计及实时最大功率约束的高速磁浮列车再生制动能量存储利用

针对高速磁浮列车牵引供电系统结构及运行规则特殊性导致再生制动能量无法主动利用、能量回馈方式对局域网电压影响大的问题,在对高速磁浮列车牵引供电系统结构和能量流动机理进行分析的基础上,给出基于地面式超级电容储能的高速磁浮列车再生制动能量回收利用系统拓扑结构;考虑高速磁浮列车再生制动能量回收系统容量配置小、超级电容工作电压变化明显的特性,以高效回收再生制动能量为目标,将储能系统实时的可运行最大功率作为约束功率,制定相应的能量管理策略,实现系统不同工况下的能量管理,并通过分层控制策略实现整个再生制动能量利用系统的高效运行。通过仿真验证所提再生制动能量回收利用系统及控制策略的有效性,结果表明:所提方案可使高速磁浮列车牵引能耗降低21.83%;与储能系统采用固定功率约束的功率分配方式相比,再生制动能量利用率提高了11.9%。

理想气体有限时间热力学实验平台的搭建与有限时间热力学的前沿研究

与热机有关的热力学循环研究促使了热力学基础理论的建立.目前在应用需求的驱动下,热力学研究从平衡态走向非平衡态,热力学循环理论也从准静态过程走向了有限时间过程,形成了有限时间热力学这一前沿科学领域.但是,在大学阶段的物理教学中热力学领域的实验(特别是热循环及其效率的实验测量)较少.本文详细介绍了基于理想气体的有限时间热力学实验平台,以及如何利用该平台对理想气体的热力学循环进行精确测量.通过该平台可以定量测量热力学循环的功率和效率,检验有限时间热力学的重要理论预言,如不可逆熵产生对时间的反比标度、有限时间卡诺循环的功率与效率的约束,以及最大功率效率与卡诺效率之间的函数关系.该有限时间热力学实验平台可以推广到大学物理实验教学,促进热力学实验教学的升级.

改进ODPSO算法在光伏MPPT中的应用研究

光伏发电系统的输出功率具有明显的非线性特性,易受外界环境因素的影响,现有的最大功率点追踪(maximum power point tracking,MPPT)技术的追踪精度和追踪时间都有待进一步提高。对此,提出了一种结合了整体分布(overall distribution,OD)算法和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的MPPT算法(改进ODPSO-MPPT算法),以解决全局最大功率点追踪问题。对传统PSO-MPPT算法的速度分量加以约束,使其避免陷入局部最优并能准确地追踪最大功率,同时优化传统PSO算法的惯性权重并融合OD算法,使其能在更短时间内找到全局最大功率点。最后,搭建光伏发电系统仿真模型对所提算法进行验证。仿真结果表明,改进ODPSO-MPPT算法在标准测试条件和局部遮阴条件下均能更快速准确地追踪到全局最大功率。

基于有限时间算法的风机最大功率跟踪控制

风力发电系统长期运行在风速随机变化、未知输入扰动非零且不匹配不确定的环境中,针对这种运行状况,为了提高风力发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)性能,提出一种基于有限时间控制策略达到预设性能的控制方案。通过引入一种新的时变约束函数(time-varying constraining function,TVCF),将原来的有限时间跟踪控制问题转化为具有跟踪误差延迟约束的问题,然后通过使其稳定,优化了有限时间内预设性能的跟踪控制性能。该方法增强了对模型参数和外部扰动不确定的鲁棒性,提高了系统的全局渐进稳定性,使系统在参数改变以及外部扰动存在的情况下快速收敛跟踪误差。为了验证算法的有效性,将该方法与一阶滑模控制、传统比例积分微分控制在MATLAB/Simulink中进行控制器仿真实验,并进行了对比分析。实验显示,该算法的平均功率系数比使用PID控制时提高了4.06%,比使用一阶滑模时提高了1.55%。该算法相对于一阶滑模控制使得发电机的抖振现象减小了5.97%,证明了所提策略的有效性与优越性。

城市电网输配全局最大供电能力分析

城市电网是包含输电网和高压配电网的全局电力系统。传统电网供电能力分析中,往往分别对输电网和配电网单独求解,割裂了输配电网之间的统一协调关系。针对这一问题,提出了城市电网全局最大供电能力分析模型。首先,针对输电网结构特点,结合改进的潮流计算模型,采用线性规划法求解输电网满足N-1约束的安全供电能力;其次,针对高压配电网的结构和负荷特性,建立基于需求侧分析的高压配电网最大供电能力分析模型;最后,进行电能阻塞分析,求取城市电网全局最大供电能力。通过算例证实了该分析体系能有效计算城市电网的全局最大供电能力,定位电网整体供电能力的薄弱环节,为电网规划提供参考数据。

动态约束下的风电场最大可接入容量研究

基于DIgSILENT/Power Factory仿真平台建立了新疆某地区含风电场的电力系统仿真模型,以电压和频率两个电气量作为动态约束条件,通过对风电场的穿透功率极限的计算和仿真,确定了该地区电网的风电场最大可接入容量。研究结果表明:采用频率约束法计算和时域仿真分析相结合确定的风电场最大可接入容量,能保证风电系统的稳定运行;并且优化影响风电系统稳定运行的因素和不同约束条件,对确定系统的风电场最大可接入容量和风电场的设计、运行和规划都有重要意义。

超分辨力图像处理技术进展及在遥感中的应用

介绍了超分辨力图像复原处理技术在国内外的进展,着重介绍了基于Bayes分析的单幅图像超分辨力算法———基于Poisson分布的最大似然法(PML)、基于Poisson分布的最大后验概率法(PMAP)和基于Markov约束的Poisson分布的最大后验概率法(MPMAP)以及基于多画幅MPMAP超分辨力复原算法,并给出了单幅MPMAP法以及多画幅MPMAP超分辨力复原算法处理实际遥感图像数据源的结果,表明超分辨力图像处理技术在遥感成像领域具有良好发展和应用前景,有效实现了遥感图像中高频分辨力的复原。

基于隐马尔可夫模型的非监督噪声功率谱估计

噪声功率谱估计是语音增强算法的基本组成部分,传统算法大多采用启发式的估计方法,因而不能保证噪声估计值的统计最优。提出了一种基于极大似然的非监督噪声功率谱估计方法,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)在每个子带建立语音和非语音对数功率谱的统计模型,模型包含语音和非语音两个高斯分量,其中非语音高斯分量的均值表示噪声功率谱估计值,根据最大期望(Expectation maximization,EM)算法得到包括噪声均值在内的HMM参数集。针对语音信号可能出现的长时缺失,对HMM引入了一些约束条件,保证了模型的稳定性。实验表明,该方法获得的极大似然噪声估计优于基于启发式的经典方法获得的噪声估计。

基于蒙特卡罗随机选线最优潮流的电压崩溃临界点算法

提出了基于蒙特卡罗随机选线最优潮流的电压崩溃临界点算法。在最优潮流的基础上,融入蒙特卡罗随机选线以及基于负荷预测的负荷正态分布,以系统能够承受的最大负荷为目标函数,对由负荷的不确定性导致的变量随机性建立起相应的机会约束规划,采用非线性规划方法对目标函数进行优化,直接求得满足某一概率约束下的系统最大负荷。以IEEE3机9节点系统为例进行仿真,研究负荷分布和蒙特卡罗随机抽样下的支路切除对电力系统电压崩溃点的影响,计算出不同情况下的电压崩溃临界点,以此检验此模型的有效性。

基于频率安全约束与临界惯量计算的分时段限制风电出力方法

高比例风电接入导致系统等效惯量降低,增加了电网引发频率失稳的可能性。为保障日内频率安全稳定运行,同时避免大面积切除风电的不合理操作,提出了基于频率安全约束与临界惯量计算的分时段限制风电出力方法。通过引入频率最低点和最大频率变化率约束指标,并考虑日内运行方式变化,分时段求解电网临界惯量及对应的最大风电并网容量。结合电网实际惯量判定小于临界惯量的时段,对这些时段依据最大风电并网容量确定风电切除量,从而在日内各时段消除频率安全隐患。最后通过算例系统证明:所提方法能准确筛查电网日内存在频率安全风险的时段,求解的风功率分时段切除量可有效消除频率安全隐患。

输入受限情况下基于Hamilton系统的风力发电机组协同控制

针对风力发电复杂非线性系统,在输入受限情况下,研究风力机如何实现变风速运行下的最大风能捕获,使其工作在最佳功率曲线,以提高风能利用率,并探究多风力机的协同控制问题。建立风力发电复杂非线性系统的Hamilton模型,设计预置控制器实现风力机的最大风能捕获。基于非线性扇区法的饱和函数处理方法,设计一种无记忆状态反馈控制器,实现多风力机的协同控制。实验结果表明在变风速运行且输入受限的情况下,风力发电机组能保持在期望的转速下运行,既实现了变风速条件下的最大风能捕获,又实现了抗输入饱和情况下的多机组协同控制。

北京电网分布式电源可接纳容量分析

在分布式发电研究当中关于分布式电源的准入容量的研究是最重要的研究方向之一。研究中根据北京电网的实际情况,综合考虑电网的静态约束、暂态约束及电力平衡约束,采用试探法分别对风力发电、光伏发电和冷热电三联供三种形式的分布式电源的独立准入容量进行了仿真计算分析,找出了限制不同形式的分布式电源接入容量的主要因素;结合分布式电源资源约束以及国外运行成熟的多元分布式电源典型配比,对多元分布式电源的综合准入容量进行了仿真计算分析;研究结果可供确定三类典型分布式电源的未来可能发展规模参考。

考虑经济安全性的有源配电网供电能力研究

与传统配电网不同,接入有源配电网的可控分布式电源能够参与配电网的经济运行。可控分布式电源的出力分配由主动配电网的经济调度策略确定。为实现供电能力最大化,可控分布式电源通常运行在额定状态,这与经济运行的目标相背离。而且配电网运行需满足N-1安全准则,而现有文献中的分布式电源(DG)优化运行模型均未计及N-1准则,所得出力策略未必满足系统安全要求。综上所述,为解决这一问题,提出了一种考虑经济调度和N-1安全约束的供电能力模型。以供电能力经济比最小和安全距离均衡比最小为多目标,算例表明所提模型能保证N-1安全,实现了综合考虑系统经济性、安全性下的最优,验证了所提模型是合理、有效的。

基于多约束的电力通信网最大不相交路由选择机制

在智能电网中,提高业务服务质量并进一步降低网络风险是目前主要的研究方向。如何选择一条高可靠、稳定而且低风险的路由是智能电网中最关键的一环。现有的很多算法考虑的因素过于单一而导致优化程度不够。所以,文章结合业务通道压力与电力通信网的特殊性因素,提出了一种基于多条件约束下的最大不相交主备用路由选择机制,并且通过某省电网通信拓扑进行了仿真,阐述了该算法的优越性。

“微波技术与天线”课程实验教学模式探索

为适应社会发展需要,培养应用创新型人才,文章针对"微波技术与天线"课程实验教学中验证性实验偏多、学生自主实验能力较差、实验内容缺乏应用性等现象,探索创新型实验教学模式。通过虚拟实验在线课程、微波测量实验、微波通信系统实训逐步培养学生的理论学习与应用、实践操作能力和应用创新能力,形成"理论—应用—创新"的实验教学模式,锻炼了学生的专业创新思维,体现高层次应用技术型人才培养目标。

基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法

现有成对约束半监督聚类算法(CE-sSC)克服了极大熵聚类(MEC)算法不能利用样本成对约束信息的缺点,但CE-sSC算法的惩罚项中各熵项之间相互干扰,不利于惩罚项系数的选择。为克服此问题,基于相对熵提出了一类新的半监督聚类算法(PD-sSC),并把表示成对约束样本信息(外部信息)的相对熵项推广到了功效散度(PD)族。此时,PD指标可取任意的实数,当成对约束数较少时,可通过调整PD散度指标来选择比对比算法表现更好的PD-sSC算法。实验结果显示了PD-sSC算法的优良性质,PD-sSC算法惩罚系数的选择也比CE-sSC算法简单且高效。

基于机会约束的电厂混煤煤质和成本的Pareto前沿

电厂混煤掺配模型通常将混煤成分或性质限定在一定范围内,以寻找混煤成本最低的掺配方案,这种掺配模型实际上未对煤质进行优化。为此,定义了锅炉设计煤种的最大似然煤质,将掺配原煤的成分或性质视为随机变量,建立了基于机会约束的电厂混煤煤质和成本多目标优化模型,采用遗传算法得到该多目标优化模型的Pareto前沿。对一台实际运行机组Pareto前沿的分析表明:混煤煤质和成本的优化数据合理,结果满足机会约束要求。掺配模型还可以增加混煤煤质稳定性作为优化目标,考虑机组不同运行特性和掺配原煤实际状况,掺配模型选用不同优化目标和约束条件的组合,具有较强的灵活性和实用性。

认知中继选择系统发射功率受限时的性能研究

基于译码转发协议,对一个双跳认知中继选择系统的中断性能进行了研究。该系统采用半双工的通信模式,所有节点均配置单个天线,次级系统同时受到来自于主接收用户最大干扰功率和最大传输功率的双重限制。在独立非同一分布的瑞利信道环境下,推导出了中断概率的准确闭合表达式和高传输功率时的渐进闭合表达式,并利用蒙特卡罗仿真实验对理论分析结果的正确性进行了验证。实验结果表明:中继个数的增加降低了中断概率,提升了系统的性能,但是提升空间有限。另外,最大干扰门限和最大传输功率的变化关系给系统性能的提升带来瓶颈。

基于闭包准则和成对约束的半监督聚类算法

基于功效散度和成对约束的半监督聚类算法(PD-sSC)将相对熵推广到功效散度(PD)族,剔除了目标函数中不同惩罚熵项之间的干扰,提高了惩罚项系数的选择效率。但当成对约束数目相对较大时,PD-sSC算法聚类效果不够理想。为了解决这个问题,提出了一种基于闭包准则的成对约束打包算法(CCPC),该算法利用must-link约束对原样本组进行打包,再利用各个包的中心点替代整个包,从而得到一组新样本,最后利用PD-sSC算法对新样本进行聚类分析。实验结果表明,无论成对约束数目是大还是小,CCPC算法都有很好的表现。

电量约束比条件下梯级水电站短期优化调度研究

梯级水库的发电调度问题本质上是一个高度非线性的数学规划问题,并且随着梯级规模的增大,其解空间变得极其庞大且无规则,这给梯级水库优化调度计算带来了巨大障碍。本文结合四川省某流域梯级电站的实际背景,把该梯级水电站发电收入最大作为目标函数,建立了包含约束条件的优化调度模型,运用逐步优化算法(POA)对模型进行寻优,克服了动态规划算法的"维数灾"问题,并考虑了电量约束比问题,最后给出了短期优化调度算例结果与分析,具有一定的实际应用价值。