基于卡尔曼滤波器及深度强化学习的双有源全桥变换器控制策略

高比例的新能源以及随机性负载大量接入微电网,其不确定性带来的大扰动对直流母线电压的稳定性造成不良影响。为了实现大扰动下快速、自适应的电压调节,针对双有源桥式DC-DC变换器(dualactivebridge,DAB)提出了一种基于卡尔曼滤波器(Kalmanfilter,KF)及深度强化学习的新型复合控制策略。设计了基于Actor-Critic架构的深度确定性策略梯度强化学习智能体,采用KF的最佳观测结果作为前馈补偿提高输出电压调节的准确性,通过在线学习自动调整DAB变换器的控制参数,保证直流变换器在面临系统各种扰动问题时均保持稳定,最后通过仿真和实验验证了该控制策略的有效性。

热处理方法对2A12铝合金阳极氧化热控膜结构与性能的影响

通过扫描电镜和能谱仪考察了热处理状态(T4和H112)对2Al2铝合金发黑阳极氧化热控膜微观形貌、元素组成和热循环性能的影响。结果表明,T4状态的铝合金上所得热控膜呈龟裂状,与基材之间存在孔洞。裂纹贯穿孔洞,这是造成热循环试验后热控膜脱落的主要原因。而H112状态的铝合金上所得热控膜较为致密,不存在孔洞,耐热循环性能较好。

物联网智能大棚信息采集与控制关键技术研究

为了对大棚的环境要素实现精确和全面地调节,本文设计了一种基于无线传输的物联网智能大棚信息采集与控制技术。利用分布式传感器网络进行信息采集,通过485总线的形式将一个大棚的多个信息采集模块的数据传到Zig Bee上,实现无线传输。一个模块同时具有采集和控制的功能,便于布网,有利于大棚环境的平衡。

基于改进p-有效点法的多风电场共享储能联合参与一次调频的容量优化

以大规模多风电场接入电力系统的一次调频备用容量为研究对象,首先通过引入风电出力预测误差的概率分布描述系统的不确定性因素,考虑风储一次调频备用总成本最小为目标;然后建立基于机会约束规划的多风电场联合共享储能参与一次调频的容量优化模型;最后提出基于快速傅里叶变换快速求解联合变量概率分布的改进p-有效点法通过数学解析将机会约束规划从形式上转化为确定性规划,再通过Yalmip调用Cplex实现模型的快速求解。算例结果表明,所提模型和方法可有效提高风储调频效果和收益,且具有更高的求解效率。