基于B2B-MMC的柔性互联变电站优化调度方法

针对传统变电站内主变之间采用单母线分段开关难以准确调控潮流问题,提出一种基于背靠背模块化多电平换流器（B2B-MMC）的柔性互联变电站优化调度方法。首先,提出含柔性互联变电站的配电网架构,实现潮流的连续性控制及多区域间互相协调;然后,设计柔性互联变电站架构下的一种潮流优化调度方法,采用遗传算法对换流器进行赋值,利用改进交替迭代法进行潮流计算,实现配电网潮流的主动调控;最后,通过仿真模型验证了本文所提控制方法的有效性和合理性。     

基于LM法的换流站关键设备宽频建模方法研究

直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、拟合阻抗特性曲线,并简化了宽频模型。然后据此建立了晶闸管、平波电抗器和换流变压器等换流站关键设备的宽频模型,验证了该方法的正确性。最后,将元件宽频模型等效电路应用于仿真模型,仿真对比表明宽频模型相比于理想模型,5次谐波幅值减小约基波的1.7%~1.8%,并且简化宽频模型可以加快仿真速度。     

面向鲁棒频谱感知的模糊K-means++算法

恶意用户通过向数据融合中心发送伪造的频谱感知数据,解决自身频谱资源短缺问题,但会极大地降低频谱感知系统的检测概率。为了解决此问题,提出了基于模糊K means++的数据融合算法。该算法首先引入模糊处理机制处理样本的数据特征值,以此来增加样本间的差异性;然后将模糊处理后的数据发送到融合中心,融合中心采用离群点挖掘的方法排除恶意用户,并对保留下来的用户进行融合,使样本向量具有鲁棒性;最后运用K means++算法对样本向量进行聚类。该算法利用轮盘法选择聚类中心,可有效抵御恶意用户的攻击,提高系统感知性能;无需知晓信号与噪声的分布等一些先验信息,也避免了繁杂的门限推导。从仿真结果可以看出,该算法对抵御恶意用户攻击具有突出的效果,有效提升了协同频谱感知系统的稳定性和鲁棒性。     

An improved U-Net for cell confluence estimation

Cell confluence is an important metric to determine the growth and the best harvest time of adherent cells. At present, the evaluation of cell confluence mainly relies on experienced labor, and thus it is not conducive to the automated cell culture. In this paper, we proposed an improved U-Net algorithm (called DU-Net) for the segmentation of adherent cells. First, the general convolution was replaced by the dilated convolution to expand the receptive fields for feature extraction. Then, the convolutional layers were combined with the batch normalization layers to reduce the dependence of the network on initialization. As a result, the segmentation accuracy and F1-score of the proposed DU-Net for adherent cells with low confluence (<50%) reached 96.94% and 93.87%, respectively, and for those with high confluence (≥50%), they reached 98.63% and 98.98%, respectively. Further, the paired t-test results showed that the proposed DU-Net was statistically superior to the traditional U-Net algorithm.     

考虑多重不确定性的虚拟电厂随机优化调度

高比例可再生能源的接入对电力系统注入了大量的不确定性,研究多重不确定性的精确建模对于提升虚拟电厂调度策略的有效性具有重要意义。文中的虚拟电厂集成了光伏机组、风力发电机组、储能系统、热电联产机组和燃气锅炉。基于场景决策对虚拟电厂的多重不确定性进行建模,根据每个不确定参数的平均值和分布式机组的运行参数,确定每个场景的起点和终点,得到每个场景的概率,并将每个不确定参数的定义空间划分为具有特定权重的可数有限场景。计及虚拟电厂的售电收益、与主网交互收益、需求响应成本、削负荷成本以及机组运行成本,建立以虚拟电厂的预期日前收益最高为目标的优化调度模型。仿真结果表明：VPP内电、热负荷功率平衡,未出现弃风、弃光情况,经济性较好;同时未出现中断供电的情况,可靠性较高。     

考虑风光互补的输储联合规划方法研究

针对可再生能源电站和输电网的联合规划问题,提出了一种考虑风光互补特性、储能系统的运行特性和输电线路规划的输电网大规模接纳风能和光能的联合规划方法,其规划目标是在大规模风光并网的前提下,使年弃风成本、年弃光成本、储能投资成本和输电线路扩建成本的总成本最小;建立提升风光接纳能力的储能配置与输电线路联合规划模型,提出风光互补程度、电源损失率和风光储混合电力系统贡献率3个指标来进行评价,并进行算例分析。仿真结果表明,所提输储联合规划方法可以有效地限制对原有网架的扩建,合适风光配比可以进一步节约电网投资和运行成本,并提高系统的稳定性和有效性。     

一种SVPWM简化算法的设计与实现

针对传统空间矢量脉宽调制（SVPWM）算法需要进行求反正切、求正弦、求余弦等三角运算,造成其在嵌入式MCU中实现较为复杂、计算量大的问题,介绍了一种简化的SVPWM算法。设计了一种和（a,b,c）三相参考系成逆时针90°夹角的（a'',b'',c''）参考系,使新的三相参考系和SVPWM扇区边界垂直,将（α,β）正交坐标系下的合成电压空间矢量U_s映射到（a'',b'',c''）参考系,根据a''、b''、c''轴分量的正负号直接判断矢量所在扇区。将PWM模块设置为中心对齐模式,跳过基本矢量维持时间的计算,根据标幺化的a''、b''、c''轴分量和U_s所在扇区直接计算PWM模块的占空比,采用七段式SVPWM方法实现对a、b、c三相相电压的SVPWM。所提算法简化了SVPWM中的空间矢量扇区判断和占空比计算,缩短了SVPWM的运算时间,为进一步提升逆变器的开关频率提供了空间。