课程文献中心 更多>>

关键词： 碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管   寄生参数   栅源电压   国产化  

摘要： 碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管SiC MOSFET(silicon carbide metal-oxide-semiconductor field-effect transistor)作为一种新型、广泛应用的开关器件,在实际应用中具有更快的开关速度和更低的器件损耗,可以提高变换器的效率,体现更好的性能。针对SiC MOSFET驱动特性,分析寄生参数对其的影响;搭建双脉冲实验平台,分析栅源电压与SiC MOSFET导通时间的关系;针对现有国产SiC MOSFET存在的不足之处,基于搭建的实验平台及其他电源产品,对SiC MOSFET进行国产化器件替代后导通时间、驱动损耗及负压幅值变化的相关分析。

关键词： 卷积神经网络   光伏发电   最大功率点跟踪   日照强度  

摘要： 常规的最大功率点跟踪方法以光伏发电特征分析为主,受到复杂光照条件的影响,最大功率点跟踪结果存在一定的偏差。因此,文章设计了基于卷积神经网络的光伏发电系统最大功率点跟踪方法。通过提取光伏发电系统最大功率点输出特征,分析光伏列阵的功率-电压变化,构建最大功率点电压扰动方程,确定光伏发电系统最大功率点位置。基于卷积神经网络构建最大功率点跟踪控制电路,并通过调整电路占空比改变输出电压,实时跟踪最大功率点。采用对比实验,验证了该方法的跟踪准确性更高,能够应用于实际生活。

关键词： 改进GA算法   电力变压器   优化设计   对比分析  

摘要： 针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果表明改进GA算法优化效果较好,运行时间较快,能有效减少电力变压器所需的材料成本或损耗。

关键词： 风电功率预测   多元变分模态分解   多目标纵横交叉优化   Blending集成学习  

摘要： 针对风电功率预测问题,提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition,MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization,MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测。在数据处理阶段,为了保持各序列间的同步相关性以及分解后得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量个数和分量频率相匹配,使用MVMD对多通道原始数据进行同步分解。针对单一机器学习模型导致预测的全面性不足,且存在精度和鲁棒性低的问题,提出基于MOCSO算法动态加权的Blending集成学习模型。通过对递归神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络的预测结果进行动态加权集成,并通过MOCSO优化调整权重,以提高模型的预测准确性与稳定性。实验结果表明,所提预测模型不仅有效,且显著优于其他预测模型。

关键词： 液压油泵车   直接启动电机   变压器   接触器  

摘要： 文章针对进口地面液压油泵车在进行直升机工作检查过程中出现频繁跳闸现象,结合液压油泵车工作原理及其电机电气规格、电气部件负载等进行了全面细致的分析研究,指出了频繁跳闸的原因,并提出了合理改进方案。

关键词： 物联网技术   电力变压器   在线监测   故障预测  

摘要： 阐述基于物联网技术,结合先进的传感器技术和数据处理方法,建立一套完善的电力变压器在线监测与故障预测体系,并进行实验设计与验证,为电力系统的安全稳定运行提供有效保障。

关键词： 光学计量   高功率激光   量热法   长时间测量  

摘要： 针对高功率激光功率的测试,尤其是高功率激光器烤机时的长时间测量需求,设计了基于水冷却的激光功率测量方法。利用热敏电阻测量冷却水进水口和出水口的温差计算激光功率。利用有限元仿真软件建立了吸收腔热路结构的三维有限元模型,并对不同口径的冷却水路进行模拟仿真。测试结果表明,用该方法测试高功率激光功率,测量相对误差可以保证在1.6%以内。

关键词： 水电功率预测   粒子群优化算法   支持向量机  

摘要： 针对短期水电功率影响分析,为提高水电功率预测的准确性,通过粒子群优化算法优化支持向量机参数,建立较优的预测模型并对水电功率进行预测。利用SVM模型对水电功率特征信息进行分类与识别,引入PSO对SVM的优化算法模型对其参数进行优化,提高模型的分类识别准确率。实验结果表明,PSO-SVM模型能够显著提高水电功率预测的精度和效率,具有一定的实用价值。

关键词： 远程运维   异构数据   数据融合   变压器老化  

摘要： 目前以机器人巡视为主的远程运维方式,难以构建全面的数字孪生运维体系,而以电力变压器为代表的变电站一次设备,是集合电气与多种物理特性的状态集合,其远程精准运维与状态分析,必然建立在海量异构数据基础之上。以变压器为例,研究变压器数字孪生模型构建方法和数字孪生数据层技术,建立传感器数据下的数字孪生变压器模型,从物理模型类、基于参数类和基于认识模型类三个方面探索多源异构数据融合方法。依照所构建的寿命模型,在2年的运行阶段中,由于温度导致的变压器老化效应,不断在工作状态中进行累积,最终其热寿命损失累计超过了360 h,与实际情况相符合。

关键词： 双源电动汽车   受电弓   车载隔离DC/DC   电池SOC  

摘要： 双源电动汽车采用动力电池系统和受电弓充电系统两种电源,为防止由于电池过充或过放而导致电池出现性能和寿命衰减过快问题,需要合理控制受电弓充电系统中的车载隔离DC/DC输出功率。对此,本文提出一种基于动力电池SOC的受电弓充电功率控制策略,并予以验证。