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一种新型绕组开路型永磁电机起动／发电系统 总被引：1，自引：0，他引：1
针对永磁电机应用于车载起动／发电系统时存在的电压调节困难、适用转速范围窄、功率因数较低等问题,提出一种新型永磁车载起动／发电系统。通过引入绕组开路型永磁电机,绕组一端接整流桥形成输出直流侧,另一端接逆变桥形成控制端,构成具有宽转速范围和高效率的永磁电机起动／发电系统。分析该系统的起动、发电一体化工作原理,给出了通过逆变侧变换器实现发电机电压、电流控制的方案。仿真和实验结果表明,该新型车载起动／发电系统具有优良的发电调压控制性能,并且适应较宽的转速范围。 相似文献
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智能电网在提升电网运营便捷的同时,也给用户带来了网络安全风险。国密算法可以融合智能电网的特点进行部署应用,提高电力系统的安全性。进行了智能电网的安全分析,探讨了国密算法在智能电能表安全芯片中的应用;此外,还给出了基于国密安全芯片的智能电网安全机制,实现了智能电能表身份认证和用户数据的加密传输,提升了整个智能电网的安全性... 相似文献
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以往的负荷识别方法在提高识别精度和实际落地部署方面遇到了一些挑战,如传统经典方法的识别准确度相对较低,而先进深度学习方法又因其较复杂的模型而很难部署到嵌入式设备上。为解决上述问题,本文提出一种基于高频样本数据识别方法。首先采用快速傅里叶变换(FFT)和希尔伯特变换(HT)对样本进行时域和频域特征提取。然后基于极限学习机(ELM)提出了一种多特征融合学习策略来获取特征与负荷类型之间的映射关系,设计了一种窗口调整方法,以获得最优模型和最合适的窗口长度。最后在两个高频公共数据集BLUED和PLAID上对该方法进行了实验评估。实验结果表明,所提方法具有识别性能较好、易于在嵌入式设备上落地部署的优点。 相似文献
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针对非侵入负荷分解如何实现未识别设备负荷事件的准确检测的问题,设计云-边协同计算体系,通过挖掘边缘侧采集的负荷数据行为特征,实现有效分解负荷信号。考虑边缘侧嵌入式控制平台计算与存储资源及功耗等指标限制,提出轻量化K均值聚类算法;选取瞬时峰值、瞬时功率变化量及谐波分量为聚类特征在本地实现负荷类型辨识;设计轻量化粒子群优化算法,实现动态聚类算法与暂态功率、谐波分量等特征的结合。本文设计的电能监测算法对REDD共享数据集的识别准确率大于97.79%,实现了对某小区313户居民日用电数据的非侵入负荷监测。 相似文献
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随着电力物联网的不断发展,智能电网中的终端设备数目得到了飞速的增长,电力终端带来的安全问题也日益突出。结合电力终端设备的特点,研究了电力终端安全芯片的构成,在此基础上构建了基于云计算的电力终端安全接入体系结构,设计了电力终端和电力云服务器间的可信工作流程,并分析了所提安全体系架构的有效性,从而解决了电力物联网的安全问题... 相似文献
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非侵入式负荷分解能将聚合能量分解为设备级的能源消耗,在能源管理、设备故障检测等领域具有重要意义。面向低频数据,提出了一种基于深度学习的非侵入式负荷分解方法。该方法利用自然语言处理领域的多头概率稀疏自注意力模型搭建核心分解网络,以一维的总功率序列作为输入,使用卷积和池化进行特征的提取,结合位置编码增强序列中数据之间的内在联系,再用核心分解网络进行特征处理;然后经过转置卷积和全连接进行特征映射,产生一维的单个电器功率,从而实现负荷的分解。最后使用英国家用电器级电力数据集(UK domestic appliance-level electricity,UK-Dale)对模型进行训练和验证,并与现有的3种基准负荷分解方法进行对比。结果表明,所提分解方法的分解性能有明显进步。 相似文献
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