抑制间接矩阵变换器共模电压的调制策略

间接矩阵变换器在运行过程中会产生较大的共模电压,对电机系统造成严重的电磁干扰,影响系统正常运行。针对这一问题,提出一种新的空间矢量调制策略降低共模电压大小,改善输出电压性能。首先,将整流级空间矢量重新划分区域,根据参考电流矢量所在区域选择3个相邻的有效电流矢量,将有效矢量下的平均直流母线电压维持在一个恒定值,保证整流级的最大输出电压。其次,逆变级采用无零矢量调制策略,通过使用3个有效电压矢量合成所需要的输出电压,将共模电压峰值抑制到输入相电压幅值的57.7%。与传统调制策略相比,提出的调制策略不仅可以减轻系统计算负担,还可以减少系统输入输出谐波,改善输入输出波形质量。最后,通过Matlab/Simulink和实验平台搭建相应模型,仿真和实验结果验证了所提出策略的有效性。     

基于黎曼流形的多视角谱聚类算法

现有的多视角谱聚类算法大多只线性结合了各视角的基拉普拉斯矩阵,未考虑不同视角数据的差异性对最优拉普拉斯矩阵的影响,存在聚类性能受限的问题。提出一种基于黎曼几何均值与高阶拉普拉斯矩阵的谱聚类算法(RMMSC),挖掘多视角数据中的高阶连接信息与流形信息,提高最优拉普拉斯矩阵对各视角的信息利用率。按一定的权重线性结合数据单一视角的各阶拉普拉斯矩阵,得到每个视角的基拉普拉斯矩阵,通过低阶与高阶连接信息的结合使用,充分体现多视角数据集的全局结构。在此基础上,计算各视角基拉普拉斯矩阵的黎曼几何均值,将其作为最优拉普拉斯矩阵输入谱聚类算法,得到聚类结果。相比于传统矩阵算数均值的计算,基于黎曼流形的黎曼几何均值能够更好地恢复互补层数据的流形信息。实验结果表明,RMMSC在多组标准数据集上聚类效果优于ONMSC、MLAN、AMGL等算法。其中,在Flower17数据集上,精确度较基准算法ONMSC提高了2.14%,纯度提高了1.7%,且收敛性较好。     

运动序列的时空结构特征表示模型

运动序列是一种与运动信号相关的多维时间序列,各个维度序列之间具有高耦合性的特点。现有的多维序列表征方法大多基于维度间相互独立的假设或缺乏可解释性,为此,提出一种适用于运动序列的时空结构特征表示模型及其两阶段构造方法。首先,基于空间变化事件的转换方法,将多维时间序列变换成一维事件序列,以保存序列中的空间结构特性。接着,定义了一种时空结构特征的无监督挖掘算法。基于新定义的表示度度量,该算法从事件序列中提取一组具有代表性的低冗余变长事件元组为时空结构特征。在多个人类行为识别数据集上的实验结果表明,与现有多维时间序列表示方法相比,新模型的特征集更具代表性,在运动序列模式识别领域可以有效提升分类精度。     

2023年第1期目次

超分辨率(SR)是一类重要的数字图像处理技术,其根据一个观测者得到的低分辨率(LR)图像重 建并输出一个相应的高分辨率(HR)图像,从而提高现代数字图像的分辨率。SR 在数字图像压缩与传输、医学 成像、遥感成像、视频感知与监控等学科中的研究与应用价值巨大。随着深度学习的快速发展,结合最新的深 度学习方法,可以为 SR 问题提供创新性的解决方案。首先回顾 SR 的背景意义、发展过程以及将深度学习应 用于 SR 的技术价值。其次简要介绍传统 SR 算法的基本方法、分类和优缺点;按照不同的实现技术和网络类 型对基于深度学习的 SR 方法进行了分类介绍,重点分析对比了卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)和生成 对抗网络(GAN)在 SR 中的应用。然后介绍主要评价指标和解决策略,并对不同的 SR 算法在标准数据集中的 性能表现进行对比。最后总结基于深度学习的 SR 算法,并对未来发展趋势进行展望。     

新型电力系统仿真工具研究初探

能源转型背景下,新型电力系统中高比例可再生能源和高比例电力电子设备接入的特征将深刻改变电网形态和运行特性,对仿真理论研究和先进仿真工具研发提出了新的需求。文中梳理了现有仿真软件、仿真体系在应对新型电力系统稳定特性变化、仿真分析时空尺度和跨度增大,以及电力系统数字化发展过程中电网智能分析运行控制体系构建3个层面上的需求与挑战。分析现有仿真技术的特性,指出当前仿真工具存在的不足。最后,理清仿真工具发展趋势,提出新型电力系统仿真技术框架,并就目前仿真工具需要关注的潜在技术发展要点进行展望。     

双馈风力发电机虚拟同步控制策略研究

双馈感应发电机(doubly fed induction generator,DFIG)可通过虚拟同步控制方法为电网提供电压及频率支撑,优化机组并网特性。传统的虚拟同步控制技术以模拟同步发电机机电动态特性为主要目标,未对电磁暂态的DFIG控制进行深入分析。当电网发生不对称故障时,分析虚拟同步控制DFIG的故障特性,发现传统控制方法无法抑制电磁转矩振荡与DFIG故障电流。因此,基于电网不对称故障,本文提出DFIG电压补偿虚拟同步控制方法,通过对转子电压故障分量进行补偿,提高DFIG转子电压响应速度,减少其反电动势故障分量。通过对传统及电压补偿虚拟同步控制方法控制效果的仿真对比可知,电压补偿虚拟同步控制方法可对电磁转矩的持续振荡及暂态冲击进行有效抑制,明显降低了DFIG转子的故障电流,提高了DFIG不对称故障穿越能力。     

液流电池商业化进展及其在电力系统的应用前景

液流电池作为一种极具潜力和价值的储能技术,在电力系统中拥有广阔的应用前景和市场。液流电池的商业化进展反映了其技术成熟度和市场对该技术的接受程度,对其后续的发展和研究具有参考意义。介绍了目前国内外液流电池的商业化进展情况,重点分析了铁铬、全钒、锌溴、锌镍、锌铁、全铁、锌空气液流电池的商业化进展;讨论了液流电池在电力系统中的应用前景;最后,给出了相应的应用和发展建议,如优先发展资源丰富、综合成本较低的液流电池技术,现阶段的液流电池应用应兼顾电池寿命及经济性,应重视相关资源链的整合和发展等。     

ALSTOM超（超）临界汽轮机现场动平衡方法研究

基于大量现场动平衡试验数据,对ALSTOM技术生产的超（超）临界汽轮机采用的不对称高压转子、无支撑中压转子和单支撑低压转子的动平衡方法进行研究。研究结果表明:高压转子振型存在严重不正交问题,在动平衡计算中必须考虑振型干扰系数;中压转子可以依据临界转速区域1号和2号轴承处的振动峰值及相位关系,来识别一阶不平衡状况,在定速3 000 r/min运行时,可通过2号和3号轴承处的振动幅值和相位关系,来推断中压转子的一阶或二阶不平衡状况;低压转子无支撑侧可以借助相邻轴承的振动信息进行不平衡振型的识别与分解。     

基于FPGA的短波红外图像灰度级拉伸算法实现

为了增强短波红外成像仪的成像对比度,提高目标的识别率,介绍了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的灰度拉伸算法的实现方法。利用视频数据两帧之间灰度分布近似的特性,通过统计上一帧图像的灰度分布,计算图像拉伸所需要的参数,处理当前帧的图像,达到实时处理的效果。在灰度统计模块中,利用FPGA的片上块随机存储器(Block RAM)资源,采用非倍频的流水线数字逻辑设计,避免了跨时钟域的操作,降低了系统状态机的复杂度,提高了系统的工作频率。采用国产320×256元InGaAs面阵探测器,搭载了Xilinx Artix-7系列芯片的实验平台进行实验,仿真结果表明,该方法能有效提高短波红外图像的对比度,具有占用资源少、运算速度快、成本低、可移植性高等优点,满足短波红外成像仪实时灰度拉伸处理的设计要求。