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基于C型滤波器的MMC高频振荡抑制及参数设计方法 被引量:2
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作者 刘春震 徐海亮 +1 位作者 高铭琨 葛平娟 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期206-215,共10页
由于链路延时,基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电系统的高频段规律性出现负阻尼特性,易与交流系统阻抗相互作用,造成高频振荡现象。为完全消除MMC的负阻尼,提出在交流母线处并联C型滤波器的无源抑制方法,通过设计其串联谐振支... 由于链路延时,基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电系统的高频段规律性出现负阻尼特性,易与交流系统阻抗相互作用,造成高频振荡现象。为完全消除MMC的负阻尼,提出在交流母线处并联C型滤波器的无源抑制方法,通过设计其串联谐振支路在基频处谐振,可减少滤波器的基频有功损耗。此外,提出了基于第1负阻尼频段的参数设计方法,且参数选取时考虑了元件成本。电磁暂态仿真结果表明,所提C型滤波器及其参数设计方法能够大幅减少基频有功损耗,有效抑制MMC高频振荡,且不会影响系统的稳态和暂态特性。 展开更多
关键词 柔性直流输电 模块化多电平换流器 无源阻尼 阻抗重塑 高频振荡抑制 参数设计
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基于等效电路模型的动力电池SOC估计方法综述 被引量:26
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作者 高铭琨 徐海亮 吴明铂 《电气工程学报》 CSCD 2021年第1期90-102,共13页
动力电池的准确建模及荷电状态(State of charge,SOC)的精准估计对提高电池的利用效率、延长使用寿命具有重要意义。各类SOC估计方法中,基于电池等效电路模型估计法的精准性和鲁棒性好,且电池模型结构简单、计算量小,在电池管理系统(Bat... 动力电池的准确建模及荷电状态(State of charge,SOC)的精准估计对提高电池的利用效率、延长使用寿命具有重要意义。各类SOC估计方法中,基于电池等效电路模型估计法的精准性和鲁棒性好,且电池模型结构简单、计算量小,在电池管理系统(Batter management system,BMS)中具有较好应用前景。聚焦基于等效电路模型的SOC估计方法,首先简要归纳了常见的电池等效电路模型,重点对基于等效电路模型的SOC估计方法进行了系统梳理和优缺点比较,对目前影响SOC估计精度的主要症结及应对策略进行了分析和总结。最后,对未来SOC估计方法的研究动向进行了讨论与展望。 展开更多
关键词 动力电池 电池管理系统 荷电状态估计 等效电路模型
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海上风电场-MMC互联系统频率耦合建模及稳定性分析 被引量:12
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作者 徐海亮 高铭琨 +2 位作者 吴瀚 聂飞 吴明铂 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期92-102,共11页
基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电技术是深远海风电场电能传输的重要方案,但呈现多入多出(MIMO)特征的频率耦合效应对海上风电场-MMC互联系统稳定性构成新的挑战。已有MMC建模大多忽略了频率耦合效应,且对影响频率耦合效应关... 基于模块化多电平换流器(MMC)的柔性直流输电技术是深远海风电场电能传输的重要方案,但呈现多入多出(MIMO)特征的频率耦合效应对海上风电场-MMC互联系统稳定性构成新的挑战。已有MMC建模大多忽略了频率耦合效应,且对影响频率耦合效应关键作用机制的研究较少。针对上述问题,通过建立计及频率耦合效应的风场侧MMC等效序阻抗模型,对影响频率耦合效应及稳定性的关键作用因子进行分析评估。同时,为解决现有稳定性判据求解过程烦琐的问题,基于Gershgorin圆定理提出一种改进MIMO稳定性判据,其通过引入距离函数简化判稳过程。然后,基于该判据分析了各关键作用因子及频率耦合效应对系统稳定性的影响规律,并对该判据保守性进行定量分析。最后,通过仿真算例验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 海上风电场 模块化多电平换流器 Gershgorin圆定理 频率耦合 稳定性
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基于R-FCN模型的深海生物识别技术 被引量:3
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作者 臧晓韩 徐振飞 +2 位作者 于占超 高铭琨 臧日高 《电子测量技术》 2020年第3期158-161,共4页
针对深海生物识别问题采用基于区域的全卷积网络(R-FCN)模型对海洋生物进行识别,以实现潜水器水下视频信息识别的目的。为了提升模型的训练速度,对潜水器的视频数据进行裁剪和转换,利用数据筛选去除噪声图像来提高模型的准确性,最后采... 针对深海生物识别问题采用基于区域的全卷积网络(R-FCN)模型对海洋生物进行识别,以实现潜水器水下视频信息识别的目的。为了提升模型的训练速度,对潜水器的视频数据进行裁剪和转换,利用数据筛选去除噪声图像来提高模型的准确性,最后采用模型的预学习来提高模型的训练质量。该技术在TensorFlow框架上使用基于R-FCN的识别模型对海参、海胆等深海生物进行识别,平均检测准确率在98%以上,达到了预期的识别效果。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 TensorFlow 全卷积神经网络
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