高压三电平变频器的滤波升压系统中能量过渡过程研究

从不同时间尺度上对高压三电平变频器的滤波升压系统进行数学建模，在秒级的时间尺度上主要研究该负载在不同负载稳态运行时的滤波情况，在毫秒级的时间尺度上主要研究故障时从变频切到工频时的电机过渡过程，从微秒级的尺度上研究了负载切换时缓冲吸收电路的能量过渡过程。同时由于变频器向该系统注入了大量的高频分量，为此建立了变压器高频分布模型，以评估变压器分布电容对全系统的影响。实验结果表明了模型和分析方法的有效性。     

空气密度和湿度对雷电击距的影响

长距离高压输电线路贯穿不同海拔区域,而不同海拔区域的天气条件变化很大。采用电荷模拟方法对雷击水平导线进行建模,探讨了天气条件（空气密度和湿度）对雷电击距的影响,并导出了用于计算天气条件对接地水平导线击距影响的表达式。     

无线经皮能量传输系统的试验研究和分析

对前期研制的无线经皮能量传输系统(TETS)原理性样机进行深入的试验研究和分析。为模拟TETS在真实诊疗设备负载下的充放电情况,利用小阻值负载开展多周期充放电试验研究并对结果进行了分析。在此基础之上,结合能量守恒定律推导了TETS的预期使用寿命,从而证实了该系统的可行性。此外,文章还结合国内外电磁辐射标准中SAR限值的规定对TETS样机进行了定量分析,在此基础上提出了展望。     

空间双通道电机噪声有源控制系统研究

针对实验室一台直流电动机-同步发电机机组运行噪声的频谱特点,提出空间双通道有源噪声控制系统降低电机运行噪声。采用四种双通道控制算法(Ⅰ)FxLMS算法,(Ⅱ)FuRLMS算法,(Ⅲ)HFxLMS算法以及(Ⅳ)FBFxLMS算法进行电机运行噪声有源控制实验,对于电机运行转速分别为1300 r/min、1400 r/min和1500 r/min时,噪声控制区域内水平平面和垂直平面上平均声压级降低量均大于10 dB,水平平面上最大声压级降低量分别为17.92 dB、13.28 dB和17.88 dB,垂直平面上最大声压级降低量分别为16.73 dB、16.36 dB和16.99 dB,降噪效果表明本文提出的空间双通道有源控制系统能有效地降低电机运行噪声。     

LCL滤波器的新型有源阻尼控制

针对光伏并网变换器所采用的LCL滤波器,首先分析了其采用三种无源阻尼方案时的频率特性。然后,根据串并联混合型无源阻尼方案系统传递函数框图变换,提出了一种采用电容电流PI反馈的新型有源阻尼控制方案。随后,利用阻抗模型研究了串联电阻无源阻尼方案、电容电流比例反馈有源阻尼方案和电容电流PI反馈有源阻尼方案对逆变器特性的影响。结果表明,电容电流PI反馈方案可以有效地增加LCL滤波器谐振频率处的阻尼,同时也增加了控制的自由度。最后,特征值分析表明新方案具有更大的控制参数稳定域,并利用PSCAD进行了仿真验证。新型有源阻尼方案不仅能够有效抑制LCL滤波器的振荡,而且与传统方案相比性能更佳,具有良好的工程实践价值。     

基于IEC61850的数字化变电站互操作试验

针对IEC61850标准建立了一套验证互操作的平台,对某220 kV数字化变电站进行了互操作试验.介绍了互操作试验的基本原则,主要是对基于IEC61850标准应用层面进行互操作.对过程层与间隔层、间隔层之间及间隔层与变电站层之间的通信进行了互操作试验,列出了互操作试验的方案表.以国内2家保护生产设备厂的产品做了互操作试验(常规四遥、过程层与间隔层通信、保护装置互操作等试验),测试结果表明.试验设备多数功能已能正确实现互操作.     

基于改进长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估方法研究

现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

非协作通信中的盲信噪比估计算法

为解决调制识别前端的信噪比估计问题,首先给出了一种新的基于子空间分解的盲信噪比估计算法,新算法通过利用信号的过采样率信息构造特定维数的自相关矩阵,避免了原算法中对信号和噪声空间维数的估计.同时为了降低算法计算复杂度,以及更好地跟踪信噪比的变化,给出了另一种基于PASTd的子空间跟踪算法来进行信噪比的跟踪估计.仿真结果表明,与经典的子空间分解算法相比,改进算法在性能上有着显著的优势;同时基于PASTd的信噪比估计算法相比基于子空间分解的估计算法更好地跟踪了信噪比的时变.