基于变频器-电动机系统的电动机参数辨识

在高精度变频调速系统中，准确的电动机参数是系统性能的保证。论述了基于变频器-电动机系统的电动机静态参数辨识。给出了辨识参数时的控制方法及实验波形，得到了令人满意的参数辨识结果。     

变频调速技术及在电站中的应用

本文介绍了变频调速技术的基本工作原理和变频器的主要功能。从理论和实际应用上分析了变频调速的节能效果。变频调速系统具有明显节能效果和容易实现自动控制，具有推广应用价值。     

异步电动机参数离线辨识

在变频调速系统中,准确的电机参数是系统性能的保证。本文论述了基于变频器一电动机系统的电动机静态参数辨识。给出了辨识参数时的控制方法及实验波形,最后给出了令人满意的实验结果。     

基于变频器-电动机系统的电动机参数辨识

在高精度变频调速系统中,准确的电动机参数是系统性能的保证。论述了基于变频器-电动机系统的电动机静态参数辨识。给出了辨识参数时的控制方法及实验波形,得到了令人满意的参数辨识结果。     

变频电动机振动转矩特性测定的新方法

目前,变频调速系统仍然是用变频器驱动普通的异步电动机.而变频器输出的大量高次谐波产生的振动转矩已经影响到整个变频调速系统性能的提高.文章提出一种变频器电源供电下三相异步电动机振动转矩特性测定的新方法,并用实验证明此方法的正确性,对今后变频电机的设计有一定参考作用.     

《数控机床电气控制》讲座 第五章 数控机床主轴控制系统

5.3数控机床变频调速主轴和伺服主轴的工作原理主轴驱动系统包括主轴驱动器和主轴电动机。数控机床主轴的无级调速则是由主轴驱动器完成。主轴驱动系统分为直流驱动系统和交流驱动系统,目前数控机床的主轴驱动多采用交流主轴驱动系统即交流主轴电动机配备变频器或主轴伺服驱动器控制的方式。     

变频调速异步电动机设计研究

由于采用变频器供电,变频调速异步电动机的设计与普通工频供电的异步电动机的设计存在一定差别,采用普通的异步机进行变频调速时,电机性能很难达到最佳。文章从电机本体出发,总结了变频调速电机的设计特点,阐释了不同控制方式下变频调速系统的总体设计思想,以及改善系统运行性能时的变频调速的整体设计和优化策略。     

调节器在变频调速系统中的应用

提出了一种变频调速系统的设计方法，探讨了工程设计法在异步电动机变频调速系统中的应用。在建立异步电动机和变频器数学模型的基础上，按照工程设计法设计出PI调节器，并进行了双闭环控制实验。实验结果表明通过双闭环控制，改善了系统的动态性能和静态性能，扩大了调速范围，提高了调速的精度。     

恒压频比变频调速系统的神经网络逆控制

采用以恒压频比方式工作的通用变频器来直接驱动感应电机在工业生产领域中应用很广泛。在不改变原有的恒压频比变频调速系统结构的前提下，进一步提高该系统的控制性能意义很大。该文根据恒压频比控制的特点，把通用变频器和感应电机看成一个整体——恒压频比变频调速系统，给出了相应的数学模型，并得出了适用于带补偿和不带补偿的恒压频比运行方式的逆系统模型，进一步构造神经网络逆系统并与恒压频比变频调速系统串联复合成伪线性系统，再设计线性闭环调节器实现高性能控制。实验结果证明了采用神经网络逆控制方法可以使恒压频比变频调速系统获得优良的运行性能。     

一种用变频调速装置的电参量有效值测量算法

针对变频器供电时交流电动机的输入电压和电流波形严重偏离正弦波的问题,提出一种电参量有效值测量的算法,在交流电动机变频调速系统的基础上提出电参量有效值测量的实现方法,通过计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,具有在交流电动机变频调速系统中进行推广应用的必要性.     

采用遗传-模拟退火算法优化设计SVC次同步阻尼控制器

针对锦界电厂串补输电工程的多模态次同步谐振(SSR)问题,在基波电纳次同步调制机理基础上,优化设计静止无功补偿器(SVC)次同步阻尼控制器(SSDC).首先建立适应SSR分析与控制设计、包含SVC的多机系统线性化模型,其次提出了基于独立模态控制思路的控制器结构,然后将控制参数设计问题规范为一个约束型非线性规划问题,进而采用遗传-模拟退火(GASA)算法求解得到控制参数,最后采用特征值分析和时域仿真验证了控制系统的有效性.结果表明:SVC-SSDC能大幅提高机组扭振的模态阻尼,有效抑制SSR,从而保证了机组和电网的安全稳定运行.     

智能控制在锅炉燃烧优化中的应用

利用支撑向量机建立电厂锅炉燃烧模型,使用非线性模型预测控制算法闭环控制锅炉的燃烧过程,改善锅炉燃烧状况,达到提高锅炉燃烧效率、减少污染物排放的目的。支撑向量机用于模型回归具有泛化能力强,在线训练速度快等优点,使用支撑向量机作为预测控制算法中的内部模型在非线性系统控制中具有良好的性能。为求解这个模型预测控制算法中的非线性优化问题,提出了一种新的混合型优化算法,使用粒子群算法进行全局搜索,使用拟牛顿法进行局部最优搜索,既实现了进化算法全局优化的特性,又保持了基于梯度的优化算法的快速收敛速度。     

Preventive and Corrective Control Actions on Power Systems via Heuristic Optimization Methods with Consecutive Search Space Reduction

This paper represents a new methodology to improve the performance of population-based optimization algorithms designed for corrective and preventive control actions enhancing power system dynamic security. Unlike many adaptive approaches employing the parameters such as population size, crossover or mutation rates, the proposed method for the performance improvement is based on the reduction of the search space size. In the method, optimization algorithms run consecutively, while the size of the search space is reduced according to the objective function values attained during the optimization process. In this study, generation rescheduling combined with load curtailment is applied as a preventive control action, whereas load shedding is selected as a corrective control. Each of these control actions is determined through the formulation of a security constrained optimization problem and its solution via population-based optimization algorithms. The proposed methodology is successfully applied to differential evolution, particle swarm optimization, artificial bee colony optimization, and big bang big crunch optimization methods for solving the optimization problems in a 16-generator-68-bus system and the Turkish Transmission System with 750 generators and 2600 buses. It is demonstrated that the proposed method provides better solutions with lesser computational complexity than the ones obtained by using fixed search space sizes.     

电力系统无功优化多目标处理与算法改进

电力系统无功优化属于典型的多目标非线性复杂优化问题,求解非常困难。近年来,众多智能优化算法应用于该问题,其中粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法最具代表性;但PSO算法性能仍有待提高,如可能陷入局部极值。提出一种多策略融合粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Multi-Strategy Integration,MSI-PSO)算法,对速度更新公式引入选择操作,分阶段加速因子调整和惯性权重动态调整,以平衡粒子局部搜索与全局探索能力;同时,随机选取部分性能差的粒子,将其速度更新公式中的个体认知部分修改为社会认知部分,以提高算法搜索精度和收敛速度。建立以系统网络损耗最小和系统电压稳定裕度最大为目标的无功优化仿真模型,分别考虑加权法、隶属度函数法和Pareto法实施多目标处理。针对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,结果表明,和其他几种改进PSO算法以及基于pareto最优解集PSO算法进行对比,所提MSI-PSO算法具有更好的性能,能够有效求解电力系统多目标无功优化问题。     

An intelligently optimized SEDC for multimodal SSR mitigation

This paper presents an intelligently optimized multimodal supplementary excitation damping control (OMSEDC) to depress subsynchronous resonance (SSR) that may occur in series-compensated power systems. In the proposed OMSEDC, each torsional mode is controlled through an independent feedback path in order to achieve better and multimodal damping. To make OMSEDC feasible and robust, the control parameters are optimized on a number of linearized system models over a set of carefully selected operating conditions. During system modeling, the time-delay of the firing control in the thyristor-based excitation system is taken into consideration for the first time, making OMSEDC practicable in real systems. The task of simultaneously tuning for stable control parameters considering multiple torsional modes and under different system conditions is formulated into a constrained nonlinear optimization problem, which is generally difficult for traditional methods. In this paper, the genetic and simulated annealing algorithm (GASA) is adapted and implemented to obtain the optimal parameters with high efficiency. A practical series-compensated system is employed to evaluate the effectiveness of OMSEDC. Both eigenvalue analysis and nonlinear electromagnetic simulations have demonstrated a satisfactory damping performance of the controller on multiple torsional modes and in different system conditions.     

激光粒度测试的非独立反演算法的研究

在光散射法测量微粒体系粒度分布中,关键是反演算法的选择及其正确使用。基于米氏散射理论,研究了非独立反演算法,把遗传寻优算法引入到非独立算法中。实验验证表明,引入遗传寻优到非独立反演算法扩大了非独立反演算法的寻优范围及寻优速度,对标准粒径的反演结果误差在1%以内。     

合并单元数据可靠性提升方案研究与应用

针对现场合并单元SER软故障问题造成SV采样数据异常的情况,分析了SER软故障使合并单元失效的机理.提出双数据流的概念,采用数据处理冗余防误方法,解决了SER故障造成SV数据出错的问题.面对智能化变电站母线合并单元异常情况下控制保护设备大面积失压的问题,提出了母线合并单元配置冗余方案.采用双套母线合并单元电压接入间隔合...     

基于混合差异进化优化算法的电力系统无功优化

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,阐述了一种基于混合差异进化算法的新无功优化方法。混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,且为缩短计算时间、避免陷入局部最优,在算法中嵌入了加速操作和种群迁移操作。将该无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其他算法的无功优化方法进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高的优点。     

永磁直驱风电系统中最大功率点跟踪控制优化的仿真研究

分析了风力机特性、永磁直驱电机模型、变换器控制策略及各种功率跟踪控制算法优缺点,并提出一种基于爬山搜索法的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法的优化。在MATLAB/Simulink环境下搭建了永磁直驱风力发电系统模型,仿真分析了控制方法对最大功率点的跟踪效果,结果表明当风机起动及风速变化时MPPT控制方法能够使系统快速稳定在新的工作点,捕获得最大功率。由此验证了改进优化后的控制方法及所搭建模型的准确性与有效性。     

基于斐波那契树辨识算法的区域电网调速系统参数辨识

当前电网中单通道输送功率占比较高,电网出现大功率扰动的概率增大,频率稳定问题重新引起人们的关注。针对目前电力系统频率特性仿真准确度不足的问题,引入具有全局和局部交替寻优特点的斐波那契树优化算法,用于区域电网调速系统参数整体辨识。通过限制树的结构深度、调整全局搜索策略等调整,提高全局寻优能力和收敛速度,使算法适用于参数辨识工作,形成斐波那契树辨识算法。基于实测频率响应曲线,运用该算法对区域电网原动机及调速系统参数进行整体辨识,并进行了多算法对比分析。仿真结果表明,斐波那契树辨识算法应用于此领域具有较好的适用性与优越性。