正负直流电压下SF_(6)电晕脉冲特性对比研究北大核心CSCD

为了研究直流电压下SF_(6)气体电晕脉冲特性,探明不同极性对脉冲阶段发展的影响,通过搭建针—板模型电晕脉冲平台进行了SF_(6)电晕放电实验。对常温常压下SF_(6)典型电晕脉冲波形进行了分析,对比了正负极性下脉冲特征参数的变化,同时研究了不同针—板间距下SF_(6)电晕脉冲阶段的变化过程,并对0.3 MPa气压下的脉冲阶段发展进行了验证。实验结果表明:正负极性下SF_(6)电晕脉冲特征参数基本相同,大致表现为上升时间3~4 ns,下降时间13~15 ns,脉冲宽度20~25 ns;正极性电晕脉冲阶段主要分为初始脉冲阶段、流注脉冲阶段、刷状脉冲阶段等3个主要过程;负极性电晕脉冲阶段主要分为流注脉冲增加阶段、流注脉冲减小阶段、刷状脉冲阶段等3个主要过程;随着针—板间距的增加,电晕脉冲阶段电流范围增加,且正极性中的刷状脉冲阶段和负极性中的流注脉冲减少阶段电流范围增加显著。     

集群光伏电站频率主动支撑自校正控制方法

现有光伏电站通过检测频率变化,采用下垂控制调节出力抑制源侧随机无规则出力波动,调频过程存在时间滞后性。基于自校正控制,提出一种可平滑光伏秒级出力波动的光伏电站频率主动支撑控制策略,根据受扰光伏电站光照波动情况,通过前馈补偿主动校正自身有功参考值,重新自适应分配各光伏电站有功给定值,实现在频率明显变化前主动补偿受扰电站的出力波动。基于Matlab/Simulink搭建仿真算例,仿真结果表明：相较下垂控制,自校正控制在扰动下可将频率最低点提高约0.04 Hz,并使得平均频率变化率降低约26.06%,有效提升了系统频率性能。     

配网并串补模块交互影响分析与并补协同策略研究

针对串并联电能质量补偿装置联合运行时潜在的谐波交互影响问题,以串联电压型补偿装置DVR、并联电流型补偿装置APF为例,分析延迟效应的非线性因素对电网残余谐波电流的影响。构建基于DVR与APF联合运行的简化等效阻抗模型,分析潜在并联谐振问题,并给出解决方案。针对常态化重要负荷的谐波补偿问题,对比分析单台式、阵列式APF等两类运行模式的特点及适用场合。针对模块化APF阵列运行损耗问题,提出了基于等损耗微增率补偿策略的集中控制模式,并开展了APF阵列的工程应用案例分析。     

基于聚类划分与双向LSTM网络的台区线损率计算

在低压台区中,由于分支线路复杂,节点多,量测点少,台账数据不完整,理论线损率计算困难。本文提出了一种基于聚类划分与双向LSTM网络的台区线损率计算方法。首先,基于城农网标识、户均容量、运行年限等影响线损率的台区静态参数特征,采用K-medoids聚类算法将台区划分为不同类别;接着,基于台区静态参数特征以及负载率、三相不平衡度、环境温度等台区运行参数特征,采用双向LSTM网络构建每一类台区的线损率计算模型;最后,基于台区线损率计算模型开展台区线损率理论值计算。以某公司28167个台区样本数据进行仿真计算,结果验证了本文所提算法准确性明显优于支持向量机、回归树算法。     

微电网的电流均衡/电压恢复自适应动态规划策略研究

含多类型分布式电源的微电网已经成为了未来电力系统的重要发展方向,其中风能和光能在降低化石能源消耗和二氧化碳排放等方面有着极大优势,考虑二者之间强互补性的协同调度已被广泛研究.但风/光协同调度的微电网多关注分钟级的调度或优化问题而非风/光波动下秒级的实时电流按容量比例精准分担,简称电流均衡,而精准电流均衡有助于可再生能源的高比例消纳.因此,本文提出了基于自适应动态规划的微电网电流均衡和电压恢复控制策略.首先,构建包含风电整流型电能变换器和光电升压型电能变换器的广义风光拓扑同胚升压变换器模型,其提供了后续控制器设计的模型基础.其次,本文将电流均衡和电压恢复问题转化为最优控制问题,基于此,每个能源主体的目标函数转化为获取最优控制变量和最小电压/电流控制偏差,进而转化为求解哈密顿?雅克比?贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程问题.基于此,提出了基于贝尔曼准则的分布式自适应动态规划控制策略以求取HJB方程的数值解,最终实现电流均衡和电压恢复.最后仿真结果验证了所提分布式自适应动态规划控制策略的有效性.     

知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述EI北大核心CSCD

群体智能(Collectire intelligence,CI)系统具有广泛的应用前景.当前的群体智能决策方法主要包括知识驱动、数据驱动两大类,但各自存在优缺点.本文指出,知识与数据协同驱动将为群体智能决策提供新解法.本文系统梳理了知识与数据协同驱动可能存在的不同方法路径,从知识与数据的架构级协同、算法级协同两个层面对典型方法进行了分类,同时将算法级协同方法进一步划分为算法的层次化协同和组件化协同,前者包含神经网络树、遗传模糊树、分层强化学习等层次化方法;后者进一步总结为知识增强的数据驱动、数据调优的知识驱动、知识与数据的互补结合等方法.最后,从理论发展与实际应用的需求出发,指出了知识与数据协同驱动的群体智能决策中未来几个重要的研究方向.     

基于改进旗鱼算法的综合能源系统能量管理

综合能源系统在实现可再生能源利用中具有重要价值。为使系统中各设备出力得到进一步优化,将生物质能与综合能源系统相结合,并且将各个时刻的柔性负荷纳入能量调度,构建了一种沼气发电系统、光伏发电系统与微型燃气轮机驱动下的源-储-荷协同多目标能量管理模型。以系统与主电网的交互及燃料费用、惩罚费用和设备投资及运行费用为优化目标,以用户综合用能满意度、新能源利用率和电能自治程度为评价指标,求解模型最优配置。利用非线性攻击方式、差分变异策略、哈里斯鹰算法中的软包围策略及防止算法停滞策略来改善旗鱼算法的全局搜索能力。通过算例对比分析表明,所提出的改进算法和能量管理模型在不同场景下均有效地提高了经济效益和环保效益,并且改进旗鱼算法在全局寻优和搜索精度等方面具有优势。     

基于适配器的发射车电气检测技术研究

针对目前发射车电气检测自动化程度低、各型号不通用的问题,研究了一种基于适配器的电气检测技术,该技术采用“通用平台+适配器”的模式,实现了电气检测的自动化和通用化。应用该技术后,发射车的电气检测工时和工位可减少近50%,提高了发射车电气检测的效率。