采用BP神经网络求解CUEP的实用计算

主导不稳定平衡点(Controlling Unstable Equilibrium Point,CUEP)的计算在电力系统暂态稳定分析直接法中具有重要意义。提出一种计算CUEP的新的实用算法:由系统受扰后各切除时刻状态及达到稳态后系统状态可分别作为输入和输出样本,训练BP神经网络;基于Thévenin定理及转矩-滑差曲线以及转子暂态特性,估算出等值系统中负荷母线发生三相短路故障下的极限切除时间,并以此作为大扰动故障临界切除依据,输入训练好的人工神经网络即可输出CUEP。数值仿真采用IEEE-39节点系统来构造算例,以C#.NET2010为编程语言,与时域仿真法对比证明了该方法的有效性及较高的精度。该方法无需牛顿法迭代计算、节省机时、误差小,具有一定的实用价值。

两种测量方法结果为何不同

在戴维南定理实验中．在测量二端网络开路电压时,实验讲义上介绍并要求用两种方法进行测量,但实验发现两种方法测量结果完全不同,其中必然有一种方法错误。本文分析了出现测量错误的原因,并用EWB仿真实验的方法进行了验证,提出了实验时应该注意的问题。

基于改进EKF算法变温度下的动力锂电池SOC估算

动力锂电池的荷电状态(SOC)准确估算是电池安全可靠有效使用的关键。而温度对动力锂电池的性能有较大影响,在综合分析动力锂电池SOC估算的各种因素的基础上,结合各种现有的SOC估算方法,比较了优缺点。考虑到−10~40℃的温度变化,对中航三元锂50 A·h锂电池在不同温度下进行混合脉冲功率性能测试试验(HPPC)以进行锂电池参数辨识,探究锂电池参数随温度变化特性,建立适应温度变化的Thévenin等效电路模型,运用平方根分解改进扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估算,以避免由于计算机字长引起的计算误差导致的滤波发散。对锂电池在变温度下进行参考汽车工况进行实验,导出电池数据在Simlink进行算法估算效果仿真验证。结果表明基于所使用变温度下的Thévenin等效电路模型运用改进EKF进行SOC估算的最大误差小于1.5%,平均误差为0.37%。上述方法可以校正SOC初始值的误差,不依赖于初始值的准确性,能实现不同温度下的SOC估算。