基于大数据和神经网络的锅炉燃烧含氧量建模研究

提出一种基于大数据的神经网络辨识多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)系统的方法,采集现场运行的锅炉燃烧系统总风量、总煤量、炉膛氧量等历史大数据,首先使用数据平滑、去除趋势性、归一化等步骤进行数据预处理,然后利用近邻法删选出表征系统特性的样本数据集,利用神经网络模型进行训练后挖掘出数据之间的关系,最后在升、降30%负荷的情况下分别进行模型预测。结果表明,虽然只将采集到约0. 658%数据容量进行训练,但在对整个大数据容量进行测试时,模型误差仍在允许的范围内。     

考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略

针对住宅区微网中的电动汽车集群,提出一种考虑电动汽车用户满意度的微网分层优化调度策略。将微网调度优化的过程分为负荷层和源储层,负荷层在保证用户满意度的前提下,利用电动汽车的储能特性平抑微网的负荷峰值,源储层先用可再生能源出力支持微网用电负荷,多余出力部分则通过电动汽车进行消纳,使得微网综合运行成本达到最低。然后,用改进蚁狮算法求解源储层模型,最后,通过算例进行验证。结果表明,相对于电动汽车无序充电,该策略大幅提升了微网运行的经济性、可靠性以及电动汽车用户的满意度。     

基于PSO-SVM的电网调度电厂耗煤基准值滚动预测

电网调度在做电煤供应分级预警的研究制定和对各电厂负荷经济分配时常会用到耗煤基准值,它对于监测电厂未来存煤使用天数,制定合理发电调度计划具有重要作用。目前常用的耗煤基准测算方法很少,主要是通过对历史数据进行简单的数学计算作为未来耗煤基准预测值,误差较大。提出了结合实际需求、面向电网调度的基于粒子群优化支持向量机的火电厂耗煤基准值滚动预测方法,选取电网下典型的3个电厂,经过数据分析处理与试验比对,结果表明基于粒子群优化支持向量机模型能很好地对耗煤基准值进行滚动测试及预测更新,进而可以为电网调度部门推测各个电厂存煤可用天数和建立电厂存煤预警机制,制定发电调度计划提供数据支撑。     

直线二级倒立摆的状态反馈实时控制

针对直线二级倒立摆系统的单输入三输出、强非线性、强耦合的不稳定系统，提出了状态反馈控制方案。通过仿真试验和实时控制实验验证了所提出的控制方案是可行的、有效的。分析和对比实验结果表明：配置的极点离原点越远，倒立摆在短时间内达到动态平衡的可能性就越大，而且配置的极点离实轴越近，控制效果就越好。     

基于自动重组机制的多目标粒子群优化算法研究

粒子群优化一直存在过早收敛的问题。为此,提出一种自动重组机制,当检测到粒子群过早收敛时,会自动触发各粒子的位置重组,从而解放陷入局部最优的粒子群,使其能回到搜索全局最优的正轨。另外,粒子群重组后的新搜索空间的建立,会根据粒子位置与全局最优位置之间偏差的不确定性程度,按照一定比例在各维度上取得新的搜索范围。实验结果表明,在运用于二维Rastrigin函数的基准测试中,该优化算法取得了近似全局最优解。     

户外高压隔离开关电触头温升机理研究

针对110 kV以上电压等级隔离开关电触头易发热的现象,以具有代表性的GW4A-126型高压隔离开关为对象,研究电触头的温度特性。在简化电触头结构后,应用有限元分析软件ANSYS 建立触指部分的三维模型,在不同接触电阻、接触面积和负载电流的条件下对模型施加载荷,根据得到的温度场分析触指最高温度的变化情况。仿真结果表明：接触压力、接触电阻、接触面积、负载电流和触点材料是影响电触头温度的主要因素;接触电阻和负载电流越大,电触头温升幅度越明显;增大接触面积可以提高电触头的热稳定性。     

基于定子磁链定向的双馈风力发电解耦控制研究

首先介绍了变速恒频双馈风力发电系统的特点,构建了实际风速的数学模型,研究了基于定子磁链定向的变速恒频双馈风力发电机转子侧变换器的控制,最后仿真实现了双馈电机有功功率和无功功率的独立解耦控制,并在发电机定子侧输出单位功率因数的情况下,调节直流母线电压快速达到了给定参考值,维持了直流母线电压的稳定。     

变速恒频双馈风力发电系统并网控制仿真

介绍了变速恒频双馈感应风力发电机运行的基本原理,分析了风力机功率特性和风能追踪的控制策略,对双馈感应发电机转子侧的变换器控制系统进行了建模与仿真。通过控制发电机输出有功功率来调节电磁转矩和转速,将定子磁链定向的矢量变换控制技术应用在对双馈型异步发电机转子侧变换器的控制上,获得了发电机有功功率和无功功率的解耦控制,为追踪与捕获最大风能创造了条件。电网侧的变换器使用电网电压定向的矢量控制技术来控制直流母线电压的恒定,调整了电网侧的功率因数。     

基于ARM和Linux的嵌入式Web Server设计与实现

介绍了嵌入式ARM处理器的特点和硬件平台的设计、嵌入式操作系统的设计，构建了基于嵌入式Web Server的远程监测系统结构，重点分析了嵌入式TCP／IP协议栈的体系结构、嵌入式Web服务器BOA中一些重要文件的配置、实现动态Web服务的CGI技术及动态WEB服务器的移植，实现了基于B／S结构的嵌入式动态Web远程监测系统。     

基于PSO-ABFO的负荷频率控制系统控制器设计与优化

负荷频率控制对于保障电网本身安全可靠运行有重要作用,适宜的控制器整定参数使得电网在各种随机扰动下能维持系统频率稳定和长期安全运行.针对单区域两机组电网的负荷频率控制器参优化整定问题,提出一种基于粒子群改进自适应细菌觅食优化算法(PSO-ABFO)的控制器参数整定设计方法.PSO-ABFO在标准细菌觅食算法的基础上,结合粒子群(PSO)算法思想引入全局最优、个体最优以及自适应步长,重新定义细菌的健康度并修改细菌迁移的方式,提高算法的寻优速度和寻优精度.最后,建立负荷频率控制系统(LFC)模型进行仿真试验,验证所提控制器设计与优化方法使系统动态性能显著提升.