一种基于多参数优化的神经网络控制器研究

针对常规PID+CMAC复合控制器中多个控制参数难以确定的问题,提出采用改进遗传算法对PID控制参数、CMAC神经网络学习率和惯性量等多参数进行寻优,把常规PID控制、CMAC神经网络和遗传算法的优点结合起来,设计了基于改进遗传算法多参数优化的PID+CMAC自适应控制器.仿真结果表明,提出的多参数优化的CMAC控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决不确定性非线性对象控制问题的一种有效的控制方法.     

计及新能源接入的主动配电网多目标优化仿真北大核心

针对越来越多出力不确定的新能源及负荷大规模接入配电网,影响了主网运行的安全性与经济性。文章对风光出力进行了建模得到风光出力的概率密度函数,经离散变换得到各时段的出力期望值。建立了双层规划模型,上层规划以系统的网络损耗最小来确定分布式电源的安装位置;下层规划根据分布式电源的节点电压稳定性指数、投资效益指标建立的多目标优化数学模型来确定安装容量。采用改进的差分进化算法和量子粒子群算法对模型求解。最后在加入新能源的IEEE33节点系统上进行仿真,并分两阶段对所提模型进行分析,第一阶段分析所提模型对主网安全性的有效优化,第二阶段分析在考虑分时电价下此规划在经济效益方面的有效性。     

关于网络故障脆弱性优化评估仿真

网络故障脆弱性优化评估即分析故障模式下的电网脆弱性变化,以降低故障影响及发生可能性,但传统的脆弱性评估中忽略了线路权重以及输电效率的影响,构造以线路电抗为权值的电网加权拓扑模型,定义综合考虑节点和边差异性的网络结构熵下降百分比指标和考虑路径长度的输电效率下降百分比指标,通过不同故障模式下的指标变化值,分析电网的脆弱性,最后对IEEE9节点系统进行仿真分析,实验结果验证了所提方法的有效性和正确性,且说明电网对关键节点的依赖大于普通节点,合理安排电网结构将有效提高系统稳定性能。     

一种新型光伏发电数据采集系统的设计

采用三相电能计量芯片ADE7758代替通用AD作为并网光伏发电交流量的采集,研制了基于ADUC812和ADE7758的太阳能光伏发电智能数据采集装置。该装置在现场可以对并网光伏发电系统进行数据采集、实时监控和管理,具有实时性好、精度高、成本低等优点。实验结果证明该数据采集系统适用于大型光伏发电测控要求,可以很有效的反映光伏发电系统的运行特性。     

基于ARM的同步发电机故障录波系统的设计

介绍了一种发电机故障状态数据录波系统设计方法。利用了高速ARM芯片及高精度三相计量芯片ADE7758组成交流采样电路,从而能实现高速数据采集和转换,将故障前后的数据保存在铁电存储器中。在VB环境下实现计算机与ARM的串行通信,读取铁电存储器FM24C256中保存的故障数据并用图形显示出来。实践证明该系统图形界面友好、可靠性高、操作方便、应用效果好。     

飞机发电机励磁系统的建模与控制仿真

在飞机发电机励磁系统的优化设计中,单纯的PID控制虽然能满足一般的动静态性能,但是也有响应速度慢、调整时间长,稳定精度低等缺点.为了解决上述问题,提出了采用小脑模型神经网络(CMAC)和常规PID并行控制的励磁方案.在分析飞机同步发电机数学模型和励磁系统原理的基础上,建立了飞机同步发电机及其励磁调压系统的SIMULINK仿真模型.通过对比分析仿真结果可以得出:CMAC-PID控制的励磁方案比常规PID控制的响应速度快、调整时间短、稳定精度高,并且没有超调量,体现了改进控制方案输出误差小、鲁棒性强、动静态性能优的特点.     

链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置

分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,本文主要考虑规划地区的24-h负荷时序特性和气候特点的24-h负荷变换的情况下的DG优化配置。针对以上问题,通过链式多智能体遗传算法对其进行优化处理。首先通过算法对IEEE33节点系统进行测试,验证算法在分布式电源优化配置中的优越性,并对PG E69节点配电网进行24-h时序的全过程模拟仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能在分布式电源配置上的有效性,同时提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选择上提供工程参考的实用性。     

基于克隆选择算法的光伏最大功率点跟踪控制

研究太阳能电池提高光电转换率问题,由于光伏发电系统中最大功率点难以实时跟踪,使光伏阵列输出功率达不到要求。为此提出采用克隆选择算法进行优化控制。根据光伏电池等效电路模型在SIMULINK中建立仿真模型进行特性分析,并编写克隆选择算法。通过在算法进化过程中合理地选取种群规模、克隆规模和变异率等参数,从而保证算法以最佳的搜索轨迹达到最优解。通过对算法有效性的验证,仿真结果表明:在温度、光强变化情况下,能实时跟踪到最大功率点,提高系统的鲁棒性和发电效率。     

基于未确知集和模糊TOPSIS决策的故障模式风险评估

为了解决列车控制系统无线闭塞中心设备故障模式与影响分析的风险评估过程中专家评判的认知模糊性和未知不确定性问题,本文提出基于未确知集和模糊TOPSIS决策的故障模式风险评估方法。该方法采用三角模糊数对发生度、严重度、可检测度、维修度4项风险评价指标分别进行模糊化处理,运用未确知数理论来处理各评价指标权重的不确定性以表现其相对重要度;通过使用模糊TOPSIS多准则决策理论对故障模式进行排序最终得到风险评估结果。最后,应用实例对提出的评估方法有效性和可行性进行了验证,结果表明,该方法能有效减少专家主观性对指标权重量化的影响,适用于一些依赖于专家评估经验的故障模式风险评估领域。     

分布式电源接入对系统脆弱性影响分析

微电网脆弱性评估即是找出电网自身的薄弱环节,以增强其安全稳定性,但传统的脆弱性评估忽略了电网本身结构特性以及分布式电源的接入对微电网脆弱性的影响。基于此,对分布式电源（Distributed Generation,DG）加入系统前后节点的脆弱性进行了比较分析。有针对性的提出加权的综合脆弱性指标,其中结构脆弱性指标是基于节点度数和线路电抗值对节点重要度进行评估;运行脆弱性指标包括各节点的电压质量和线路的有功功率平衡度。对加入不同类型DG的IEEE33节点系统进行仿真计算,得出不同类型DG以及不同并网点的系统脆弱度,充分评估分布式电源加入对系统脆弱性的影响。仿真算例验证了所提指标的有效性,且不同类型分布式电源的接入能够有效降低系统脆弱性,提高系统的安全性能。