贝叶斯网络法的电源变电站供电可靠性分析

变电站的可靠性直接影响到电力系统的性能。为此,提出了基于贝叶斯网络法的电源变电站供电可靠性分析方法。首先深入探究供电可靠性的影响因素,定义电源变电站构成单元,构建电源变电站故障树模型,然后分解共因失效组,结合电源变电站整体架构,构建贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络工具箱,计算电源变电站供电可靠性指标值,最后对具体电源变电站供电可靠性进行定量分析。结果表明：在不同工况背景下,本文方法的供电可靠性评估误差小,满足电源变电站的正常供电需求,具有一定的实际应用价值。     

财务困境预测模型与仿真研究

公司财务困境受到决策者、市场、经济和政策多种因素影响,针对传统预测方法预测精度低缺陷,提出了一种贝叶斯判别分析的财务困境预测方法。首先选用了反映公司财务状况的24个指标作判别因子,建立了公司财务困境的贝叶斯判别分析模型,然后采用85个上市公司的实际数据作为学习样本建立贝叶斯判别函数,以交差确认估计法对判别准则进行评价,以验证模型的有效性,最后利用判别函数对5个待评价公司进行预测,得到判别函数值,进行仿真。结果表明,采用贝叶斯判别分析模型提高了公司财务困境的预测精度,是一种有效的财务困境预测方法。     

无监督聚类在锂离子电池分类中的应用

单体电池的一致性,决定了电池组的性能,如何选出性能一致的单体电池又一直是电池组研究中的重点所在。本文采集了100个合格锂离子电池的6项性能指标(老化前后电压、容量、内阻、1C放电平台、电芯厚度),运用主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、随机森林(RF)3种无监督聚类方法,对数据结构进行了研究。结果表明,数据指标之间存在复杂的非线性关系,主成分分析和核主成分分析,均未能形成明显聚类,但随机森林数据在低维空间显然形成4类,任意从中选4个电池组成电池组作循环性能仿真测试,结果显示由由该方法挑选出的单体电池具有较好的一致性。     

主成分—费歇尔判别模型在煤与瓦斯突出等级预测中的应用

针对现有煤与瓦斯突出预测方法存在计算过程较复杂、预测主观性强、预测精度较低等问题,构建了主成分-费歇尔判别模型,并将其应用于某煤矿的煤与瓦斯突出等级预测。从瓦斯因素、煤体结构及地质构造方面分析得出了影响该矿煤与瓦斯突出的因素包括瓦斯压力、瓦斯含量及瓦斯放散初速度等指标。以影响该矿煤与瓦斯突出的23组实测数据为基础,首先利用主成分分析模型对影响该矿的煤与瓦斯突出因素进行降维,提取与指标相关度较高的5个主成分,然后将5个主成分输入费歇尔判别模型,并根据判别函数对样本进行煤与瓦斯突出等级预测。应用结果表明:主成分-费歇尔判别模型具有较高的可信性,能对煤与瓦斯突出等级进行准确预测,训练样本的正确率为100%,待测样本的预测结果也与该矿煤与瓦斯突出的实际情况相符,误判率为0,为准确预测煤与瓦斯突出提供了一种新方法。     

逐步贝叶斯判别分析中的变量优化方法研究

判别分析中特征变量是影响判别结果的决定性因素,选取适当的特征变量组合可以提高正判率、减少计算量。介绍了贝叶斯判别和逐步判别法的基本原理,分析了目前出现的一些特征变量优化方法,以油气解释评价中的贝叶斯判别应用为例,对于逐步贝叶斯判别中的变量优化方法进行了研究和总结,提出了变量的多步优化策略和分步多模型优化策略,包含了从变量范围选择、数据预处理、特征变量提取到初步筛选和逐步判别的完整过程,使得正判率不断优化,最终得到了较为满意的判别结果。     

基于主成分和回归分析的烟叶质量分析模型

为了解决了以往单一地分析烟叶的某种特性无法将分析结果直接用于实际生产,而且分析结果易受主观因素影响的问题,采用主成分分析(PCA)和回归分析相结合的方法建立烟叶质量分析模型,构建的模型符合卷烟工业实际需求且便于实际应用.首先,采用主成分分析法对烟叶质量的所有属性进行分析,剔除了属性之间的内在联系和重复信息,把高维属性降维处理为包含了原属性大部分信息的低维主成分属性;然后,将得到的主成分数据结合烟叶专家对烟叶质量的实际评分数据进行回归分析,建立了一个有效的烟叶质量分析模型.该模型通过了数据的验证,具有比较高的准确性.     

矿山辅助运输车辆磷酸铁锂动力电源系统

针对目前国内矿山辅助运输车辆采用的铅酸蓄电池动力源存在循环寿命短、维护成本高等问题,提出将磷酸铁锂离子电池应用到矿山车辆上。通过分析单体电池容量及内阻对锂离子电池单体特性不一致性的影响,研究了锂离子电池成组特性;并根据国家相关煤安标准,自主研发了适用于矿山辅助运输车辆的磷酸铁锂动力电源系统,主要包括锂离子电池组、电池管理系统以及防爆箱体。样机试验结果表明,该电源系统可以应用于多种矿山辅助运输车辆,并且能够满足使用要求。     

基于锂电池SOC的运载火箭供电能源冗余管理研究

目前，在运载火箭领域，给箭上控制系统、测量系统和电磁阀火工品负载各提供一块电池供电，电池故障会导致箭上电气系统工作异常，严重时甚至导致任务失败等灾难性后果； 锂电池具有高能储存密度、使用寿命长等优点，正在取代传统锌银电池应用于运载领域；针对运载火箭领域电池电源无冗余的问题，对锂电池故障诊断进行研究；根据锂离子单体电池SOC估算结果作为电池故障诊断的依据；采用EKF算法提高锂离子单体电池SOC估算的精度；根据故障诊断结果通过电池组拓扑重构完成故障单体电池智能切换，建立了运载火箭供电能源冗余管理系统；经仿真测试满足工程应用要求，提高了运载火箭领域电池的可靠性、安全性与容错能力，对提高运载火箭可靠性安全性有重大意义。     

组合电源系统可靠性的计算方法

给出了组合电源系统的可靠性模型和可靠性的计算方法,总结了蓄电池对组合电源系统可靠性的影响。     

软件可靠性预测的增强贝叶斯组合模型

针对当前可靠性预测模型的预测精度问题,提出一种增强贝叶斯组合的短期软件可靠性预测模型。该模型以基于小波分解的单个可靠性预测模型作为基本预测模型, 根据当前相邻几个失效时间间隔的预测精度,更新组合模型中各个基本预测模型的权重,解决了贝叶斯组合模型权重计算采用全部历史数据而导致某个基本预测模型权值占主导地位的缺陷,提高了贝叶斯组合模型对软件可靠性的预测精度。实验结果表明,增强贝叶斯组合预测模型的预测精度不仅优于单一的预测方法,而且也优于传统的软件组合预测模型,能显著提高软件可靠性预测的精度和模型对数据的适应性。     

基于无线通信和传感器的动力电池在线监测系统设计

组成动力电池组的单体电池不能保证各项性能完全一致,致使电池组安全运作留下隐患。为给动力电池组提供安全可靠的工作环境,实时掌握电池组工作状况,延长电池组使用寿命,设计一种基于无线通信和传感器的动力电池在线监测系统。系统利用传感器、STC12C5A62S2单片机、无线通信技术、MATLAB编辑软件进行电气量采集、数据控制处理、无线传输和显示界面设计,实现动态监测电池组的主要参数有单体电池电压和电流、电池组总电压和总电流、温度。经反复实验验证监测系统精度可高达0.2%且运行平稳可靠,可完成对动力电池组实时状态判读,出现异常状况作出在线维护指令。     

基于工况特性的电动汽车蓄电池组SOC与SOH在线智能识别与评价方法研究

蓄电池组SOC和SOH是电动汽车电池管理和能量管理的关键参数,受单体电池特性、蓄电池组一致性和均衡技术等因素影响,不易建立准确计算模型.基于电动汽车日常行驶工况统计特性提出一种改进的Ah积分法计算蓄电池组SOC和SOH,该方法采用工况容量与等效工况电流根据Peukert方程实现稳态容量修正,同时采用模糊逻辑实现放电率波动对容量的动态修正;提出采用单体统计特性建立状态评价矩阵表征蓄电池组状态的全面评价方法;最后通过对比仿真计算分析验证了所提方法的合理性和实用性.     

飞轮电池在离网型风力发电系统中的应用

针对目前风力发电系统中储能装置(蓄电池)寿命短、充放电效率低的问题,提出采用飞轮电池作为储能装置的方案,分析了飞轮电池的d-q模型及其充放电控制策略。在飞轮电池充电控制过程中,采用基于转子磁场定向的矢量控制策略;在放电控制过程中,采用以直流母线电压为控制对象的控制策略。仿真结果表明,采用飞轮电池作为离网型风力发电系统的能量缓冲装置,能够有效稳定离网型风力发电系统的直流母线电压,提高其电能质量和稳定性。     

电池管理系统的报文采集与解析

电池管理系统(BMS)主要功能是实时监控、管理动力电池组中各单体电池的正常工作, 电池的各项信息被BMS以CAN报文的形式发出. 通过采集和解析BMS的报文, 能够对电池的性能作进一步分析评测. 本文以树莓派为载体, 通过设计树莓派的扩展板实现CAN报文的采集, 同时在树莓派中解析CAN协议的DBC文件格式. 设计了一款可移动便携式的CAN报文采集与解析设备, 并根据电池组所有电芯开路电压的解析数据对电池一致性做出快速评估.     

换电站对配网无功优化的影响研究

换电站作为电动汽车的主要充电基础设施,随着电动汽车的普及也将大规模建设。为了分析大规模换电站接入配网对无功优化产生的影响,提出了以换电站充电负荷对配网无功优化的影响为研究对象。首先基于力帆换电站的历史数据分析了换电站充电负荷影响因素的分布规律,然后采用蒙特卡洛仿真模拟建立了换电站的充电负荷模型。还建立了配网无功优化的数学模型,采用禁忌搜索算法求解数学模型。考虑到换电站充电负荷为概率模型,采用基于蒙特卡洛模拟的随机潮流进行潮流计算。最后从换电站充电负荷的渗透率角度分析了对配网无功优化的影响,得出的结论是换电站充电负荷的渗透率为一定值时,相比未接入换电站充电负荷的情况,可以降低电容器的投切次数,延长电容器的使用寿命。     

Quantitative evaluation of model consistency evolution in compositional service-oriented simulation using a connected hyper-digraph

Appropriate maintenance technologies that facilitate model consistency in distributed simulation systems are relevant but generally unavailable. To resolve this problem, we analyze the main factors that cause model inconsistency. The analysis methods used for traditional distributed simulations are mostly empirical and qualitative, and disregard the dynamic characteristics of factor evolution in model operational running. Furthermore, distributed simulation applications （DSAs） are rapidly evolving in terms of large-scale, distributed, service-oriented, compositional, and dynamic features. Such developments present difficulty in the use of traditional analysis methods in DSAs, for the analysis of factorial effects on simulation models. To solve these problems, we construct a dynamic evolution mechanism of model consistency, called the connected model hyper-digraph （CMH）. CMH is developed using formal methods that accurately specify the evolutional processes and activities of models （i.e., self-evolution, interoperability, compositionality, and authenticity）. We also develop an algorithm of model consistency evolution （AMCE） based on CMH to quantitatively and dynamically evaluate influencing factors. Experimental results demonstrate that non-combination （33.7% on average） is the most influential factor, non-single-directed understanding （26.6%） is the second most influential, and non-double-directed understanding （5.0%） is the least influential. Unlike previous analysis methods, AMCE provides good fea- sibility and effectiveness. This research can serve as guidance for designers of consistency maintenance technologies toward achieving a high level of consistency in future DSAs.     

动力电池在线均衡控制策略

为消除单体性能差异对动力电池组的影响,针对现有的电池均衡方法,提出了一种在线均衡控制策略,设计了多电平桥臂电路与单体电池并联,采用冗余设计,通过控制多电平桥臂电路状态,实现单体电池的接入或旁路,采用合理的控制策略,使动力电池组在充放电过程中,各单体电池实时保持一致,实验结果证明了该方法的有效性.     

直流微网混合储能系统优化控制策略

和单一储能相比,蓄电池/超级电容混合储能系统可以满足微网多样化的要求.在独立直流微网系统中,根据优先使用功率密度较高的超级电容、减少蓄电池频繁大电流充放电的原则,提出了一种混合储能系统优化控制策略.加入延迟环节延迟蓄电池出力,由超级电容迅速平抑系统功率波动;根据超级电容实时荷电状态和充放电状态,采用模糊控制器调整延迟时间,在保证超级电容安全运行的前提下实现其充分利用;蓄电池作为持续供能设备,采用基于其端电压的多滞环电流控制方法,对蓄电池充放电过程进行优化,减少高频充放电电流切换造成的损伤.仿真实验结果验证了控制策略的有效性.     

某装备蓄电池自动充电器的设计

分析了研制某装备蓄电池自动充电器的必要性,通过对蓄电池充电器方案的分析与选取,设计出以脉宽调制开关电源、恒流充电控制、恒压控制为主要工作模式的自动充电器。     

电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法仿真

采用当前算法均衡控制电动汽车动力电池组的SOC(电池荷电状态)时,得到电动汽车动力电池组SOC估计值与实际值之间的误差较大,并且存在SOC估计精准度低和控制效果差的问题。提出电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法,建立电动汽车动力电池组的Thevenin等效电路模型,在Thevenin等效电路模型的基础上采用扩展卡尔曼滤波算法估算电动汽车动力电池组的SOC,引入标准差判断电动汽车动力电池组的工作状态,根据判断结果对电动汽车动力电池组SOC进行均衡控制。仿真结果表明,所提方法估算SOC的精准度较高、均衡控制效果好,均衡控制后电动汽车动力电池组的容量利用率较高。