多元QoS约束下电力通信无线资源分配的边缘代理调度方法

为满足不同配电通信业务的服务质量要求,BS需要在时变网络条件下实时优化无线资源。提出一种基于级联深度网络的接入网无线资源边缘代理调度方法,将时频资源和发射功率分配给延迟耐受度不同的业务。核心网采用网元功能与专用硬件设备解耦的软切片方法,在保证负荷在规定时长内可靠切除的同时,提高了核心网服务器对不同业务的时空间复用能力。仿真结果表明,多业务并列运行时RTU与协控子站间的接入时延与TD-LTE专网相比降低40.76%,相邻第一第二信道间的功率泄露比均高于45 dB,满足毫秒级负荷切除业务分路整组动作时延和通信可靠性的要求。     

直流GIL绝缘子表面电荷研究现状与展望

绝缘子表面电荷积聚是制约直流气体绝缘输电线路(DC-GIL)发展的主要因素之一。针对目前表面电荷的产生、输运、积聚和消散机理的相关研究还存在较多不足之处。本文从表面电荷积聚机制、离子流场理论模型、表面态物理化学结构及其影响因素、SF_6气体空间中的离子种类以及电场强度和环境等对气体离子输运参数的影响等方面综述了直流GIL绝缘子表面电荷积聚机理研究的局限性和对策,并从固-气界面动态分析、环境友好替代气体在直流GIL中的应用等方面对未来直流GIL绝缘子表面电荷研究的重点进行了展望。     

基于简化滞回OCV模型的锂电池SOC自适应估计策略

受锂电池滞回效应的影响,开路电压与荷电状态之间的关系复杂,给电池建模以及荷电状态的精确估计带来较大困难。以锰酸锂电池单体为研究对象,在通过实验对滞回特性分析的基础上,提出简化的滞回开路电压模型,该模型根据滞回主环路中开路电压差之间的荷电状态积累量大小来构建滞回因子,修正开路电压与荷电状态之间的关系,以提升电池等效电路模型的精度;其次,针对测量噪声异常扰动、模型发生变化及荷电状态初值存在偏差的情况,利用分阶段变换测量协方差及构建自适应因子方法对无迹卡尔曼滤波算法改进,以平衡荷电状态的估计精度和收敛速度。实验结果表明,简化滞回开路电压模型能较为地准确描述锂电池动静态特性,所提自适应无迹卡尔曼滤波算法估计荷电状态的性能有较大提升。     

基于强跟踪DEKF算法的动力电池SOC估计模型

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计动力电池荷电状态(SOC)时,会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题。这里提出一种基于强跟踪原理的双卡尔曼滤波(ST-DEKF)算法解决该问题。以电池复合等效模型为研究基础,利用双卡尔曼滤波(DEKF)算法并行实时联合估计电池SOC和电池模型中的欧姆内阻参数,相互反馈,以提高电池模型的准确性,能够有效改善电池SOC估计精度。但在电池SOC初值设定存在偏差情况下,观测噪声方差不易确定,估计过程收敛速度慢,甚至会引起发散,因此,在算法初始阶段又引入了基于强跟踪原理的次优渐消因子对目标进行快速跟踪,弥补DEKF算法的不足。实验结果表明,基于ST-DEKF算法建立的电池SOC估计模型,具有很好的鲁棒性、跟踪速度和精度。     

观测模型误差不确定的锂电池SOC估计方法

建立的锂电池非线性系统中存在不确定的观测模型误差时,会影响滤波器估计的精度和稳定性,严重时还会导致估计结果发散。针对这一问题,基于变分贝叶斯自适应滤波方法,提出了一种鲁棒UKF算法。该算法构建虚拟观测噪声用来补偿观测模型误差,并采用逆Wishart分布对虚拟观测噪声协方差建模。在变分迭代过程中,实现对系统状态和虚拟观测噪声协方差的联合后验概率估计,使估计结果自适应地逼近到真实分布。利用无迹卡尔曼滤波对系统状态进行更新。结合锰酸钾锂电池非线性模型进行仿真实验表明,该算法估计锂电池荷电状态具有很好的精度、跟踪速度以及鲁棒性。