计及多能流运行时序性的电-气互联系统协同状态估计

电-气互联综合能源系统可灵活实现多区域能源交互,但其多能流子系统存在的信息交互壁垒、量测延迟等时序不统一因素会给系统精准监测与调度带来不利影响。针对多能流子系统不同的运行时间尺度,构建计及统一时间尺度的顺序协同估计框架,并考虑多源量测设备采样周期的延迟问题,将量测时延融合思想引入估计框架中以矫正多源量测数据的时序不同步。提出基于改进卡尔曼滤波的综合能源系统实时估计算法,通过引入基于改进交替投影的对称正定理论,避免实时估计过程中因误差传播出现非正定导致的估计失败问题。仿真结果与对比分析验证了所提协同状态估计策略能够有效实现对电-气互联综合能源系统的在线精准监控,且估计结果具备更强的数值稳定性。     

磁性材料控制与生物医学应用研究进展

磁性材料是一种重要的刺激响应材料,可通过外部磁场穿透组织和器官实现无线远程控制,具有生物兼容性高、磁场控 制简单和调控速度快等特点,广泛应用于医疗机器人、人造器官、生物化学合成和药物递送等生物医学领域。 复杂的工作场景 和多功能需求对磁性材料的精确控制提出了更高的要求,从基于磁力的简单平面驱动,到基于磁力和磁力矩的复杂空间驱动; 从基于材料本身运动变形进行功能实现到作为多功能柔性电子器件载体实现更复杂的环境检测等。 本文介绍了几种常用磁性 材料的磁学特性、磁场控制平台和磁极编程技术,并展示了磁性液体、磁性块体和磁性薄膜 3 种不同形态磁性材料在生物医学 领域的应用进展和面临的诸多挑战,最后对未来的发展趋势进行了展望。     

一种电力光传输网运行状态评估方法

针对现有电力光传输网评估方法考虑方面单一、主观性占比多等问题,提出了一种电力光传输网运行状态评估方法。首先从设备、光缆和系统3个维度选取指标,从网络规模、运行质量和管理因素3个方面建立评估指标体系,设计重叠信息分析法对评估指标体系进行优化。其次改进基于区间模糊层次分析法和熵权法的主客观组合权重赋值法计算指标权重。然后设计基于模糊综合评价法、效用函数法、可拓耦合评价法以及组合评估方法的运行状态评估算法评估光传输网运行状态。通过真实实例分析,验证了该方法能够更加全面、客观地评估光传输网的运行状态,辨识电力光传输网薄弱环节,为运维、检修和规划建设提供参考。     

弱电网下基于谐波状态空间模型的光储-虚拟同步发电机稳定性分析与优化控制研究

虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)技术因提供阻尼和惯量而被广泛用于新能源并网逆变器。光储并入弱电网易发生频率耦合等问题,因而VSG并网稳定性分析变得更加复杂。针对光储并入弱电网系统,考虑频率耦合,在dq域中建立基于谐波状态空间(harmonic state space, HSS)理论的多时间尺度虚拟同步发电机模型。采用归一化参数灵敏度分析法,揭示功率环、电压环和低通滤波中虚拟惯量J、虚拟阻尼Dp、下垂系数Ku、比例系数kpu和截止频率ωc等关键控制参数根轨迹的特性和电网强度对系统稳定性的影响。并通过调整优化控制参数,提高系统稳定性。最后在Matlab/Simulink仿真平台验证谐波状态空间模型精确度和关键参数根轨迹特性。     

基于龙伯格观测器的BLDC滑模控制系统仿真研究

针对无刷直流电机（BLDC）负载频繁改变导致电机调速性能差的问题,提出了一种基于负载转矩观测器的速度滑模控制方法。速度环采用滑模变结构控制方法,基于改进指数趋近律设计了速度滑模控制器;同时为了减小负载转矩扰动对电机运行状态的影响,基于龙伯格观测器设计了负载转矩观测器,通过观测器来估计实际的负载转矩并将观测器的输出前馈给速度滑模控制器来抵消负载转矩扰动的影响。为了验证提出方案的有效性,在MATLAB/Simulink仿真环境上搭建了仿真模型并进行了仿真分析,仿真结果表明基于负载转矩观测器和速度滑模控制器的无刷直流电机系统有着优异的性能,与传统PI控制相比,抗扰能力强、恢复时间短、转速响应快,证明了提出方案的有效性。     

考虑通信异常的直流微电网储能单元分布式协调控制研究

由于分布式新能源接入的波动性,需要针对孤岛直流微电网配置一定容量的储能设备。为了防止分布式储能单元的过度放电或深度充电,必须保证储能单元充放电过程中荷电状态(state of charge, SOC)均衡。针对该问题,提出了一种考虑通信异常的储能单元分布式控制策略。针对不同额定容量的储能单元,对传统下垂控制进行改进,利用采样保持器周期性修改下垂系数,直至储能单元SOC均衡。并利用电压和电流信息生成单一的补偿环实现输出电流按额定容量的比例分配和直流母线电压补偿,降低系统通信能力要求。若通信发生故障,通过Dijkstra算法更新拓扑结构矩阵,基于改进后的动态一致性算法获取相邻节点的信息,得到新通信拓扑结构下的信息平均值;并通过频域分析证明系统的稳定性。最后,在RTLAB平台中搭建4种案例模型,验证所提控制策略的有效性。     

一种改进线性扩张状态观测器的自抗扰控制宽频带振荡抑制方法研究

针对自抗扰控制策略在并网系统参数变化时能否维持逆变器接入弱电网的稳定性展开了进一步研究。首先,建立了计及频率耦合的自抗扰控制型并网逆变器等效单输入单输出序阻抗模型,并采用Nyquist稳定判据定量分析逆变器输出功率、电网短路比、锁相环以及自抗扰控制器参数变化对并网系统稳定性的影响。其次,针对上述参数变化所导致的弱电网下自抗扰控制型逆变器稳定性降低、宽频带振荡等问题,提出了一种改进线性扩张状态观测器(enhanced linear expansion state observer, e-LESO)的自抗扰控制宽频带振荡抑制方法。通过在传统一阶自抗扰控制器中LESO内部增添比例支路和滤波环节,重塑自抗扰控制型并网逆变器输出阻抗,拓宽其中频段(100 Hz~1 kHz)内呈正阻尼特性的频率范围,从而增强自抗扰型并网逆变器鲁棒性,实现宽频带振荡抑制。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

Degradation state analysis of the IGBT module based on apparent junction temperature

The multi-chip parallel insulated gate bipolar transistor (IGBT) is the core device in large-capacity power electronic equipment, but its operational reliability is of considerable concern to industry. The application of IGBT online degradation state analysis technology can be benefcial to the improvement of system reliability. The failure mechanism of IGBT devices is discussed in this paper, and a technique for analyzing the degradation state of IGBT based on apparent junction temperature is proposed. First, the distortion consistency of the voltage rise time in various failures is discussed, and the junction temperature dependence of the voltage rise time is then demonstrated. Subsequently, an apparent junction temperature model based on the voltage rise time is established (the ftting accuracy is as high as 94.3%). From the high-frequency model in the switching process of the device, an online extraction technology of key parameters (e.g., voltage rise time) is developed. Finally, an experimental platform for IGBT degradation state estimation is established, and the feasibility of IGBT degradation state estimation based on apparent junction temperature is proved, especially the degradation of bonding-wire and the gate-oxide-layer. The experimental results show that the proposed IGBT degradation state estimation technique based on apparent junction temperature is a reliable online estimation method with non-contact, high accuracy, and comprehensiveness.     

Degradation state analysis of the IGBT module based on apparent junction temperature

The multi-chip parallel insulated gate bipolar transistor (IGBT) is the core device in large-capacity power electronic equipment, but its operational reliability is of considerable concern to industry. The application of IGBT online degradation state analysis technology can be benefcial to the improvement of system reliability. The failure mechanism of IGBT devices is discussed in this paper, and a technique for analyzing the degradation state of IGBT based on apparent junction temperature is proposed. First, the distortion consistency of the voltage rise time in various failures is discussed, and the junction temperature dependence of the voltage rise time is then demonstrated. Subsequently, an apparent junction temperature model based on the voltage rise time is established (the ftting accuracy is as high as 94.3%). From the high-frequency model in the switching process of the device, an online extraction technology of key parameters (e.g., voltage rise time) is developed. Finally, an experimental platform for IGBT degradation state estimation is established, and the feasibility of IGBT degradation state estimation based on apparent junction temperature is proved, especially the degradation of bonding-wire and the gate-oxide-layer. The experimental results show that the proposed IGBT degradation state estimation technique based on apparent junction temperature is a reliable online estimation method with non-contact, high accuracy, and comprehensiveness.     

基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法

由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15 000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。