潜油电机的RMNN建模分析与无传感器转速辨识

针对大庆油田某试验井潜油电机使用情况,给出了在工频和变频条件下应用多层反馈神经网络RMNN(recurrent multilayer neural network)实现电机转速辨识的方案,以便对潜油电机动态运行进行实时监测.鉴于潜油电机独特的高温工作环境,给出了无速度传感器条件下辨识潜油电机动态转速的RMNN模型.通过在井上对潜油电机定子电流、电压等参数的采集,着重研究潜油电机启动、稳定运行以及电源频率变化、负载变化对辨识效果的影响.研究结果表明,基于RMNN模型的潜油电机动态运行的速度辨识误差精度为0.4%,可满足试验井潜油电机转速辨识的需要.     

基于Elman神经网络的潜油电机速度辨识研究

鉴于潜油电机独特的高温工作环境所导致传感器安装困难的不足,该文利用Elman神经网络对无速度传感器潜油电机进行了速度辨识。实验方案中把数据采集卡采集到定子电流用小波分析,滤除高温所产生的高频噪声的影响,提取有用的信号作为样本输入,把测速发电机采集到的速度信号作为样本输出,按照"离线训练,在线辨识"的思想训练神经网络,使之仅通过定子电流就能对潜油电机速度进行辨识,实验证明本系统具有很高的稳态精度和良好的动态性能,其辨识结果可为进一步实现潜油电机的闭环控制和故障诊断提供有力保障。     

绕组电阻随温度变化对高温潜油电机性能的影响

在油田生产中潜油电泵的工作环境温度较高,对潜油电机性能提出更高要求。研制了外径为116 mm的小直径耐高温潜油电机。针对高温潜油电机的各项性能指标随温度明显变化的问题,依据异步电机原理与设计的基本知识,结合异步电机定转子绕组材料的高温特性,建立数学模型,利用MATLAB软件,计算分析不同环境温度下潜油电机的性能,从而得出电阻变化对高温潜油电机性能的影响。利用Simulink软件建立SPWM变频调速系统,对定转子电阻随温度变化对电机的起动性能的影响进行仿真分析,为高温潜油电机的设计制造提供参考。     

基于转子槽谐波分析的潜油电机温度辨识

鉴于油井独特的高温高压环境对常规测温方法的限制及潜油电机对温度监测的迫切需求,提出了一种基于转子槽谐波的潜油电机无传感器温度辨识方法。核心在于通过在地面易测得的潜油电机定子电压和电流进行无传感器电机温度辨识,实现对工作于井下2～3km深处潜油电机温度的实时监测。根据所推导出的潜油电机转子温度解析表达式,可对潜油电机转速、感抗及转子电阻进行在线计算并监测其状态变化。实验结果表明,目前基于转子槽谐波分析得到的局部时段转速最大误差为3r/min,温度辨识精度误差小于10℃,从而验证了所提算法的正确性与可行性。     

基于热力学参数摄动分析的潜油电机温度辨识

为有效提高无传感器温度辨识方法的计算精度,将热力学参数摄动分析理论应用于潜油电机的温度辨识。基于潜油电机的网络热力学建模,给出潜油电机热参数,尤其是定、转子间耦合电阻参数摄动对电机温度变化的规律性。通过对所推导热力学方程进行频域根轨迹分析,可验证所取热力学参数的稳定性与合理性。仿真与实验结果表明,依据本文所提方法给出的潜油电机定、转子间耦合电阻等热力学参数得到的电机辨识温度可与实测结果相印证。     

基于网络热力学建模的潜油电机温度辨识研究

鉴于对潜油电机温度监测的迫切需求及油井长线信号传输对经典电机温度监测方法的限制,将网络热力学建模理论应用于潜油电机的温度辨识,通过建立潜油电机的网络热力学模型,给出描述潜油电机温度变化过程的热力学方程组.基于在地面获取的电机定子采样电流进行机械化数学解析分析及稳态数值迭代求解,推导出潜油电机定、转子的辨识温度.对12 kW潜油电机进行温度辨识的实验结果表明,转子辨识温度与实测结果最大误差为5.59℃,验证了所提方法的正确性与可行性.     

潜油电机内循环油路对潜油电机传热的影响

基于流体网络解耦方法研究了潜油电机内部循环油路对潜油电机传热的影响。根据潜油电机轴向流场的重复性,以气隙、转轴内腔和扶正轴承甩油孔处的流体流速和压力之间的关系作为边界条件,对潜油电机全域流体场进行分区解耦,对局部典型区域通过三维流场分析,得到不含循环油路、油路垂直和油路重合情况下的潜油电机内部各部件温度的分布情况以及电机内部流体的流动状态,并给出了循环油路对潜油电机温度场和电机内部流体的流动特性的影响。通过与样机的试验数据对比分析,验证了流体网络分区解耦方法的有效性。为研究特殊结构电机的全域流体场及其热效应提供了理论依据。     

风电场风速和发电功率预测研究

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。     

潜油电机机械损耗的分析与计算

针对潜油电机的结构特点，通过对大量的实验数据进行研究分析，运用流体力学的基本理论推导出了潜油电机的机械损耗计算公式；通过对实际电机的计算，验证了该公式的正确性。     

基于小波变换和遗传算法优化神经网络负荷预测

提出了采用小波变换和遗传算法优化神经网络的混合模型对电力负荷进行短期预测。首先通过小波变换,将原始负荷序列分解到不同的尺度上,然后根据不同的子负荷序列的特性分别建立相匹配的神经网络模型,采用遗传算法优化各神经网络模型的初始权值,最后对各分量预测结果进行重构得到最终预测值。采用成都某地区2009年的实际负荷对所提方法进行验证,实验结果表明基于该方法的负荷预测系统具有较高的预测精度。     

小波神经网络嵌入专家系统的短期电力负荷预测

小波神经网络是一种新兴的电力负荷预测方法。研究了小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络,利用小波变换对负荷样本做序列分解,得到不同尺度下的小波系数,然后对小波系数进行阈值选择,由BP神经网络对作用阈值后的小波系数进行预测。同时总结历史负荷数据长期的发展变化规律,汲取专业人员的经验知识,形成一系列的相关规则,模拟人类专家的推理和判断过程,从而形成专家系统。最后使用专家系统对小波神经网络预测数据进行修正,得到预测结果。通过陕西汉中电网负荷数据,很好地实现了在小波神经网络中嵌入专家系统的方法,同时提高了预测精度。     

基于拟合剔除的优化小波神经网络太阳辐射量预测

准确预测太阳辐射量,对太阳能相关产业具有重要意义,针对太阳辐射的波动性和间歇性,提出一种基于曲线拟合和拉依达准则的数据处理和优化的小波神经网络的太阳辐射量的预测方法。通过历史太阳辐射数据和气象数据对太阳辐射量进行直接预测。对测量值求拟合曲线,利用拉依达准则对数据的拟合值和测量值的偏差做粗大误差的判断,修正后的数据作为小波神经网络的输入,避免输入极端数据造成预测信息畸形的问题。增加测试数据对小波神经网络做隐含层节点数寻优的计算,克服小波神经网络无法确定隐含层节点数的缺点。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的正确性。     

潜油电机端部漏抗的分析与计算

为准确计算潜油电机定、转子端部漏抗,基于三维有限元法,在充分考虑定转子隔磁段影响的前提下,提出了潜油电机定转子端部漏抗标么值的计算方法,并与传统异步电动机设计方法相比较。该计算方法物理模型简单,得到的潜油电机工作性能更符合实验数据,有效提高了设计准确度。     

遗传小波神经网络及在电机故障诊断中的应用

本文给出了基于优化遗传算法的小波神经网络故障诊断模型。首先利用改进的遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和阈值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛,而且故障识别的能力和精度也大大提高。同时引进比小波分析具有更强高频分析能力的小波包技术,并将其应用到故障信号的特征频率分析中,以得到的结果作为改进遗传神经网络的输入信号,保证训练网络的准确性。通过对电机故障进行仿真试验,证实该方法的有效性及正确性。     

基于主成分—遗传神经网络的短期风电功率预测

短期风电功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要的意义,建立了基于主成分分析与遗传神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型先对原始输入数据进行主成分分析,分析结果作为神经网络预测模型的输入;为克服BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小值的的缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,并使用Levenberg-Marquardt算法对网络权值和阈值进行细化训练。经某风电场实际数据验证,与GA神经网络模型、PCA-LM神经网络模型相比,预测精度明显提高,为短期风电功率预测提供了一种有效的方法。     

利用极端学习机的新型定子双馈电双凸极电机效率优化

通过励磁电流和电枢电流的协调控制,可以使电动车用定子双馈电双凸极电机在整个调速范围内运行在较高率区,以满足电动车的高效率要求。但电机中励磁电流与电枢电流、转速和转矩的非线性特性使协调控制实现困难。极端学习机作为单隐层前向神经网络的一种典型学习算法,可以有效解决这个非线性问题。该文提出基于极端学习机的励磁电流和电枢电流的协调控制技术,利用电机运行中效率最高的实验数据作为训练样本,构成两输入两输出的单隐层神经网络,对网络进行离线训练,得到隐层单元的节点数和输出权值用作在线控制。实验结果表明,该方法可以使定子双馈电双凸极电机在整个运行范围内运行在高效率区。     

基于鲸鱼算法小波神经网络PID的PMSM转速控制

针对永磁同步电机交流伺服系统的非线性特征和不确定扰动等问题,以及传统PID控制器的线性局限性,提出基于鲸鱼优化算法的小波神经网络PID的转速控制策略。采用小波神经网络与PID控制器结合的方式,构成永磁同步电机的转速控制器,同时利用鲸鱼优化算法对学习速率和惯性系数进行优化,从而达到对神经网络权值的进一步优化。通过实验结果表明,本文所提控制策略得到的电机稳定时间是0.025 s,最大超调量是52 r/min,施加转矩之后的转速误差为0.002,因此本文控制策略的动态性能和抗干扰能力具有一定优势。     

实现永磁潜油电机自起动的一些措施

潜油电机永磁化需要解决的关键问题是自起动。通过对永磁潜油电机起动中各转矩的分析，论述了兼顾电机运行性能，改善永磁潜电机起动性能的措施。     

磁通屏障对潜油电机转矩特性的影响

转矩脉动是影响内置式潜油电机的重要因素，通过对电机转子内部磁通屏障的设计，进而达到降低转矩脉动的目的。以10极12槽内置式“一”字型潜油电机为基础模型，使用有限元法对潜油电机转子进行了二维瞬态场分析。基于磁通屏障效应对潜油电机气隙径向磁密的影响，得出了潜油电机转子在各种运转工况条件下的径向电磁特性分布的状况，并分别比较研究电机的齿槽转矩和电磁转矩等转矩特性。优化后，潜油电机的转矩脉动有了显著的降低。最后，采用砝码法验证磁通屏障的设计对潜油电机齿槽转矩具有较好的抑制效果。由于潜油电机的定子结构被限制，磁通屏障的优化设计具有非常大的意义。     

小波包分析与BP神经网络预测相结合的在线能量管理策略

针对现有混合储能分配策略无法适应不同储能设备特性以及光伏发电功率信号随机波动特征的问题,提出了将小波包分析,BP神经网络在线预测及模糊控制相结合的分配策略。首先对已有的混储总功率进行小波包分频,得到适合于氢储系统的低频功率,再通过此数据集进行BP神经网络的离线训练,并将训练的权重值用于在线神经网络预测。其次,将在线神经网络训练得到的氢储功率结合超级电容的荷电状态通过模糊控制器得到超级电容功率的修正值,并对氢储设备的功率、在线神经网络的权重进行修正,使得在线神经网络适应实时的混储功率波动。最后根据另一混储功率数据10 s采样数据在MATLAB/Simulink平台进行仿真。与基于规则的混储分配策略和低通滤波的分配策略相比较,结果表明此算法可以很好地改善氢储设备充放电功率,适应实时信号的随机波动,使超级电容的荷电状态运行在合理的区间范围内。