基于简化p-q-r理论的统一电能质量调节器控制策略

阐述了p-q-r瞬时功率理论的原理,提出一种特殊情况下的简化p-q-r理论,基于这一理论,提出一种统一电能质量调节器(unified power quality conditioner,UPQC)的综合控制策略,此策略综合了通常的直接控制策略和间接控制策略的特点。重点介绍了补偿电流及补偿电压的计算方法,详细分析了控制策略的原理,推导出p-q-r坐标下的相关运算公式,给出了在该坐标轴上的详细控制框图。仿真结果显示,将采用这种控制策略的UPQC用于补偿三相四线非线性及不平衡系统,可以实现对负载谐波、无功及中线电流较好的补偿,使负载获得额定端电压,同时提高电源侧功率因数,表明这种控制策略是可行、有效的。

基于p-q-r变换和数学形态滤波的电压暂降检测算法

针对适用于动态电压恢复器的电压暂降检测进行了分析研究,提出一种基于p-q-r变换和数学形态滤波的快速检测方法。利用单相电压构造三相系统,通过坐标变换将电压的基波分量转换成直流分量,通过数学形态滤波器对非直流量进行滤波,得到相应的暂降幅值和相位跳变。由于改进的方法中用参考电压代替了PLL环节,从而减少锁相过程中的延时以及误差;同时利用数学形态滤波器代替传统的低通滤波器,基于该方法的滤波主要是布尔运算和少量的加减运算,与一般低通滤波器相比,计算简单且延时短。仿真结果证明了该方法的快速性和有效性。

基于p-q-r理论的UPQC直接控制策略

阐述了p-q-r瞬时功率理论的原理,提出了基于该理论的统一电能质量控制器(UPQC)的直接控制策略,探讨了将其用于三相四线非线性及不平衡系统中的实现方法。着重介绍了p-q-r参考波形的产生方法,以及串联补偿电流和并联补偿电压的计算方法,并将其应用于非线性不平衡负载在电源电压不平衡及电压跌落情况下UPQC直接控制策略中。分析了控制策略的原理,推导出相关运算公式,给出了详细的控制框图。Matlab/Simulink仿真结果表明,采用该方法可以有效地消除非线性及不平衡负载对电网的影响,使电网输入功率因数为1,同时,串联补偿器隔离了电网电压对负载电压的扰动,并联补偿器给负载提供三相平衡及正弦的额定电压,不受电网电压变化的影响。

一种基于Q-R矩阵分解的自适应滤波算法

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性。在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于Q-R矩阵分解的自适应卡尔曼滤波算法。将协方差阵分解为两个矩阵的乘积,来保证协方差矩阵的正定性。仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点。

p-q-r法在三相四线制谐波抑制中的应用

分析了p q r法在电力系统谐波检测中的应用。详细讨论了三相四线制中电压有畸变和负载不对称时中线电流的抑制效果,从HyosungKim提出的p q r法的基本理论出发,通过理论分析和仿真证明p q r法在电压畸变明显时不能完全抑制谐波,而对无功补偿和中线电流抑制有较好的效果。

p-q-r谐波电流检测方法及改进设计

针对p-q-r法在电网电压畸变情况下存在的检测误差,运用p-q-r理论对其加以改进。采用由锁相环生成的无畸变三相电压参考信号代替实际电压检测信号参与检测运算,以避免电网电压畸变对检测精度的影响。提供了改进前后的仿真对比结果,其结果验证了改进的p-q-r检测方法的优越性,具有一定参考价值。

p-q-r理论在单相动态电压调节器中的应用

动态电压调节器是目前解决电压凹陷问题的较好选择,文章基于p-q-r理沦,通过以单相电源作为参考电压构造虚拟三相系统及多次坐标变换,提出了一种在单相系统中实时检测电压凹陷并计算补偿电压的方法。电源侧电压的基波分量经过坐标变换后在p-q-r坐标下变为直流分量,在p-q-r坐标下控制器能快速计算出电压有效值和补偿电压,p-q-r坐标下的补偿电压经过反变换即可得到a-b-c坐标下各棚的补偿电压。基于p-q-r理论的检测方法具有很好的静态和动态特性,仿真结果证明了该方法的正确性。

基于p-q-r法的电力系统谐波检测方法

指出只要三相电压、电流对称,无论电压是否有畸变,在三相四线制电路中用p-q-r法检测系统的谐波电流时,ip,iq中只含有3k次谐波(k为整数)。根据重采样理论,在保证ip,iq中的直流分量Ip,Iq的频谱不混叠的情况下可以对ip,iq进行4倍重采样,针对ip,iq中只含有3k次谐波这一特征可以设计均值滤波器,以减小计算量,提高滤波器的动态响应速度。此外,还可以通过控制r轴电流ir将电压畸变时的中线电流补偿到零。

基于改进p-q-r法的三相四线制系统谐波电流检测方法的研究

针对传统p-q-r理论不适用于三相电压发生畸变或不平衡等情况的缺陷,提出了改进的p-q-r法。该方法采用三相单位对称正弦信号代替三相电压。通过理论分析及仿真,证明改进的p-q-r法算法清晰,没有增加电路复杂性,且不需要锁相环,在三相电压发生畸变或不对称时,能够实时检测谐波电流及基波负序、零序电流。

p-q-r法与FBD法在三相四线制系统谐波电流检测中的对比

谐波电流检测是使用并联有源滤波器解决电网谐波污染的关键环节。对当今流行的三相四线制系统中谐波电流检测方法:p-q-r法、FBD法进行了深入分析。就系统电压对称和发生畸变2种情况,讨论了各自在谐波电流检测准确性、消除中线电流有效性、计算量、实时性等方面的检测性能,最后采用PSCAD/EMTDC仿真软件加以验证。结果表明,2种检测方法在准确性方面基本相同,FBD法电路简单,实时性较强;而p-q-r法能够独立消除中线电流,补偿灵活性好。

三相四线制系统谐波检测的p-q-r法

介绍了针对三相四线制系统谐波检测所提出的p-q-r法,详细讨论了p-g-r法对中线电流的抑制效果。针对电网电压畸变时补偿不完全的情况,提出采用前置滤波的方法,对采样的畸变电网电压信号进行滤波,去除谐波成分,保留基波成分。仿真结果表明,采用该方法能够完全补偿电流谐波分量,消除电压畸变对结果的影响。

基于Q-R分解的平滑算法在惯导参数标定中应用

针对舰船中低精度惯性导航设备参数标定维护费用高、过程周期长等问题,采用测姿型DGPS作为测定误差的基准平台搭建导航设备性能测试系统,利用组合导航方式获取的高精度导航参数对惯导设备性能进行评估。为此,利用Q-R分解中上三角矩阵求逆计算的快速性和稳定性特点,建立基于Q-R矩阵分解的区间平滑滤波器,取代滤波误差方差阵P阵的计算为R阵的迭代,避免P阵在计算过程中失去正定性和对称性导致滤波发散。仿真分析结果表明:结合导航设备性能测试系统的Q-R分解区间平滑算法能有效提高系统位置、速度、姿态等数据的估计精度和数据平滑度,可以作为一种中低精度惯导参数性能事后评估方法。

传统瞬时功率理论与p-q-r功率理论的一致性

分析比较了传统瞬时无功功率理论与p-q-r功率理论。两者是在不同的坐标系下定义各自的瞬时功率量,两者功率定义都认为瞬时电流与电压同方向的是有功电流,与电压方向垂直的是无功电流。通过理论分析及仿真可知两种方法的补偿效果是完全一致的。p-q-r理论比传统功率理论多了两次坐标变换,计算量比较大,在检测效果相同的情况下,运用传统无功理论进行谐波检测可以有效减小计算量。

人工智能算法决策与企业研发“合谋”

在一个企业研发博弈环境下,运用强化学习Q-learning算法对多智能体进行联合训练,探讨人工智能决策下企业研发竞争的可能结果。主要结论:第一,与纳什均衡结果相比,人工智能决策下企业研发投入更低而利润水平更高的情况是普遍存在的;第二,智能体数量的增加能够降低“合谋”的实现概率;第三,研发的外溢度会促进智能体“合谋”,且在智能体数量较多时更易实现;第四,学习率的提高能够降低“合谋”的实现概率,且在智能体数量较多且研发外溢度较低时作用更显著。基于以上研究结果,提出加强人工智能算法在企业决策层面应用管理的政策建议,为数字经济时代的算法监管政策和反垄断规制的完善提供了理论支持。

O_(q)(SO_(5)(C))经由U_(q)(so_(5)(C))的Jantzen途径实现

受Jantzen研究U_(q)(sl_(2)(C))和O_(q)(SL_(2)(C))方法的启发,利用U_(q)(so_(5)(C))自然表示理论中的R-矩阵,实现了B2型量子包络代数的对偶Hopf代数结构,即B2型仿射代数群的量子坐标环O_(q)(SO_(5)(C)).

数字化转型何以提升农业企业绩效

在发展新质生产力的大背景下,数字技术作为一种重要的生产要素日益成为各行各业的焦点。本文选取2011—2022年47家中国A股涉农上市企业作为研究对象,运用双固定效应模型实证研究数字化转型对农业企业绩效的提升作用。研究发现,长期内数字化转型能显著提升农业企业绩效,但这种提升作用在短期内无法实现。研发投入作用于数字化转型时会削弱数字化转型对农业企业绩效的提升作用,同时财务杠杆较低、规模较大的企业往往能够取得更好的成效。本文在理论方面进一步丰富了数字化转型与农业企业绩效之间关系的相关研究成果;同时在实践方面,根据研究结论,本文提出农业企业应积极稳妥推进数字化转型,同时转型过程中应紧密结合企业自身特色、注重配套服务等建议。

秩三对称张量及其互补问题

一个m阶n维张量是Q张量,如果张量互补问题TCP(q,A)对于任意的向量q∈R n都有解。即任意的向量q,都存在向量u使得u≥0,w=A u^(m-1)+q≥0且u^(T)w=0.在文献[1]的基础上进一步研究了对称秩sym(A)=3的Q张量是否是R_(0)张量这一问题。利用原命题与逆否命题等价,对非R_(0)张量的结构特征进行分类讨论,得出了具有该结构特征的张量其互补问题都是不可解的。

R-Factor Analysis of Data Based on Population Models Comprising R- and Q-Factors Leads to Biased Loading Estimates

Effects of performing an R-factor analysis of observed variables based on population models comprising R- and Q-factors were investigated. Although R-factor analysis of data based on a population model comprising R- and Q-factors is possible, this may lead to model error. Accordingly, loading estimates resulting from R-factor analysis of sample data drawn from a population based on a combination of R- and Q-factors will be biased. It was shown in a simulation study that a large amount of Q-factor variance induces an increase in the variation of R-factor loading estimates beyond the chance level. Tests of the multivariate kurtosis of observed variables are proposed as an indicator of possible Q-factor variance in observed variables as a prerequisite for R-factor analysis.

基于SP-LSQR的综合孔径辐射成像方法

综合孔径微波辐射计是被动微波遥感领域中一种重要的探测器。综合孔径辐射计成像反演过程在数学上是病态的反问题,传统正则化方法虽然能够有效克服其病态性,但重构误差较大、对干扰噪声鲁棒性不强。与传统正则化方法相比,最小二乘Q-R矩阵(Least Square Q-R matrix,LSQR)分解算法具有计算精度高、数值稳定性好等优点,但收敛速度不够快。对此,文中提出利用子空间预处理LSQR(Subspace Preconditioned LSQR,SP-LSQR)算法进行综合孔径辐射计反演成像,提高收敛速度。仿真结果表明:与Tikhonov正则化和带限正则化相比,SP-LSQR方法不仅可以降低重构误差,而且对干扰噪声的鲁棒性更强。此外,与LSQR方法相比,SP-LSQR方法在不降低成像反演精度的情况下,有效提高了计算效率。

雷达信号频率估计的改进R-Q算法

在信号频率估计中,针对传统Quinn算法及Rife算法存在频率估计值点靠近量化频率点估计误差较大,Rife算法和Quinn算法(R⁃Q算法)频率估计性能不稳定的问题,提出一种改进的R⁃Q算法。该算法首先利用Quinn求出频率偏差,并基于该频率偏差得到频率估计值并进行频移;然后对频率估计值峰值点及频移0.5处的点进行离散傅里叶变换(DFT),并利用Rife算法进行幅度插值得到最终频率估计值。分析表明,该算法使待估计频率始终位于两点DFT的中心位置,有效克服了传统算法在频率估计值点靠近量化频率点估计误差较大的问题,从而提高了频率估计的准确度。仿真结果表明,该算法的性能优于R⁃Q算法和I⁃Rife算法,提高了信号频率估计的精确度,稳定性较高,计算量小,且均方根误差更接近克拉美⁃罗限(CRLB)。