PMSM无传感器控制新型滑模观测器设计

为抑制控制过程中的固有高频抖振,提高滑模观测器(SMO)对转子位置观测的准确性,提出并设计了基于新型趋近率的SMO.新型趋近率将系统状态变量的幂函数与传统趋近率的开关函数部分的增益建立联系,并设计了增益随系统状态进行自适应变化的滑模控制律.新型SMO抑制了系统的固有抖振,减小了电机稳定运行时转子位置估计的误差.根据Ly...     

基于深度强化学习的暂态稳定紧急控制决策方法

随着广域测量系统在暂态稳定控制中的应用,广域信息的随机性时滞造成了系统受控时状态的不确定性,并且切机和切负荷控制的离散决策变量维度极高,电网在线紧急控制决策面临着挑战。为此,将暂态稳定紧急控制问题建模为马尔可夫决策问题,提出一种深度Q网络(DQN)强化学习与暂态能量函数相结合的紧急控制决策方法,多步序贯决策过程中可应对紧急控制的时滞不确定性影响。奖励函数以考虑控制目标和约束条件的短期奖励函数和考虑稳定性的长期奖励函数构成,并在奖励函数中引入暂态能量函数的势能指数来提高学习效率。以最大化累计奖励为目标,通过DQN算法在离散化动作空间中学习得到最优紧急控制策略,解决暂态稳定紧急控制问题。所提方法通过IEEE 39节点系统验证了模型在紧急控制决策中的有效性。     

永磁同步电机无传感器控制的软开关滑模观测器

针对滑模观测器估计中存在的抖振问题,采用边界层可变的正弦型饱和函数替代传统开关函数,提出了一种用于永磁同步电机无传感器控制的软开关滑模观测器。为了确定不同饱和函数的收敛速度,定义等效收敛区间,通过正弦型饱和函数边界层内的滑模状态表达式推导其等效收敛时间,并与现有初等、终端滑模型和双曲正切型饱和函数进行了对比。为扩大滑模观测器的速度适用范围,确定了开关增益的转速自适应律。利用锁相环方法提取转子位置与速度信息,解决由滤波器引起的相位误差。通过仿真分别分析了饱和函数类型和开关增益、等效收敛系数及边界层厚度等系数对估计精度与收敛时间的影响,验证了正弦型饱和函数的有效性。实验结果表明,正弦型软开关滑模观测器能够准确地观测出转子速度和位置,并很好地消除了估计结果的抖振。     

面向高精度状态感知的配电系统微型同步相量测量单元优化配置

可再生能源、电动汽车等大量无序接入使得配电系统运行在越来越复杂和不确定的工况中,迫切需要高精度实时状态感知以实现弹性提升,然而现有的配电量测系统远不能满足新一代配电系统对网络状态进行实时感知的要求。为此,提出了一种面向高精度状态感知的配电系统微型同步相量测量单元(micro-phasor measurement units,μPMU)优化配置方法。首先,在高级量测体系(advancedmeasurement infrastructure,AMI)满足网络可观测的基础上,以状态估计均方误差最小为目标,以任意一致的系统运行状态作为参数代入状态估计误差协方差矩阵,建立了μPMU优化配置模型;其次,通过对增益矩阵进行Cholesky分解,将目标函数采用决策变量显式表达出来,从而可采用成熟的商业求解器快速获得高质量的可行解;最后,采用IEEE33节点和69节点配电系统进行测试,验证了所提方法的有效性。     

基于非线性状态观测器的永磁同步电动机无位置传感器矢量控制

应用微分流形理论分析了面贴式永磁同步电动机在不同工作状态下的状态不可区分性,研究了其旋转坐标系模型的局部弱能观及全局能观性。在此基础上,设计了降阶全局能观测子系统的高增益非线性电流-速度观测器,并将其应用到转子速度的实时估计中。基于大范围调速及暂态过程中估计值偏差大的情况,利用观测到的交轴电流微分值设计了观测器自适应增益率,分析了其对观测器状态收敛的适应性。利用直轴观测到的电流与实际测量值的微分差值设计了转子的位置估计器。分析了该方法对定子电阻及外部转矩扰动的参数变化鲁棒性。为了验证所提方法的正确性,分别进行了数值仿真及实验验证。     

高阶滑模控制永磁同步电机在线状态估计

为实现永磁同步电机的状态在线估计,采用一种新型带有微分器的高阶滑模控制技术.由于系统输出耦合,利用反馈线性化进行解耦.设计了高阶滑模控制器消除传统滑模控制中的抖颤问题,状态估计中的滑模变量及其微分值通过任意阶精确滑模微分器得到,避免复杂计算同时保证了精度,同时电机状态的估计值可以替代用于检测的传感器.仿真实验结果表明,多输入多输出的永磁同步电机系统具有较好的动态性能,同时其状态变量得到了在线精确估计.     

基于指数目标函数优化的变压器局部放电故障最佳定位点估计方法

针对采用声发射传感器法测量变压器局部放电故障定位点问题,考虑多个冗余声发射传感器及其测量误差,创造性地将局部放电故障定位点的诊断问题转换为状态估计优化问题,提出了基于指数目标函数优化的变压器局部放电故障定位点最佳估计方法。该方法首先借鉴状态估计理论,定义声发射传感器伪量测和构造局部放电故障定位点量测方程;然后针对多个冗余AES定位点量测方程,以残差指数形式构造优化模型,并采用牛顿法迭代求解,得到变压器局部放电故障定位点的最佳估计值;最后通过仿真实验对所提方法进行验证,结果表明本所提方法可高精度定位变压器局部放电故障点,有效进行变压器局部放电故障定位诊断。     

基于e-模糊树方法的电力系统状态估计

电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用。为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε-模糊树方法(ε-FT)的电力系统状态估计方法。以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε-FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε-FT模型,并与其他方法进行了对比。随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性。结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响。     

基于改进Gossip算法的多微网孤岛系统分布式电力交易策略

多微网系统的去中心化是微电网的重要发展趋势。关注多微网系统的分布式控制策略,将Gossip算法应用于由多个微电网组成的组合孤岛系统中;给出零售市场的电力交易模型,追求使多微网系统全局目标函数最小化的电价;基于双向平衡Gossip算法实现多微电网的电价决策;为保证安全隐私,设计一种具有隐私保护功能改进Gossip算法,以增加迭代次数为代价,避免成本函数共享。最后,通过算例仿真验证了采用Gossip算法的电力交易策略对孤岛运行状态下的分布式多微网系统的有效性。     

非线性系统的一种分布式状态估计算法及其稳定性分析

针对连续时变非线性系统的状态估计,提出了一种基于自适应高增益扩展卡尔曼滤波的分布式估计方法。首先考虑一类非线性系统,由通过状态彼此相互作用的几个子系统构成;然后针对每个子系统设计一个自适应高增益扩展卡尔曼滤波器,一个子系统的滤波器基于子系统的输出测量值和与其他滤波器交换的信息来估计子系统的状态;不同子系统的自适应高增益扩展卡尔曼滤波器相互通信来交换信息,以获得整个系统的状态估计值;最后对所提出的分布式状态估计的稳定性进行了分析。通过对一个化工过程实例的应用,表明了所提出的分布式状态估计设计的有效性和适用性。     

基于基础矩阵与HEIV模型的双目相机标定

双目相机标定的精确与否很大程度上决定了立体匹配三维重构的完成质量。提出一种基于相机基础矩阵的一维标定方法。该方法较之传统的张正友一维标定法，无需对标定杆进行任何的运动约束即可完成。并提出一种基于变量含异质噪声(heteroscedastic error in variables,HEIV)模型的优化方法对测量数据与标定参数均进行优化，该模型利用测量数据的估计值与测量值之间的误差和构造代价函数，通过迭代最小化代价函数进行求解，实验表明本文算法较之传统优化算法精度更高，且在测量数据较少的情况下优化数据更接近真实值。     

基于变增益扩张状态观测器的永磁同步电机转速环自抗扰控制器设计

线性扩张状态观测器(LESO)在观测初始阶段,系统状态量实际值与估计值误差较大。由于LESO高增益的影响,导致LESO在初始时刻的扰动估计输出出现很大的峰值,而且观测器增益越大,峰值现象越严重。针对上述问题,设计了一种变增益扩张状态观测器(TESO),其增益是一个时变函数,在初始时刻为较小的函数值,随着时间逐渐增大,直至趋于一个较大常数。利用李雅普诺夫变换和微分代数谱理论给出了参数整定公式。将线性自抗扰控制器(LADRC)中的扩张状态观测器替换为TESO,并将其应用于永磁同步电机转速控制中,计算机仿真和系统试验验证了该控制器设计的有效性。     

基于负荷电流的配电网状态估计研究

基于负荷电流的配电网状态估计方法以负荷电流为状态变量,将支路测量函数用负荷电流表示,利用三相潮流计算方法得到支路电流的状态估计值,从而降低了状态估计问题的求解空间,提高了算法的收敛性和计算速度,通过将该算法与三相潮流计算法比较,结果表明状态估计算法在效果、速度、收敛性方面都较常规方法优越。     

辨识网络拓扑错误的最小绝对值状态估计

采用最小绝对值状态估计算法辨识网络拓扑错误。在传统的最小二乘法状态估计模型中引进扩展变量和量测量,构成最小绝对值状态估计问题,进而转化为线性规划的标准形式求解。在一实际测验系统上进行了试算。     

采用自适应随机共振技术进行微弱局部放电信号检测

为实现对微弱放电目标的定位,提出了一种基于自适应随机共振技术检测微弱局部放电信号的方法。分别以具有不同持续时间的双指数函数和双指数衰减振荡函数模拟局部放电信号,加入强高斯噪声;利用该方法提取微弱放电信号,并通过实验验证了该方法的准确性。结果表明,在不同强度的噪声环境中,当尺度变换系数与信号采集频率的数量级相当、系统主要参数选取为信号持续时间的数十倍时,系统可达到随机共振状态,噪声部分能量将转移至放电信号,使得微弱的放电信号得到增强。该方法检测效果优于匹配滤波,为微弱局部放电信号检测提供了一种新方法。     

磁耦合谐振式无线电能传输系统频率特性分析

基于串串模型,建立了无线电能传输系统的互感模型,通过电路分析得到电压增益的频率特性曲线。通过建立Matlab仿真模型,研究电压增益的频率分裂现象,分析在过励磁、临界励磁、欠励磁3种状态下传输效率的变化情况,得到无线电能传输系统有效传输距离的定义,在该距离内,传输效率衰减不明显。设计制作了无线充电平台,测量3种励磁状态下的电压增益频率特性曲线,验证了互感模型及有效传输距离的正确性。     

辨识网络拓扑错误的最小绝对值状态估计

采用最小绝对值状态估计算法辨识网络拓扑错误.在传统的最小二乘法状态估计模型中引进扩展变量和量测量,构成最小绝对值状态估计问题,进而转化为线性规划的标准形式求解.在一实际测验系统上进行了试算.     

WAMS中计及量测函数非线性项的电力系统自适应动态状态估计

提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由于计及了量测函数的非线性项,非线性系统在线性化过程中所产生的线性化误差完全得到补偿,极大地提高了算法在异常运行情况下的自适应性;并且在量测量中计入了相量测量单元(PMU)测量的电压幅值和相角,增加了系统的冗余量测,提高了滤波精度。仿真结果验证了所提方法在正常情况、负荷突变、存在坏数据、网络拓扑结构错误各种情况下具有较好的预测和滤波效果。     

基于自适应超螺旋滑模观测器的Buck变换器无模型预测控制

针对三相交错并联Buck变换器在外部干扰下影响系统鲁棒性和动态性能的问题,本文提出一种基于自适应超螺旋滑模观测器的无模型预测控制策略。首先,建立超局部模型代替原有的数学模型,设计自适应超螺旋滑模观测器估计超局部模型中的动态部分。然后,引入最小二乘法预测电流误差趋势,动态调整观测器增益矩阵。最后,构建离散方程,设计代价函数,实现无模型预测控制。实验结果验证了所提算法可以有效抑制因外部扰动产生的稳态误差,且相较于传统无模型预测控制具有更好的鲁棒性和动态性能。     

基于连续-离散容积信息滤波的发电机状态估计方法

针对机电暂态过程中发电机动态状态难以精确估计问题，提出一种基于连续-离散容积信息滤波的动态状态估计方法。首先建立能准确刻画发电机实际运行动态的连续 离散状态估计模型，然后利用1.5阶泰勒展开将随机微分方程转换为随机差分方程并根据三阶球半径容积规则对状态预测值进行精确计算，最后利用测量值对预测状态进行修正得到精确状态估计值。四机两区发电机系统的仿真结果表明，相较于传统发电机状态估计方法，文中方法不仅具有更高的估计精度、更强的鲁棒性和可接受的计算开销，而且具有易扩展于分布式电力系统状态估计的灵活性。