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关键词： 光伏功率预测   集群划分   主成分分析   动态时间规整   量子加权门控循环单元  

摘要： 针对分布式光伏短期功率预测建立基于主成分分析、改进的动态时间规整算法与量子加权门控循环单元(PCAShapeDTW-QWGRU)的集群功率预测模型。针对集群划分不够精细、光伏电站数据蕴含的信息难以捕捉的问题,提出基于主成分分析结合密度聚类算法(PCA-OPTICS)的集群划分方法;针对目前选取代表电站与集群相似性较低的问题,提出基于改进的动态时间规整算法(ShapeDTW)的代表电站的选取方法,利用ShapeDTW度量相似性距离,选取最小值作为代表电站,并利用基于均方根传播梯度下降法优化的量子加权门控循环单元(RMSprop-QWGRU)模型进行预测;为了解决代表电站与集群功率的变换系数转换差异较大的问题,采用实时变换系数对代表电站进行集群功率值预测计算。实验结果表明,所提方法能有效提升光伏集群功率预测的精度。

关键词： 电力变压器   阻抗匹配   故障检测  

摘要： 电力变压器的故障判断在电力系统正常运行中具有重大意义。电力变压器在电力系统中具有电压等级转换,不同电力系统之间进行阻抗匹配的功能,是电能输送的主要设备。电力变压器高效、稳定、节能、长期正常工作是电力变压器的核心;及早发现变压器故障并进行处理是电力系统正常稳定工作的保证。本文从电力变压器的结构入手,引出电力变压器的常见故障,介绍了电力变压器的常规故障诊断方法及先进控制检测手段。

关键词： 激光雷达   风电机组   功率曲线验证  

摘要： 风电机组功率曲线作为风力发电机性能的一个关键指标,代表了风力电机组在正常运行条件下的发电能力。由于风电机组越来越大型化,测风技术也日异发展,测风塔测风的功率曲线验证的效率也越来越跟不上测量需求的发展。本文研究了基于激光雷达的海上风电机组功率曲线验证技术,测量的精度与实际测量中的评估与验证。

关键词： 电源滤波器   音响系统   电源插座   音场   必须品   声音压缩   多功能   使用不当  

摘要： 虽然各种电源滤波器可以降低电网中的噪音和干扰,理论上可以提升音响系统的声音表现,但电源滤波器因承载功率有限或者使用不当会造成声音压缩、音场变小等问题,因此很大一部分发烧友对于电源滤波器是比较暖味的,经常纠结在用与不用的问题中。但大家与发烧级电源插座的关系却是明确的,在墙插不够用的情况下,发烧级电源插座就成了必须品,既然电源插座都用上了,在价钱相若的情况下,何不考虑一下电源滤波器呢?

关键词： 中考   电功率   范围值和极值  

摘要： 电功率范围值和极值的求解问题是初中物理电学的综合题,在近几年各地中考物理选择题型中常常作为压轴题出现.这类题的常规解法通常较为繁琐,许多学生会感到无从下手.“12数字法”即:将定值电阻和可变电阻相关的电流、电阻、电压对应于极值情况下的两组数据共12个物理量以列表的形式呈现,应用欧姆定律进行简单计算(心算)即可迅速得出相应答案.应用“12数字法”解电功率范围值和极值问题可以极大提高解题效率.

关键词： 分布式发电   故障检测   电能质量   混合孤岛检测方法   有功功率扰动  

摘要： 为解决传统检测方法阈值设置困难、对电能质量影响大的问题,提出一种基于电阻变化率和有功功率扰动相结合的混合孤岛检测方法。电阻变化率作为被动方法,该特征量在孤岛后可快速响应,有功功率扰动模块仅在被动方法怀疑孤岛时开启,自适应注入能使公共耦合点电压越限的最小有功功率。仿真结果表明,该方法可快速正确地检测出孤岛,即便在非孤岛情况下也不会发生误判。

关键词： 串联器件   均压   有源箝位   dv/dt优化   直流变压器  

摘要： 功率器件串联的关键技术挑战是如何实现串联器件的动、静态均压。提出一种基于有源箝位的器件串联均压电路及其控制方法。所述均压电路仅由1个辅助开关管和1个箝位电容串联而成,该电路与各主功率管并联。主功率管的关断电压可自动被箝位电容电压箝位,从而将器件串联均压问题转化为各箝位电容电压均衡问题。提出了一种箝位电容均压方法,利用负向电流回收箝位电容电能,并能保证辅助开关管实现零电压开通。所提均压技术具有结构简单、损耗低、模块化等优点。此外,通过调整箝位电容放电时间差异,形成阶梯型桥臂电压,以减小桥臂电压的瞬时变化率dv/dt。搭建一台3 kV/750 V 30 kW谐振型直流变压器样机,每个桥臂采用6个SiC MOSFET串联。实验结果表明所提均压方法在各个工况下均能实现串联器件的动、静态均压,不均压度小于3%,且在3kV输入电压下峰值效率达98.4%。

关键词： 光伏发电   功率预测   神经网络   核极限学习机   蜜獾算法  

摘要： 为提高光伏发电系统输出功率的预测精度,提出基于改进相似日和蜜獾算法(HBA)优化改进双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)与核极限学习机(KELM)的光伏发电预测方法。首先,使用CRITIC权重法动态计算各气象因素对光伏发电功率的影响权重,通过逐时刻计算历史日和待预测日的加权欧氏距离确定相似日。其次,使用HBA优化BiLSTM和KELM模型参数,然后使用HBA参数优化后的BiLSTM进行功率预测,优化后的KELM进行误差优化预测。最后将初步预测功率和误差预测功率相加得到最终预测功率。仿真结果表明:该模型平均绝对百分比误差为0.91%,具有较高的光伏系统输出功率预测精度。

关键词： 光伏发电功率预测   自注意力机制   特征嵌入  

摘要： 针对现有光伏发电功率预测方法对于气象数据特征间的内在耦合关联特性挖掘不足的问题,提出基于Transformer编码器的超短期光伏发电功率预测方法。首先,基于历史气象数据和数值天气预报数据重构输入矩阵;然后,采用多层感知机或一维卷积滤波器生成输入嵌入,并添加时序信息嵌入和时间特征嵌入,再通过多头自注意力机制对数据特征间的内在耦合关系进行自动挖掘;最后,通过解码层生成功率预测序列。算例结果表明所提预测方法对于超短期光伏发电功率的预测精度更高,并且具有较好的鲁棒性。

关键词： 智能技术   变压器油色谱   在线装置   故障诊断   故障预测  

摘要： 阐述油色谱技术的基础原理、在变压器油分析中的作用。分析油色谱在线监测装置的应用,以及对电力变压器健康监测的影响。探讨基于智能技术的变压器油色谱在线装置故障诊断和预测分析的方法。