双馈风力发电机暂态自由响应近似解析解及其时间尺度分析

从计及定转子暂态的双馈风力发电机(DFIG)五阶详细模型出发,结合外网戴维南等效电路,推导双馈风力发电机的二阶复系数微分方程,获得了磁链、电流自由响应的近似解析解及其定转子暂态时间常数近似计算公式。进而,给出自由响应近似解析解的验证方法,并进行仿真证明。分析了故障位置及接地电阻对暂态时间尺度的影响,结果表明不同故障场景下DFIG定转子暂态时间尺度差异较大,相应地,不同故障场景下的暂态分析需采用不同的模型,即暂态时间尺度和分析模型与故障相关。分析了暂态分析中机电暂态模型忽略定子和转子暂态过程的适应性。     

基于SVPWM和模糊PI参数自整定的Z源逆变器并网研究

相比于传统的电压/电流型逆变器,Z源逆变器能实现升降压变换的功能,同时桥臂不需要死区时间,变换器可靠性更高。在传统SVPWM调制方法里,通过在零矢量中插入直通状态(同一桥臂同时导通),使其应用在逆变器中。Z源逆变器在实现更好交流输出的同时,实现了对直流侧电压任意倍数的升压。对于Z源逆变器传统的控制策略是采用电压外环和电流内环构成的双环PI控制,但双环PI控制无法达到较高的控制精度并且并网电流谐波畸变率较高。针对PI控制的局限性,提出了模糊PI控制器。该控制器利用模糊控制技术,根据误差大小对PI参数进行实时在线调整,从而满足最优的性能要求。通过仿真研究,试验结果证实了所提方法的有效性和正确性。     

基于时频特性相似度的新能源场站T接型送出线路高速保护

新能源短路电流呈现幅值受限的非工频特征,导致差动保护的动作性能下降。在分析新能源电源与传统同步发电机故障特性的基础上,提出基于时频特性相似度的新能源场站T接型送出线路高速保护原理。该方法首先利用压缩感知压缩高频率采样信号,传输低频率压缩信号,降低保护通信量。然后利用小波变换提取故障电流的时频特征,利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)剔除时频特征的冗余信息,得到时频特征矩阵。最后利用堪培拉距离衡量时频特征矩阵相似度,提出基于时频特性相似度的高速保护原理。所提保护理论上可以在故障5 ms内可靠识别区内外故障,具有较强的耐受故障电阻和系统噪声的能力,并且适用于新能源弱出力的场景。硬件在环实验结果和现场录波数据验证了所提保护的有效性。     

基于三参数Weibull分布的继电保护装置老化失效率估算

Weibull分布广泛用于元件失效分布拟合。与二参数相比,三参数的Weibull分布能够更好地模拟继电保护装置在投运初期不存在老化失效的特点。简要分析了继电保护装置失效特性,利用三参数Weibull分布特性,提出了一种基于最小二乘法和迭代法的继电保护装置老化失效率估算方法。结合某区域电网实际统计数据,计算了失效率函数,并将三参数Weibull拟合结果同二参数Weibull分布拟合结果进行对比。结果表明,基于三参数Weibull分布的时变失效率估算更符合继电保护装置的老化失效特性。     

继电保护装置的多因素时变Markov模型及其检修策略分析

高可靠性微机继电保护装置的人为失效、软件失效以及不同检修模式等因素造成的失效不可忽略。同时,其失效率在全寿命周期内并非恒定。针对上述问题,分别建立了考虑多重因素的单个保护装置5状态Markov模型和双重化保护的14状态Markov模型。考虑时变失效因素与检修因素,并对部分检修与全部检修进行区分,比较相应的时变不可用率变化,并给出最优检修策略。     

适用于主动配电网PMU的数据传输协议与通信性能分析

随着分布式新能源渗透率不断提高,智能配电网电力电子化趋势明显,电气参数更加复杂,亟需研究适用于配电网的同步相量测量装置(Synchrophasor measurement unit for distribution network,D-PMU)。然而,现有通信协议与条件无法满足D-PMU的接入需求。针对该问题,该文设计一种适用于D-PMU的基频相量、谐波/间谐波同步测量、异步传输的结构框架,提出一种谐波/间谐波的数据传输协议,减少了通信负担。在上述框架的条件下,分析网络通信延时与丢包率的影响因素,搭建通信性能测试平台,进行通信性能实际测试,验证所提通信方法的可行性,并根据测试结果提出一种D-PMU通信接入参数的设置方法。     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于长短期记忆网络的PMU不良数据检测方法

同步相量测量单元(Phasor Measurement Units, PMUs)因其同步性、快速性和准确性,已成为复杂电力系统状态感知的最有效工具之一。但是,现场的复杂环境导致PMU数据存在数据丢失、数据损坏、同步异常、噪声影响等质量问题,严重影响其在系统中的各类应用,甚至威胁电网安全稳定运行。提出了一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的PMU不良数据检测方法。首先分析了LSTM在不良数据检测中的优势。然后基于LSTM网络对时间序列选择记忆的特性,构造了一种双层LSTM网络架构,提出了对原始数据的分解重构方法。在此基础上,定义了两种目标函数,以获得不同的误差特征。提出了一种基于决策树的不良数据阈值确定方法,实现了不良数据的有效检测。通过大量仿真与实测数据验证了该方法的可行性和准确性,可提高PMU数据质量,使其更好地应用于电力系统的各个方面。     

调频关键参数对电网频率特性的影响及其灵敏度分析

为应对高比例新能源接入给系统频率稳定性带来的不利影响,除开发新能源参与调频的控制策略外,还需提高系统自身的调频能力。系统调频关键参数决定了系统的调频能力,分析调频关键参数对系统频率响应指标的影响是选择调频关键参数、提升电网频率响应的关键。在频率响应模型的基础上,理论分析了包括惯性时间常数、调频死区、调差系数等频率控制关键参数对系统频率特性的影响。并对上述参数进行了灵敏度分析,确定了不同参数对频率响应指标的影响程度。利用电力系统分析综合程序(PSASP)建立36节点系统模型对理论分析结果进行了仿真验证,为调频关键参数选取提供了参考。基于研究结果对新能源参与系统调频的定位进行了分析。     

ε-己内酯／三亚甲基碳酸酯聚合物的性能及研究进展

TMC和ε-CL的均聚物以及二者的共聚物是一种无毒的具有良好生物相容性和生物可降解的聚合物,可作为生物可降解的缝合线、人造皮肤、药物释放和神经导管等生物医用材料,近年来得到了广泛的研究。本文就TMC与ε-CL均聚物的性能和二者共聚物的研究现状进行概要性综述。