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杨浩：非理想条件下基于SAADR-PI的MMC型电力电子变压器CCS-MPC控制策略

基于模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）的电力电子变压器（power electronic transformer，PET）在非理想工况下易发生故障及扰动，严重影响系统电能质量。针对传统控制方法在非理想工况下存在的动稳态性能差等问题，在MMC-PET整流级提出了基于自适应自抗扰比例积分控制器的连续控制集模型预测控制策略。首先，设计了自适应自抗扰比例积分控制器用于电压外环，解决了电压外环信号跟踪及扰动抑制能力差等问题。其次，电流内环使用连续控制集模型预测控制方法以提高系统的响应速度及稳态性能，引入改进型载波移相调制策略解决桥臂电流畸变问题。最后，在网侧负载突变、网压不平衡、输出级负载投入等非理想工况下对MMC-PET系统进行对比仿真和实验，验证了所提控制策略的优越性。

  • 2024-11-12
  • 阅读17

翁亮涛：含自适应虚拟电容控制的直流母线电压综合控制策略

由于直流微电网广泛采用传统下垂控制，因而在恒功率负荷扰动时，系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题，不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制（improved adaptive virtual capacitor control，IAVCC）、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中，IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小，从而增强直流微电网惯性，减缓母线电压变化速度，改善系统动态特性。在此基础上，振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量，显著地抑制了电压振荡。此外，电压补偿器可实现母线电压无偏差调节，解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节，改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。

  • 2024-11-12
  • 阅读17

智慧应急管理指挥解决方案

后方指挥中心直达灾害一线:随时掌握动态，想看谁就看谁，想喊谁就喊谁;扁平化指挥，及时下达指令，提升处置效率

  • 2024-11-14
  • 阅读7

云南民族大学研究团队：基于麻雀算法优化的VMD？CNN？LSTM的短期风电功率研究

考虑相关风电场之间的影响因素可以有效提升新建风电场的风电功率预测精度，提出利用变分模态分解技术（VMD）将单风电场风电功率预处理分解为本征模态函数（IMF），然后将各风电场同频段分量，即低频分量、高频分量和残差分量，组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络（CNN）的输入，利用卷积神经网络提取同分量子模态下空间特征信息，输入到长短时记忆网络（LSTM）提取时间序列中的长时依赖关系进行预测，最后将预测结果进行叠加，获得完整的预测结果。组合神经网络的超参数设置相较于单一模型对预测精度的影响更大，采用新型麻雀搜索算法（SSA）可以节省人工手动调制参数的时间、提高超参数设置的精度和效率。使用该方法对某风电集群中的新建基准风电场进行预测，预测结果表明经SSA优化的VMD-CNN-LSTM模型在预测风电集群数据上有较高的精度，预测效果好于对比模型LSTM，CNN-LSTM和SSA-VMD-LSTM。

  • 2024-11-12
  • 阅读41

学术报告|东南大学花为教授：高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究

学术报告|东南大学花为教授：高速化背景下的电机参数在线辨识方法研究 ？科技部中青年科技创新领军人才等。主持国家重点研发计划项目课题、973项目子课题、国家自然科学基金、江苏省重大科技成果转化资金、航空科学基金等科研项目 30 多项。共发表论文近200篇，其中SCI检索150 余篇。出版国家级规划教材工部、国际出版社专著2部。申请中国发明专利109件．PCT发明专利1件，己获授权发明专利60件，1件获第42 届瑞士日内瓦国际发明展览会银奖，中国专利优秀奖、江苏省专利项目金奖。

  • 2024-11-11
  • 阅读65

基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法｜《中国电力》

能源危机促进了新能源的快速发展，以风电为代表的新能源机组在电网中的占比不断提高，但具有间歇性和随机性特征的风电机组通过非线性电力电子变流器大量接入电网对电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战，主要原因之一是风机控制参数对其出力特性影响巨大，而风机实际控制参数难以收集，导致研究人员无法获得风机的精确模型，因此，从风机自身特性研究和电力系统稳定性分析的角度来看，对风机的真实控制参数进行高精度辨识具有极为重要的实际意义和研究意义。 《中国电力》2023年第6期刊发了薛飞等人撰写的《基于LSTM神经网络的双馈风机控制参数辨识方法》一文。文章提出一种基于LSTM的双馈风机控制系统参数辨识方法。基于RT-LAB半实物仿真平台获得来自真实控制器的双馈风机硬件在环测试数据，采用Person相关系数法提取高相关性特征并进行神经网络训练，利用LSTM神经网络对双馈风机的控制参数进行辨识。

  • 2024-11-12
  • 阅读40

《储能科学与技术》推荐|段双明等：基于自适应多层RLS的锂离子电池参数辨识

摘 要？电池参数的准确辨识是电动汽车电池管理系统实现高精度状态估计的基础。针对遗忘因子递推最小二乘法（forgetting factor recursive least squares，FFRLS）辨识变化电池参数时精度不足的问题，本文提出以层数形式更新参数的自适应多层递推最小二乘（adaptive multi-layer recursive least squares，AMLRLS）电池在线参数辨识方法。AMLRLS算法以第L-1层辨识参数的电压误差作为第L层的目标值，递推分离出电压误差中的参数量，以所有层的参数量之和作为一个数据点的辨识结果，形成多层RLS结构更新参数。针对每一次辨识算法都计算至最大设置层的问题，设计层数选择器，将第一层FFRLS辨识结果的电压误差作为层数选择器的输入量，以电压误差大小自适应选择层数，减小计算量。搭建电池模型，仿真验证AMLRLS的参数跟踪能力。仿真结果表明，AMLRLS的参数误差比RLS最大降低了69%，比AFFRLS（adaptive forgetting factor recursive least squares）最大降低了46.5%。在实验验证中，AMLRLS在DST（dynamic stress test）工况下相较其他算法电压均方根误差和平均绝对误差最大降低了43.9%和32.1%，不同电流、不同温度和不同初始SOC条件下的实验结果验证了AMLRLS具有较强的适用性。最后，实验比较了各算法的计算时间，相较于未设置层数选择器的情况，AMLRLS在DST工况下计算时间缩短了37.4%，在FUDS下缩短了28.6%，减少了电池管理系统的计算负担。关键词？锂离子电池；参数辨识；最小二乘法；等效电路模型

  • 2024-11-12
  • 阅读13

新型工业控制蓝皮书

工业控制系统正处于从封闭走向开放、从单一走向融合的关键变革期。新型工业控制架构正逐步成型，以软硬解耦、开放互联、融合智能为核心特征，为工业生产带来了前所未有的智能化、网络化、协同化能力，成为推动新型工业化目标实现的关键力量。本蓝皮书旨在深入剖析新型工业控制的内涵、演进趋势及关键技术，挖掘其在各行业的应用潜力与价值，旨在为工业控制领域的创新发展提供新视角、新思路，携手各界同仁共同探索新型工业化的新路径，加速实现工业经济的高质量发展。

  • 2024-11-11
  • 阅读23