面向低碳经济的人工智能赋能微电网优化运行技术

安全稳定高效、能量流动灵活、经济效益与环境效益兼顾等是微电网低碳经济运行的基础,然而随着多类型分布式电源、多利益主体的柔性负荷等接入微电网,以及“云计算–大数据–物联网–移动互联网–人工智能”技术广泛应用,微电网的组网模式、运行方式等正发生较大的改变。为此,梳理并归纳总结人工智能赋能微电网优化运行关键技术与挑战。首先,介绍微电网物理架构并总结智能化发展趋势,梳理微电网在低碳经济目标下的特点和优化运行所面临的挑战。其次,从决策变量、优化目标、约束条件和求解方法 4个方面阐述人工智能赋能微电网优化运行原理。再次,聚焦于可再生能源出力预测技术、微电网优化调度技术、碳交易机制、人工智能深度融合下不确定调控技术等典型应用场景,分析并总结人工智能赋能微电网优化运行的应用效果。最后,总结分析了人工智能赋能微电网优化运行的未来发展方向,为绿色微电网技术发展提供借鉴。     

高功率因数斩波式串级调速系统的研究

为了克服传统串级调速系统功率因数低的缺点 ,提出了一种新型斩波式串级调速方案。该方案中的逆变电压与逆变电流的夹角可以在 15 0°与 180°之间变动 ,有效地提高了串级调速系统的功率因数     

汽车钢圈与烯酸罩光漆的干燥实验研究与理论分析

通过丙烯酸罩光漆的红外吸收光谱及石英板辐射器的热像图数据，确定该两物体表面间的辐射换热属选择性辐射、吸收、换热，据此计算了中波段（2－4μm）及长波段（4－9μm）的丙烯酸罩光漆的吸收热量，计算结果表明前者的换量为后者的6．7（3307．8／495）倍。辐射器与被烤工件间的距离对辐射换热影响很大。距离加大的10倍，换热减少8倍，该计算与分析为漆膜的强化干燥提供了理论依据，具有重要的理论与工程意义。     

夏季冷热联供模式下的燃气机热泵机组性能分析

本文建立了一套以R134a为制冷剂工质、以天然气为一次能源驱动开启式压缩机做功的燃气机热泵系统,研究了当蒸发器进水温度为12～22℃,室外环境温度为24.2～35.6℃,发动机转速为1 400～2 000 r/min,夏季冷热联供模式时,空气源燃气机热泵(GEHP)机组的性能。结果表明:发动机转速和蒸发器进水温度的变化对系统性能的影响大于室外环境温度变化的影响。随着发动机转速由1 400 r/min增至2 000 r/min,系统COP_1、COP_2、PER_1、PER_2分别减小了15.5%、9.9%、18.8%、13.5%。在工况范围内,机组冷水出水温度可达6.7～19.3℃,热水出水温度可达40.7～61.7℃,考虑余热回收情况下系统PER_2可达1.14～1.45。     

基于光电传感器的智能车设计及其控制

全国大学生"飞思卡尔"杯智能汽车大赛是利用组委会提供的标准汽车模型、直流电机和可充电式电池,制作一个能自主识别道路的智能车。本文的设计是利用光电传感器和光电编码器采集路面信息,由单片机进行计算,通过PWM波控制舵机转向,MC33886控制电机的转速。智能车控制系统的设计硬件部分的核心是光电传感器的排布和电路设计,软件部分的核心是循线控制算法的设计。本文分别采用"W"排布和加入PID环节的经验反馈控制。     

力控在发油控制系统中的应用

采用北京三维力控组态软件作为发油控制系统中上位机监控软件的开发工具。重点阐述了系统的硬件组成和软件实现,通过运用专门的I/O驱动,以及硬件组态、数据库组态、图像组态等功能实现上位机对发油的实时监测与控制,减少了操作人员的劳动强度,实现发油的自动控制,提高了系统的发油精度和稳定性。     

基于组合神经网络的输电线故障类型识别

准确的输电线路故障类型识别是实现故障测距的前提 ,文中在高压输电线路故障分析的基础上 ,构建了由Kohonen自组织特征映射神经网络模型和BP网络模型组合而成的类型识别网络模型 ,来实现输电线路的故障检测及故障类型识别。经理论分析和大量的EMTP仿真表明 :此网络模型较单一网络模型 ,所需训练样本少 ,学习时间短 ,并且在各种故障模式下 ,均能可靠、准确实现输电线路故障类型的识别 ,不受故障过渡电阻、故障初始角、系统运行方式、故障点位置等因素的影响     

SISO系统的鲁棒性能设计

本文讨论了ＳＩＳＯ系统的鲁棒性能设计问题。根据具有乘性不确定性ＳＩＳＯ系统鲁棒性能指标μ的显式表达式,分析了μ综合中权函数的选择,文中还配有例题进行说明。     

ACO-BP神经网络在电梯交通流预测中的应用

电梯交通流预测为电梯配置与群控调度提供必要的乘客流数据信息.针对基于BP神经网络的电梯交通流预测模型在网络训练过程中表现出的对初值敏感、易陷入极小值等问题,提出利用全局寻优的蚁群优化(ACO)算法优化BP神经网络.同时,利用精英蚂蚁和排序策略对基本ACO算法进行改进.采集天津某办公大厦实际交通流数据进行实例分析,分别对基于传统的BP神经网络和蚁群优化的BP(ACO-BP)神经网络的电梯交通流预测模型进行仿真验证.结果表明:ACO-BP神经网络的预测效果远优于传统的BP神经网络,适用于电梯交通流预测系统.     

水-水燃气机热泵控制系统的研究

水-水燃气机热泵是一个复杂的过程对象,具有多变量、非线性、强耦合和时滞性的特点,如果通过机理建模法得到动态模型比较复杂,也不容易实现,且模型的精度也较低。因此,为了提高水-水燃气机热泵控制系统的仿真精度,本文实验测取了系统输出的阶跃响应曲线,采用阶跃响应曲线法建立燃气机热泵的过程模型,并对所建立的模型进行精度校验,模型精度达到工程设计要求。根据所建立的系统动态模型,利用模糊-PID控制器对系统进行仿真。仿真结果表明,采用模糊-PID控制算法能较好地实现对蒸发器平均出水温度和冷凝器出水温度的控制。