一种用于传感器模拟前端的可编程增益放大器

基于华虹0.18μm CMOS工艺设计了一款用于传感器模拟前端的可编程增益放大器(PGA),其整体采用全差分结构来抑制传感器输出的共模噪声、直流分量以及供电电源的输出噪声。该电路由仪表放大结构轨对轨输入级、轨对轨自动调零全差分运算放大器、数字控制电路以及直流分量消除电路这四个部分构成,同时采用连续时间自动调零校准技术来降低其输入失调电压。PGA的放大倍数为5 bit调节,共12个档位,分别为1,2,4,8,…,1024,2048倍。在3.3 V电源电压下,PGA输入输出摆幅为0.2~3.1 V。在输入500 mV的直流分量条件下,在-40~125℃的温度范围内,可将直流分量抑制到47.6μV。通过Virtuoso软件进行电路设计、版图绘制以及仿真验证,后仿真结果表明,在进行100次蒙特卡罗仿真下,电源抑制比和共模抑制比在1 kHz处的平均值分别约为110.3 dB和116.1 dB,输入失调电压的1σ值约为21.3μV。

基于时间序列和神经网络的电力设备状态异常检测方法

为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在的设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种基于时间序列和神经网络的状态数据异常检测方法。通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电力设备数据离散为单个序列,计算状态变量在时间轴上的转移概率,通过状态转移概率和聚类算法快速检测数据异常。通过实验对该方法的有效性进行验证。结果表明,该方法可以快速、有效地检测电力设备异常状态。

基于ARIMAX的风电功率预测研究

一次能源的波动特性给电网带来了许多麻烦,使得大量的风电、光伏都不能被充分利用,风电功率预测技术作为有效应对风电接入的关键技术之一,对指导系统调度运行、风电场生产安排具有十分重大的意义。基于ARIMAX建立了风电功率预测模型,并采用实测数据对模型有效性进行验证。研究结果表明,将风速作为外因变量,利用历史风电功率数据可以对未来短时风电功率进行较为准确的预测。

某汽车收音机自动开机问题分析及解决方法

某汽车品牌收音机在零公里和售后阶段均存在自动开机的问题,会造成电瓶馈电等后果。文章从该收音机电路原理出发,利用示波器等工具测试了触发自动开机的原因,锁定了失效的电子元件,并对其进行了金相切片分析,找到了电子元件失效的原因。根据电子元件的失效现象,进一步对其封装进行了研究,对各末端因素进行了逐一排查,对不利因素进行了优化。跟踪结果表明,元件的性能改善和良率提升,大幅降低了该收音机缺陷率,提升了客户满意度。文章对收音机电源电路的介绍和自动开机问题的分析方法为其他车载电器类故障提供了一些解决思路。

基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法

针对现有电力负荷管理终端运行故障辨识率低问题,提出一种基于自编码多层感知器的电力负荷管理终端运行故障诊断方法。首先,分析负荷管理终端运行状态指标与故障;其次,阐述自编码多层感知器电力负荷管理终端运行的故障诊断模型及其实现方法,通过终端运行技术指标时序数据的等间隔式滑动窗口,操作获取表征终端运行状态特征候选集合,采用自编码器AE特征选择子模型,提取最优特征子集,借助多层感知器MLP故障诊断辨识子模型,实现终端运行故障分类诊断;最后,通过实验验证所提方法有效性。结果表明所提方法能提升电力负荷管理终端运行故障辨识精确率、召回率和辨识效率,实现电力负荷管理终端运行故障的精细化诊断。

基于SCG优化SSAE-FFNN的电能质量复合扰动深度特征提取与分类

随着智能电网的发展,电能质量问题已遍布电网并威胁着电网的安全稳定,且电能质量监测数据日渐庞大,因此实现大规模系统中电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)的深度特征提取及智能分类识别对电力系统污染检测与管理具有重要意义。为此,文中提出一种基于堆叠稀疏自编码器(stacked sparse auto encoder,SSAE)和前馈神经网络(feedforward neural network,FFNN)的电能质量复合扰动分类方法。首先,基于IEEE标准构建PQDs仿真模型。然后,建立基于SSAE-FFNN的PQDs分类模型,并引入缩放共轭梯度(scaled conjugate gradient,SCG)算法对模型进行优化,以提高梯度下降速度和网络训练效率。接着,为有效降低堆叠网络的重构损失同时提取出深度的低维特征,构建SSAE的逐层训练集及微调策略。最后,通过算例分析验证文中方法的分类效果、鲁棒性、泛化性和适用场景规模。结果表明,文中方法能够有效识别电能质量复合扰动,对含误差扰动和某地市电网的21组实测扰动录波数据也有较高的分类准确率。

基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法

针对当前电力资产信息管理系统难以准确自主发现异常数据的问题,提出了一种基于IWOA-ELM-AE的电力资产信息管理系统异常数据检测方法。在管理系统框架下分析了可能存在的异常类型,将改进鲸鱼优化算法(IWOA)用于优化极限学习机自编码器(ELM-AE),建立了电力信息系统异常数据优化检测模型。将模型应用于电力资产信息异常数据检测,并建立性能评估指标体系以衡量其效果。结果表明:所提方法的检测性能评估结果与传统模型相比具有显著优势,能够更为准确地检测电力资产信息中存在的异常数据。

基于多尺度时间序列块自编码Transformer神经网络模型的风电超短期功率预测

风电超短期功率预测过程中对时间依赖性的有效捕捉与建模,将直接影响风电功率时间序列预测模型的稳定性和泛化性。为此,提出一种新型时序Transformer风电功率预测模型。模型架构在逻辑上分为时间块自编码、隐空间Transformer自注意力时序自回归、随机方差缩减梯度(stochastic variance reduce gradient,SVRG)优化3个部分。首先,依稀疏约束及低秩近似规则,风电功率时空数据被半监督映射至隐空间;其次,隐空间编码经由多头自注意力网络完成时序自回归预测;最后,模型采用方差缩减SVRG优化算法降低噪声,达到更高预测效能。实验结果表明,所提新型Transformer架构能稳定有效进行超短期风电功率预测,预测结果在准确性、泛化性方面相较于传统机器学习模型都有明显提升。

一种基于IGCT的地面自动过分相方案及其电压切换控制策略研究

针对传统基于晶闸管的地面自动过分相系统中电力机车仍存在毫秒级的失电时间且可能面临励磁涌流的问题,提出一种基于集成门极换流晶闸管(integrated gate-commutated thyristor,IGCT)的地面自动过分相方案,采用IGCT取代晶闸管阀组进行中性区电压切换,实现开关开通和关断时间的完全可控。进一步基于磁链分析,以中性区电压切换后电力机车主变压器不产生磁偏为控制目标提出不同供电臂相位差情况下基于IGCT的地面自动过分相方案的电压切换控制策略,并搭接仿真模型对其工作效果进行验证。仿真结果表明,所提方案可以将列车的失电时间进一步缩短至几百微秒且有效避免电力机车主变压器的励磁涌流,减小电分相对列车运行的影响。

高速铁路全并联AT供电牵引网短路故障仿真研究

牵引供电系统作为牵引动力的唯一来源,其长期供电能力与大功率随机性冲击负荷之间的平衡适应问题,以及高供电可靠性与复杂系统运行环境之间的协调匹配问题,将是开展400 km/h及以上运行速度条件下高速铁路工程建设项目所需解决的关键技术问题。针对全并联AT供电系统在实际运营场景下可能出现的3种牵引网典型短路故障,分别从单边及双边供电角度,探究了牵引网系统发生不同类型故障时的电气分布特征,并基于实际牵引网悬挂类型及参数选型构建系统仿真模型,以实施短路故障仿真,从而获取牵引变电所系统及馈线侧、AT所和分区所处遭遇不同类型故障时的故障电流仿真结果。研究成果可为供电系统方案设计及优化配置提供相应的理论和技术支撑。

电力电子技术在无功补偿自动控制中的应用

文章研究电力电子技术在无功补偿自动控制中的应用,首先将电力电子技术中的接触器与晶闸管应用于无功补偿自动投切控制过程中,基于接触器触头无功耗与晶闸管过零投切的优势,设计应用于无功补偿装置中的零投切接触器,其运行状态良好,变电所功率因数显著提升。

基于模糊自抗扰的光伏储能控制策略研究

针对光储系统使用传统比例微分控制自适应能力差、动态响应时间慢、超调量大以及受干扰时母线电压波动大等问题,提出基于模糊自抗扰的混合储能混合控制策略。采用模糊控制器思想对自抗扰控制参数进行在线整定,赋予自抗扰控制器自调节能力;用模糊自抗扰控制替换传统比例微分控制电压环,构成基于模糊自抗扰的共电压环的双闭环控制结构。将传统的比例微分控制和自抗扰控制进行仿真对比,结果表明,所提出的自抗扰控制在启动时几乎无超调,动态响应速度更快,母线电压波动更小。

具有升压能力的新型18脉冲自耦变压整流器

此处提出了采用DP型不对称式新型18脉冲升压自耦变压整流器的方案来代替航空/车载等交流电源前端传统二极管不控整流,有效减少了交流输入系统的谐波含量,显著提高了系统的功率因数。详细给出了新型18脉冲升压自耦变压整流器系统工作原理,以及硬件设计与参数计算方法。最后在理论分析的基础上,研制出一台额定功率为3.5 kW的实验样机并对实验结果进行了分析,表明了所提新型18脉冲升压自耦变压整流器及其参数设计的正确性。

考虑行业关联度的工业用户用电异常识别研究

针对工业用户的行业属性对其用电模式的影响,本文提出一种考虑行业关联度的工业用户用电异常识别方法。基于真实工业用户用电负荷数据生成多个行业类别的典型负荷特征曲线。运用改进灰色关联度算法计算电力用户用电特征与各个行业典型用电特征之间的关联性,生成用户的行业关联特征;利用多头注意力机制(MHA)提取用户负荷序列特征,与行业关联特征相结合,采用变分自动编码器(VAE)所提供的重构误差作为异常判定度量,建立MHA-VAE深度异常检测模型,实现对多种类型工业用户用电异常的识别。结果表明,引入用户的行业关联特征后异常检测的准确率、检出率和误检率分别为96.84%、98.02%、4.35%,与仅考虑用户负荷特征相比准确率提高1.06%,误检率降低2.24%。

远程操控式道岔自动注油系统的研究

针对目前道岔在摩擦处采用人工注油,存在维修“天窗”短、在线路上作业难、任务重等问题,研发了远程操控式道岔自动注油系统。通过在道岔附近设置注油分机,从信号集中监测系统或道岔缺口监测系统获得道岔正/反位信息,实现道岔精准注油;采用电力载波传输技术,使用一对芯线进行数据及电源混合传输,实现室内外指令和信息传递,从而达到远程操控道岔进行自动注油的目的。介绍了该系统的结构组成、工作原理和工作流程,以及实现的功能,可为道岔日常维护提供科学有效的技术手段。

基于改进遗传算法的配网自动化终端布点优化配置方案研究

首先对配网自动化的可靠性指标进行阐述并建立数学模型,提出将遗传算法用于解决复杂情况下的配网自动化终端布局优化,并将模拟退火算法的思想与传统遗传算法结合,最后用改进后的遗传算法与普通遗传算法对配网自动化终端布局优化进行了对比,验证了改进后的遗传算法的性能提升,并用改进后的遗传算法求解复杂配网自动化终端布点优化。通过对改进后的遗传算法求解得到的最优解进行解码,得到的方案结果表明:优化后的配网自动化终端布局方案的供电可靠性提升到99.992%,并且方案所需费用比不进行任何优化的配网方案费用有所减少。

从黑格尔到阿甘本:辩证法的虚无主义问题及其解决路径

黑格尔辩证法工作的出发点是解决哲学二元论中蕴含的“虚空”和虚无化问题,完成主体意识对“虚空”自为的生成性转化。但阿尔都塞认为这种转化以“无主体进程”的本体论形式保留了虚无,并可以在霍布斯的国家主权机器及其去主体化的主体程序中找到相应的政治实践形式。阿甘本据此挖掘出辩证法内含的行动法则与暴力机制,指出它带来了自由行动的困境,而解决办法唯有开启有关“自我-触感”和非专有之爱的共同体经验。黑格尔到阿甘本这条思想脉络的发展,显示了黑格尔的“绝对者”概念对海德格尔及其后来的虚无主义批判的决定性影响,他们共同的解决路径是建立新型的行动共同体。

矿用宽输入电压DC/DC变换电源的研究

针对煤矿井下供电电压等级多,各种设备的电源适用电压等级单一的问题,提出了一种矿用宽输入电压DC/DC变换电源。该变换电源前级使用三电平Buck电路,使得开关器件的电压应力降为输入电压的一半,以适用于宽输入电压等级;后级采用LLC谐振电路在实现开关器件的零电压开关(ZVS)开通和零电流开关(ZCS)关断的同时,起到高频电气隔离的作用。针对宽输入变换电源的控制,前级采用输入电压前馈PI控制,后级采用线性自抗扰控制(LADRC),使变换电源在实现宽输入电压的同时,有较强的适应负载变化的能力。仿真与实验结果证明,该变换电源能适应70~1300 V的交流输入电压范围,输出负载变化的适应性强。

基于神经元优化PID算法的粒子加速器电源调节

粒子加速器电源受到惯性冲击、工作装置共振以及电磁干扰等,容易造成数字化调节过程的振荡、非平稳性、非线性、特征信息相近时难以正确辨识的问题。为此,该文设计一种基于神经元优化PID的粒子加速器电源频率自动控制方法。改进自适应陷波器微分方程,完成电源频率的采集,确定频率值的安全区间。根据经典PID控制架构,明确比例、积分和微分环节发挥的作用,结合各参数线性组合情况建立控制方程。为进一步提高控制效果,将神经元与PID控制相结合,添加转换器,引入输入权重,建立控制模型,实现粒子加速器电源频率的自适应控制。实验结果表明,该方法跟踪到的电源频率波形与给定波形具有更高的拟合度,在所提方法控制下电源频率始终保持在12 Hz,即使施加负载,也能够很快调节到理想频率值,说明该方法的响应速度也较快。

基于ARMA模型的海上风电功率预测研究

准确的海上风电功率预测是新型电力系统安全稳定运行的重要保证,可有效抑制风速波动对电力系统造成的不良影响。文章介绍了风电功率预测的国内外研究现状,提出一种基于自回归移动平均模型的海上风电功率预测方法。算例分析表明,所提出的海上风电功率预测方法效果较好,具有较高的工程应用价值。