基于TMR的微型非接触式高压电流传感器

电力系统传感器的智能化、微型化、便于安装免维护是未来发展的趋势。磁电阻效应作为电流测量的一种新技术,其微小的器件尺寸以及测量手段带来了大幅缩小电力系统电流传感器体积的可能,同时有助于实现便利的带电安装。因此,此处在研究和对比国内外几种主流的电流测量原理以及电力系统测量技术后,提出了两种基于隧道磁电阻（TMR）的电流测量方法,在此基础上设计了一种安装便捷、高可靠的基于TMR的非接触式高压电流传感器,并进行实验分析验证其测量效果。     

基于Q-learning算法的配电网储能装置控制策略研究

通过在配电网末端接入用于系统调压等辅助服务的储能装置，能有效解决可再生能源的高度间歇性和负荷需求波动导致的配变过载问题。基于强化学习的Q-learning算法，针对储能电池运行情况进行建模仿真，通过单时段优化内嵌的Q值得到各时段储能电池荷电状态的最优调度方案。实例试验分析表明，当迭代次数达到一定数量时，利用Q-learning算法能够达到理论上的最优解。最后，通过将Q-learning算法与动态规划算法生成的标准最优调度方案进行对比，证明了Q-learning算法能够与动态规划算法达成一致最优解。