低密度脑电自适应去噪方法

便携式和可穿戴设备的低密度脑电图更便于实际使用,但会受到多种不可预知的噪声影响,给去噪带来极大的困难。脑活动成分较为相似,在特征空间分布较为紧密,而噪声成分与脑电成分不同,差异性大,在特征空间分布较为分散。本文提出了一种低密度脑电自适应去噪方法,采用小波分解和盲源分离方法提取潜在成分,并基于脑电和噪声成分在特征空间的分布特性,采用单类支持向量机识别并去除远离成分分布中心的异常成分。仿真数据的定量分析结果表明,提出的方法在肌电、眼电和工频等噪声抑制方面均优于现有方法;通过对真实脑电数据的成分簇可视化分析,直观展示了低密度脑电噪声有效去除的原因。结合盲源分离和异常检测的思路进行低密度脑电去噪,不需要设定特定噪声相关的特征参数,能够自适应地去除多种类型噪声同时有效保留脑活动成分,具有优良的性能和实用性。     

级联H桥多电平变频器技术研究

随着中高压变频器在工业变频领域广泛应用,级联H桥多电平变频器采用模块化设计理念,通过多个相同的低压变换单元级联起来实现高压及大功率的功能。为此介绍一种每相由8个H桥变换单元级联的多电平变频器、相应的载波移相正弦波脉宽调制技术,以及基于电压型磁链观测器的无速度传感器矢量控制策略。通过实时数字仿真(RTDS)和变频器带异步电机拖动实验验证了该级联H桥多电平变频器采用所提出的控制策略具有良好的起动和变频性能,为中高压大功率传动领域提供了技术保障。     

B2O3掺杂对直流ZnO压敏电阻老化特性的影响

ZnO压敏电阻是避雷器的核心部件,其性能的好坏直接影响着避雷器的电气性能。因此,该文致力于通过B₂O₃的掺杂以改善直流ZnO压敏电阻的非线性和高荷电率下的老化稳定性,并利用扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）和电容-电压（C-V）等特性测试研究B₂O₃掺杂对直流ZnO压敏电阻的微观结构和电气特性的影响。然后,在115℃、0.95E_1mA的条件下对直流ZnO压敏电阻进行1000h的直流加速老化试验,以验证其在高荷电率下的老化稳定性。试验结果表明,B₂O₃的掺杂提高了晶界层的势垒高度,改善了直流ZnO压敏电阻的非线性特性,并降低了其在高荷电率下的老化系数。     

基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

多应用场景低压配网无缝合环转电解决方案

合环转电作为一种重要的网络重构技术,对提高配电网运行的可靠性与经济性具有重要意义。常规合环转电不仅存在合环冲击,而且合环点的选取受到两侧电源相角差的限制。文章针对广州配电网存在的大角度差不停电转供技术难题,提出两种无缝合环转电解决方案,分别是基于串并联补偿的合环方案和基于背靠背拓扑的合环方案。它们能够适用于多种转供场景,并提供交、直流两种转供电源接口。文章给出了每种方案的接线方式,对它们的结构特点、性能参数以及工作原理进行了分析。为了适应配电网三相不平衡与谐波污染的运行环境,从结构与控制两方面提出了装置的改进措施。最后,仿真验证了几种典型场景下无缝合环转电装置的运行原理,从而为实际开展低压无缝合环转电提供计算支撑。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

基于信息间隙决策理论的售电公司参与多市场的优化决策EI北大核心CSCD

随着我国电力市场化的发展,售电公司参与到电力市场中。但售电公司可能会面临诸如电价波动、负荷需求变动以及可再生能源机组出力不定等不确定因素,造成较大的市场风险。为此,将信息间隙决策理论(info-gapdecision theory,IGDT)引入售电公司风险决策研究中。首先,构建了售电公司参与多级市场的运营模式,设计了电量分块的零售套餐,基于购电成本、发电成本和售电收入构建目标函数。其次,以波动系数ξ衡量模型中各个不确定量的波动程度,将原模型改为IGDT鲁棒决策模型。最后,在算例中选取不同的预期偏差因子δ分析IGDT鲁棒模型的优化决策解,证明了该方法得到的决策解都能保证达到决策者设定的最低期望值。     

基于IGDT的地区型电热气市场分层迭代交易研究

作为推动能源革命的重要市场手段,能源互联地区分布交易需根据地区多能源交易的特点,考虑可再生能源出力与负荷预测偏差风险来制定有效的市场策略,优化地区型多能源市场交易的灵活性与鲁棒性。首先,建立了完全竞争环境下各参与者基于自身交易意愿,以效能最大化为目标制定报价报量、市场统一出清的地区电热气市场交易双层优化模型。其次,提出了上下层交互迭代博弈优化方法,通过参与者迭代博弈优化交易策略与市场迭代出清,提高参与者的交易灵活性并实现其效能最大化;通过市场能源供需关系与迭代效能变化情况来优化报价作为已知值,避免双层嵌套多子目标优化模型的非线性复杂求解。此外,为减小可再生能源出力与负荷预测偏差对参与者效能与市场交易的影响,基于信息间隙理论(information gap decision theory,IGDT)方法,在保证参与者最低效能条件下最大化预测偏差,求得的交易策略具有强鲁棒性。算例结果表明,分层交互迭代博弈机制能够实现地区电热气交易市场均衡,最大化参与者的效能与社会福利,具有较好的灵活性与经济性;通过IGDT方法,针对参与者可接受的不同效能偏差,最大化参与者所能承受的随机变量不确定度,使得交...     

引入电能质量保险机制的日前电能量市场打分出清决策

针对当前日前电能量市场以价格为单一出清依据的现状,提出一种基于熵权法的日前电能量市场打分出清决策方法。首先,介绍参与出清的主体及各主体职能及交互关系,并阐述该方法的基本原理。其次,构建打分出清法模型,包括上网侧电能质量保险模型以及各主体出清收益模型。再次,构建打分出清决策指标体系,包括发电商上网电价、发电能源类别、上网电能质量等级、申报电量偏差率、发电稳定性、燃煤费用及环境污染治理成本7项指标的定义及具体计算。然后,基于熵权法计算各项出清决策指标权重,并应用模糊理论计算得到各发电商各出清时段的得分。市场运营机构根据各时段得分情况,公布出清及惩罚结果。最后,算例结果表明了所提方法的有效性与实用性。