基于自适应粒子群的模拟电路故障诊断

为了加快模拟电路故障优化算法收敛性和优化效率,采用了一种基于自适应粒子群算法的模拟电路故障诊断方法。利用小波分解技术提取待诊断电路的测试信息作为故障特征,借助于遗传变异的思想在粒子群算法中引入"变异"理念,然后使用自适应的粒子群算法优化RBF神经网络的结构参数,实现模拟电路的故障诊断。仿真结果表明,利用自适应粒子群算法与传统的粒子群算法相比,其训练步数明显加快,扩大算法的搜索范围,从而有效提高了网络的训练速度和优化精度。     

考虑多目标优化模型的含分布式电源的无功优化

在配电网的调压过程中,将能够发出无功功率的分布式电源与电容器相结合,分析含分布式电源的配电网无功优化的问题,建立有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的数学模型。在此基础上,应用超效率数据包分析评价方法,明确各目标函数的权重组合方案,把双目标无功优化问题转换成单目标规划问题。并且运用一种新颖的智能优化算法—细菌菌落算法,解决分布式电源在配电网中的无功优化问题。细菌菌落算法根据单群体菌落生长演化过程来寻找最优解,建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的算法结束方式。通过IEEE-33测试系统验证该算法具有良好实用性和适应性,并且也验证了所提模型的实际意义。     

改进3点权位法的光伏电池MPPT控制器的应用研究

针对目前光伏电池最大功率点跟踪算法跟踪效率不高、稳态波动大和易误判等缺点,提出基于改进3点权位法的光伏电池最大功率跟踪算法。根据光伏电池物理模型及其在工程应用领域中的数学模型,在Matlab/Simulink中搭建了光伏电池最大功率跟踪器仿真模型,将传统MPPT算法和3点权位算法进行仿真比较,结果表明改进3点权位法可以快速、稳定、有效地跟踪最大功率。     

基于提升小波包变换的谐波电能计量

为了克服加窗插值傅里叶算法无法准确计量非稳态谐波的缺陷,实现同时对电力系统稳态、非稳态信号的谐波电能进行准确计量,提出了基于提升小波包变换的谐波电能计量方案,详细阐述了其原理,提升分解、重构步骤。给出了整数次谐波、非整数次谐波功率计算公式,并通过仿真实验证明了该方法的准确性、可行性。对该算法进行优化,并进行DSP算法仿真实验,并估算该算法运行时占用空间大小及耗费时间,结果表明该算法能有效节省内存空间及运行时间。     

基于FOABHC＿SVM的微电网短期负荷预测模型

为适应微电网的建设和发展对负荷预测效率及精度的要求,针对微电网负荷基数小、间歇性和随机性大等特点,提出一种基于历史认知果蝇优化算法（FOABHC）－优化支持向量机（SVM）的微电网短期负荷预测模型。以国内某微电网示范工程项目为例,将FOABHC＿SVM用于微电网短期负荷预测。实例仿真结果表明,所提出的FOABHC＿SVM预测模型优于SVM预测模型,更适用于当前微电网短期负荷预测需要。     

风储联合运行的储能容量优化选配算法及分析

针对以往风电场并网采用蓄电池储能装置平滑风能波动研究中的不足,提出了在实现SOC控制前提下,考虑满足平抑指标要求的充放电控制步长和电池使用寿命的电池容量配比优化算法.结合沿海风电场的实际输出功率数据进行了仿真验证,并讨论了所需电池的充放电倍率与容量的关系,分析了储能的能量损耗,为风储联合发电的示范工程提供理论依据和参考.仿真结果表明,配置方案具有较强可行性和有效性.     

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置

随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。     

基于改进BP神经网络的逆变电路故障诊断

针对BP神经网络鲁棒性、容错性不强的问题,提出双向BP神经网络,更直接地建立与先前状态的映射关系;利用量子粒子群算法(QPSO)优化双向BP神经网络的权值和阈值,克服其学习算法复杂、收敛速度慢的缺点,来得到精度更高的网络。将改进的双向BP神经网络应用于逆变电路的故障诊断,测试结果表明该算法比双向BP神经网络具有更强的收敛性和精确率,为逆变电路的故障诊断提出一个新的思路。     

一种多采样率EKF的锂电池SOC估计

为了准确估算出锂离子电池的荷电状态(SOC),采用多采样率的扩展卡尔曼滤波算法(MREKF),建立了二阶RC的电池的等效电路模型,对磷酸铁锂电池进行充放电实验,并根据实验数据进行参数辨识,获得等效电路模型的参数。根据电路模型建立电池的状态方程,分别使用安时法,单采样率的扩展卡尔曼算法和多采样率的扩展卡尔曼算法对电池的SOC进行估计,并用Matlab仿真,对比了三种算法,实验和仿真结果表明MREKF能更精确地估算出SOC。     

基于双相关算法的蓄电池交流阻抗测试研究

针对常见蓄电池交流阻抗测试方法精度不高的问题,提出了基于双相关算法的测试方法,给出了系统框图,阐述了测试原理。采用Lab VIEW 2011软件进行了两种方法的数学建模和仿真。结果表明,该阻抗测试方法能有效地抑制噪声干扰,可实现对蓄电池交流阻抗的精确测量。