基于风洞试验中的消耗计量模型研究与实现

高压、中压、氮气等是保障风洞试验有效进行所需的动力资源,针对风洞群试验中供气气源管线拓扑结构复杂多变、试验用户多、生产调度粗放等特点,为了提高动力资源生产和调度的保障效能,研究提出了基于动态拓扑结构的单车次动力资源消耗计量模型。该模型采用设备状态监测、图形数据库(Neo4j)技术、流体力学静压差法等技术,在虚拟空间里,完成了物理世界到逻辑世界的映射,形成了动态拓扑结构模型。在此基础上结合试验状态感知、资源库存量,实现了对风洞单车次试验各类动力资源消耗计量。实验结果表明,该模型较好地解决了原风洞单车次试验难以计量或计量不准的难题。通过试验数据对比发现,计量数据准确,满足数据精准度要求。     

信息系统性能效率评估方法

针对当前信息系统性能效率评估模型简单、评估结果具有随机性和模糊性的问题,给出一种信息系统性能效率评估方法;分析并绘制信息系统性能效率执行框架图,构建评估指标,应用改进的功效系数法从多层级角度归一化评估指标的评分,基于权重间的对比性和冲突性,构建综合多位专家主观权重和客观权重的多权重组合赋权法,既克服单一专家的主观偏向性,又综合考量主客观权重优点,并采用云模型结合组合赋权权重以自然语言描述性能效率综合评估结果,克服综合评估的模糊性与随机性;最后,将该方法应用于某大型CRM信息系统,结果表明该CRM系统综合评估等级为适中性能,基本满足性能效率的要求,该结果与预案评审结果一致,验证了该方法在性能效率评估中的有效性和适用性。     

基于贝叶斯最优最劣和改进物元可拓的特高压输电工程综合效益评价

由于中国能源消费与能源分布格局的不一致性,建设具有远距离、大容量以及低损耗的特高压输电工程具有重要的意义,而对特高压输电工程效益的评估是判断该工程能否实现预期目标、满足工程建设要求的关键。从运行、财务、环境以及社会4个维度构建了特高压输电工程综合效益评估指标体系,提出一种基于贝叶斯最优最劣和改进物元可拓方法的特高压输电工程综合效益评价模型,前者结合贝叶斯理论和最优最劣模型确定各指标的权重,后者通过对传统物元可拓方法进行改进,从而实现对特高压输电工程综合效益的等级评定。通过对某±800 kV特高压直流输电工程实证研究,结果表明该工程的综合效益处于“较好”级别。算例结果证明了该模型用于特高压输电工程综合效益评价的科学性与有效性。     

含高渗透率风电的配电网暂态电压量化评估方法

随着配电网中分布式风电渗透率的增加,评估影响电网暂态电压稳定性的各有关因素变得尤为重要,而评估暂态电压稳定性的现有指标在具有多暂态特性的场景下无法适用。首先介绍多二元表判据的评估思想,针对电压跌落情形,提出一种母线电压跌落安全裕度指标。其次,进一步构建母线过电压安全裕度指标,通过引入阶跃因子将两者指标有效结合,得到基于改进多二元表的母线暂态电压安全裕度指标。再次,提出区域暂态电压安全裕度指标来衡量某区域的暂态电压稳定性。最后,基于所提指标,利用Matlab/Simulink对含高渗透率风电的配电网进行仿真分析,在量化影响配电网暂态电压稳定性各因素的同时,验证了该指标的有效性和普适性。     

基于BP神经网络与改进粒子群的光伏MPPT算法

针对光伏阵列在环境突变情况下尤其是局部阴影下的多峰值现象,提出一种基于反向传播(BP)神经网络与改进粒子群的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法利用BP神经网络近似定位最大功率点,并利用对粒子群算法中的惯性权重值进行非线性动态优化后的改进粒子群精确定位最大功率点。仿真结果表明,复合算法可以更好地跟踪最大功率点,有效避免前期易陷入局部极值的问题,提高了精度,减小了功率振荡。     

电机综合测试系统采集分析软件设计

简要介绍了电机综合测试系统的组成,在此基础上分析了电机测试系统采集分析软件的开发功能需求,设计了系统软件架构。同时,基于该软件架构利用Visual Studio 2019开发环境中的C#编程语言进行电机综合测试系统采集分析软件的开发。详细介绍了软件人机界面的设计,并以三相异步电机作为典型案例,详述了试验软件典型试验项目的功能设计及实现过程。     

基于定子磁场定向的永磁辅助同步磁阻电机无差拍直接转矩控制

针对永磁辅助同步磁阻电机(PMASynRM)直接转矩控制(DTC)转矩脉动较大的问题,研究了基于PMASynRM的无差拍直接转矩控制（DB-DTC）方案。该方案将有效磁链的概念引入PMASynRM,〖JP2〗提取转子位置信息应用于DB-DTC,提高了电机的运行性能;采用了基于定子磁场定向的无差拍转矩控制方法以简化计算和有效抑制转矩脉动。搭建基于定子磁场定向的无差拍直接转矩磁链控制（DB-DTFC）模型并在MATLAB/Simulink软件上进行仿真试验,验证了该算法可以有效减小磁链和转矩脉动,具有较好的动态和稳态性能。     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

基于B2B-MMC的柔性互联变电站优化调度方法

针对传统变电站内主变之间采用单母线分段开关难以准确调控潮流问题,提出一种基于背靠背模块化多电平换流器（B2B-MMC）的柔性互联变电站优化调度方法。首先,提出含柔性互联变电站的配电网架构,实现潮流的连续性控制及多区域间互相协调;然后,设计柔性互联变电站架构下的一种潮流优化调度方法,采用遗传算法对换流器进行赋值,利用改进交替迭代法进行潮流计算,实现配电网潮流的主动调控;最后,通过仿真模型验证了本文所提控制方法的有效性和合理性。     

考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的电力系统机组组合

随着风电渗透率上升,电力系统惯性响应和一次调频能力下降,频率安全问题凸显,有必要在机组日前发电计划安排中考虑频率安全约束。依据电力系统频率安全要求,提出了考虑频率跌落最低值的频率安全约束构造方法。同时引入风电综合惯性控制使风电机组参与一次调频,在此基础上建立了考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的机组组合模型。运用M语言动态控制多机频率响应模型进行Simulink仿真,并将其嵌入到改进粒子群优化算法中迭代求解。含风电的IEEE39节点系统算例结果表明,所提模型和方法能有效提升系统频率响应能力,保证系统安全运行。