基于扩展状态空间分割法的含风电场电力系统运行备用风险评估

风功率的随机波动特性要求电网合理安排运行备用容量。评估大规模风电接入后电力系统的运行备用风险成为合理安排电网运行备用需要解决的首要问题。提出了一种基于扩展状态空间分割法的含风电场的电力系统运行备用评估方法。该方法可以处理风机多状态模型,同时考虑了风机自身的随机停运和风速预测的不确定性,将全状态空间划分为2个区域,分别采用枚举法和模拟法对2个子空间的系统状态进行选择,从而实现快速精确的风险评估。对我国某实际区域电网的计算分析验证了该算法的正确性和有效性。

一类非线性系统的扩展状态空间预测控制

针对一类具有输出反馈耦合的离散非线性系统,将过程模型表示为扩展状态空间模型,并利用反馈回路非线性函数在参考轨迹附近的局部线性表示,导出一种具有类似离散PI最优调节器结构并具有未来P步设定值前馈控制的新型预测控制器.因其目标函数中考虑了系统状态的变化,所以控制效果要优于仅考虑预测输出误差的情况.仿真结果表明了它的有效性.

UPFC扩展状态空间模型和基于矩阵描述的可靠性灵敏度解析算法

统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)传统三状态模型仅考虑降额,四状态模型仅考虑单换流器继续运行情况,该文兼顾两者,扩展得到UPFC九状态模型,并计及UPFC与单独串补、并补方式相互重叠,以获得更为精确的设备停运概率。利用矩阵描述频率和持续时间法分层等值,建立换流器通用备用模型,以及可以量化UPFC实现不同功能的等值模型。新推导出分层等值系统状态概率、频率和持续时间灵敏度公式,弥补连续修改参数法求UPFC模型灵敏度的不足。算例分析UPFC可靠性指标及其灵敏度,帮助辨识薄弱环节、优化结构和参数,分别采用全微分公式和连续修改参数法,验证所提模型的正确性和有效性。

基于扩展状态空间模型的锂离子电池内热源场和温度场同时重构

锂离子电池内部产热机制十分复杂,难以从理论上有效描述电池产热的空间分布。本文提出了一种锂离子电池内部三维内热源场和温度场的同时重构方案。根据锂离子电池传热过程基本方程,建立对应的状态空间模型;进一步,通过状态空间扩展,获得以内热源场和温度场为联合状态向量的扩展状态空间模型;最后,应用Kalman滤波方法实现内热源场和温度场的同时三维重构。通过数值试验重构了锂离子电池充放电过程的三维内热源场和温度场,讨论了温度测点数目、环境温度温度和测量误差对重构结果的影响。

积分对象的扩展非最小化状态空间预测控制

传统的预测控制在处理积分对象时,往往会因为模型与过程的失配,导致过程在受到持续干扰时会达到一个异于设定值的稳态。首先将积分对象的传递函数模型转换为扩展非最小化状态空间模型,然后结合预测控制完成对积分对象的控制。基于扩展非最小化状态空间模型的预测控制能有效地处理模型失配情况下的各种干扰,最后的仿真例子验证算法的有效性。

对变换状态空间EKF的研究及其应用

分析了变换状态空间扩展卡尔曼滤波(TSS-EKF)通过自定义辅助函数实现状态空间变换的缺陷,提出了新状态空间函数的定义、构造方法及改进的TSS-EKF算法,建立了相应的滤波跟踪数学模型,阐述了用改进的TSS- EKF算法求取辅助函数的过程,并把该算法应用到实际的航迹滤波跟踪问题中,得到了理想的结果。

自由漂浮空间机器人轨迹跟踪的模型预测控制

针对传统控制方法难以解决自由漂浮空间机器人(free-floating space robot, FFSR)轨迹跟踪过程中的各类约束的问题,采用模型预测控制对自由漂浮空间机器人的轨迹跟踪问题进行了研究.在自由漂浮空间机器人拉格朗日动力学模型的基础上,建立了系统伪线性化的扩展状态空间模型;在给定系统的性能指标和各类约束的情况下,基于拉盖尔模型设计相应的离散模型预测控制器,并证明控制器的稳定性,控制器中引入任务空间滑模变量实现了对末端期望位置和期望速度的同时跟踪;以平面二杆自由漂浮空间机器人为例,对无约束末端轨迹跟踪和有约束末端轨迹跟踪两种情况进行对比仿真验证.仿真结果表明,该模型预测控制器不仅可以实现对末端期望轨迹的有效跟踪,还能满足各类约束.

递归多层感知器的稳定性分析——LMI方法

递归多层感知器(RMLP)在工程上应用比较多,但对其稳定性的研究还比较少.本文提出一种新的神经网络模型———标准神经网络模型(SNNM),通过状态空间扩展法,将RMLP转化为SNNM,而SNNM的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利用Matlab/LMIToolbox求解LMI,从而判定RMLP的Lyapunov稳定性,并考虑非零阈值对稳定性的影响.该方法也适用于其他类型的递归神经网络(RNN)的稳定性分析.

一种基于模糊性理论的最优保险决策模型

沿用Gilboa和Schmeidler等学者分析模糊性问题的方法,定义一扩展状态空间上的概率测度,以描述保险市场中存在的模糊性。针对一种特殊均衡性保险市场——保险人为风险中性,投保人为风险厌恶,研究两者面临相同模糊性程度下的最优保险问题。结果表明,该市场条件下,投保人购买足额保险为最优决策。

一类离散递归神经网络的稳定性分析——LMI方法

离散递归神经网络的稳定性分析是目前研究的薄弱环节.通过状态空间扩展法,将一类活化函数满足扇区条件和单调性的离散递归神经网络(即递归多层感知器RMLP)转化为线性微分包含(LDI)形式,而LDI的稳定性分析可转化为一组线性矩阵不等式(LMI)的求解,利用MATLAB/LMITOOLBOX求解LMI,从而判定RMLP的Lyapunov稳定性.该方法也适用于其他类型的递归神经网络(RNN)的稳定性分析.