基于云模型的独立变桨距控制仿真研究

当风速高于额定风速时,风电机组需要进行变桨距控制,调节桨叶桨距角使输出功率稳定在额定功率附近。风速受风切效应和塔影效应的影响,在风轮旋转平面内的风速分布不均匀,因此统一变桨距控制得不到较好的控制效果。风力发电系统具有强非线性、时变不确定性等特点,模糊PID控制完成变桨距控制虽然可以很好地解决非线性问题,但模糊PID控制只着重模糊性,没有考虑到风速变化会带来的随机误差。在分析了风切效应、塔影效应对风速的影响和风电机组各参数之间的关系的基础上,提出基于云模型的独立变桨距控制系统。运用Matlab仿真软件和RT_LAB仿真实验平台对控制系统进行仿真,仿真结果表明输出功率恒定在额定功率附近,且超调小,稳定性强,取得较为理想的控制效果。     

基于APSI多级策略下的混合电力系统状态估计研究

针对混合电力系统中要求状态估计数据精度高及数据计算量小进行探索研究。提出了两种状态估计构架用于多级策略下SCADA/PMU混合量测的电力系统状态估计。第一个构架是利用先验状态信息(APSI)和正交分块吉文斯旋转提高基于SCADA/PMU量测装置的状态估计的数据处理能力。第二个构架是一个依赖于融合估计的三级方案,优化之前已经确定的SCADA/PMU估计量测值。对多级策略在计算量和精确性上的优化进行详细的描述和比较。在IEEE 30节点系统测试系统进行仿真验证,验证了提出的多级策略能有效地减少状态估计的计算量及增加量测数据的同步性和准确性。     

基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法

本文针对在流程工业自动化系统中大量使用的电动执行器,结合热工系统的应用背景,提出了一种基于数据驱动的电动执行器故障诊断方法.该故障诊断方法包括特征提取和故障识别两部分:采用主成分分析法提取故障特征信号;采用基于支持向量机的方法进行故障识别.构造多类支持向量机分类器,建立了电动执行器多故障诊断模型.仿真实验研究证明了该诊断方法的可行性和有效性.     

抑制电压波动的风电机组自抗扰控制仿真研究

由于风具有随机性和间歇性等特点,风力机的输出功率变化很大.而风力发电引起电压波动和闪变的根本原因是并网风电机组输出功率的波动.为提高风电机组控制系统的鲁棒性,本文将自抗扰控制技术(ADRC)引入到风电机组转矩控制中,将转矩尖波信号归到未知扰动中,在风速突变的情况下保持输出转矩稳定.采用非线性状态误差反馈控制率(NLSE...     

基于非对称规则采样策略的变换器传导干扰预测

提出了非对称规则采样策略下的变换器差模和共模干扰源预测模型,使用频域计算的方法推导了2种干扰源的频谱;总结了差模、共模干扰在变换器开关频率及其倍数频率附近的分布规律,从而对比研究了不同调制比下2种干扰的变化关系,得到了相应的变化规律。在此基础上,利用Saber软件对一个三相整流器系统的传导干扰进行了时域仿真和频域验证,仿真试验验证了理论预测的正确性。该方法可有效推广到逆变器干扰源的分析预测中。     

基于LCD-SE-IWOA-KELM的短期风电功率区间预测

针对风电功率的不确定性、随机性以及已有的风电功率点预测无法反应其不确定性信息的问题,提出了基于局部特征尺度分解(LCD)-样本熵(SE)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)优化核极限学习机(KELM)的短期风电功率区间预测模型。采用LCD分解来降低原始风电功率序列的非平稳性,通过测量各ISC分量的样本熵来重构新的序列以降低过多的分量对预测精度带来的影响,然后分别建立各新序列的区间预测模型,最后将各新序列的预测结果进行叠加获得最终预测结果。采用改进的WOA算法优化核极限学习机的参数。实验仿真表明,文中所提模型能够获得良好的区间预测结果,具有一定的实际意义和应用价值。     

光伏电站短期功率区间预测

为了解决因天气因素导致的光伏出力预测不确定性和随机性问题,更好地量化光伏出力预测偏差的波动范围.提出了基于自适应噪声的集合经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和改进的蚁狮算法(IALO)优化核极限学习机(KELM)的光伏发电功率区间预测模型.利用CEEMDAN将历史功率信号分解为多个模态函数(IMF)分量,然后,计算各IMF的熵值,相近的熵值重新组合新序列.借助采用IALO调整输出层权重的KELM网络建立预测模型,对各序列进行区间构造并根据区间预测偏差调整区间模型,再叠加区间预测结果.以实际数据为算例,将组合预测模型与IALO-KELM模型和粒子群算法-反向传播算法(PSO-BP)模型进行对比实验.结果表明,CEEMDAN-PE-IALO-KELM模型的区间预测结果准确性和可靠性更高.     

钢铁企业高炉煤气发生量异常数据检测

从高炉煤气生产的实际工况出发,对异常数据产生的原因和特点进行分析。针对现有异常检测方法运算效率低下的问题,提出一种改进的局部异常因子检测算法。该算法首先利用五数总括法剔除掉大量的正常数据,然后再用一种相对k距离的比值表示剩余离群点的异常程度,进而判断异常数据。仿真实验表明:改进方法检测所需的时间比传统的局部异常因子方法检测所需的时间更少,且检测效果更加准确、直观。     

基于STATCOM双馈风电系统低电压穿越能力研究

针对双馈异步风力发电系统,提出应用基于滑模变结构控制策略的STATCOM,提高风电机组低电压穿越能力.研究STATCOM的工作原理,以及滑模变结构控制策略的特点,建立了含STATCOM的双馈风电机组模型.仿真结果显示,应用基于滑模变结构控制策略的STATCOM,在电网电压跌落时,有效抑制了直流母线电压过压,转子电流激增,无功功率大幅振荡的现象,改善了并网电能质量,提高了风电机组低电压穿越能力.     

永磁同步电动机混沌系统的串级控制

根据永磁同步电动机的数学模型,研究如何运用串级PD控制器来控制混沌.首先在理论上运用劳斯(Routh)判据分析永磁同步电动机模型串级PD控制混沌的可行性,然后通过在平衡点处线性化的雅克比(Jacobian)矩阵来求取PD参数的值.最后在MATLAB/Simulink仿真平台上利用数值仿真实验验证其有效性.通过研究可知,运用串级PD控制可以较好地消除混沌使系统达到一个稳定的状态.该方法具有一定的参考实用性,为永磁同步电动机混沌运动分析或控制打下了研究基础.