基于时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机的水电机组故障诊断

水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信号中蕴含大量噪声信号,干扰故障诊断的问题,提出一种时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机相结合的水电机组故障诊断方法。首先,结合信息熵理论与时移思想,在多尺度波动散布熵的基础上,采用时移理论替代多尺度波动散布熵(MFDE)中传统的粗粒化过程,提出时移多尺度波动散布熵(TSMFDE),通过仿真实验,证明所提方法具有良好的时序长度鲁棒性、抗噪性及特征提取能力,解决了传统多尺度熵粗粒化不足的问题。然后,利用具有可移植性强、寻优能力强和收敛速度快等特征的算术优化算法(AOA)对核极限学习机(KELM)的正则化参数和核函数参数进行寻优,建立AOA-KELM分类器,解决了KELM超参数难以调节的问题。最终,通过转子试验台模拟实验,将TSMFDE提取的特征输入分类器中,完成模式识别工作。仿真结果表明,所提模型取得最高的诊断精度,达到了100.0%,相对于其他流行模型,本文所提模型展现了明显的优势,验证了所提模型的良好诊断精度。

多能互补发电系统故障识别与测距方法

随着大量新能源的接入,使得多端柔性直流系统(modular multilevel converter based multi-terminal direct current, MMC-MTDC)故障特征愈加复杂,快速准确的故障识别与测距是亟需解决的关键难题之一。为此,提出了一种风-光-储-蓄互补发电站经柔性直流输电外送系统故障识别与测距方法。首先,搭建风-光-储-蓄互补发电站经柔直外送系统,在此基础上,提出了一种Teager能量算子能量熵的新方法,利用测量点正负极Teager能量算子能量熵的比值构建故障选极及区段识别判据。接着,针对已识别的故障线路,提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)与Teager能量算子(teager energy operator, TEO)相结合的故障测距方法。最后,利用PSCAD/EMTDC进行仿真,结果表明所提识别方法可以准确判断故障所在线路,所提测距方法能在故障发生2 ms时间窗内实现故障测距,误差率不超过2.55%,并具有较高的耐过渡电阻能力。

抽水蓄能机组空载工况动态矩阵PID串级控制

针对传统PID控制对含机械时滞抽水蓄能机组调节系统控制效果不理想的问题,提出了一种抽水蓄能机组的动态矩阵PID串级控制策略。考虑液压执行机构的机械时滞和主接力器的限幅与限速,建立了小波动情况下抽水蓄能机组调节系统的数学模型。在调节系统原PID控制作为内环控制的基础上,引入动态矩阵控制作为外环控制,通过天牛须搜索算法来整定优化PID参数,提出了一种新型抽水蓄能机组动态矩阵PID串级控制方法,并应用PID等6种控制策略对调节系统进行控制仿真。结果表明:所提出的控制方法可以在不同机械时滞作用下有效改善抽水蓄能机组调节系统在空载频率扰动时的控制性能。研究成果可为抽水蓄能机组的调节系统控制提供借鉴。