基于二维云模型同步发电机PID励磁系统仿真

云模型可以实现定性概念与定量之间的转换,集成了概念的模糊性与随机性,可以解决非线性与不确定性问题。针对船舶电力系统中励磁系统非线性、时变性、不确定性的特点,将云模型应用到同步发电机励磁控制中,设计出二维云模型PID励磁控制器。其过程是将同步发电机端电压差及其变化率进行概念表示,形成前件二维云模型,然后根据PID三个参数信息构造成后件云模型,并制定出二维云模型双条件多规则的映射语言形式,实现对PID参数的模糊推理自整定。与可控相复励无刷励磁系统进行对比,仿真实验结果表明了二维云模型PID励磁控制系统模型具有更好的鲁棒性和自适应能力。     

云模型理论在多机电力系统励磁控制中的应用

风力发电系统具有较强的非线性和不确定性。基于云模型理论设计了云模型励磁推理器,对发电机进行励磁控制。该推理器由电压推理模块和角速度推理模块组成,且输入信号分别为发电机机端电压和角速度,共用一个云模型推理单元,并与模糊PID励磁推理器比对。多机无穷大电力系统的仿真结果表明,云模型励磁推理器对于提高同步发电机的响应速度,改善发电系统的暂态和稳态性能具有明显效果。     

基于深度强化学习的同步发电机最优励磁控制方法

常规的同步发电机最优励磁控制方法主要使用ARX(AutoRegressive with eXternal input)自回归各态经历模型生成控制传递函数,易受采样周期离散化作用影响,导致控制扰动过高,因此提出基于深度强化学习设计一种全新的同步发电机最优励磁控制方法。构建了同步发电机最优励磁控制模型,利用深度强化学习设计了同步发电机励磁模糊控制器,优化了同步发电机最优励磁控制参数,从而实现了同步发电机最优励磁控制。实验结果表明,同步发电机深度强化学习最优励磁控制方法在不同状态下的控制扰动均较低,说明控制效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值。     

基于变论域模糊PID控制的同步发电机励磁研究

同步发电机励磁系统是一个时变、非线性、强干扰、模型十分复杂的系统,应用传统的控制方法往往难于达到满意的控制效果。变论域自适应模糊控制具有对模型无准确要求、响应快速、精度高、鲁棒性好、适应性强等优点。将变论域自适应模糊控制器应用于同步发电机的励磁调节与控制中,首先详细地论述了控制器的结构设计、伸缩因子的选择方法,然后给出了具体的控制算法;最后给出的仿真结果表明该控制算法在同步发电机励磁控制中切实可行,效果令人满意。     

基于自抗扰控制技术的发电机励磁控制方法

采用合理的发电机励磁控制方案对改善电力系统扰动稳定性有着重要的作用.探讨了二阶自抗扰控制器,并将其技术应用于发电机励磁系统.经同步发电机自抗扰励磁控制仿真验证,设计的自抗扰励磁控制器,对不确定的模型和系统的内外扰表现出更强的适应性和鲁棒性,能快速抑制发电机端电压的大幅振荡,有效地改善系统的动态品质,提高系统的稳定水平.     

基于模糊PID控制的同步发电机励磁控制系统仿真研究

随着电力系统的发展,常规PID励磁控制器已经不能满足系统运行的动态和静态性能要求,为了克服常规PID控制器的缺点,设计了一种新型的模糊PID控制器,即将常规的PID控制与模糊控制优点相结合.分析了同步发电机的励磁控制系统的数学模型和模糊PID控制器的结构、工作原理和作用,并运用Simulink对模糊PID控制器和常规PID控制器分别在同步发电机励磁系统中进行仿真,结果表明,模糊PID控制器具有更好的控制特性,对进一步应用研究具有较大的参考价值.     

三峡左岸电站励磁系统综述

同步发电机励磁控制是改善电力系统稳定性最有效而又经济的手段之一,研究同步发电机励磁控制对电力系统来说具有重要的意义.本文描述了三峡左岸电站发电机组THYRIPOL励磁系统的组成和基本原理,通过试验及运行分析,给出了实测励磁控制器的性能参数,对励磁系统的研究提出了新的课题.     

同步发电机的非线性状态PI附加励磁控制

为解决电力系统的强非线性和不确定性问题，避免反馈线性化励磁控制器由于数学模型的误差而影响控制器性能的缺点，利用非线性状态比例积分PI控制理论设计了同步发电机附加励磁控制器，所得的控制规律与系统运行点和网络结构完全无关，同时控制器本身结构简单。仿真计算表明所设计的附加励磁控制器对系统运行点的变化具有良好的适应能力，可以有效地改善系统的稳定性。     

同步发电机可拓励磁控制器

为了克服传统励磁控制方法的缺点,依据可拓学理论,设计了同步发电机励磁控制器.控制器以参考电压与发电机机端电压的偏差及其微分作为特征量,根据电力系统的实际情况确定特征量的经典域和可拓域,经过关联度计算、测度模式识别,确定所采用的控制策略.应用MATLAB/Simulink软件建立了基于同步发电机三阶非线性数学描述的单机无穷大电力系统仿真模型,可拓控制器用MATLAB之S函数编程实现.与常规PID励磁控制器的仿真比较结果,验证了可拓励磁控制器对于改善电力系统小扰动稳定性和大扰动稳定性的有效性.     

同步发电机励磁和ASVG哈密顿系统建模与协调控制

针对单机无穷大系统,建立了包含先进无功发生器(ASVG)的三阶状态空间模型.采用广义Hamilton能量函数理论,考虑电力系统的非线性特性,设计了ASVG安装点电压与同步发电机励磁非线性控制器,该控制可以同时满足同步发电机励磁控制的功角稳定性与ASVG装设处电压的稳定性.单机-无穷大系统数字仿真结果验证了该控制律的有效性.     

基于DGA的反馈云熵模型电力变压器故障诊断方法研究

为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题,提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析,并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中,得到故障特征气体的云模型参数值,构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来,降低了对单个标准正态云模型的依赖性,充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息,提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法,可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高,并具有较好的理论价值和应用前景。     

一种基于T-S云模型的非线性系统控制

将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型.T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统.详细分析T-S云模型的系统结构.基于云模型和模糊系统对模糊概念表述的一致性,在不考虑超熵的情况下,使用梯度下降法辨识T-S云模型前件参数.利用递推最小二乘法辨识T-S云模型后件参数.设计了基于T-S云模型的控制器,实现了将卡车后倒至指定的卸车位置,体现了T-S云模型的不确定处理能力.仿真研究验证了算法的有效性.     

永磁同步电机的自适应云模型控制研究

针对PID或其改进的算法鲁棒性偏低问题,提出了永磁同步电机(PMSM)的自适应云模型控制算法研究。在分析了自适应云模型结构后设计了PMSM自适应云模型控制器。搭建了基于自适应云模型控制算法的PMSM试验平台,试验结果表明提出的PMSM的自适应云模型控制算法精度高、性能稳定。     

敏感设备电压暂降敏感度的正态云模型评估

将经验所得设备电压耐受曲线（Voltage Tolerance Curve, VTC）不确定性的定性概念转换为定量表达是评估设备电压暂降敏感度的关键。用云滴表示VTC曲线的不确定事件,用云模型将VTC曲线的定性概念转换为定量刻画。根据测试样本,用逆向云发生器确定反映VTC曲线总体特征的期望、熵、超熵等数字特征值,用正向正态云发生器确定云滴概率密度函数值,并由此定量计算设备故障概率。以实测结果为样本,对PC机进行评估,并与模糊评估法进行比较,证明云模型评估法正确、有效。     

基于多维正态云模型的电力变压器状态评估

针对变压器状态评估中对于定量信息评定的模糊性和随机性问题,采用多维正态云模型进行变压器状态评估,其中采用的核空间多维云算法可以有效避免各个指标之间的权重难以权衡的问题。通过对变压器运行数据进行正态云拓展;利用正态云发生器不断产生云滴;根据各个指标给定的区间范围拓展为评级标尺云,以数据云所产生的云滴作为输入,采用多维云算法计算出该变压器的运行状态。以某台变压器运行信息作为分析对象,通过算例分析验证了该方法的有效性,且证明了方法具有简洁、高效和可靠等特点。     

混合云模式中的安全问题研究

随着云计算理念及实践的推进,混合云模式逐渐成为用户解决信息化需求的首选。混合云模式不仅能满足用户对云资源自主可控的安全需求,同时还可以满足用户对云资源的突发性需求。但当前有关混合云安全的技术和方法还不成熟,影响了混合云的应用与推广。文章分析了混合云面临的安全风险,讨论了当前混合云安全研究现状,最后提出了混合云安全建议,可以为混合云的安全建设提供重要参考。     

复杂电网电能质量知识云评价服务模型与方法

针对复杂电网系统时空动态特性对电能质量评价的影响,构建跨时空分布的多维知识云协同评价服务框架,提出了基于多维多规则的电能质量云评价方法。分析不同监测点和不同监测时间段电能质量水平评估的时空特性,建立每项电能质量指标包括期望、熵和超熵3个数字特征的知识云,构建多维知识云协同评价服务框架;构建电能质量综合评价的前件云和后件云模型,并提出基于多维多规则的电能质量云评价规则及算法,分析各评估指标与质量等级之间不确定映射关系在值域空间和确定度空间的分布,完成电能质量综合评价从定量输入到动态推理再到定量输出的映射变换;开发了电能质量云评价功能组件。通过实例对比和分析证明所提评价框架及方法的可行性和有效性。     

基于可拓云理论的电能质量综合评估模型

针对电能质量综合评估中存在不确定性因素的特点,全面考虑电能质量分类等级边界信息的随机性和模糊性,利用云模型的不确定推理特性和可拓学中的物元理论兼具定性、定量分析的优点,提出了基于可拓云理论的电能质量综合评估数学模型。集成层次分析法、熵权法和均方差法确定电能质量各项指标的综合权重值。建立电能质量综合评估标准云物元模型,计算待评物元与标准云物元模型之间的云关联度,引入信息熵理论确定电能质量等级。在此基础上定义了可信度因子,使得所提出的方法在给出电能质量综合评估结果的同时能够提供评估结果的可信度信息。实际算例分析验证了所提出方法的优越性和有效性。     

基于边缘卷积的交通锥筒点云数据分割方法

本研究以用于构建临时道路中的交通锥筒为研究目标,以多线激光雷达采集的临时道路三维点云数据为输入,提出一种基于图理论的图神经网络模型,该模型可实现点云数据分割,并提升模型对无序性点云数据学习效果。以无人驾驶方程式赛车为实验平台,针对交通锥筒进行网络训练与测试,实验结果表明,图神经网络模型对交通锥筒的分割准确率达到88.6%,比PointNet模型提升了约10%,此外,该模型在稀疏雷达点云数据下还具有一定泛化能力,有较好的适用性。