双闭环控制PWM变流器动态响应性能优化研究

针对双馈风力发电机(DFIG)变流器直流母线电压稳定问题,给出了采用传统控制策略的变流器数学模型,并以此为基础提出了一种新型控制方法.即将直流母线电压变化率引入在线模糊修正PID参数的自整定控制策略中,同时在电流内环控制中加入了前馈补偿机制.最后,在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型,仿真结果表明采用新型控制方法的变流器比采用传统控制策略的变流器进一步改善了变流器直流母线电压的动态响应特性.     

漂珠对玻化微珠保温混凝土力学性能影响研究

在C35等级的玻化微珠保温混凝土的基础上,将漂珠取代玻化微珠保温混凝土中的天然砂,研究了5种不同漂珠取代率(0、25%、50%、75%、100%)对玻化微珠保温混凝土的立方体抗压强度、劈裂抗拉强度、轴心抗压强度以及弹性模量的影响规律。试验结果表明,随漂珠取代率的增加玻化微珠保温混凝土的立方体抗压强度、劈裂抗拉强度、轴心抗压强度以及弹性模量均表现出下降的趋势;当漂珠取代率为50%(100%)时,玻化微珠保温混凝土的立方体抗压强度,劈裂抗拉强度、轴心抗压强度及弹性模量分别下降了12.4%(39.0%)、6.74%(33.71%)、15.79%(39.47%)、24.1%(42.5%);漂珠的掺入对玻化微珠保温混凝土的力学性能影响较大,因此漂珠的取代率不宜过高。     

基于“卓越人才”培养目标的电气工程“菁英班”实践教学改革

<正>以上海电力大学电气工程“菁英班”为例,对基于“卓越人才”培养目标的电气工程实践教学改革进行探索,培养适应未来新型电力系统发展的优秀人才。能源是国民经济发展的命脉,能源电力变革是工业革命的发动机。服务国家能源战略,人才是第一要素。能源电力的新技术、新业态、新模式,迫切需要多学科交叉的复合型人才。     

浅谈桥梁施工中旧桥基础的处理方法

随着我国社会经济发展速度的逐渐加快,道路荷载的问题也进一步加剧。车流量的增加促使道路工程质量及等级要求得到提升,许多道路桥梁都面临着扩建改造的问题。然而,新建的桥梁会容易出现新旧桥梁基础的重合,在施工过程中应将老桥基础障碍得到排除,促使新桥施工得到顺利展开。     

微电网中太阳能分布式发电的建模与仿真

分布式电源是智能电网一个重要的特征．阐述了微电网的定义及太阳能分布式发电工作原理,考虑光照强度等环境因素的变化,建立光伏发电的数学模型．利用Matlab软件中的Matpower软件包对接有太阳能光伏分布式发电的IEEE34配电系统进行随机潮流计算,观察潮流分布状态．仿真分析表明,分布式电源的接入对系统有积极作用,能减少系统线路损耗．     

国际武器装备联合研制技术创新风险及防范研究

在国际武器装备联合研制技术创新风险的基本背景下,全面剖析了其概念、特征及成因,并对风险防范的机制及策略进行了系统的阐述,最后构建了国际武器装备联合研制技术创新风险预警系统逻辑结构图.     

典型电能质量稳态指标预测模型研究EI北大核心CSCD

电网典型电能质量稳态指标的准确预测对优化电网运行方式和提高电网供电质量具有重要意义。根据电能质量稳态指标似周期、非周期的特点,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）的电能质量稳态指标预测模型。首先采用混沌理论对典型电能质量稳态指标历史数据进行相空间重构,构造包含吸引子的新数据空间;其次利用最小二乘支持向量机在高维空间下进行样本训练,并结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数;最后得到最佳预测模型。基于某地配电网电能质量实际监测数据,采用所提模型进行典型电能质量稳态指标预测,平均相对误差均在8%以下,优于传统BP神经网络预测方法。     

基于多重分形谱和支持向量机的风电机组行星齿轮箱故障诊断与研究

风电机组行星齿轮箱振动信号是一种典型的非平稳、非线性信号,传统故障检测方法对于此类信号处理能力有限。为了克服传统方法的不足,提高故障诊断能力,提出了一种基于多重分形谱和支持向量机相结合的故障检测方法。首先通过多重分形定义求取信号的多重分形谱。然后在多重分形谱中提取八个特征量。最后将特征量作为支持向量机的输入向量,实现了在不同转速情况下对正常信号和四种太阳轮故障信号的分类与识别。实验结果证实了所提方法对行星齿轮箱信号特征进行提取是有效的,在不同转速情况下均提高了故障识别率。     

典型电能质量稳态指标预测模型研究

电网典型电能质量稳态指标的准确预测对优化电网运行方式和提高电网供电质量具有重要意义。根据电能质量稳态指标似周期、非周期的特点,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的电能质量稳态指标预测模型。首先采用混沌理论对典型电能质量稳态指标历史数据进行相空间重构,构造包含吸引子的新数据空间;其次利用最小二乘支持向量机在高维空间下进行样本训练,并结合粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数;最后得到最佳预测模型。基于某地配电网电能质量实际监测数据,采用所提模型进行典型电能质量稳态指标预测,平均相对误差均在8%以下,优于传统BP神经网络预测方法。