基于SAAFSA优化加权模糊聚类算法的变压器故障诊断

针对加权模糊聚类算法(WFCM)应用于变压器DGA分析时存在收敛速度慢、对初始值敏感的问题,提出了一种改进人工鱼群优化加权模糊聚类算法(SAAFSA-WFCM)的变压器故障诊断方法.该方法利用模拟退火算法(SA)来改进人工鱼群算法(AFSA)以求取最佳初始聚类中心,在发挥AFSA优异的全局寻优能力的同时,利用SA的概率性突跳搜索机制对AFSA实施局部优化,提高了AFSA的搜索精度.WFCM算法以得到的最佳初始聚类中心为初值进行迭代运算,最终求得更接近实际位置的聚类中心,克服了WFCM易受初值影响的缺陷,加快了收敛速度.仿真与实例分析表明,该方法可有效应用于变压器的故障诊断,并有着较高的诊断正确率和诊断效率.     

四桥臂APF定频模型预测电流控制

针对传统的模型预测控制(model predictive control,MPC)策略采样频率高以及开关频率不固定的缺点,提出一种应用在三相四桥臂APF中的定频模型预测电流控制(model predictive currentcontrol with fixed switching frequency,FSF-MPCC)策略。该方法通过定位电网电压矢量在αβγ坐标系下的位置,根据其所在扇区内的电压矢量对电流变化率的影响,以电流误差最小为目标计算出各电压矢量的作用时间,并结合空间矢量调制原理,使系统定频运行。与传统的MPCC相比,该方法补偿后电流畸变率更小,补偿精度更高,且动态性能优越。仿真与实验均验证了该方法的有效性。