和基于潮流的市场耦合数学模型;最后总结了各种市场耦合模型的特点,并针对南方区域电力现货市场建设提出了建议。     

基于量子框架和Stateflow模型的嵌入式系统软件设计

基于模型的设计是目前嵌入式系统软件设计的发展趋势,对嵌入式系统建模和根据模型自动生成代码是 其关键技术。量子框架作为一种事件驱动型的基础框架,可以作为嵌入式软件运行的支撑平台。Stateflow 模型适用 于描述嵌入式系统的逻辑控制功能,利用RTW 工具可以直接从该模型自动生成C 代码。以某飞行控制系统为应用 实例设计其活动对象和事件,针对时序控制功能建立Stateflow 模型并进行仿真,最后自动生成C 代码与量子框架集 成,从而实现飞行控制系统的软件设计。研究表明：量子框架较好地支持了Stateflow 模型自动生成的代码,两者结 合可以实现基于模型的设计在嵌入式系统软件设计中的应用。     

钢筋混凝土剪力墙变形性能指标试验研究

为研究矩形截面钢筋混凝土剪力墙变形指标,根据GB 50011—2010《建筑抗震设计规范》设计了20个剪力墙试件进行低周往复荷载试验,研究不同剪跨比、试验轴压比、边缘构件纵筋配筋率对矩形截面剪力墙破坏形态、滞回性能、变形能力的影响。试验结果表明：随着剪跨比减小,剪力墙的破坏形态由弯曲破坏转向剪切破坏;随着试验轴压比增大,剪力墙的延性降低;随着边缘构件纵筋配筋率提高,弯曲破坏剪力墙延性提高,弯剪破坏与剪切破坏剪力墙延性降低。根据试验结果,建立了构件变形-构件损坏程度-构件承载能力的关系,提出了基于骨架曲线和破坏现象两种性能状态划分方法,得到剪力墙的变形性能指标,并将两种方法的结果进行对比,结果表明两者较为吻合,验证了基于骨架曲线划分性能状态方法的合理性与有效性。     

基于解析冗余式的风机传动系统故障诊断

为了以系统有序的方法对风机的具体元件参数进行故障诊断,给出一种基于键合图模型的故障诊断方法。键合图模型是一种跨能域的元件级模型,因此能够定位到具体的故障元件。同时键合图模型能够清晰地表明各元件之间的关系,因此适用于推导解析冗余式。通过解析冗余式可以对系统进行故障检测和隔离。为了能够系统地得到尽量多的解析冗余式,提高故障的可隔离性,该方法首先建立风机的键合图模型,然后由键合图模型导出时间因果图,由时间因果图导出变量关系图,最后由变量关系图消除键合图中结点方程的未知变量得到解析冗余式。实验结果验证了采用该方法推导的解析冗余式能够用于风机参数故障的诊断。     

基于Android的运动状态识别分析系统设计

从数据采集、运动状态识别及识别结果显示3个方面,设计基于Android的运动状态识别分析系统。在硬件电路方面,本系统使用MPU6050加速度传感器采集数据,并做预处理。在软件方面,运动状态识别算法在手机APP的后台实时处理数据。首先对接收的6组数据进行预处理,检测并统计识别步数;其次运动周期提取,计算挥拍次数及平均挥拍速度;然后对运动周期内的数据进行标准化处理,调用个人特征数据库进行运动识别,实现越用越准;最后将结果通过基于Android的手机APP界面进行显示。在系统测试中,能够计算出挥拍次数、平均挥拍速度、步数,同时能够识别出羽毛球、乒乓球两种运动模式和高远球、弧旋球等8种运动动作,识别率达到90%以上。     

电网故障最优诊断的查询方法EI北大核心CSCD

针对传统专家系统在电网故障诊断应用中的局限性,提出一种基于模型诊断的电网故障最优诊断的查询方法。该方法按照基于因果关系的诊断思想,得到预设故障输出对应的预备候选诊断,然后根据故障后的电气信息从匹配的预设故障输出中确定候选诊断,最后,运用贝叶斯理论计算候选诊断的故障概率,并查询最大概率的候选诊断作为电网故障的最优诊断。该方法通过离线获得预备候选诊断,在线确认候选诊断的手段,缩减了诊断的时间,在利用贝叶斯定理处理诊断的不确定性时,将告警信息引入到模型诊断逻辑框架内计算元件的实际故障概率,提高了诊断的准确性。算例分析结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

应用于微电网的新型潮流控制器

电力弹簧在接有新能源的微电网中能够有效稳定母线电压,为关键负荷提供稳定的供能,根据这个特性,为了降低新能源的波动性对电网造成的冲击,提出一种新型的潮流控制器,由电力弹簧和基于电力电子器件的可调节变压器组成,可调节变压器嵌入在在电网的降压变压器中,使非关键负荷由新能源供能,关键负荷由电网供能,当新能源供能充足时,新型潮流控制器调节潮流,使非关键负荷和关键负荷均由新能源供能,因此降低负荷对电网的需求。介绍潮流控制器的原理和实现方法,实验结果证明了方案的正确性。     

采用基于市场控制的微网分布式能量优化方法

为了控制微网内各类分布式能源的协调运行,同时适应能源互联网的核心理念,提出了采用基于市场控制的微网分布式能量优化方法。首先,从理论上论证了该方法与集中式能量优化方法的等价性,并建立了分布式能量优化的通用流程。然后,基于启发式规则,系统地提出了分布式电源、可平移负荷、储能、联络线等资源的投标策略。最后,通过仿真计算,验证了该方法在削峰填谷、经济性以及提高可再生能源消纳率等方面的效果。所提出的方法利用各分布式能源的分布式决策代替传统的集中式优化,能够更好地保护用户隐私,并能够适应各种类型的分布式能源以标准化方式接入不同规模微网的要求。     

一种应用于异步电机的基于Laguerre函数的模型预测控制电流调节器

电动汽车用异步电机复杂的运行工况,造成电机参数改变,传统同步PI控制性能不甚理想。基于复矢量比例积分(PI)控制和模型预测控制(MPC)的电流调节器,使得其控制效果得到一定改善,但仍然存在响应时间长和超调大的问题。针对电动汽车用异步电机控制器,设计一种基于Laguerre函数的模型预测控制(LMPC)电流调节器,该电流控制器根据过去和现在的信息,对系统的状态量进行多步预测,并综合考虑控制对象的预期值和控制量的变化等评价指标,得到最优的控制律。仿真和实验结果表明,该调节器相比于复矢量PI控制和模型预测控制,具有更快的动态响应和更好的参数鲁棒性。