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关键词： 风电集群功率预测   t-分布随机邻域嵌入   雪消融优化算法   变分模态分解   长短期记忆神经网络  

摘要： 为研究风电集群功率在风速波动性、不确定性下的特征,提高风电集群的功率预测精度,提出了一种基于雪消融算法优化变分模态分解的信号提取和长短期记忆(LSTM)神经网络的功率预测方法。首先,采用t-分布随机邻域嵌入方法完成风速时间序列数据的降维,并通过模糊聚类完成风电集群区域划分;然后,选取各区域中的代表风机,利用雪消融优化(SAO)算法优化变分模态分解(VMD)中的两个参数,达到最优分解的目的;最后,将分解得到的信号输入到LSTM神经网络预测模型中,以完成区域代表风机的功率预测,进而求得风电集群的功率预测。结果表明,与VMD和粒子群优化的VMD相比,基于SAO算法优化VMD的功率预测模型的预测结果更好,验证了模型的有效性。该模型提升了预测精度,但仍存在选取风机特征信息数量不足的问题。

关键词： 储能   功率预测   优化配置   CNN-BiLSTM   PSO  

摘要： 随着可再生能源发电比例的增加,微电网中风光储一体化系统的稳定性和经济性成为研究的热点。传统的储能配置方法多依赖于历史数据,难以动态适应风电、光伏和负荷的变化。该文提出一种基于源-荷功率预测的储能优化配置方法,结合CNN-BiLSTM网络模型对风电、光伏出力及负荷进行实时预测。根据实时源-荷预测功率预测数据,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对储能进行动态优化配置。结果表明,所提方法能够有效提高储能系统的经济性和稳定性,显著减少功率波动,提升系统的整体运行效率。

关键词： 电力   光伏   功率预测   机器学习  

摘要： 光伏发电在全球能源结构中扮演着十分重要的角色,其功率预测的准确性对于电力系统的稳定运行和能源管理至关重要。采用一种基于粒子群优化BP神经网络模型的光伏发电功率预测方法对中国西部地区某光伏电站的发电功率进行了预测。仿真试验结果表明,PSO-BP(粒子群优化算法-反向传播算法)模型相比于经典的BP神经网络可以显著减少发电功率预测的误差,有效地提升了光伏电站短期发电功率的预测精度。

关键词： 单相模块化多电平换流器   直流变压器   环流抑制  

摘要： 针对新能源经高压交流输电存在损耗高,而经柔性直流输电又存在宽频振荡的问题,提出一种单相模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的高压直流变压器拓扑,可有效满足新能源系统的接入及送出。该拓扑高压侧、中压侧均采用单相MMC结构,并采用400 Hz中频变压器进行电气隔离。针对单相MMC单一电流电压特性,提出一种虚拟dq分量的矢量控制方法,实现高压侧、中压侧解耦控制。并针对单相MMC的二倍频环流问题,提出一种基于谐振控制器的二倍频环流抑制方法。最后,进行了稳态及环流抑制仿真实验,实验结果表明所提拓扑及控制策略的正确性。

关键词： 智慧   电能调控系统   变压器   安全高效运行  

摘要： 在现代配电台区中,配电变压器承担着变换电压、适配电流等重要职责。伴随着智能电网技术的快速发展,相关的储能技术的逐步成熟,行业内开始探索如何利用储能装置自身的“削峰填谷”能力,结合电力电子换流器的精细控制策略,对配电变压器进行智能化调控。因此,本文着重分析配电变压器的工作原理及其损耗产生的根源,详细探讨负载率、功率谐波以及三相不平衡电流等关键因素对变压器损耗的具体影响,并据此提出了一套完成的智慧电能调控系统方案,以期从源头上降低变压器的功率损耗。

关键词： 变压器油   局部放电   宽带脉冲电流法   带电检测   局放检测  

摘要： 由于变压器运行环境复杂、局部放电故障频发,威胁整个电力系统的安全性,因此研究变压器油中局放宽带脉冲电流法带电检测方法。布设超宽带高频脉冲电流传感器带电捕捉变压器因油中局放现象产生的宽带脉冲电流信号,并对信号进行去噪处理,利用支持向量机分类去噪后的宽带脉冲电流信号,实现对变压器油中局放信号的带电检测。实验结果表明,在变压器油中局放带电检测中,设计方法可以获得不同油中局放模式下变压器放电信号信息,且与实际数据基本一致。

关键词： 分布式光纤   变压器绕组变形   超声检测   BOTDR   小波变换   极限学习  

摘要： 提出基于分布式光纤传感的变压器绕组变形超声检测方法,获取变压器绕组应变类型,助力故障准确诊断,增强变压器应用安全性。利用基于分布式光纤传感的布里渊光时域反射计实时测量变压器绕组变形超声信号;经小波变换技术和欧式距离处理方法完成超声应变信号降噪以及偏差处理后,采用S变换提取变压器绕组变形产生的各种超声应变信号的特征量,将其输入到改进后的极限学习机中,输出变压器绕组变形类别的的超声检测结果。实验表明:该方法可有效检测变压器绕组变形类型,检测结果与实际情况一致;可有效消除超声应变信号采集偏差;对变压器绕组变形的超声检测准确率非常高,受复杂环境噪声干扰较小。

关键词： 电动汽车   高功率密度   三维等效热网络   磁热双向耦合   温度场  

摘要： 针对电动汽车永磁电机功率密度提高,热负荷增加温升增大,影响电机运行性能和可靠性的问题,基于三维等效热网络法对高功率密度永磁电机进行磁热双向耦合分析。建立电机三维等效热网络模型,计算指定节点温度。将电磁场有限元模型和热网络模型结合,进行磁热双向耦合计算,求解温度分布,确定电机冷却效果。最后利用流固耦合温度场仿真,分析了两者温升计算的差异。基于三维等效热网络法的磁热耦合温度计算准确性较高,且计算时间大幅度缩短,对计算机备置要求较低,更适用于高密度电机初期结构设计。

关键词： 搅拌釜   高固含率   固-液两相体系黏度   计算流体力学   搅拌功率  

摘要： 为了提高搅拌釜中高固含率工况下固-液两相搅拌功率的数值模拟预测精度,通过流变仪探究了固含率及剪切速率对甘油-聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)固-液两相体系黏度的影响,基于实验结果提出了考虑固含率与剪切速率影响的固-液两相体系黏度计算模型,并与计算流体力学(CFD)方法结合,对搅拌釜内固含率为0.1~0.4的固-液搅拌功率进行预测。结果表明,随着固含率的增大,尤其是当固含率大于0.2时,甘油-PMMA固-液两相体系呈现出明显的非牛顿流体特征。目前广泛使用的基于颗粒动力学理论的固-液两相体系黏度模型,会使CFD预测的搅拌功率随固含率增加而减小。与提出的固-液两相体系黏度模型结合后的CFD模拟,明显提高了搅拌釜内高固含率下对固-液搅拌功率的预测精度,且固相分布的模拟与实验结果具有较好的一致性。

关键词： 电感电流过零交越失真   三相-两相平衡变压器   三相AC-DC变换器   单相功率因数校正器  

摘要： 基于实际电感电流与期望电感电流的斜率关系,分析了单相功率因数校正器(PFC)中升压电感过零交越失真机理,给出了几种能够提高网侧过零附近升压电感端电压的电路,使得实际电感电流上升斜率明显大于期望电感电流,无需改变原有控制结构和控制策略。分析了采用三相-两相平衡变压器(Scott变压器)以及单相功率因数校正器来实现三相AC-DC变换器的原理,并探讨了在航空供电频率应用的可能性。