光伏逆变器无源分数阶滑动模态控制器设计

设计了光伏逆变器无源分数阶滑动模态控制器(Passive Fractional-Order Sliding-Mode Controller, PFSMC)来实现不同运行条件下的最大功率跟踪。首先,基于跟踪误差构建储能函数,保留系统阻尼有益项以提高跟踪速率,并完全补偿其他的系统非线性以实现全局一致的控制性能。随后,引入分数阶滑动模态控制(Fractional-Order Sliding-Mode Control, FSMC)作为附加控制输入对储能函数进行能量重塑以提高光伏逆变器的动态响应性能,同时分数阶滑动模态的引入可大幅提高闭环系统的鲁棒性。为验证所提控制器的有效性,进行了两种算例研究,即光照强度变化和电网电压跌落。仿真结果表明,PFSMC与常规PID控制、无源控制(Passivity-BasedControl,PBC)和FSMC相比,其能在各类工况下实现最快的动态响应以及最低的超调量。最后,基于d Space的硬件在环实验(Hardware-in-the-Loop, HIL)验证了所提算法的硬件实现可行性。     

住宅小区充电站电动汽车有序充电方法

对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今"绿色出行"时代亟待解决的问题.基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模型,以北京市某小区电动汽车出行历史数据为例,利用模糊C均值聚类算法对车主的行驶行为、入网电动汽车的初始电池荷电状态进行分析,把握电动汽车负荷特性.基于马尔科夫链的思想建立由精炼后的多条典型电动汽车负荷...     

基于多频超声波技术的变压器油参数检测方法

为准确检测变压器油状态,针对变压器油参数,给出基于多频超声波检测技术的变压器油检测方法。开发相应的硬件检测装置和上位机分析软件。硬件部分可利用多频超声波技术,在1 s内,将大量不同频率的超声波新信号聚集在一个扫描测量频率,进行数以百计的扫描,从而在很短的时间内完成变压器状态诊断。给出了系统的设计原理和主功能单元设计,主功能单元包括发射部分和接收部分。其次,阐述了多元统法的计算原理。基于此,上位机软件可对携带有变压器油参数信息的超声波参数进行统计和分析,以提取其特征量,进一步建立起变压器油运行状态与超声波特征量的关联,进而判断变压器的运行状态。实验检测表明该系统可在线实时检测微水含量、击穿电压(BDV)、活性水等变压器油参数,解决了传统检测装置检测步骤繁琐、不能在线检测等问题,提高检测灵敏性,降低检测成本。     

能源互联网内多类设备协同运行的能量管理系统软件设计

针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求,利用C#和Java编程语言设计并开发面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型B/S 架构,以Asp.Net动态网页开发技术和数据库技术为核心,由云端后台算法、云端服务器的MySQL数据库、前端的网页三大部分构成。详细介绍了软件平台的系统框架,分为上下两层。其中,上层为日前-实时协同的多时间尺度能量管理系统模块,下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统。最后,通过仿真算例分析,能量管理系统能对海量的分布式设备和电动汽车进行优化调度,验证了该软件的可移植性、有效性和实用性。     

能源互联网内多类设备协同运行的能量管理系统软件设计

针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求，利用C#和Java编程语言设计并开发面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型B/S 架构，以Asp.Net动态网页开发技术和数据库技术为核心，由云端后台算法、云端服务器的MySQL数据库、前端的网页三大部分构成。详细介绍了软件平台的系统框架，分为上下两层。其中，上层为日前-实时协同的多时间尺度能量管理系统模块，下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统。最后，通过仿真算例分析，能量管理系统能对海量的分布式设备和电动汽车进行优化调度，验证了该软件的可移植性、有效性和实用性。     

基于改进精简爆炸烟花的区域商业楼宇日前电能交易

由于现在越来越多的商业楼宇配备了储能和微型燃气轮机等分布式可控资源，能够根据需求转移负荷、减少负荷甚至发电上网，具备了小范围区域电能交易的可能。针对小范围区域电能交易问题，该文搭建了考虑集成商和商业楼宇的电能交易模型进行研究。其中，集成商根据楼宇用电策略改变分时电价提高收益，商业楼宇根据电价改变用电策略降低成本；同时，针对集成商与商业楼宇之间存在隐私问题，该文提出了一种基于改进精简烟花算法（improved bare bones fireworks algorithm，IBBFWA）的交替求解方法，实现模型的求解。通过算例结果验证模型对降低商业楼宇运行成本的有效性和算法的高效性。     

计及运行风险的无功优化强化学习智能算法

为提高电力系统的运行安全性,本文将电力系统风险评估理论引入到传统无功优化中,建立了考虑运行风险的多目标无功优化数学模型,并为此提出了一种全新的迁移部落强化学习算法,该算法将人工智能算法的随机搜索机制和强化学习算法的迭代模式有机融合,利用知识矩阵储存部落寻优信息,通过知识迁移显著提高了在线学习阶段算法的速率。IEEE 118节点标准系统的仿真表明：迁移部落强化学习算法在保证较好的全局寻优性能的同时,速度可达传统人工智能算法的2-10倍,有效解决了考虑风险的多目标无功优化的动态快速求解。     

用电负荷指纹管理的层次化系统设计

具备负荷特征识别功能的监控系统对实现电力需求侧的自主式、智能化管理至关重要。为解决非侵入式检测技术仅局限于既定设备的问题,促进各类用电设备的主动识别,以支撑自动需求侧管理体系下用电行为分析、用电优化控制功能。本文定义了基于家用电器运行特性的“负荷指纹”及其构成,并以信息物理融合系统为基础,提出负荷指纹管理的层次化技术架构,包括本地及云端两层用电负荷指纹管理平台。最后研制插座式智能采集终端、具备多通信技术的智能交互集中器,可为该技术架构的实现提供坚实的硬件支撑。     

基于交互式教-学优化算法的阴影条件下光伏系统最大功率跟踪

阴影条件(Partial Shading Condition,PSC)下光伏系统的功率-电压(P-V)特性曲线呈多峰性,易造成常规最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部最大功率点(Local Maximum Power Point,LMPP)的问题.文章采用一种新...     

考虑多智能体协同的电动汽车充放电分散式实时优化策略

针对多充电站/电动汽车区域能量管理系统(electric vehicles distributed energy management system,EVDEM S)情景下电动汽车充放电优化的问题,将各充电站/EV-DEM S视为充电智能体,建立了考虑多个充电智能体的分散式实时优化架构来协调各智能体的充放电策略。模型在满足车主充电需求的前提下,以日负荷曲线波动最小为目标,实现电网侧的削峰填谷。仿真算例表明,和传统的集中优化方式相比,该分散式优化模型和算法能够很好地对各智能体充放电计划进行协调优化,在保证优化结果的情况下能够极大地提升计算速度。