应用神经网络预测蛇形微通道中流体的流动特性

基于伯努利方程建立惯性力作用下流体在蛇形微通道的流动方程。为预测惯性力作用下微流体的流动特性,提取了方程黏性力项中的阻尼特征系数,采用三层神经网络,建立微通道的结构特征参数与阻尼特征系数的映射关系。以数值仿真作为训练样本,通过神经网络提取其阻尼特征系数。制作了蛇形微通道的样机,通过离心实验验证理论流动特性。神经网络模型所预测的阻尼特征系数和实验得出的阻尼特征系数相差9.1%,证明神经网络模型能够较好地提取蛇形微通道的阻尼特征系数并预测微通道中流体的流动特性。

兼顾超低频振荡抑制和调频性能的自动发电控制参数优化

直流异步联网工程投运后,高水电占比送端电网已多次出现由于自动发电控制(automatic generation control,AGC)环节不稳定导致的频率振荡现象。针对该问题,提出了兼顾AGC模式超低频振荡抑制和调频性能的AGC控制参数优化方法。首先建立了高水电占比送端电网的负荷频率控制模型,并基于该模型分析了AGC控制参数与系统频率稳定之间的相互影响关系。在此基础上,定义特征阻尼系数(characteristic damping index,CDI)作为AGC环节阻尼性能指标,建立综合优化目标函数,并采用粒子群优化算法进行求解。最后,对优化结果进行了仿真验证,仿真结果表明,采用本文方法能够在保证AGC调频性能的同时有效提高AGC控制系统的阻尼水平,抑制AGC模式超低频振荡。