Stabilization of controlled positive discrete‐time T‐S fuzzy systems by state feedback control

This paper deals with sufficient conditions of asymptotic stability and stabilization for nonlinear discrete‐time systems represented by a Takagi–Sugeno‐type fuzzy model whose state variables take only nonnegative values at all times t for any nonnegative initial state. This class of systems is called positive systems. The conditions of stabilizability are obtained with state feedback control. This work is based on multiple Lyapunov functions. The results are presented in linear matrix inequalities form. A real plant is studied to illustrate this technique. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

A method for fast simulation of multiple catastrophic faults in analogue circuits

The paper offers an efficient method for simulation of multiple catastrophic faults in linear AC circuits. The faulty elements are either open circuits or short circuits. The method exploits the well‐known Householder formula in matrix theory to find the node voltages deviations due to the perturbations of some circuit elements. The main achievement of the paper is a systematic method for performing the simulation of all combinations of the multiple catastrophic faults. The method includes two new procedures enabling us to find very efficiently the node impedance matrix of the nominal circuit and inverses of some matrices corresponding to different fault combinations. The procedures are the crucial point of this approach and make it very efficient. Consequently, the amount of the computing power needed to carry out all the simulations is significantly reduced. Numerical examples illustrating the proposed approach are provided. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于运行可靠性和结构重要度的连锁故障预测

基于运行可靠性理论和多属性决策理论,综合考虑当前系统运行状态和线路重要程度的基础上,提出了一种反映电网状态变化和结构变化的连锁故障预测方法。此方法引入考虑了外界环境因素的线路综合停运概率模型确定线路故障概率,并结合线路结构重要度构建了连锁故障综合预测指标。采用离差最大化的灰色关联度算法综合考虑线路结构重要度。通过对IEEE30系统仿真,搜索出了较严重的连锁故障模式,验证了该方法的有效性。     

计及光伏发电相关性的多重积分法概率潮流计算

光伏发电相关性以及波动性会对系统的运行产生影响,因此需要通过计及光伏出力相关性的概率潮流(probabilistic load flow,PLF)计算来获取系统运行特征量的统计信息。文中提出采用改进Nataf变换处理光伏相关性。在传统Nataf变换基础上,结合三阶多项式正态变换简化其计算。同时,为解决PLF的输入和输出变量之间非线性关系带来的计算复杂性,提出采用多重积分法(multiple integral method,MIM)和Gram-Charlier级数,仅需在少数输入点处进行潮流计算即可得到输出量统计特征的高精度结果。对IEEE 39节点系统进行仿真计算,结果验证了所提算法的有效性、准确性、计算高效性。与半不变量法的对比则验证了半不变量法的局限性以及MIM法的优良性能。     

多基站可充电无线传感器网络建模及优化研究

研究问题为引入无线能量补给设备后,多基站无线传感器网络的跨层优化问题。以设计无线传感器网络中的数据路由、传感器节点的功率控制及无线能量补给设备的工作策略为研究目标,通过提出无线传感器网络中传感器节点活跃度的概念,分析无线传感器网络物理层与网络层需要满足的约束条件,结合无线能量补给设备需要满足的约束条件,提出可充电无线传感器动态网络跨层优化问题,并将其转化为易于求解的线性规划问题。根据求得的最优解获得无线传感器网络中传感器节点动态且周期的数据路由及功率控制策略,并得到无线能量补给设备周期性工作策略,且无线能量补给设备驻站时间比较之前研究成果提升在100%以上。     

自律分散的多维度电网薄弱环节跟踪及分析系统设计与实现

设计并实现了一种基于自律分散系统模型的多维度电网薄弱环节跟踪及分析系统。首先,介绍了基于自律分散模型的软件设计理念,并设计了基于定时轮循和数据驱动的柔性计算控制逻辑;其次,设计了分层解耦管理框架并实现了功能模块的标准化设计和管理;接着,给出了多维度电网薄弱环节跟踪及分析系统的设计方案;最后,使用该设计方案实现了电网安全稳定运行薄弱环节跟踪及分析系统和电网电能质量薄弱环节跟踪及分析系统。案例分析表明,所设计自律分散电网薄弱环节跟踪及分析系统对薄弱环节定义、分析方法、数据来源和结果展示等维度多样性具有较好的适应性。     

利用电气量和时序信息的改进Petri网故障诊断模型

现有的电力系统故障诊断模型在利用多渠道、多方位的测控信息方面,大多采用决策级别的信息融合,在信息冲突或不完整时有可能导致误判;对时序信息的利用一般局限于对信息的初步筛选,未能充分利用时标偏差与信息准确程度之间的关联性。在此背景下,以现有模糊Petri网故障诊断模型为基础,对多源信息进行融合分析,充分利用设备遥信动作事件的顺序记录(SOE)、由广域测量系统得到的电气量信息以及这些信息所包含的时序特性,建立了一种考虑时序信息的多源Petri网故障诊断模型。所发展的故障诊断模型通过利用时序信息对保护设备动作事件进行置信度评价,利用多源信息的冗余度对所缺警报信息进行补充并校验所收到的警报信息的正确性,可以有效提高故障诊断的准确度和可靠性。最后,采用南方电网和江苏电力系统发生过的实际故障案例对所建立的故障诊断模型进行了验证。     

基于多信息融合的电动汽车保有量预测模型分析

电动汽车保有量发展趋势预测是电动汽车充/换电服务网络规划建设的重要参考依据,在分析汽车市场发展规律的基础上,选取其主要影响因子,通过多元线性回归法预测汽车市场的发展规模;采用Box-Cox Dogit模型分析电动汽车市场的分担规模,预测电动汽车市场规模的理论最大值;最后通过改进的Bass模型,确定电动汽车市场的内、外部影响系数,并预测其发展趋势,可为电动汽车相关规划提供参考依据。     

高速动车组速度传感器的电磁干扰测试与分析

结合现场实测,对CRH380BL型动车组速度传感器的电磁干扰问题进行了研究。首先分析了开关型霍尔传感器自身具有良好的抗干扰能力,指出当降弓时产生的电弧放电在车体上产生过电压时将会对其产生干扰。然后采用电偶极子理论分析了降弓时激发的电磁场的特性,从磁场在介质表面切向分量不连续的角度分析了车体过电压产生的原因,最后从传感器传输电缆屏蔽层接地方式的角度分析了车体过电压对传感器的干扰耦合机理。结果表明:降弓时产生的磁场强度最大值为54.07 d BμA/m,且频率主要分布在5 MHz附近,2号车厢车体过电压达600 V以上。车体骚扰电压会通过电缆屏蔽层与芯线间的寄生电容耦合到芯线内,对芯线中传输的速度信号造成干扰。通过在1车新增保护接地线后,有效地减小了电弧放电对速度传感器的电磁干扰。     

JADE平台粒子群算法在环境经济调度中的应用

在环境经济调度模型中,为同时降低火电机组的燃料成本和污染气体排放量进行多目标优化,模型引入阀点效应并考虑网损,在满足功率平衡和出力限制的前提下,采用一种基于JADE平台下的粒子群多目标优化算法对模型进行求解。算法吸收了粒子群算法的进化机制,将Pareto占优策略和拥挤距离相结合并应用在粒子群算法中,添加了动态惯性权重特性和小概率变异,提高了算法全局搜索能力。在JADE平台下搭建算法模型,并运用IEEE-30节点6机组和IEEE-118节点40机组的标准测试系统进行仿真,结果表明该算法提高了系统的计算速度,改进了算法的并行性,更适合求解大规模复杂系统。