基于储能型智能软开关联合网络重构的配电网供电恢复策略

为应对自然灾害、网路攻击等极端事件导致的停电事故,并降低电网的失负荷率与经济损失,提出了一种极端事件下储能型智能软开关(energy storage integrated soft open point,E-SOP)联合网络重构的主动配电网供电恢复策略。首先,介绍了E-SOP接入配网的拓扑结构示意图,并建立其在故障恢复下的数学模型。其次,考虑三级负荷的重要程度和网络损耗,以配网各节点损失程度和网络损失最小为目标函数,构建E-SOP和网络重构联合进行供电恢复的运行模型,实现极端事件下主动配电网的快速恢复。最后,以改进的IEEE33节点配电网为例分别研究了E-SOP安装容量、位置、数量等参数对电网恢复能力的影响,并对其供电恢复策略进行验证分析。研究结果表明:所提策略可减少配电网故障下的失负荷率,进一步提升供电恢复水平。

通信网络中传送层技术教学案例设计

针对通信网络中传送层技术教学中存在的理论容易理解但实践难以应用等问题,设计了多项传送层技术教学案例,实现了当前移动通信网络中端到端信息的传送。首先介绍了多种传送层关键技术的原理;然后介绍了当前移动通信网络的架构;最后在给出一种移动通信网络IP地址规划方案后,设计了多项理论与应用相结合的交换技术和路由技术教学案例,包括二层交换技术、三层交换技术、VLAN、路由和单臂路由技术。链路检测结果表明,所设计的教学案例实现了既定目标,是一种知行合一教学方法。

基于变分模态分解和改进灰狼算法优化深度置信网络的自动转换开关故障识别

自动转换开关(ATSE)是保证系统连续供电的设备,对其进行健康监测和故障诊断对系统的稳定运行具有重要意义。为了实现对ATSE的非侵入式故障识别,该文提出一种基于电流信号变分模态分解(VMD)的特征提取和改进灰狼算法(IGWO)优化深度置信网络(DBN)相结合的故障诊断方法。该方法首先利用样本熵确定VMD分解次数并对故障电流进行分解;其次对分解后得到的本征模态函数进行小波包能量的提取,并利用IGWO对DBN网络结构参数进行优化;最后通过DBN将电流能量特征与ATSE的故障类型建立起映射关系从而完成最终的故障识别。所提IGWO采用了分段调节与非线性递减的衰减因子相结合的策略,以平衡算法全局搜索和局部搜索能力;并采用莱维飞行更新探狼的移动位置,来避免算法陷入早熟收敛。实验结果表明,该算法不仅能显著提高前期对参数寻优的训练速度,后续泛化实验的故障分类准确率也有98.78%的良好表现。

变化负载下全桥LLC谐振变换器参数优化设计

LLC谐振变换器在软开关特性方面有一定的局限性。针对可变负载条件下LLC谐振变换器软开关特性不稳定的问题,本文结合ZVS/ZCS边界推导了软开关约束条件,提出一套基于全桥LLC谐振变换器变化负载下参数优化设计方法,以提高系统的稳定性和效率。方案不仅考虑谐振电感、电容和变压器的参数优化,还充分考虑负载变化对软开关行为的影响。文中介绍了全桥LLC谐振变换器的工作原理,并对电压增益与谐振网络阻抗特性进行较为细致的分析。根据上述设计方案搭建了一台500 W的车载充电机试验样机,在实验室条件下对样机进行测试,结果表明试验样机整机在参数优化后效率有所提升,最高效率可达96.36%。

基于数据物理混合驱动的超短期风电功率预测模型

为提升超短期风电功率预测精度,提出一种数据-物理混合驱动的超短期风电功率预测方法。首先,构建一种融合双向门控循环单元的残差网络结构,将其在测试集的预测结果作为预测模板。然后,根据风速-风电转换特性,基于多项式-线性回归模型拟合风电场风速-功率曲线,在风速高波动时点,以物理机理透明的风速-功率曲线进行预测。最后,根据风速波动阈值建立不同模型之间的动态切换机制,按切换的时点修改模板预测值,对于修正风速小于切入风速的时点,将预测值置零。在吉林省某装机容量为400.5 MW的风电场提供的数据上进行仿真实验得到,测试集第16步预测的平均归一化均方根误差为0.1589,全部切换中有利切换占比达到90.86%,验证了提出的超短期风电功率预测模型的有效性和适用性。

基于频率切换实现恒流/恒压输出的电场耦合无线电能传输系统

电场耦合无线电能传输(electric-field coupled wireless power transfer,EC-WPT)技术的实际应用中,有些用电设备需要系统具有不同的恒定输出特性(恒流/恒压),即系统输出电压或输出电流与负载解耦,此外,系统还需具备在恒流、恒压模式间按需切换的功能。针对该需求,基于LC-CLC谐振网络提出1种具有恒流/恒压输出特性的EC-WPT系统,分析LC-CLC谐振网络特性,推导恒流/恒压输出特性的实现条件以及恒流频率和恒压频率的计算方法,并给出系统参数设计方法,分析系统对工作频率的敏感性。最后通过仿真和实验验证所提出的EC-WPT系统恒流/恒压输出特性及其参数设计方法的正确性和有效性。实验结果表明所提出的系统在输入电压恒定的不同负载工况下分别实现2 A的恒流输出以及96 V的恒压输出,其最大传输效率分别为87.83%及88.17%。

考虑柔性负荷整形的含源配电线路升级与开关配置综合优化

针对高比例分布式光伏接入造成配电线路重过载的问题,提出一种基于时序互补线路互联和柔性负荷整形的配电线路升级与开关配置综合优化方法。考虑柔性负荷功率调节意愿、线路负载率与功率反送约束,提出柔性负荷整形潜力和线路分段整形需求计算方法。以此为基础,建立了考虑柔性负荷整形的含源配电线路升级与开关配置综合优化双层模型。其中,上层模型以配电线路年规划成本最低、线路段净负荷功率和柔性资源均衡为目标进行线路选型和开关配置,下层模型以线路年运行成本最低为目标进行网络重构和负荷曲线整形,通过上、下层模型交互迭代获得互联线路改造优化方案。上、下层模型分别采用非支配排序遗传算法、二阶锥与大M法进行求解。算例仿真结果表明,所提方法可以提高互联线路资产利用率、规划方案的经济性和可靠性,对互联线路进行柔性负荷整形有利于突破线路负载率50%的限制。

脉冲晶闸管热网络模型及运行状态评估方法

针对脉冲晶闸管承受强流脉冲导致的瞬态电磁热力联合冲击产生的热疲劳累积突发性失效问题,提出了在脉冲晶闸管内布置温度传感器的状态监测方法,建立了脉冲晶闸管的高阶瞬态热阻抗网络模型,分析了强流脉冲作用下脉冲晶闸管内部不同层的温度分布规律,并通过理论计算验证了分析方法的有效性。计算结果表明,热网络模型计算相对偏差小于5%。可为脉冲晶闸管型强流开关的状态评估提供理论指导。

状态依赖型切换系统的数据驱动方法建模

切换系统是由一系列连续或离散的子系统和切换机制组合而成的一类复杂系统,状态依赖型切换系统因其复杂性而尚未被深入研究.因此,通过系统的输入输出轨迹来对状态依赖的切换系统进行数据驱动建模,利用数据挖掘技术寻找数据之间的有用信息,建立输入与输出之间更形象的表达形式;在此基础上提出一种结构框架,根据辨识轨迹的切换时刻将数据分段,借助神经网络建立子系统的模型以及切换规则,深度挖掘状态依赖切换系统的信息,得到切换系统中子系统及子系统间的信息.实验结果表明:相比传统的机理建模,本文提出的数据驱动方法将建模的复杂度降低了17.3%.

基于热网络分区等效策略的Si/SiC混合器件耦合热参数辨识方法

由硅(Si)绝缘栅双极型晶体管(IGBT)与碳化硅(SiC)金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)并联构成的混合器件可打破单一Si基器件和SiC基器件的局限性,实现损耗和成本间的有效均衡。结温估计对于Si/SiC混合器件的可靠运行至关重要,然而,目前针对热监测的研究往往需满足热稳态平衡和功率损耗可测两大条件,在实际变流器中实用性较低。基于此,该文以零输入响应法为切入点,首先,对Si/SiC混合器件热结构特性进行分析,详细阐述零输入响应法直接应用于混合器件时所带来的高阶热约束条件难以表征的问题;其次,通过对SiIGBT与SiC MOSFET进行热网络分区处理实现模型的降阶,构建出壳温降温曲线时间常数与热参数之间的约束关系,提出了基于热网络分区等效思想的混合器件耦合热参数辨识方法,所提方法简化了功率损耗测量步骤与热平衡态条件,在并联器件耦合热参数辨识研究中具有简单、通用、流程化高的应用优势;最后,通过实验验证了该文所提方法的准确性和有效性。

分数阶时滞切换网络的全局同步

本文研究一类具有切换拓扑的Reimann-Liouville型分数阶时滞网络的同步问题,其中,时滞和无时滞耦合的结构矩阵不需要是可交换的。利用图论、Kronecker积和共同Lyapunov函数方法,提出了一种有效便捷的方法处理网络的全局同步,给出了一些简单的代数准则。本文所提出的方法可以很好地克服切换拓扑、时延和分数阶微积分带来的困难,数值结果验证了理论方法的有效性。

ChipletNP:基于芯粒的敏捷可定制网络处理器架构

5G,8K视频等新业务类型不断涌现,使得网络处理器(network processor,NP)的应用场景日趋复杂多样.为满足多样化网络应用在性能、灵活性以及服务质量保证等方面的差异化需求,传统NP试图在片上系统(system on chip,SoC)上集成大量处理器核、高速缓存、加速器等异质处理资源,提供面向多样化应用场景的敏捷可定制能力.然而,随着摩尔定律和登纳德缩放定律失效问题的逐渐凸显,单片NP芯片研制在研发周期、成本、创新迭代等方面面临巨大挑战,越来越难以为继.针对上述问题,提出新型敏捷可定制NP架构ChipletNP,基于芯粒化(Chiplet)技术解耦异质资源,在充分利用成熟芯片产品及工艺的基础上,通过多个芯粒组合,满足不同应用场景下NP的快速定制和演化发展需求.基于ChipletNP设计实现了一款集成商用CPU、FPGA(field programmable gate array)和自研敏捷交换芯粒的银河衡芯敏捷NP芯片(YHHX-NP).基于该芯片的应用部署与实验结果表明,ChipletNP可支持NP的快速敏捷定制,能够有效承载SRv6(segment routing over IPv6)等新型网络协议与网络功能部署.其中,核心的敏捷交换芯粒相较于同级商用芯片能效比提升2倍以上,延迟控制在2.82μs以内,可以有效支持面向NP的Chiplet统一通信与集成.

城轨领域综合承载的列车以太网通信网络应用

本文介绍了常用交换式以太网环网与线性网拓扑的优缺点,并以实际应用项目为依托,介绍了列车通信网络承载信号系统通信网络的方案。该方案可以承载整车的通信网络,为智慧城轨列车通信综合承载提供了一种发展方向。

基于时间敏感网络的PTP交换机技术研究

基于时间敏感网络设计的高精度时间同步系统是目前工业互联网、大数据科学等领域的硬件基础之一。由于传统交换机在标记报文时间戳时无法避免网络栈内部的延迟和不确定性,为了实现更高的时间同步精度和稳定性,基于EVB-KSZ9477S PTP交换机并借助OK335xS开发板辅助控制,设计实现了PTP时间同步系统。该系统采用硬件辅助标记报文时间戳,计算消除PTP帧在网络栈内的不确定性误差,通过内部修正,从而实现较高的时间同步精度。结果表明,相较于普通交换机,基于TSN的PTP交换机的时间同步系统可实现±20 ns以内的时间同步精度和更低的抖动,具有良好的时间同步性能。

基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态的识别方法

煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问题,提出了一种基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态识别方法。使用Pytorch深度学习框架进行了模型训练;设计了针对压板开关图像的预处理方法;采用得到的最佳模型对预处理后的压板开关图像进行检测并评估检测结果。实验结果表明该方法可以实现压板开关状态的智能识别,且具有速度快、精度高的特点。

考虑维修和开关操作人员协同调度的配电网韧性提升方法

极端事件的频繁发生将影响配电网的安全稳定运行。对此,提出了考虑维修和开关操作人员协同调度的配电网韧性提升方法。灾害前针对极端事件可能引发的故障场景集,预部署维修和开关操作人员,并通过网络重构形成预防性孤岛,提高配电网对极端事件的抵御能力;灾害后考虑到不同故障场景的差异化特征,针对故障隔离、故障修复和负荷恢复的耦合过程,协同优化调度维修人员和开关操作人员,并配合网络重构形成恢复性孤岛,进一步减少配电网的负荷损失,提高了配电网的韧性水平。建立了基于场景的随机规划模型,通过IEEE 33节点配电系统算例验证了所提方法的有效性。

基于对比学习的电液转辙机故障智能诊断方法

道岔转辙机是铁路运行调度的关键设备,由于其外部使用环境恶劣、内部设备结构复杂,使得转辙机在工作过程中容易产生不同的运行故障。针对广泛应用于高速铁路的电液转辙机,提出基于对比学习的电液转辙机故障智能诊断方法:对电液转辙机左右液压缸油压监测信号使用对比学习的思想正则化特征空间;使用实例级权重策略增强模型泛化能力;使用多种数据增强方法提高模型鲁棒性。最后通过电液转辙机的运行故障实验验证本方法的有效性与优越性。

基于可编程交换机的网内灰色故障检测技术研究进展

灰色故障是指对生产网络产生细微影响的交换机故障.然而,当这些轻微故障相互叠加或与新增故障叠加时,可能会导致整个生产网络的瘫痪.因此,检测灰色故障对生产网络的稳定性至关重要.传统解决方案关注的是在控制平面收集数据平面交换机中的流记录,并对其进行处理以检测灰色故障.然而,此类解决方案存在着不足:(1)缓存和处理大量的流记录会引入庞大的资源开销;(2)较高的检测时延无法保证灰色故障检测的时效性.近年来,可编程交换机的出现为灰色故障检测技术带来了新机遇:网络管理员可以将灰色故障检测算法部署运行至可编程交换机的线速ASIC流水线上,从而支持低开销、低时延、高精度的网内灰色故障检测技术.本文针对基于可编程交换机的网内灰色故障检测技术进行综述,在对灰色故障的概念、普遍性及对生产网络的危害进行描述的基础上,分析与讨论了现有基于可编程交换机的网内灰色故障检测技术的研究现状与进展,详细介绍每项技术的工作原理及流程,搭建真实的实验平台评估各项技术的检测指标,在文末指出了现有技术所面临的问题与挑战.

具有超低工作电压的银纳米线阻变器件研究

具有高密度和自适应特性的随机银纳米线网络能够模拟神经元的复杂网络拓扑,在信息存储、选择器和神经形态计算领域中应用广泛。文章采用旋涂工艺在图像化电极衬底上制备了银纳米线器件,研究了不同银纳米线浓度和直径对其电学性能的影响,并最终实现了具有超低工作电压(0.01 V)的神经形态器件。实验结果表明,采用直径为30 nm的银纳米线和浓度为5 wt%的复合溶液所制备的随机网络能够实现可控的大开关比阻变行为。进一步,将该大开关比阻变行为作为器件的初始化过程,实现了银纳米线阻变器件在外加超低脉冲电压刺激作用下的可控突触可塑性行为。最后,通过对单个纳米结点中银纳米细丝的形成与断裂过程进行研究,进一步提出随机银纳米线网络在不同电刺激条件下的工作机理。本工作为新型神经形态器件中随机网络的物理实现和应用提供了新思路。

时间敏感网络中时间同步精度优化策略研究

时间敏感网络(TSN)中的时间同步精度在实际应用中往往难以达到理想状态,这将影响车辆系统的性能和安全性。通过深入分析汽车行业对时间同步精度的特殊需求以及现有TSN的局限性,提出基于热备份时钟切换逻辑的时间同步策略,有效避免了时间基础的跳变,进一步确保了系统在时钟切换过程中保持高精度的时间同步,也避免了因切换引起的时间基础不一致,从而维护了时间同步系统的整体稳定性和性能需求。通过试验验证和仿真分析验证了该策略的有效性。