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低风速分散式风电接入微电网使得微电网能够利用低风速风资源为负荷供电,但其低惯量的特点也对微电网的频率稳定性提出了挑战。为了探究微电网中低风速风电机组(LWTG)如何有效参与抑制微电网频率波动,在LWTG中引入虚拟惯量控制、超速控制和下垂控制。针对风电机组最小转子转速限制,通过理论分析确定了合适的LWTG的参数;针对超速控制存在的盲区问题,利用深度信念网络来优化不同风速下的减载率以及虚拟惯量控制、下垂控制的控制参数;在低风速风况下验证了优化后的参数能够有效减少负荷波动引起的微电网动态频率跌落幅度,并获得较好的调频效果。 相似文献
992.
为进一步简化电压暂降经济损失评估流程、提高经济损失预测的适用性和准确度,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的电压暂降经济损失评估模型。首先分析了影响电压暂降经济损失的特征因子,分别从电压暂降故障信息、工业过程信息、敏感设备信息和用户基本信息中提取19维特征向量作为DNN预测模型的输入向量,将经济损失结果作为输出,并基于Tensorflow深度学习架构对DNN预测模型进行训练。在此基础上,提出2种数据增强的策略,有效解决了电压暂降样本数据少的窘境,并通过构建4种DNN架构,对比了不同随机失活概率、神经元数量、架构深度对经济损失预测准确度的影响。训练后的DNN模型可以准确提取特征,快速实现收敛并对经济损失进行合理预测。最后,基于我国某大型电子工业企业的电压暂降实际采样数据,对DNN模型进行了训练和性能评估,结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
993.
为提高无线电能传输系统中电能传递的功率和传递的效率,文中对LC谐振式无线传能电路中采用移相控制技术后的能量传输情况做了研究。简单介绍了LC移相补偿的原理,在Simulink平台下仿真了移相控制下发射端和接收端之间的耦合磁场随移相角的变化情况,并通过实验测量了不同移相角下的电压、电流参数。由仿真和实验结果可知当在区间0-π⁄2时,增加移相角度,接收端功率增加;当移相角度为π⁄2时,接收端功率达到最大,在区间π⁄2-π时,增加移相角度,接收端功率减小;当移相角度为π时,接收端功率降为最低。综上可知移相控制在无线传能系统中可以提升其传输功率。 相似文献
994.
995.
结合人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和有限状态机(Finite State Machine,FSM),对变电站告警信息进行处理。首先构建ANN权矩阵模型和学习算法,通过对历史数据库的学习获取各种事故和异常状态的逻辑推理和知识表达;进一步地,设计FSM模型实现信号的排查和告警过程记录;最后形成告警原因分析和结果处理的综合分析结果。通过实际电网案例对所提算法进行验证,结果证明该方法对于电力系统通用故障告警判断具有快速、容错和学习能力强等特点,对应用于大规模电力系统的在线故障诊断问题的解决具有重要意义。 相似文献
996.
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