专业课程培养工科大学生终身学习能力的探索与实践——以混合式教学“电机与拖动”课程为例

终身学习是大学生适应社会发展和个体发展的需要,混合式教学是高等教育教学改革的趋势之一,通过专业课程的混合式教学提升大学生终身学习能力,使其适应时代和社会的发展。高等学校、教师、大学生应当重视大学生终身学习意识的培养,通过“电机与拖动”课程线上线下混合式教学,在课前自主学习、测验、小组合作完成研讨任务等环节潜移默化地提升学生自我管理、问题求解、交流合作能力和信息素养。教学实践表明,开展线上线下混合教学有利于培养学生通过自主学习、信息查询、交流合作等方式解决问题的能力,拓展学生的创新应用能力,显著提高学生成绩,受到大多数学生的好评和认可。

基于MPCC-PIγDμ控制的直驱永磁风力发电系统

为实现多变风况下直驱永磁风力发电系统的稳定、高效运行,提出一种模型预测电流控制MPCC(model predictive current control)与分数阶比例-积分-微分PIγDμ(fractional-order proportional-integral-derivative)相结合的策略。首先,利用MPCC两步预测法建立风力发电机组的电流预测模型,得到不同控制集下的电流预测值,评估确定出满足代价函数最小所对应的最优电流预测值。然后,设计PIγDμ控制器,将最优电流预测值和参考电流作为输入参数,经PIγDμ控制器输出得到最优控制电压矢量,实现对系统进行控制。最后,建立仿真模型,与双闭环PI和传统MPCC控制策略进行对比,验证所提控制策略的有效性和优越性。

基于多点电流测量的输电线路行波故障定位新方法

为进一步提高当前行波法的定位精度,提出了一种基于多点电流测量的输电线路行波故障定位新方法。该方法使用多个电流测点将故障位置定位在相邻测点之间后,通过所提中间故障区域选择原则选出用于故障定位的线路段,再利用非故障段线路长度与其两端测点检测到的故障初始行波到达时刻的时间差之比在线测定出波速,最后根据双端行波定位原理计算出故障距离。在缩短线路故障区间的基础上进行故障点定位,减小了线路长度引起的定位误差,也使得故障电流行波信号衰减和畸变程度减小,有利于初始行波到达时刻的准确标定,同时波速的在线测定也消除了由于其不确定性造成的定位误差。仿真结果表明所提方法具有较高的定位精度。

基于双端行波原理的多端输电线路故障定位新方法

针对已有多端输电线路故障定位方法误差大的缺陷,将双端行波法应用于多端输电线路的故障定位,提出一种基于快速本征模态分解(fast intrinsic mode decomposition,FIMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的多端输电线路行波故障定位新方法。首先对各测量点的电流线模分量进行FIMD分解,然后利用TEO计算分解所得IMF1分量的瞬时能量,根据首个能量突变点来确定故障初始行波的到达时刻。其次,利用双端行波定位原理和初始行波到达时刻形成文章所提故障支路判定矩阵,利用该矩阵元素特征判定出故障支路。最后,选择能够经过故障点形成双端支路最多的母线作为初始端,计算自初始端经故障点到其他各节点的双端支路的故障距离,将这几个故障距离的均值作为最终故障距离。结果表明,利用所提方法能够准确快速地检测出故障初始行波的到达时刻和确定出故障支路,并进而准确定位出故障点。

采用电流分布式测量和相位比较方式的输电线路故障定位

为提高输电线路故障定位精度,提出了一种基于电流分布式测量和相位比较的输电线路故障定位新方法。该定位方法基于低成本的无线传感网络和Rogowski电流互感器提供的大量电流测点,利用全相位快速Fou-rier变换(FFT)算法计算电流故障分量的相位,通过比较相邻测点的电流相位差和设定阈值的大小关系将故障点定位在相邻测点所在杆塔之间并判断出故障类型。考虑了如Rogowski电流互感器的传变特性、全相位FFT算法的抗噪性能等可能造成电流相位误差的一些主要因素影响,并对各种不同故障情况进行了仿真模拟,结果表明相角差阈值设在65°～75°间能够满足正确的故障判别要求。

基于EMD-TEO的输电线路行波故障定位

针对利用希尔伯特-黄变换(HHT)分解所得IMF分量的瞬时频率可能导致波头检测不准确或检测失败的缺陷,提出了基于EMD-TEO的输电线路行波故障定位方法。首先对行波线模分量进行EMD分解,然后利用Teager能量算子(TEO)计算出分解所得IMF1分量的瞬时能量谱,根据首个能量突变点确定出故障初始行波的到达时刻。最后,根据双端行波定位原理计算出故障距离。从对不同故障情况的仿真结果看,所提EMD-TEO法具有更好的波头检测效果,且用于故障定位具有较高的定位精度。

基于遗传程序设计方法的短期电力负荷预测

对遗传程序设计算法进行介绍,尝试将其应用到短期电力负荷预测中。先对负荷样本进行常规和滤波处理,消除伪数据,然后运用遗传程序设计的复杂表达能力,把不同日同一时刻的负荷序列作为样本,对未来负荷进行分时短期预测。该遗传程序设计方法无需考虑如温度等因素,随机常数能自动平衡与负荷有关因素的影响,并自动生成相应的数学模型,通过模型可以计算出未来时刻的负荷,有效避免了人为造成的误差,简单可行。经过和时间序列方法的预测结果进行比较,表明该方法效果较好。

基于经验模态分解和基因表达式程序设计的电力系统短期负荷预测

提出将经验模态分解(EMD)和基因表达式程序设计(GEP)算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量(IMF)和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。

图形化输电线路故障定位系统的研制

鉴于图形化系统在自动拓扑分析、元件属性设置和故障位置直观显示等方面比传统的台账式管理方式更具优势,且在输电线路故障定位方面的应用较少,采用C#.NET语言开发出了一套图形化输电线路故障定位系统。该系统借助于在大量杆塔上测得的故障电流实现故障定位,且绘图简单方便,所绘制输电线路图形象直观。定位出故障点以后,该系统能够及时发出声、光故障报警并在输电线路图上直观地显示出故障位置,有助于运行人员快速掌握故障线路位置信息和提高故障处理效率。

基于高阶多分辨率奇异熵的高压输电线路故障选相

将高阶多分辨率奇异熵用于挖掘输电线路故障特征,提出了一种利用电流故障分量的高阶多分辨率奇异熵值进行故障选相的方法,该方法基本不受故障类型、故障位置、过渡电阻和系统摆开角的影响。故障选相过程中,对电流故障分量数据进行小波变换,计算不同尺度下小波变换系数的高阶累积量,并对以高阶累积量为元素的状态矩阵进行奇异值分解,最后计算出奇异值的信息熵,通过比较熵值与设定阈值的大小关系即可判断出故障相别。通过与基于故障电流分量奇异熵值的选相结果和基于全相故障电流高阶多分辨率奇异熵值的选相结果进行比较,表明所提选相方法的效果较好。

基于密切值法的风电场低电压穿越性能综合评价

为实现对风电场内风电机组整体低电压穿越性能的综合评价,建立了风电场低电压穿越及动态无功支撑能力指标体系,提出了基于密切值法的风电场低电压穿越性能综合评价方法。利用计算所得低电压穿越及无功支撑相关指标和基于密切值的综合指标计算方法,实现了对风电场低电压穿越及动态无功支撑能力的综合评价。最后,采用某地区多座风电场的监测数据对所提综合评价方法的有效性和可行性进行了验证。

基于秩和比法的光伏电站并网性能综合评价

为实现光伏电站并网性能的客观综合评价,建立了涵盖光伏电站低电压穿越、高电压穿越、并网点电压偏差、动态无功响应的性能指标体系,提出一种基于秩和比法的光伏电站并网性能综合评价方法。根据并网性能指标的重要程度,利用秩和比法计算不同光伏电站各性能指标的秩次和反映光伏电站综合并网性能的秩和比,最后根据秩和比的大小实现光伏电站综合并网性能的评价比较。采用光伏电站实测数据计算出各项指标,对光伏电站并网性能综合评价方法进行了验证,结果表明该方法能够实现光伏电站并网性能的正确合理评价,且评价结果具有稳定性。

基于微信公众平台的“工程电磁场”移动学习模式教改研究

为进一步提高学生的“工程电磁场”课程学习效果,开展了基于微信公众平台的“工程电磁场”课程移动学习模式的教改研究与实践。将分类整理的课程课件、重要知识点、典型例题等资源建设在微信公众平台上,学生根据自己的学习兴趣可随时随地通过菜单跳转、关键字自动回复等功能有针对性地进行知识内容学习,同时教师端可将重点内容、课程素材等推送给学生,实现基于微信公众平台的课程移动学习目的。实践表明,该模式有助于提高学生的“工程电磁场”学习效果,并可为其他课程教学提供参考。

考虑风速波动特性的VMD-GRU短期风电功率预测

提高风电功率预测的精准度能为大规模风电并网提供安全保障,为此提出一种考虑风速波动特性的短期风电功率组合预测方法。首先,定义5种风速波动类型,对数值天气预报中的历史风速序列进行波动类型划分,得到不同风速波动类型的天气时段;其次,将这些天气时段对应的历史风电功率序列进行分类,采用变分模态分解算法对各类风电功率序列进行分频计算,得到特征、频段互异的多个子模态;然后,利用门控循环单元神经网络建立每个子模态预测模型,将各个子模态预测结果进行叠加,得到风电功率预测值;最后,对待测时段的风速序列进行波动类型划分和识别,选取相匹配的功率预测模型计算出最终预测值。利用某实际风电场的数值天气预报风速数据和功率数据进行仿真分析,验证所提组合预测方法的有效性。

基于基因表达式程序设计及误差循环补偿的电力系统短期负荷预测

将基因表达式程序设计(gene expression programming,GEP)算法应用于电力系统短期负荷预测中,并提出误差循环补偿模型,得到了较高的预测精度。预测过程先对负荷样本进行常规和滤波处理,消除伪数据,然后运用基因表达式程序设计的灵活表达能力,把不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,对未来时刻的负荷进行分时短期预测。得到预测模型后,计算其与样本数据的误差,再把误差值作为样本进行演化,并把误差模型补偿到原模型上,如果达不到预测要求,则循环计算模型误差进行演化,直到满足要求为止。结果表明基因表达式程序设计算法具有较高的效率,且误差循环补偿模型能够有效补偿演化过程中的误差。经比较,基于基因表达式程序设计及其误差循环补偿的预测模型比时间序列和遗传程序设计算法具有更好的预测效果。

基于三点电流测量的输电线路行波故障定位新方法

鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步,针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足,本文提出了基于导线电流三测量点局域均值分解(LMD)的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值分解,然后根据分解得到的第一个PF分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次,根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段,并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后,通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。仿真结果表明,本文定位方法同基于小波变换或希尔伯特-黄变换的定位方法相比具有较高的定位精度。

基于改进萤火虫算法的含风电系统环境经济调度

人们对环境保护意识的提高以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的调度提出更高要求。为了在降低碳排放量及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,该文建立考虑环境与经济指标的含风电系统环境经济调度模型,模型中的目标函数考虑火力发电成本、旋转备用成本、碳排放权交易成本、风力发电成本及弃风惩罚成本。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现的振荡问题,该文提出一种变步长萤火虫算法对模型进行求解。结合修改后的IEEE 39节点算例进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的可行性以及变步长萤火虫算法求解此类问题的有效性。

基于改进GEP的农网短期负荷预测

针对传统基因表达式程序设计(GEP)算法初始种群的产生是随机的,变异率不能在进化的过程中做适应性的调整,对基因的好坏没有标识,在解决相类似的问题时不能利用以往的运行结果的缺点进行了改进,提出了过度繁殖、环境因子选择,自适应变异率,信息素标识基因的好坏,借鉴以往程序运行得到的数学模型的方法,并将改进后的基因表达式程序设计(IGEP)算法应用于农村配电网短期负荷预测中。预测过程是先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后运用改进后的基因表达式程序设计的灵活表达能力,把不同日同一时刻的负荷序列作为样本,分别对平日(周一到周五)和周末的未来时刻的负荷进行分时短期预测。算例表明改进后的基因表达式程序设计算法具有较高的效率,比遗传程序设计(GP)和基因表达式程序设计(GEP)算法具有更好的预测效果。

基于图论的不接地系统在线故障定位方法

由于线路结构复杂、故障电流较小,配电网单相接地故障在线定位尚未得到完美解决。对不接地系统复杂配电线路进行单相接地故障零序网络分析,给出不同电源单独作用时故障后零序电流的相位特点。为减小零序电流测量误差的影响,引入图论中最小生长树的理论,以较大电流幅值测点为基础构建包含或临近故障点的子图,再以顶点距离综合顶点相位信息进行子图缩减,以准确确定故障区段边界。文中方法不受线路运行状态影响,降低了零序电流测量误差的影响,具有很强现场应用性,仿真算例表明该方法在较大测点相位信息准确的前提下便可实现可靠准确的故障定位。

含大用户直购电的风火储联合环境经济调度

随着我国电力体制改革的深入和节能减排政策的实施,风电并网容量日益增长,储能新技术的应用也为电力系统调度带来新的挑战。为此,提出一种考虑大用户直购电的风火储联合系统环境经济调度模型,该模型综合考虑了风电出力、碳排放权交易、储能系统及大用户直购电等多因素参与的优化求解问题,分析储能系统、大用户的参与对风火联合系统调度在环境和经济效益方面的影响。针对传统萤火虫算法寻优过程中易出现振荡的问题,提出一种混沌自适应萤火虫算法对调度模型进行求解,并以IEEE 39节点系统为例进行仿真分析,验证所提调度模型的正确性及混沌自适应萤火虫算法求解此类问题的有效性。