风力发电对系统频率影响及虚拟惯量综合控制

针对大规模风电接入引起系统等效转动惯量下降、系统频率稳定风险上升的问题,在分析电力系统调频过程与风电常规虚拟惯量调频的基础上,建立了含风电的电力系统频率动态响应模型,研究了风电及调频参数对系统频率动态特性的影响及变化规律。提出了基于选择函数的风电机组新型虚拟惯量综合控制方法,利用有限风电机组转子动能,有效增加了系统等效转动惯量,同时避免了传统控制所造成的功率二次跌落。在MATLAB/Simulink中建立了系统仿真模型,仿真验证了控制策略有效性及对频率动态特性的改善作用。     

VSG虚拟惯量动态区间控制策略

随着高渗透率光伏发电系统接入大电网,光伏逆变器因为缺乏转动惯量支撑严重威胁了系统稳定性。根据传统发电机模型,建立了光储结合形式的虚拟同步发机电（virtual synchronous generator,VSG）等效模型。根据功率守恒原则,在光伏输出功率波动或者负载波动时,因储能环节的存在以及功率的可控性,蓄电池可以提供类似于同步发电机的转子暂态功率。由于蓄电池不同于转子通过转动储存能量的特性,在不同蓄电池荷电状态（state of charge,SOC）下,蓄电池可以提供不同的惯性支持,同时需要最小转动惯量来保证系统频率的稳定性。文章提出了根据蓄电池SOC变化和以频率改善为目的的改进VSG优化控制方案,最后通过MATLAB/simulink仿真,验证了其理论分析的有效性。     

基于虚拟惯性控制的直流微电网稳定性分析及其改进方法

虚拟惯性控制可以增强直流微电网的惯性,防止直流母线电压突变,但其对系统稳定性的影响还不明确。以基于虚拟惯性控制的直流微电网为研究对象,推导并网换流器和恒功率负载的小信号模型,得到电源侧输出阻抗和负载输入阻抗。根据频率分析法和阻抗匹配准则,分析虚拟惯性系数和恒功率负载对系统稳定性的影响。从阻抗匹配的角度出发,提出串联虚拟阻抗减小电源侧输出阻抗,从而提高系统稳定裕度。     

考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法

传统朗道自适应惯量辨识方法只有一个自适应系数可以调节,难以同时兼顾辨识速度和辨识精度,导致速度自适应控制系统在测量噪声较大的情况下容易不稳定。为解决这一问题,提出了一种考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法。该方法采用相同的低通滤波器对速度和电磁转矩同时进行滤波,保证了辨识模型与无滤波时的相同。在此基础上综合调节自适应系数和滤波器时间常数,在保证辨识速度的前提下减小辨识系统的噪声,提高辨识精度,从而提高了速度自适应控制系统的稳定性。仿真和试验验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法

针对基本灰狼算法易陷入局部最优、未考虑个体自身经验等问题,本文提出一种基于Tent映射的混合灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm based on particle swarm optimization,简称PSO_GWO).首先,其通过Tent混沌映射产生初始种群,增加种群个体的多样性;其次,采用非线性控制参数,前期递减速度慢,能够增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,后期收敛因子递减速度快,增加算法局部搜索能力,从而提高整体收敛速度;最后,引入粒子群算法的思想,将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息,从而保留灰狼个体自身最佳位置信息.为验证该算法的有效性,本文借助9个标准测试函数来与其他三种算法进行对比.实验结果表明,本文提出的算法比其他三种算法在单峰函数和多峰函数上搜索到的最优解更加理想; PSO_GWO算法比IGWO算法(the improved grey wolf optimization algorithm)在计算时间复杂度方面效果较好;同时,随着种群规模增大,PSO_GWO算法收敛值逐渐接近理想值.因此,本文提出的PSO_GWO算法能更快搜索到全局最优解,且鲁棒性更好.     

机载TFT-LCD振动Mura分析及设计

文中采用仿真和试验的方法研究了机载TFT-LCD在强烈振动过程中白光透过显示面板出现闪烁的现象.首先,通过试验方法得出逐渐增加振动幅值及逐渐减小振幅时振动白斑的临界状态,其差值稳定在3g左右.然后,通过分析两种临界状态的差异,得出了TFT-LCD产生闪烁的原因,总结出振动白斑的影响因素.试验结果表明,惯性力是引起液晶屏振动白斑的主要因素之一,在随机振动条件下,通过减小结构刚度,可以较大幅度地减轻振动白斑,完全可以满足机载环境下液晶显示器的应用要求.     

EFFECT OF VELOCITY ON DUCTILITY UNDER HIGH VELOCITY FORMING

The ring expansion procedures over various forming velocities are calculated with ANSYS software in order to show the effect of forming velocity on ductility of rate insensitive materials. Ring expansion procedures are simplified to one-dimensional tension by constraining the radial deformation,with element birth and death method,fracture problem of circular ring are considered. The calculated results show that for insensitive materials of 1060 aluminum and 3A21 aluminum alloy,fracture strain increases corresponding to the increase of forming velocity. This trend agrees well with experimental results,and indicates inertia is the key factor to affect ductility; With element birth and death methods,fracture problems can be solved effectively. Experimental studies on formability of tubular workpieces are also conducted,experimental results show that the formability of 1060 aluminum and 3A21 aluminum alloy under electromagnetic forming is higher than that under quasistatic forming,according to the characteristics of electromagnetic forming,the forming limit diagrams of the two materials tube are also built respectively,this is very important to promote the development of electromagnetic forming and guide the engineering practices.     

改进的樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法在对函数优化问题求解上出现的求解精度不高、收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的群海鞘群算法.对于领导者引入加权重心取代最优个体位置,防止过早聚集在最优个体附近;对于追随者引入自适应惯性权重平衡算法的全局搜索和局部寻优能力;最后对于个体进行逐维随机差分变异,减少维间干扰,提高了种群的多样性.仿真实验结果表明改进的樽海鞘群算法在均值、标准差和收敛曲线优于标准樽海鞘群算法和其他改进算法,说明改进后的算法提高了寻优性能,有较高的求解精度和较快的收敛速度.     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

改进鲸鱼算法在电动汽车有序充电中的应用

为解决大规模电动汽车无序充电对电网稳定性造成的影响,建立了电网层负荷峰谷差最小和用户层充电费用最小的两方面有序充电目标函数。为实现高效且快速的求解,对鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）进行了改进,在该算法中加入两种非线性惯性权重来平衡局部搜索能力和全局搜索能力,并提出了一种教学策略（Teaching-Learning Strategy,TLS）来提高鲸鱼个体的位置质量,教学策略中采用变异手段增加种群的多样性,能有效防止迭代过早停滞。算例中分别利用IWOA、标准WOA、粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）测试基准函数,并对电动汽车有序充电优化目标进行求解,最后通过比较验证了IWOA的高效性和实用性。