用于电励磁同步电机的软开关直流变换器

本文提出了一种适用于励磁同步电动机负载的谐振软开关变换器及其参数设计方法。结合谐振原理,在变换器拓扑中引入耦合电感与谐振电路,并利用Matlab程序绘制三维图,综合考虑开关管最大电压应力、最大电流应力、电感耦合系数及占空比之间的关系,计算并优化出合理的变换器参数。使变换器具有低脉动、低损耗、小体积、高功率密度的特性,同时可抑制负载中寄生参数的影响,提高变换器工作的稳定性。基于750 W的实验样机,给出了具体的参数设计过程,并对参数设计结果进行实验验证。     

基于CORDIC的一种高速实时定点FFT的FPGA实现

本文论述了一种利用CORDIC算法在FPGA上实现高速实时定点FFF的设计方案。利用CORDIC算法来实现复数乘法，与使用乘法器相比降低了系统的资源占用率，提高了系统速度[1]。设计基于基4时序抽取FFT算法，采用双端口内置RAM和流水线串行工作方式。本设计针对256点、24位长数据进行运算，在XilnxSpartan2E系列的xc2s300e器件下载验证通过，完成一次运算约为12μs，可运用于高速DSP、数字签名算法等对速度要求高的领域。     

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于马尔科夫理论的配电系统可靠性算法

针对配电自动化系统可靠性分析模型不完善的问题,提出了基于马尔科夫理论的配电系统可靠性算法。首先,通过量测变换状态估计提高数据的精确性。其次,基于马尔科夫链,建立配电终端设备元件状态转移图。然后,根据配电系统运行的历史数据样本,得到设备的马尔科夫状态转移概率矩阵。最后,利用状态转移概率矩阵和设备当前的运行状态,求得配电系统设备的可靠性参数。该算法求解过程简单、快速,适用于配电系统量测数据不齐全的实际工况,具有可操作性和实用性。     

实时电价环境下太阳能建筑夏季用电优化

夏季大规模空调负荷的接入加剧了电网负荷峰谷差,对电网经济性运行造成了严重影响。因此,寻求削减空调负荷的有效措施具有重要意义。本文研究了实时电价环境下计及太阳辐射不确定性的太阳能建筑用电优化问题,为了充分利用太阳能资源,该太阳能建筑配置了光伏/光热一体化系统,该系统光热部分收集的热能用于降低建筑空调系统对电量的需求,光电部分产生的电能被存储于蓄电池中,负责向晚间负荷供电。同时针对不确定性问题,本文引入了误差概率模型,采用蒙特卡洛模拟方法计算太阳能建筑的日用电成本,并且考虑不同可控负荷的用电特性,优化建筑内部电气设备的用电时段,以实现降低实时电价环境下用户的用电成本的目标。算例分析中,对比分析了配置有光伏/光热一体化设备的太阳能辅助系统和传统系统的用电经济性。     

配电网分布式能源接纳能力影响因素分析

为了应对能源危机和环境污染,清洁和可再生的分布式能源得到了广泛的应用和发展。配电网中分布式能源的大量接入,使配电网分布式能源接纳能力问题受到越来越多的关注。本文首先介绍了配电网中接入的分布式能源类型,然后,对配电网分布式能源接纳能力的主要影响因素进行了分析;接着,以一条典型配电馈线为例,分析了节点电压和支路载流量对分布式能源接纳能力的影响;最后,采用自主开发的含分布式电源的配电系统分析软件对分析结果进行了验证。     

基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究

详细介绍了数据挖掘技术的相关概念、任务以及神经网络原理,指出了传统的BP算法在数据挖掘过程中的不足之处,提出了一种变异的BP神经网络算法,大大提高了BP神经网路算法的收敛速度.     

基于LK光流跟踪法的有效目标点增强跟踪

为了提高基于几何形态的物体跟踪方法的准确率,详细分析了基于几何形态的物体跟踪方法下目标点的正确性,并根据分析的结果 ,在对目标物体采样时选取更容易被跟踪到的目标点,对于跟踪的结果 ,排除由于背景影响产生的无效目标点,从增强有效点和排除无效点这两方面入手,提出了基于LK光流法的有效点增强跟踪算法。实验证明,提出的算法能够更加有效地跟踪物体,尤其是当目标快速运动或者发生形变时,能够有效地减少跟踪目标的中心错误率。     

紧急状态下基于邻域空间的人群模拟

人群的行为决策不仅由其自身特性决定。而且还受到邻域内人群的影响。当人群处于紧急状态下,诸如地震、火灾、爆炸、恐怖袭击等突发事件时,人群根据从外部环境中获取的知识选择符合自身情况的疏散方案紧急疏散。由于没有考虑人群行为的一致性．之前的方法无法真实地模拟处于紧急状态下的人群的运动特点。通过提出邻域空间和倾向速度的概念构建人群在紧急状态下的行为决策模型。并为紧急状态下的人群模拟提出新的模拟算法。     

基于向量评估遗传算法的智能电网大数据交易模型研究

摘要： 以中新天津生态城智能电网建设为背景,研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。研究了电力系统与其他行业之间进行大数据交易的模型。通过分析中新天津生态城中多元能源大数据的来源与特征,提出将大数据交易问题建模成为多属性协商问题,并给出了体现不同属性之间关联度的多属性协商效用函数。用Matlab实现了基于VEGA的多目标优化算法设计,并进行了多组算例分析。实验结果表明,利用交易双方效用函数以及多目标优化算法,可以获得使买卖双方双赢的大数据属性值,从而让双方能够确认数据交易的价格。