一种基于双馈风机锁相环动态响应的风-火协同调频策略

针对风电机组参与系统频率调整与传统同步机电源相互配合的问题,通过合理设置双馈风电机组锁相环控制参数使其具有与传统同步机电源相似的惯量响应能力,进而分析风电机组惯量响应与同步机一次调频之间的相互影响,在此基础上提出风电机组主导的风-火协同调频控制策略。本策略的优点在于能减弱风电机组惯量响应过程中对于同步发电机组一次调频出力的抑制作用,加快同步发电机调频响应速率,进一步优化系统频率。最后在EMTDC/PSCAD中搭建时域仿真系统,验证了所提出理论分析的正确性与控制策略的有效性。     

基于智能软开关的三相不平衡配电网动态重构策略

针对单相分布式电源（DG）的接入会加剧配电网不平衡程度、增大网络损耗,且在严重不平衡时影响系统安全运行的问题,提出计及智能软开关（SOP）的三相不平衡配电网动态重构策略。首先,构建考虑SOP和DG电流不平衡度约束的三相不平衡配电网动态重构模型;然后,针对模型的非凸性将原模型转化为混合整数线性规划模型;最后,对改进的IEEE34节点配电网和某地78节点实际配电网进行算例分析,结果表明所提模型和策略可在保证配电网的安全运行的同时提升配电网的经济效益。     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

以双目图像互为监督的相容解迭代优选算法

在计算机视觉领域的双目立体匹配方向, 基于神经网络的深度学习算法需要场景数据集进行训练, 泛化能力差. 针对这两个问题, 根据神经网络能够模拟函数的特点, 提出一种无需在数据集上训练, 以双目图像互为监督的深度场景相容解迭代优选算法. 该算法使用场景位置猜测网络模拟关于当前双目图像的深度场景相容位置空间, 用与该网络匹配的互监督损失函数通过梯度下降法指导该网络在输入双目图像上迭代学习, 搜索深度场景相容位置空间中的可行解, 整个算法过程无需在数据集上训练. 与CREStereo、PCW-Net、CFNet等算法在Middlebury标准数据集图像上的对比实验表明, 该算法在非遮挡区域的平均误匹配率为2.52%, 在所有区域的平均误匹配率为7.26%, 比对比实验中的其他算法有更低的平均误匹配率.     

考虑碳排放的综合能源系统“结构-型号-容量”优化模型

综合能源系统能源结构多样,同种设备的不同型号之间价格、性能差异性大,如何在规划阶段确定合理的能源结构、设备型号组合及装机容量是实现运行阶段节约成本的前提。文章在考虑二氧化碳排放量的基础上研究“能源结构-设备型号-装机容量”规划优化模型。首先,构建基于最近邻法(K-nearest-neighbors,KNN)的实例推理技术得出适合拟建设园区的能源结构;其次,构建“外层选型,内层定容”的双层优化框架,考虑碳排放阶梯成本,以全寿命周期总成本最低为优化目标,利用蚁群算法-遗传算法相结合的方式求解最优设备型号组合及最优装机容量。最后,通过算例分析验证所提模型在降低成本上的有效性。     

50 kW双透平气浮转子系统动力学特性研究

本文以海洋温差能发电为背景,设计了以气体轴承为支撑的50 kW双透平转子系统。应用ANSYS分析软件,对50 kW双透平转子系统进行动力学仿真计算分析,首先采用模态分析法求得了转子系统各阶临界转速及固有频率;其次,基于模态分析进行谐响应分析,得到叶轮径向幅频特性曲线,验证了转子系统能保持稳定运行;最后,对叶轮进行了离心应力分析。结果表明:双透平转子系统的临界转速为16 241.0 r/min,设计的工作转速符合安全裕度;系统在受到外界激振力时叶轮不会与喷嘴发生碰撞;叶轮的最大变形发生在叶尖处,且从叶片顶部到根部逐渐减小,最大应力发生在叶片顶端靠近轴孔的根部,叶轮在工作时不会损坏叶片。研究结果可为双透平试验与结构优化提供一定的理论依据。     

面向低频振荡分析的直驱风电机组阻尼转矩建模

针对直驱风电机组直流电压环和锁相环失稳问题,基于直驱风电机组电流源型线性化模型,分析了电网强度、直流电容输入功率以及控制参数对直驱风电机组稳定性的影响;建立了适用于直流电压环和锁相环稳定性分析的电流源型阻尼转矩模型,通过阻尼转矩法揭示了直驱风电机组失稳机理;进一步地将阻尼转矩法拓展至多机并联系统。研究结果表明：电网强度的减小、直流电容输入功率的增加、控制参数(直流电压环比例参数、锁相环比例参数)的减小会降低直驱风电机组低频振荡模式(直流电压环模式、锁相环模式)的阻尼系数,当阻尼系数小于0时,该模式下系统失稳,表现为直驱风电机组发生低频振荡。     

考虑电压电流约束的感应电机容错运行对比研究

围绕电机驱动系统可靠性提高问题,对现有几种具备容错运行能力的三相感应电机驱动系统性能开展了对比研究。对容错控制策略的评估应考虑电机驱动系统输出的实际转矩和转速,而这主要取决于系统电流和电压约束。考虑到励磁电流的存在,感应电机驱动系统中的电流极限不如永磁电机驱动系统中的电流极限直观,同时逆变器和电机都存在对系统电压的限制,故通过推导故障后电机驱动系统的电压方程,分析得到了电机参数、运行工作点和电压电流约束对输出转速的影响,并指出优化拓扑可使故障后电机运行在额定转速以上以获得额外的功率。利用搭建的感应电机驱动测试平台开展了实验研究,不同容错策略的对比实验结果验证了理论分析。     

基于ReliefF-Pearson的嗅觉脑电通道选择

基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值.在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便,因此研究如何选择EEG通道尤为重要.该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题,提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法.该算法结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对EEG通道进行选择.结果表明,与传统基于ReliefF的通道选择算法相比,该文所提算法在保证一定分类准确率的同时能够显著减少使用的通道数量,并且通道选择的结果不依赖人为经验和分类器.此外,使用该方法获取的通道,其空间分布与已有的嗅觉神经生理学位置相一致,进一步证实了该方法的科学性和有效性.该文所提算法为嗅觉EEG通道选择的研究提供了新思路.