基于广域量测的电力系统扰动后最低频率预测

扰动后系统最低频率预测是电力系统频率安全稳定评估的重要内容。提出一种基于广域量测数据计算扰动后电力系统频率及其最低频率的预测方法。该方法对扰动后的系统进行线性化处理,利用扰动前、后系统的广域量测数据,建立扰动后系统的状态方程。算法中考虑了系统网络、负荷、原动机–调速系统对系统动态频率的影响。使用Arnoldi降阶方法,对系统状态方程进行降阶处理,形成低阶系统。求解降阶后系统的低阶状态方程,计算系统动态频率及最低频率。通过与PSS/E仿真结果比较,证明该算法能够准确、快速计算出扰动后的系统频率及其最低频率。分别使用扰动后25及50 ms时刻的数据,仍能有效地计算出系统频率及最低频率,表明算法具有较好的鲁棒性。

基于深度置信网络的电力系统扰动后频率曲线预测

为快速、准确地预测扰动后电力系统的动态频率,该文基于深度置信网络(deep belief networks,DBN)提出一种预测扰动后电力系统频率曲线的方法。该方法以发电机的电磁功率、机械功率、同步发电机最大出力限制、各发电机对动态频率的影响因子等在内的22维数据作为深度置信网络的输入特征值,输出为系统的动态频率。该文采用新英格兰10机39节点系统和美国南卡罗来纳州的90机500母线系统作为仿真研究算例,通过与PSS/E中的仿真结果相对比,证明使用深度置信网络可以快速准确地对扰动后系统的动态频率进行预测。该方法适用于频率的在线稳定分析,可为后续制定频率稳定控制措施提供依据,对防止系统频率崩溃具有重要意义。

基于土地利用的“南方丝绸之路”经济带生态系统扰动分析

基于欧洲宇航局气候变化启动计划的土地利用数据,利用生态系统干扰指数分析土地利用对"南方丝绸之路"经济带生态系统扰动时空变化的影响。结果表明:1992年和2015年"南方丝绸之路"经济带生态系统扰动指数呈现马来群岛大部、中南半岛北部、南亚西北部较低,南亚大部、中南半岛南部和马来群岛东北部较高的特点;24 a间生态系统扰动指数整体呈增加趋势,仅有中国西南地区、菲律宾、文莱和东帝汶等国家生态系统扰动指数呈下降趋势;自然再生利用型生态系统减少以及人为再生利用型生态系统增加是造成"南方丝绸之路"经济带生态系统扰动指数增加的主要原因。

基于增强型去噪自编码器与随机森林的电力系统扰动分类方法

实时准确的电力系统扰动分类有利于避免大规模停电事故的发生。然而同步相量测量单元的数据质量问题严重影响其在扰动分类上的应用。针对此问题,提出了一种基于增强型去噪自编码器与随机森林的扰动分类方法。首先,利用长短期记忆构造一种增强型去噪自编码器,建立不良数据与正常数据间的映射关系。进一步,根据不同量测的验证损失变化趋势,提出了一种自适应权重多任务去噪网络,能够自适应更新各量测对应的损失函数权重以降低重构误差。最后,利用随机森林对特征进行分类,并通过贝叶斯优化对其超参数调优。基于IEEE 39系统,在不同不良数据比例下对该方法测试,验证所提方法的准确性和快速性。最后,通过现场数据验证了所提方法具有较高的泛化性。

汽轮发电机组轴系扭振及系统扰动对其影响的机理分析

从轴系扭振的基本物理概念出发,阐述了汽轮发电机组轴系扭振的现象与特点,并就电力系统电网中发生的各种扰动对汽轮发电机组轴系扭振的影响的机理进行了分析探讨。

电力系统扰动引起汽轮机轴联轴器与叶片根部的应力与疲劳

在电力系统故障情况下,汽轮发电机转子可能会受到大于额定满负荷下的扭矩。这些扭矩与发电机的电特性和整个转子轴线的机械特性两者有关。就作者所熟悉的机组而言,转子是按照能够耐受所形成的短路扭矩而不致在应力集中点超过转子材料的屈服点进行设计的。其后得到澄清的是,这样一种短路故障可能不是最严重的故障,而象失步故障和开断线路故障等可能更为严重。但目前还没有满意的方法来计算所产生的扭矩,为此,采用两种可供选用的方法。

基于扰动流体与TD3的无人机路径规划算法

针对双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法存在的动作选取随机性低的问题,在TD3算法中依正态分布进行动作选取,并依据扰动流体路径规划方法在路径平滑度上较高的优势,提出一种基于扰动流体与TD3算法的无人机路径规划框架,将其用于解决动态未知环境下的无人机路径规划问题,实现了无人机路径规划方案的快速收敛。仿真结果表明,对算法的改进可大幅提升网络训练效率,且能在保证避障实时性的前提下,满足航迹质量需求,为路径规划任务中应用深度强化学习提供了新思路。

日地系统扰动多层次综合研究

本文介绍对日地系统扰动作多层次综合研究所取得的最新成果;分析了磁暴形态类型对行星际扰动结构,包括激波、高密度结构、强磁场结构、高速流等的响应特征;讨论了磁暴主相形成、延迟和消隐,及初相形成的条件;发现了行星际强磁场膨胀结构的动力学效应,及新的亚阿尔文波速流事例。

基于无扰动整组快速切换的晃电治理优化

本文提出一种基于无扰动整组快速切换的晃电治理方法。该方法基于物联网与云服务平台的无扰动整组快速切换系统,能够对进线回路、联络线运行状态和电压电流等进行实时在线监测。验证试验表明,该方法能够有效降低晃电幅度,提高系统的电压质量,当系统电源回路出现失电、短路故障时,该方法能够在30 ms内将故障电源切换到备用电源,减少晃电对设备的损害,提高电力系统的供电质量和可靠性。此外,该方法还可以为电力系统的规划和设计提供参考,优化电力系统的结构和运行方式。

基于无扰动整组快速切换系统的晃电治理

现代企业生产装置的规模越来越大,虽然晃电持续时间比较短,但对生产的影响巨大,瞬间的电压波动将造成大量电动机跳闸和设备停机。为了避免晃电影响生产,晃电治理迫在眉睫,应用基于物联网与云服务平台的无扰动整组快速切换系统能够对进线回路、联络线运行状态和电压电流等进行实时在线监测,能够在系统电源回路出现失电、短路故障时在30 ms内将故障电源切换到备用电源,保证企业内的敏感负荷不出现大面积的停产停电现象。通过对配网运行的全过程监管,保障了企业电网安全连续供电,提高了企业电网运行的可靠性、安全性和运维效率。

系统扰动对600MW机组轴系扭振影响及防范措施

结合600 MW发电机组运行实际情况,阐述了系统扰动与600 MW汽轮发电机组轴系扭振问题。全面叙述系统扰动对轴系扭振的响应、轴系扭振的特点、电气扰动对轴系扭振的影响分析、轴系疲劳寿命损耗监测等,并进一步提出轴系扭振的抑制和防范措施,供600 MW汽轮发电机组工作人员借鉴参考。

一类在三次多项式扰动下的Hamilton系统的极限环

利用Ｐｏｉｎｃａｒｅ分支与Ｈｏｐｆ分支的有关理论，讨论了一类Ｈａｍｉｌｔｉｏｎ系统在三次多项式扰动下的极限环个数问题，在该系统的一阶Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数不恒为零，以及一阶Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数恒等于零但二阶Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数不恒为零的情况下，分别得到了这个扰动系统的极限环数目的最小上界的完整结论。

扰动影响下一阶线性定常分布参数系统的小波预测控制

对扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统用正交小波变换实现了逼近,提出了基于小波变换的离散时间分布参数系统的预测控制算法,将Haar正交小波应用于扰动影响下的一阶线性定常分布参数系统的预测控制仿真研究,结果说明了算法的有效性。

线性时变切换系统及其非线性扰动系统的稳定性分析

研究了一类线性时变切换系统及其带有非线性扰动系统在任意切换律下的稳定性 .首先导出了线性时变切换系统在任意切换律下指数稳定的充分条件 .然后 ,研究了其带非线性扰动项的系统在任意切换律下的全局指数稳定性特性 .最后 ,用数值例子对所得结果加以了阐明 .

含有界扰动系统的多模型自适应控制

对含有有界扰动和参数不确定性的离散时间被控对象建立多个辨识模型,覆盖被控对象的参数不确定性。给定指标切换函数,构成多模型自适应控制器。引入“局部化”技术,在保持计算精度的同时,提高了计算速度。同时证明,多模型自适应控制可以保证闭环系统输入输出稳定,且保证对给定有界参考输入、被控对象输出可在一给定界范围内跟踪参考输入。

非线性扰动广义NNV系统的孤立子渐近行波解

采用了一个简单而有效的技巧,研究一类非线性扰动广义NNV(Nizhnik-Novikov-Veselov)系统.首先用待定系数法得到一个相应典型系统的孤立子解.其次构造一个广义泛函式,并对它进行变分计算,利用变分原理求出对应的Lagrange乘子,并由此构造一个特殊的变分迭代关系式.然后依次求出原非线性扰动广义NNV系统的孤立子渐近行波解.最后通过举例,说明了使用该方法得到的近似解具有简单而有效的优点.

具有非线性扰动的离散奇异时滞系统的保性能控制

为了设计系统的保性能控制器,使得闭环系统是正则、具有因果关系且稳定和性能指标有一上界,研究了扰动是满足Lipschitz条件的一类非线性离散奇异时滞系统的保性能控制问题.应用线性矩阵不等式方法,给出了系统的保性能控制器存在的充分条件,并在这些条件可解时,给出了保性能控制器的表达式.最后通过仿真实例表明了所给方法的有效性.

随机扰动下一类混沌系统的同步

基于工程上广为应用的非线性鲁棒观测器思想,在随机扰动存在的情况下,对一类混沌系统成功地实现了同步。响应系统分两步进行设计,首先利用矩阵理论通过线性变换将受扰混沌系统进行扰动解耦,使系统部分状态与扰动无关,然后针对扰动解耦系统设计非线性观测响应系统。同时结合混沌吸引子有界性这一特点,将观测器存在条件化为求解系统的LMI,最终的仿真结果证明了该方法的有效性。

基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。