柴储混合电力系统的频率协调控制策略

针对含柴油发电机和储能的混合电力系统,提出了一种频率协调控制策略。设计了滑模负荷频率控制器以调节柴油发电机出力,通过配置适当容量的储能设备进一步优化系统频率。最后通过MATLAB/Simulink仿真平台进行了验证。结果表明,所提出的协调控制策略能够有效减小电力系统频率偏差,且具有较好的鲁棒性。     

基于滑模状态观测器的永磁风电系统最大功率点跟踪控制策略

为了提高传统风能最大功率点跟踪控制的鲁棒性,提出了新的滑模自适应最大功率点跟踪控制策略。由于实际无速度传感器的风电系统变量难以测量,为此构造了滑模状态观测器来估计系统的转速跟踪误差,并基于估计值设计了滑模自适应最大功率点跟踪控制器。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建了完整的风电系统仿真模型。仿真结果表明,在不同风速扰动作用下,所提出的控制策略均能实现良好的跟踪和控制效果,提高了风电系统的鲁棒性,保证了风电系统的最大功率输出。     

一类复杂网络同步研究的新方法

针对一类耦合网络,基于变结构控制方法研究了其同步问题。针对耦合网络设计切换面,通过极点配置,选择系统的左特征向量函数来设计切换面,使得系统的状态轨线在期望的同步轨道保持稳定;针对系统模型,设计变结构控制器。通过选取合适的到达条件构造控制器,使得从任意初始状态出发网络状态能够在有限时间内到达切换面。仿真结果表明了所设计控制器的有效性。     

基于鲁棒状态估计的永磁风电系统最大功率控制

为了提高传统风能最大功率跟踪控制的鲁棒性,提出新的滑模自适应最大功率跟踪控制策略。由于实际无速度传感器的风电系统变量难以测量,为此构造滑模状态观测器,估计系统转速跟踪误差,基于估计值设计了滑模自适应最大功率跟踪控制器。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建了完整的风电系统仿真模型,仿真结果表明,所提出的控制策略在不同风速扰动作用下能实现良好的跟踪和控制效果,提高了风电系统的鲁棒性,保证了风电系统的最大功率输出。     

于GA-BP模糊神经网络的商业银行信用风险评估

研究了商业银行信用风险评估的现状,针对单独应用BP神经网络评估信用风险时存在的缺陷,提出了基于遗传算法优化模糊BP神经网络的信用风险评估新模型.通过遗传算法训练模糊BP神经网络,克服网络建模中产生的局部极小的缺点,提高了风险评估的准确性.最后,利用Matlab软件对样本数据进行训练和测试,仿真结果表明所构造的评估模型预测误差非常小.     

考虑通信时延的直流微电网分布式储能单元协调控制

针对计及通信时延的直流微电网分布式储能系统多储能单元之间的协调问题,提出了一种模型预测控制策略。首先搭建多储能单元状态空间模型,设计多储能单元的模型预测控制及其电流期望轨迹。然后分析计及通信时延的一致性规律,补偿时延引起的荷电状态偏差。进而通过求解以快速跟踪电流动态期望值及控制信号变化最小为目标函数的最优解,保证系统直流母线电压稳定,实现各储能单元间协调稳定运行以及基于荷电状态的动态一致均衡。最后利用Matlab/Simulink仿真平台,验证所提控制策略在计及通信时延的情况下储能充、放电过程以及源、荷波动下的有效性和稳定性。     

一类不确定T-S模糊时滞系统新的滑模控制方法

针对一类时滞不确定系统,基于模糊滑模控制方法,考虑了其镇定问题.所研究系统中的时滞项和参数不确定项分别为有界时变和非匹配的.首先设计滑模面,使得系统状态在滑模面保持指数渐近稳定,并且将系统的稳定性证明转化为线性矩阵不等式的解的存在性问题;其次,基于到达条件,构造控制器,使得系统在设计控制器的作用下在有限时间内到达切换面;最后,给出仿真算例,经验证说明所设计的控制器的有效性.     

基于优化蚁群算法的电缆敷设路径规划

针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.