考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化

针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。     

PHEVs对配电网故障影响研究

电力工作者对插入式混合动力汽车（PHEVs）进行了大量的研究与讨论,但关于PHEVs对配电网故障的影响却鲜见报道.简要介绍目前PHEVs的研究现状和PHEVs车载电池特性;并以配电网馈线故障电流有效值作为研究对象,研究PHEVs充电对配电网故障的影响,Matlab仿真结果表明：PHEVs的接入不仅影响馈线电流有效值,同时还影响故障电流增长率.     

神经网络在继电保护及故障诊断中的应用

采用人工神经网络是实现自适应继电保护和智能故障诊断的一条新途径。文中对国内外这方 面的研究现状进行了综述，提出了一些新的观点，并指出了需要进一步研究的方向和主要内 容。     

小波消噪阈值选取的一种改进方法

介绍了阈值计算的SURE阈值、多分辨率SURE阈值和平移不变阈值,以及硬取阈值、软取阈值估计子,同时提出了一种新的小波消噪阈值选取方法,与硬取阈值、软取阈值进行了比较。仿真结果表明,消噪效果有明显的改观。     

基于多Agent技术的分布式变电站远程视频监控系统研究

针对传统变电站多媒体监控系统在灵活性、可扩展性等方面的不足,引入智能Agent技术．建立了基于Multi-Agent的分布式多媒体监控系统模型。该模型将传统监控系统的功能划分入不同的Agent工作组,通过各Agent之间基于消息机制的通信与协作实现恶劣条件下视频流的鲁棒传输,并使系统具有感知性、主动性和自适应性。分析了系统结构与工作原理,给出了Agent的功能模型．并对模型中数据压缩组和错误控制组中所分别采用的自适应快速运动估计算法及精细运动矢量场差错掩盖算法进行了介绍。分析表明．该模型的视频压缩和传输策略可随系统结点数目和通信模式的变化而动态调整。     

低水压管路安装法

夏季用水量大,致使自来水压力下降,尤其在傍晚的用水高峰期,水压更低。给夏季太阳能热水器的使用带来不便。最近,我经过试验,只增加一个自来水阀门,就较理想地解决了冷热水中和的问题,介绍如下:     

燃料电池备用电源系统设计与控制研究

为了弥补燃料电池作为独立备用电源存在的不足,提出一种以燃料电池为主电源、蓄电池为辅助电源的备用电源系统。根据燃料电池备用电源系统特性,提出了系统电压阈值补偿控制策略及蓄电池充放电控制策略,实现备用电源的不间断切换及动态补偿。基于提出的系统结构和控制策略,研发了一台3 kW燃料电池备用电源样机系统。实际测试表明,所提的系统结构及控制策略实用、有效,所设计的燃料电池备用电源系统可用作不间断备用电源。     

车用燃料电池热管理系统模型研究

车用燃料电池系统发电的同时释放大量热量,必须构建适合的热管理系统以确保系统性能和可靠性。在分析车用燃料电池热管理系统工作原理基础上,建立了面向控制的计及电堆、空气冷却器、氢气热交换器、旁路阀、散热片和冷却水循环泵模型的燃料电池热管理系统模型,并通过仿真实验研究了电堆电流、冷却液流速、散热片表面风速、旁路阀开度与燃料电池温度的关系;讨论了它们对空气冷却器、氢气热交换器、电堆及散热器入口与出口温度差的影响。模拟结果可以为燃料电池热管理控制系统设计提供指导和帮助。     

电力系统无功优化多目标处理与算法改进

电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种多策略融合粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration,MSI-PSO)算法,对速度更新公式引入选择操作,分阶段加速因子调整和惯性权重动态调整,以平衡粒子局部搜索与全局探索能力;同时,随机选取部分性能差的粒子,将其速度更新公式中的个体认知部分修改为社会认知部分,以提高算法搜索精度和收敛速度。建立以系统网络损耗最小和系统电压稳定裕度最大为目标的无功优化仿真模型,分别考虑加权法、隶属度函数法和Pareto法实施多目标处理。针对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,结果表明,和其他几种改进PSO算法以及基于pareto最优解集PSO算法进行对比,所提MSI-PSO算法具有更好的性能,能够有效求解电力系统多目标无功优化问题。     

质子交换膜燃料电池容错控制方法综述

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)作为一种高效、环保的能量转换装置,具有广阔的工业应用前景。然而,多辅助系统和运行时涉及多物理场耦合现象的特征,使PEMFC易发生水管理、热管理、反应物饥饿等各类故障,且故障难以控制。为及时有效地消除故障并稳定输出性能、提高耐久性,拥有实时在线特征及诊断精度高等优点的容错控制方法被应用于优化PEMFC的运行。容错控制分为故障诊断和控制重构两部分。该文对基于模型和基于非模型的故障诊断方法进行综述,并总结了各自的优缺点。随后,从结构框图角度介绍控制器调节模块以及决策模块的功能和必要性,并综述了现有研究中容错控制在PEMFC的应用。最后,总结了PEMFC领域现有研究需做出的改进以及容错控制的发展前景。