抗(耐)震压力表液压伺服脉动校验装置应用研究

执行SY/T 6817—2010《抗(耐)震压力表校准方法》对抗(耐)震压力表进行校验时,需要在量程的30%～40%之间的一个检验点上施加正弦波脉动压力,其幅度不大于该点压力值的10%,脉动频率为（60±5）次/min。为了获得这样的脉动压力源,采取气驱液泵预压产生检验点基准值,及利用液驱液增压缸产生10%增幅的高压值,通过伺服液压控制增压缸活塞的往复运动产生波动范围在基准值和高压值之间的正弦脉动。研制的校验装置脉动频率和幅度设定方便、环境参数影响小,通过工控机采集卡控制,显示界面明晰、控制精度高,适合于试验室、检定室校验抗(耐)震压力表使用等。     

考虑季节性冻土因素的风电场接地系统设计

高海拔地区的风电场在冬季容易形成冻土层,冻土层的土壤电阻率变大,不利于风电机组遭受短路故障时的散流。基于风电机组接地网等电位模型研究季节性冻土因素下风机接地电阻季节系数的影响因素及其影响规律,以及垂直接地极、接地网水平引外对接地电阻季节系数的改善作用。研究结果表明:当接地网位于冻土层时,接地电阻季节系数受土壤电阻率反射系数的影响较大,当接地网位于非冻土层时,接地电阻季节系数几乎不受反射系数的影响;当冻土层厚度小于接地网埋深时,各土壤电阻率反射系数下的接地电阻季节系数基本不变并趋近于1,当冻土层厚度超过地网埋深时,接地电阻季节系数出现跃变式增长,反射系数越小,季节系数跃变越大;当土壤电阻率反射系数较小时,敷设垂直接地极对接地电阻季节系数的改善作用明显,当反射系数较大,地网埋深低于冻土层厚度时,风机接地网通过水平引外互联能够达到良好的降阻效果。     

基于投影能量函数和Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估

提出一种基于Pin-SVM的电力系统暂态稳定评估方法。首先,采用系统指标(如平均机械功率、初始加速度和系统冲击等)和投影能量函数指标(如投影角速度、投影角加速度和投影动能PKE)构建暂态稳定指标的原始特征集,通过最大相关最小冗余特征选择方法对暂态指标集进行特征压缩,寻找对电网暂态变化敏感度高的特征子集;然后,基于Pin-SVM思想将特征子集映射到高维空间,实现非线性暂态稳定评估问题的线性转换,进而引入分位数改变系统稳定类与不稳定类之间的最近点位置,将暂态稳定分类问题转换为在Pin-SVM中寻找最优分位数距离问题,以减小边界干扰样本的影响,提高电力系统暂态评估方法的评估准确率和稳定性。最后,以IEEE-39节点系统、IEEE-145节点系统和某实际算例进行仿真计算,计算结果验证了该方法的有效性和准确性。     

考虑非计划孤岛的分布式电源无缝切换控制策略

为提高本地负载的供电安全,分布式发电(DG)并网逆变器需要工作在并网和离网两种状态,且能无缝切换。提出一种综合的DG无缝控制策略。针对非计划孤岛DG从并网切换离网状态存在失控区域,易引起本地负载电压和频率越限问题,提出采用P-σ、Q-v解耦的非线性控制,实现失控期间的直接电压限幅;提出结合锁频环和去除积分前向通道的锁相环,在不影响锁相环动态特性基础上,实现失控区域的频率限幅。另外,在该控制结构基础上提出一种虚拟并网的预同步方法,避免并网开关闭合时内外环失配,改善并网过渡过程。基于RT-LAB的硬件在环仿真验证了该策略的有效性。     

基于氢储能的主动型永磁直驱风电机组建模与并网控制

针对风电并网功率波动性及高渗透弃风现象,采用共直流母线主动型永磁直驱风电机组结构,建立基于氢储能的永磁直驱风电机组模型,并提出变流器与功率管理协调控制策略。永磁同步发电机与电解槽、燃料电池、蓄电池组汇集直流母线,考虑电解槽需电制氢、燃料电池需氢发电等特性,利用变流器协调控制及功率管理策略,实现风电功率波动抑制、降低风电弃风比例、风电绿色并网。通过PMCAD/EMTDC仿真平台,证明了模型及其控制策略的有效性,有利于风电高渗透并网运行。     

（12期拿下）基于权重自适应调整的混沌量子粒子群算法的城市电动汽车充电站优化布局

针对城市电动汽车充电站的定容和选址的问题,从实际情况出发,建立将土地价格、建设成本、运行成本、交通流量、服务距离、服务能力考虑在内的数学模型,该模型以年均综合费用最小为目标,以充电能力,充电距离为约束条件。采用权重自适应调整的混沌量子粒子群算法对北方的某市某区进行规划,该算法在迭代过程中会根据粒子不同的适应值,对惯性权重做出相应的调整,从而调整对粒子的搜索能力。利用混沌算子的遍历性,使得该算法具有很好的收敛速度和精度。利用该算法对所建立的数学模型进行求解,经过进一步的筛选,确定了该地区充电站的建址坐标、容量和费用。     

多逆变器下垂协调控制方法综述

下垂控制是微电网中多个分布式发电单元(DG)实现功率协调的重要控制方法。对现有的下垂控制方法进行了归类和综述,将其分成有功-频率、无功-电压下垂控制,电压-相角下垂控制和虚拟同步机控制三类,对这三类方法的基本原理和改进方法进行了介绍,为研究人员开展后续研究提供借鉴和参考。     

基于图像识别的移动机器人自动完成充电北大核心

移动机器人正在慢慢普及到我们的生活当中,而移动机器人在移动过程中消耗电能,当电能耗尽时需要人工为移动机器人进行充电,提出一种基于图像识别的方法,让机器人自动完成充电。移动机器人通过对图像的纹理分析和对兴趣点的快速匹配SIFT算法完成移动机器人识别电源插座,实现自动充电。本文的方法充分考虑到由于移动机器人的灵活多变性对所采集到的图像造成的影响,如图像旋转,图像周围有遮挡物体等,用纹理分析与SIFT算法识别插座,当所采集的图像与机器人本身记忆的图像达到一定匹配度时,移动机器人将完成自动充电。