基于MATLAB的风能自校正自调整PID模糊控制器仿真研究

为了提高风力发电系统综合系统性能,在传统风力发电技术的基础上,对变速风力发电机组的自校正自调整PID模糊控制进行了详细的分析和研究,从而利用模糊控制和PID控制相结合的技术,取得了很好的效果。从MATLAB仿真结果看出系统精度及效率很高而稳态误差较小,鲁棒性较好。     

基于SSA-ELM的短期风电功率预测

准确的风电功率预测可以有效地保证电力系统的安全运行,进而影响电网的电力调度,所以高精度的预测方法变得至关重要。针对极限学习机（ELM）随机产生输入权值和阈值导致回归模型不稳定性与预测结果不准确性,以及风电波动性和间歇性等问题,提出一种基于麻雀算法（SSA）优化极限学习机的组合预测模型（SSA-ELM）。利用收敛速度快、精度高、稳定性好的SSA对ELM的权值和阈值进行寻优,实现了对风电功率的精确预测。仿真结果表明,所提出的SSA-ELM模型的预测精度较高、泛化能力强,能够为风电的功率预测及并网安全的稳定运行提供决策支持。     

基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM的短期风功率预测

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一.建立了基于CEEMDAN-SAFA-LSSVM短期风功率组合预测模型.采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)将原始风功率序列分解成特征互异的各个本征模态分量,对分解产生的本征模态分量进行相空间重构,然后根据得到的新模态分量建立相应的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型.针对LSSVM模型的预测精度易受参数选择的影响,提出萤火虫算法(SAFA)优化LSSVM模型的参数,解决了 LSSVM参数寻优效率低的问题.算例分析表明CEEMDAN-SAFA-LSSVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率.     

风力机控制策略对功率和转速变化的影响分析

为了掌握风力发电机控制策略对运行过程中风力发电机转速和功率流动的影响,在简要介绍与功率和转速变化有关的风力发电机控制策略的基础上,分析了采用不同控制策略的风力发电机功率产生的特点.重点阐释了风力发电机变桨矩控制方法对风力发电机组的功率流动、叶轮转速变化的影响.得出了不同控制策略下风力发电机功率流动方向、叶轮转速大小和方向的变化,以及叶轮转速变化的依据和限制.     

网络环境下PowerFlex70变频器变频调速控制系统设计

设计了PowerFlex70变频器在三层网络中的组态结构。基于PowerFlex70的网络功能以及以太网与工业网结合的优越性,实现了数据远程监控及参数的在线优化的功能。通过对PowerFlex70变频器其中的两种功能进行在线测试实验．经过实际调试,得到了较好的控制曲线,证明了本系统的合理性和可行性。     

基于WinCC以及Excel的变桨控制监控系统

风力发电机变桨技术对变桨控制的监控系统要求越来越高。利用西I＂1子的WinCC组态软件以及Excel文件.以1.5MW风力发电机研究对象,提出了一种改进的变桨控制监控方案,提高了变桨控制的实时性以及技术人员的工作效率。     

碳交易背景下基于LGPG-P2G的微电网容量优化配置

优化传统微电网的容量配置对其经济性的提升效果有限。为进一步提升经济性,文中在传统微电网的基础上耦合垃圾填埋气发电(landfill gas power generation,LGPG)和电转气(power to gas,P2G),提出一种基于LGPG-P2G的微电网模型。首先,综合考虑碳交易和资金的时间价值对容量优化配置的影响,引入全生命周期理论和经济学中的净现值分析法;然后,以全生命周期的收益最大为目标,利用变异粒子群算法求解4种场景下的微电网容量最优配置,并使用Cplex求解传统微电网模型和所提微电网模型容量最优配置下的最优调度方案。结果表明在碳交易背景下基于LGPG-P2G的微电网模型具有更好的经济性。     

计及主/被动需求响应下基于合作博弈的微网–配电网协调优化调度

随着含高比例可再生能源的并网型微网不断增加,微网与配电网的交互更加紧密。为解决两者作为不同利益主体双方利益分配问题,提出一种计及主/被动需求响应下基于合作博弈的微网-配电网协调优化模型。首先,考虑消费者心理学,建立了基于Logistic模糊函数的电负荷主动需求响应模型。然后,建立了以最优热电比为目标的热负荷被动需求响应模型。最后,微网与配电网作为参与者组成合作联盟,以讨价还价理论为核心,各自利益与联盟利益最大化为目标,协商确定了交互电价与交互功率,用改进的Shapley分配法分配了组成联盟后的额外收益,并通过基于参数自学习的自适应二次变异差分进化算法对其求解。通过算例分析对比可知,用户、微网、配电网三方利益均有所提升,证明了所提方案的合理性。     

考虑电能质量优化的MMC-SST输入级控制策略

针对配电网中固态变压器（SST）网侧电压三相不平衡以及谐波污染时,电流负序分量激增影响网侧电流波形质量进而危及系统正常运行等问题,在SST输入级提出了一种可有效抑制电流负序分量的新型双序控制策略。文中首先介绍了模块化多电平变换器型固态变压器（MMC-SST）的运行原理及输入级数学模型,采用改进型二阶广义积分—正交信号发生器（SOGI-QSG）对网侧电压、电流等电气量进行正、负序分量的分离与提取,通过引入正交中间变量建立了比例复数积分（PCI）控制器的数学模型,并且在两相静止坐标系中的正、负序模型下提出了一种基于PCI的新型双序控制策略,对网侧电流的正、负序分量进行分序控制。最后,在MATLAB/SIMULINK中搭建了MMC-SST的仿真系统,并与传统的PI控制、改进的PI双序控制进行对比分析,结果验证了所提双序控制策略的可行性与优越性。     

研究生人工智能课程教学探索

从研究生教学特点和人工智能学科的自身特点出发,结合多年来研究生课堂教学实践,探讨在人工智能课程中采用基于问题的启发式教学、基于案例的探究式教学等教学方法。实践表明,这些方法不仅能使学生深入理解人工智能的基本概念和理论,而且有利于培养学生的创新和科研能力。