同步自整角机自动测试系统测角误差研究

同步自整角机自动测试系统被用于精确测量同步自整角机的旋转角度,其角度测量误差是该系统的主要性能参数。对此,本文基于神经网络对该系统的测角误差进行了分析与补偿,从而减小角度测量的误差。首先介绍了这种测试系统的测角原理,然后分别对系统内SDC轴角数字转换芯片输入信号的幅度失配、相位不正交、与激磁信号不同相等问题进行了建模并获得误差表达式。最后,在误差补偿方面,分别从硬件和软件角度进行减小和补偿误差：硬件部分通过设计滤波移相电路以滤除高频噪声从而减小误差;软件部分提出了基于BP神经网络的误差补偿措施。通过实验数据的分析,采用16位转换器的同步自整角机自动测试系统的测角精度为0.3′,并且经过误差补偿后同步自整角机自动测试系统的测量误差小于±6′,满足精度设计要求。     

基于GM(1，1)与BP神经网络的综合负荷预测

针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM(1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM(1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。     

基于CNN-SAEDN-Res的短期电力负荷预测方法

基于深度学习的序列模型难以处理混有非时序因素的负荷数据,这导致预测精度不足。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、自注意力编码解码网络(SAEDN)和残差优化(Res)的短期电力负荷预测方法。特征提取模块由二维卷积神经网络组成,用于挖掘数据间的局部相关性,获取高维特征。初始负荷预测模块由自注意力编码解码网络和前馈神经网络构成,利用自注意力机制对高维特征进行自注意力编码,获取数据间的全局相关性,从而模型能根据数据间的耦合关系保留混有非时序因素数据中的重要信息,通过解码模块进行自注意力解码,并利用前馈神经网络回归初始负荷。引入残差机制构建负荷优化模块,生成负荷残差,优化初始负荷。算例结果表明,所提方法在预测精度和预测稳定性方面具有优势。     

神经网络在感应同步器零位误差补偿中的应用

根据实际测量得到测角系统在0°~360°之间全部零位误差数据,分析测角系统产生奇、偶点跳跃零位误差的原因来自于感应同步器测角系统引入的非有效电势。以实测误差数据为样本,运用神经网络建立测角系统的角度测量误差模型,提出一种对奇、偶点跳跃的零位误差进行分段辨识方法,并设计完成一种组合神经网络误差模型。仿真研究结果表明用分段辨识方法建立的误差模型计算误差预测值准确,模型泛化能力强。该文设计的误差模型用于零位误差数据的补偿,可将测角系统的零位误差从±102减小至±1.02。     

水平式激光发射系统激光指向远场检测研究

为了测量水平式激光发射系统激光指向误差,提出了一种天顶范围激光指向远距离检测方法,设计了一个激光方向检测装置,介绍了激光方向检测装置的组成及工作原理,详细介绍了光线折转系统的结构,对指向误差进行了实际测量,获得激光指向误差为5.7″,对检测装置中影响激光指向误差的误差源进行了分析,得到了作为系统误差的视差ε1、检测装置的结构变形误差ε2被消除、检测装置的测量误差主要取决于电视系统分辨率和激光器光轴漂移误差的结论,该检测装置测量的激光指向不确定度为1.87″。外场试验结果表明,通过该检测装置得到的检测结果进行误差修正后,激光发射精度满足使用要求,检测方法直接、简便,检测精度较高,该检测方法可以在工程实际中得到推广应用。     

基于多分支门控残差卷积神经网络的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测是电力部门进行电网规划和运行调度的重要工作之一,针对负荷数据的时序性特征,为提升电力负荷预测精度,建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络(residualgatedconvolutional neural network,RGCNN)的短期电力负荷预测模型。该模型首先采用多分支门控残差卷积神经网络对历史负荷的周周期特征、日周期特征、近邻特征进行深度特征提取;其次为增加模型的非线性拟合能力,采用注意力机制对权重进一步合理分配;最后通过归一化指数函数计算后输出负荷预测结果。使用2016年某电力竞赛数据进行实验,通过与4种常用模型对比,该模型预测结果的平均绝对百分误差（MAPE）评价指标下降了0.02%～0.70%,验证了该模型提高负荷预测精度的有效性。     

基于灰色关联指标筛选的BP神经网络中长期电力负荷滚动预测马尔可夫残差修正模型研究

针对中长期电力负荷预测样本量小、多因素影响的特点,利用灰色关联度筛选影响因素,建立基于BP神经网络算法的负荷预测模型,通过多因素变量及历史负荷变量序列进行滚动预测,得到的预测值明显优于单一预测方法,并通过马尔可夫过程对预测残差进行修正,使预测精度得到较大提高,研究实证表明,这种预测方法具有进行推广应用的价值.     

改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法

风电场运行数据中含有异常风速值,为了优化风电数据的质量,提出了组合预测与Bayesian后验比的异常值检测方法。为了降低预测误差,先对风速序列建立Adaboost-BP网络和EMD-LV-SVM的组合预测模型,利用预测值与测量值的偏差得到含有粗大误差的残差序列;为了提高检测方法的可靠性,采用Bayesian后验比的检验方法识别残差序列中粗大误差,从而确定异常风速值的位置,并利用ARIMA方法修正异常风速值。RBF预测结果表明,所提方法能准确识别异常值,从而提高了风电场短期风速预测精度。     

基于Bootstrap误差修正的电力负荷短期预测深度学习模型

针对负荷数据非线性、强波动性等特点导致数据规律性较弱电力负荷预测模型不准确的问题，构建基于Bootstrap误差修正的TCN-WOA-Bi LSTM-Attention电力负荷短期预测模型。使用时序卷积神经网络（TCN）提取时序特征并通过注意力机制（Attention机制）对特征突出重要信息贡献度，通过鲸鱼优化算法（WOA）寻找双向长短时记忆（Bi LSTM）神经网络最优超参数以减少人工搜索超参数的负面影响后进行预测；基于Bootstrap分析预测区间误差分布，通过覆盖率（PICP）是否低于对应置信度判断对预测结果进行修正的必要性，并选取合理修正范围。仿真结果表明，基于Bootstrap方法进行误差修正避免了修正不足及修正过度的问题，对比将误差序列全部修正的方法更具有科学性，能最大程度提高模型预测精度。     

基于线性组合的风电机组风速软测量方法

针对风电机组来流风速不易直接测量的现状,文章提出了基于BP神经网络与最小二乘支持向量机线性组合的风电机组风速软测量方法。首先,分析影响风电机组来流风速的各种因素,寻找与其有关联的直接或间接可测变量;其次,对传统的BP神经网络和最小二乘支持向量机风速软测量模型做一些改进,主要是增加输入变量维数;然后根据均方误差最小原则,合理分配权重,建立基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的线性组合模型。最后通过现场实测来流风速对组合风速软测量模型的有效性和准确性进行验证,并与传统的BP神经网络和最小二乘支持向量机风速软测量模型输出结果对比分析,得到提出模型具有更高的测量精度。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

锅炉停用保护剂对水汽氢电导率的影响研究

电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明：在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

基于电流变化率的准恒频滞环电流控制方法

针对滞环电流控制存在的开关频率不固定,设计输出滤波器困难的缺点,通过对开关频率与滞环环宽关系的分析,提出了一种根据电流变化率调节环宽的准恒频滞环电流控制方法。控制方法根据电流变化率来实时调节滞环控制的环宽,实现开关频率的恒定;具有响应速度快和稳定性好的优点,同时克服了滞环电流控制开关频率不固定的缺点;较已有方法计算量小,不依赖于系统参数,容易实现,并通过理论推导和仿真证实了方法的可行性和正确性。     

What’s next for Cuba’s electricity sector?

Cuba’s electric sector is approaching an inflection point. Although the country has historically relied upon non-commercial barter agreements for imported oil to meet its electric demand, a combination of factors including reducing imports, increasing demand, and ambitious climate change goals suggest new pathways forward may be warranted. The way Cuba responds to near- and long-term challenges will help set the stage for its energy future. This article describes Cuba's electric sector and provides a set of key recommendations to consider going forward.     

12th International Conference on Electronic Measurement&Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

某300 MW机组循环水泵出力不足的诊断分析

某300 MW机组投产以来循环水流量不足,极大地影响了机组的经济性。通过试验诊断分析得到,循环水系统设计阻力小于实际值,导致按照设计阻力选型的循环水泵出力不足,使得循环水流量偏小,影响了机组运行的真空。根据循环水系统实际阻力特性,对循环水泵进行重新选型整体改造,取得了较好的效果,与改造前相比,供电煤耗降低1.174 ~1.200 g/（kW·h）。据此,提出了循环水泵在设计选型时的注意事项。     

锂离子电池安全性能评价研究

综合考虑锂离子电池的安全性能检测要求和重点项目,以红外热像技术检测多次循环后的电池在过充过程中的温升,利用电池程控测试仪检测电池的电学信息,建立"热电"综合评价体系,并在3 C过充电条件下,将50℃的温度极值和5.0 V的电压极值确定为量化指标,对电池体系的安全性能进行评价。该评价系统具有快速、灵敏和全场性的优点。