基于改进递归深度信念网络的CSP电站短期出力预测

以预测CSP电站短期出力为目的,首先引入自适应思想对递归深度信念网络的训练算法进行改进,并建立直接法向辐射的短期预测模型。随后提出一种结合静态模型的CSP电站短期出力预测方法。最后进行性能检验,验证了改进递归深度信念网络的可行性,以及CSP电站短期出力预测方法的有效性。研究结果表明：建立的改进递归深度信念网络可提升预测准确性和收敛速度;提出的CSP电站短期出力预测方法可较为准确地预测其短期出力情况。     

基于改进支持向量机的MMC-MG系统桥臂故障诊断

模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)半桥串联结构微电网系统桥臂中各发电模块通过串联方式连接,其投入和切除由半桥变流器(half-bridge converter,?HC)中绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor, IGBT)的开通与关断来实现。而该系统在并网双闭环控制下,若桥臂中HC及其连接线路发生故障,会对系统的输出特性造成一定影响。为此,分析了HC中IGBT与其反并联二极管发生开路或短路故障,以及HC之间的连接线路发生开路故障时,桥臂输出电压电流、相间环流、并网电流等参数的变化情况。选取异常变化明显的参数作为特征属性,并用其构造样本数据集。另外,在系统桥臂的故障诊断中,针对采用传统支持向量机(support vector machine, SVM)时其准确率较低的问题,建立基于鲸鱼改进SVM的故障诊断模型。结合不同数据集,通过仿真实验对所建模型的有效性进行验证。结果表明：与传统SVM和BP神经网络算法相比,基于鲸鱼改进SVM的故障桥臂诊断方法准确率更高。     

基于改进CNN的光热电场太阳直接法向辐射预测研究

为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析光热发电系统的运行机理,得到影响光热发电系统出力的主要因素是太阳直接法向辐射,并根据太阳直接法向辐射特点选用卷积神经网络对其进行预测;然后,针对卷积神经网络在实际应用过程中存在的预测精度较低和训练时间较长的问题,引入带有稀疏约束的损失函数和自适应学习率思想,并提出一种改进卷积神经网络;最后,利用改进卷积神经网络建立了光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。模拟结果表明:文章提出的改进卷积神经网络能够解决一般卷积神经网络在实际应用中存在的预测精度较低和训练速度较慢的问题;基于改进卷积神经网络的预测模型可以较准确地预测出太阳直接法向辐射的变化趋势及其数值。     

一种电动汽车充电站三相电压自动平衡充电系统

针对大规模电动汽车充电时对电网造成的三相不平衡问题,该文提出了一种电动汽车充电站三相电压自动平衡充电系统控制策略。系统利用双向晶闸管作为换相开关,微处理器作为控制核心,对三相功率进行检测并计算三相电压不平衡度,在不满足要求的情况下对每相的开关状态用模拟退火算法进行优化,求得最优的开关状态,并对每相负载数量进行调节,使三相电压不平衡度达到要求。利用MATLAB/Simulink搭建了仿真模型对控制策略的正确性进行验证,仿真结果证明了控制策略的可行性。     

基于静态模型的光热储能电站发电量优化策略

目前国内的光热储能电站处于起步阶段,对提高其运行效率或提升发电量的研究多数是从储热介质或储热方式出发,从内部能量流入手的优化方式却鲜有研究。针对以上问题,文章提出了一种基于静态模型的光热储能电站发电量优化策略,以提高其发电量与电站运行效率。首先从光热储能电站的运行机理出发,对各子系统自身及之间的能量流进行合理简化,得到静态能量流数学模型;然后提出一种以光热储能电站发电量最大为目标函数,以上述静态能量流数学模型为约束条件的优化策略,针对控制过程中时滞环节产生的不利影响,利用Smith预估补偿予以克服;最后采用MATLAB对该优化策略进行仿真验证,结果表明该优化策略可以有效提高光热储能电站的发电量与运行效率。