课程文献中心 更多>>

关键词： 光伏功率预测   深度学习   三维卷积神经网络   卷积长短期记忆神经网络  

摘要： 光伏发电功率预测对于电力系统制定发电计划和协同调度至关重要。然而,由于光伏发电过程的随机性和间歇性,光伏功率预测的准确性仍有较大提升空间。为此,提出了一种基于三维卷积神经网络(three-dimensional convolutional neural network,3DCNN)和卷积长短期记忆网络(convolutional long short-term memory network,CLSTM)混合模型的光伏功率预测方法,该方法结合3DCNN和CLSTM两种神经网络模型的优势,提高了预测准确性。采用均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)三个指标对预测模型进行评价,通过将基于该混合模型的预测方法应用于某光伏电站的出力预测,验证了模型的适用性和正确性。结果表明,当太阳辐照强度、温度、湿度、风速等输入的时间序列相同时,基于3DCNN和CLSTM混合模型的预测效果最好,相比于单独的3DCNN模型、CLSTM模型、BP神经网络模型,混合模型的MAPE分别提高了54%、61%和64%。说明该混合模型能够更好地适应光伏发电的随机性和间歇性特点,并提高功率预测的准确性。

关键词： 人工智能   快速诊断   声纹   特征提取   信号采集   方法和流程   故障诊断   变压器  

摘要： 本文探讨了一种基于人工智能声纹识别技术的变压器故障诊断及定位方法,该方法通过采集变压器的声纹信号,提取特征并进行分类,实现故障的快速诊断和定位。文章介绍了声纹识别技术的基本原理及其在变压器故障诊断中的应用前景以及技术优势和挑战。然后详细阐述了故障诊断和定位的方法和流程,其中包含了声纹信号采集、预处理、特征提取、分类等步骤。通过实验验证了该方法的可行性和有效性。实验结果表明,相比传统方法,该方法具有更高的准确性和鲁棒性,能够快速诊断出变压器的故障类型,并准确定位故障原因和位置。

关键词： 光伏功率区间预测   多时空维度注意力   深度神经网络   可解释性  

摘要： 现有光伏出力预测研究对复杂时空相关性的影响考虑不足,且深度学习自身的黑箱性质使其预测结果的可解释性差。为提高多时空尺度下光伏功率预测精度并增强模型可解释能力,提出融合时空注意力深度神经网络的光伏出力预测模型及其可解释性分析方法。首先,建立了时间-空间-特征的多维注意力机制,结合深度神经网络和分位数回归模型构建光伏区间预测模型,并以注意因子为导向指导模型优化。然后,提出了面向深度学习模型预测过程和预测结果的可解释性体系,基于神经元电导梯度法从模型结构上解释其预测机制,进一步结合注意力权重挖掘影响模型功率预测的核心时空特征。为验证解释结果的可靠性,通过沙普利加性原理量化考虑时间差异性的特征全局边际贡献,并结合实例样本溯因模型的预测依据。最后,在中国某省分布式光伏电站数据中进行验证,结果表明,所提模型相比传统预测模型具有更高的预测精度,可以挖掘光伏出力的时空规律性并合理解释模型预测机制。

关键词： 光伏电站   理论发电功率   弃光电量   样板逆变器法   气象数据外推法  

摘要： 光伏电站理论发电功率计算结果的准确性直接影响弃光电量的统计,对电网调度及光伏发展规划影响重大。理论发电功率的传统计算方法有样板逆变器法和气象数据外推法,当样板逆变器的出力受到限制时,样板逆变器法计算结果不准确,而气象数据外推法参数众多且难以确定。针对上述问题,提出了一种光伏电站理论发电功率优化计算方法。首先,介绍了样板逆变器法和气象数据外推法的计算原理,并分析了两种方法的特点和不足。然后,基于光伏电站历史出力及气象信息,提出了改进样板逆变器法和改进气象数据外推法。在实际应用中,当弃光未发生或者在弃光初始阶段采用计算精度更高的改进样板逆变器法开展计算,当样板逆变器出力受到限制时,切换至改进气象数据外推法进行求解。最后,对国内某光伏电站在不同气象条件下开展仿真计算,验证了所提方法的合理性和有效性。

关键词： 荷电状态   锂电池   储能系统   递归小脑模型神经网络   卡尔曼滤波器  

摘要： 由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域,其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态(SOC)是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行,提出了一种锂电池SOC估计的方法,将递归小脑模型神经网络(RCMNN)和卡尔曼滤波器(KF)都用于荷电状态估计。为了强化RCMNN的捕获动态特征的能力,在联想记忆层和权值记忆层均加入了递归单元。将采集的电压、电流和温度作为模型的输入,用于模拟储能系统的不同充、放电情况。考虑到实际工况下电池放电的复杂性,在不同的放电条件和不同SOC初值的情况下将SOC的实际值与预测值进行对比。试验结果表明,该预测方法在不同条件下都具有较高的精度和鲁棒性。

关键词： 电子枪电源   功率因数校正   Vienna整流器   单周期控制  

摘要： 针对大功率电子枪电源全桥整流加LC滤波的整流结构,电网端电流存在相角位移和波形畸变的问题。采用高频功率因数校正(PFC)技术,将单周期控制理论与三相Vienna整流器结合,实现三相均流设计,减少电子枪电源对电网的谐波污染。采样回路使用LEM霍尔进行隔离采样,降低了系统共地干扰,在不影响电源输出纹波的前提下优化了电子枪电源的电能质量。

关键词： 功率因数校正变换器   氮化镓   集成式   低总谐波失真  

摘要： 传统的降压型功率因数校正(power factor correction,PFC)变换器由于存在高谐波电流的缺点,较难满足IEC61000-3-2 C类限值,其应用受到很大限制。文中设计并搭建了一种集成式功率因数校正变换器,该变换器由一个降压PFC变换器和一个反激PFC变换器组成,其中降压和反激PFC变换器采用输入并联和输出并联连接方式共用一个GaN开关管和控制电路,降低变换器成本。集成式变换器在临界导通模式(critical conduction mode,CRM)恒定导通时间(constant on time,COT)控制下,反激单元消除了降压输入电流死区的影响,利用降压和反激PFC变换器的优势和GaN开关管的优异性能,变换器可以在宽电压输入范围下实现高效率和低总谐波失真。文中介绍了电路结构和工作原理,通过PSIM(power simulation)仿真验证理论推导的正确性,最后搭建了满载效率为94.1%的120 W样机,验证了该方案的可行性。

关键词： 质子交换膜燃料电池   净输出功率跟踪   鲁棒最优化   无偏显式模型预测控制  

摘要： 考虑质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的净输出功率最优化跟踪问题,提出一种基于显式模型预测控制(Explicit model predictive control,EMPC)的无偏优化控制策略,以实现PEMFC系统在面对模型失配和约束条件的影响下,对期望净输出功率的鲁棒稳态无偏差跟踪,以及将系统工作点调节在最(次)优工作曲线附近,达到效率最优化。首先,对PEMFC系统的非线性特性进行线性化,推导出面向控制器设计的线性控制模型。在此基础上,通过设计状态观测器,实现对状态变量和模型失配度的估计;通过设计目标计算器,实现对最(次)优净输出功率的跟踪和空气压缩机工作边界的约束;通过设计EMPC控制器,对空气压缩机工作边界约束进行松弛,以获得可行的显式解,从而构成无偏EMPC控制策略。最后,搭建硬件在环测试(Hardwareinloop,HiL)平台,基于标准的车用燃料电池堆试验循环工况,通过与传统MPC和EMPC的仿真试验对比,验证所提出的无偏EMPC控制策略可将系统整体工作效率从41%提高到47.6%,输出功率的平均跟踪误差绝对值从0.26 kW降低到0.17 kW,单步平均计算耗时从22.2 ms缩短到2.1 ms。

关键词： 无迹卡尔曼滤波   观测角度   光度   偏振度   状态方程   测量方程  

摘要： 为了加强对空间目标,尤其是非合作目标的探测监视,空间目标的各种特性正受到越来越多的关注。通过无迹卡尔曼滤波对空间目标的位置、速度、姿态、角速度和材料复折射率5种状态参数进行了反演估计。利用观测角度、光度和偏振度数据作为观测值估计目标的状态,基于位置与速度运动学模型和姿态与角速度动态模型,完成5种状态的时间演化,实现了对5种状态参数的联合估计。仿真结果表明,设置合理的状态初始值、状态方程和测量方程噪声,5种状态参数误差均能合理收敛,无迹卡尔曼滤波能够较好地预测空间目标的5种特征参数,同时也验证了观测角度、光度和偏振度数据可以用于反演空间运动目标的5种非直接观测特征信息。

关键词： 不对称级联逆变器   功率元重组   电流倒灌   线性功率均衡  

摘要： 三单元不对称级联逆变器通常采用传统混合调制策略控制,但该策略下逆变器存在单元间输出功率不均衡以及低压单元开关损耗分配不均的问题,同时由于高低压单元之间输出电压极性不同时会出现电流倒灌,导致逆变器直流侧电压难以维持稳定,影响输出电压波形质量。针对上述问题,该文提出基于功率元重组的混合功率均衡调制策略,该策略对逆变器高压单元采用低频方波调制,在控制单元输出功率大小的同时可以降低开关损耗,而对于低压单元,所提策略结合载波移幅调制和载波移相调制策略对其功率元进行分析重组,使逆变器在输出高质量电压波形的同时实现单元间输出功率的线性均衡和低压单元间开关损耗的均匀分配。最后进行仿真和实验验证。