基于自适应粒子群的模拟电路故障诊断

为了加快模拟电路故障优化算法收敛性和优化效率,采用了一种基于自适应粒子群算法的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,借助于遗传变异的思想在粒子群算法中引入"变异"理念,然后使用自适应的粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数,实现模拟电路的故障诊断。仿真结果表明,利用自适应粒子群算法与传统的粒子群算法相比,其训练步数明显加快,扩大算法的搜索范围,从而有效提高了网络的训练速度和优化精度。     

考虑多目标优化模型的含分布式电源的无功优化

在配电网的调压过程中,将能够发出无功功率的分布式电源与电容器相结合,分析含分布式电源的配电网无功优化的问题,建立有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的数学模型。在此基础上,应用超效率数据包分析评价方法,明确各目标函数的权重组合方案,把双目标无功优化问题转换成单目标规划问题。并且运用一种新颖的智能优化算法—细菌菌落算法,解决分布式电源在配电网中的无功优化问题。细菌菌落算法根据单群体菌落生长演化过程来寻找最优解,建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的算法结束方式。通过IEEE-33测试系统验证该算法具有良好实用性和适应性,并且也验证了所提模型的实际意义。     

模型预测控制方法在主动配电网协调控制中的应用

基于主动配电网分层协调控制的特点与储能系统的控制特性,提出应用于主动配电网自治区域的协调控制的模型预测控制方法,并利用动态矩阵控制算法在Matlab 中对主动配电网储能的协调控制进行了场景仿真。仿真结果表明,应用预测控制方法的区域控制器比传统的 PI 控制器有更好的性能。     

考虑间歇性电源不确定性的配电网经济效益风险评估

主要针对风电波动对配电网造成的影响进行风险评估,建立了含储能、可控负荷的配电网风险评估模型,量化分析了配电网的风险损失,在风险评估中引入 VaR及 CVaR 等方法,为评估新能源并网风险提供了一种可行方法。仿真结果验证了模型的正确性和有效性,说明储能、可控负荷有助于降低配电网风险。     

基于嵌入式网关的光伏微网自控系统的研究

以光伏发电为主体的微电网具有绿色、可持续性强等优势,是国家大力支持的能源方式.在国家大力推行城镇化建设的同时,微网更成为一种有效的电力供应方式.在分析微网结构的基础上,以嵌入式作为核心,以无线传感网为依托,构建了光伏微网自动控制系统,保证了数据传递的及时性,提高了太阳能系统的稳定性.     

基于ARM的UPS电源网络监控系统的研究

作为电力供应保障设备,UPS的主要任务是当市电发生故障时,能够及时、不间断地向用户负载提供稳定的电能支持。为了提高UPS供电系统工作的可靠性,对UPS实行智能化在线监控管理势在必行。提出了利用嵌入式网络技术来构建UPS远程监控系统的方法,设计了以嵌入式ARM Cortex-M3为核心器件,以无线传感网为短距离通信网络的UPS监控系统。该系统克服了传统监控系统布网不够灵活及维护困难的缺点,使UPS系统的实时监控更具高效性和可靠性。     

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置

随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。     

基于FPGA的改进型全数字锁相环的设计

针对脉冲密度调制技术调节谐振逆变器输出功率时系统易失锁的问题,提出了一种改进型全数字锁相环,详细分析了这种全数字锁相环的工作原理。利用通用的现场可编程门阵列器件(FPGA)实现改进型全数字锁相环的片上系统设计。最后通过仿真和实验证明,对于不同频率的跟踪信号,当起始相位误差约为最大值180°时经过10~11个输入信号周期系统就可以快速而准确的锁定。而当负载电流降至很小的值时改进锁相环的采样保持电路能够保证逆变器工作在谐振频率点附近,从而避免失锁。     

SOA结合模拟退火算法优化电容器配置研究

为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟退火算法对于此类问题的求解具有一定的可行性及有效性,为电容器的优化配置以及缓解电力负荷提供了理论基础。