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关键词： 蜣螂优化算法   向量机   风力发电  

摘要： 大规模风力发电随机性较大,接入电网时造成负荷波动以及系统稳定性降低。对此提出基于蜣螂优化算法优化向量机模型的风力发电功率短期预测模型。利用DBO-SVM模型根据风向,温度,气压和湿度等因素完成对于风力发电功率的短期预测。

关键词： 脉冲宽度   高功率微波   波导缝隙阵   天线增益  

摘要： 为了研究馈入脉冲波形的脉冲宽度(脉冲半高宽)对高功率微波阵列天线辐射特性的影响,以L波段(1.575 GHz)高功率微波波导缝隙阵列天线为例,首先从理论分析、数值仿真方面研究不同馈入脉冲波形脉宽对阵列天线辐射增益和辐射脉冲脉宽的影响,然后根据仿真模型加工制作了一款由4根波导组成的宽边纵缝阵列天线,并将波导缝隙阵列天线结合功分网络与吉瓦级微波源(高功率微波磁控管)连试,开展了高功率微波辐射实验。数值仿真结果表明,当馈入的L波段微波脉冲脉宽约为10 ns时,阵列天线辐射增益比连续波馈入时的增益减小2.2 dB,脉宽展宽2.6 ns;当馈入脉冲波形脉宽约为15 ns时,阵列天线时域增益比连续波馈入时的时域增益减小1.5 dB,脉宽展宽1.9 ns。高功率微波实验结果表明,与辐射场脉宽为9.6 ns的高功率微波相比,辐射场脉冲脉宽为15.65 ns的高功率微波功率密度提升了3.1 dB。

关键词： 新能源消纳   V/F控制   谐振抑制   有源阻尼   无源阻尼   国家能源政策   储能系统   可再生能源  

摘要： 随着国家能源政策的支持和科技的不断进步,可再生能源在电网中所占比例显著增加,储能技术成为促进新能源消纳的关键技术之一。在储能系统中LCL型滤波器存在谐振问题以及电网故障状态下的暂态功率补偿问题。由于LCL滤波器的固有谐振特性,其在实际应用中易受开关噪声和低频滤波影响,引起系统稳定性下降、电能质量降低、设备损耗增加以及维护成本上升等问题。分析了有源阻尼和无源阻尼控制算法,并提出V/F控制模式下的虚拟阻抗控制策略,通过消耗高频谐波能量来有效抑制谐振。

关键词： 风力储能   改进鲸鱼算法   极限学习机   特征预测  

摘要： 在风力储能微电网中,提前精确地对风电场的实际输出功率进行预测,能够有效提高并网调节的稳定性。针对现有模型对风功率特征参量预测精度不高,提出一种基于IWOAELM(improved whale optimization algorithm of extreme learning machine,IWOA-ELM)的风功率特征参量预测方法。通过改进鲸鱼算法优化极限学习机的参数,建立基于时间序列的IWOAELM风功率特征参量预测模型,预测未来时刻风功率的特征参量;采用均方根误差、平均绝对误差等指标综合评估模型的预测性能。试验结果表明,提出的预测方法在风速上的均方根误差和平均绝对误差为5.488、3.72%,在风向上的均方根误差和平均绝对误差为19.354、12.46%。预测精度明显高于WOA-ELM、PSO-ELM、BP、ELM等风功率预测模型。

关键词： 新能源船   大功率   直流充电   箱变电源   短路电流计算  

摘要： 为满足大容量电池动力船舶以及超级电容动力船舶充电需求,通过设计2.5 MW船舶充电系统,包含:船岸连接的电压电制、充电系统设备,其中包括箱变电源以及船岸连接部件等方面,同时考虑船岸两端,进行短路电流计算及分析。通过多方案的比较及实船配套验证,采用大功率直流充电系统具有容量大、充电快、操作安全、使用方便等特点,为新能源渡船大功率充电系统提供有效的解决方案。

关键词： 光伏   中期功率预测   遗传算法   小波神经网络   可用功率   模糊C-均值聚类  

摘要： 为解决光伏发电存在限电情况下,光伏中期功率预测结果偏小导致预测精度降低的问题,提出了一种基于光伏可用功率的遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN)的预测模型。GA-WNN模型在预测日的相近日期内覆盖晴天、雨天、多云等多种天气类型,通过模糊C-均值聚类算法辨识限电情况,并将光伏可用功率作为训练目标,建立了WNN光伏中期预测训练模型。GA-WNN模型以预测日获取的光伏数值天气预报作为输入,经过训练后可以直接预测未来1~10 d的光伏中期功率。通过新疆某光伏运行电站的实际运行数据进行验证,预测精度达96%以上。将GA应用于WNN预测模型中,可显著提高光伏中期功率预测精度。

关键词： 10KV高基配电室管理   电气安装工程技术   变压器节能降耗   预防性试验   标准化管理   继电保护  

摘要： 本文探讨了配电变压器节能降耗技术的要点,针对当前能源紧缺的问题,提出了多种实用节能措施。研究配电变压器主要的损耗来源,从优化变压器设计、合理调整运行方式、加强维护保养以及推广智能控制技术等方面出发,阐述实现配电变压器节能降耗有效途径。提高供电效率,减少能源消耗,推动电气工程与自动化领域供电管理发展。

关键词： 开关振荡   栅氧老化   状态监测  

摘要： 随着SiC MOSFET的大量应用,其栅氧可靠性成为了备受关注的热点问题。然而现有研究主要关注正应力条件下的老化,对负应力引起的栅氧老化缺乏研究。首先,介绍了SiC MOSFET栅氧老化机理并分析监测参数的影响。然后,建立SiC MOSFET开通过程的高频振荡等效模型,并分析栅氧老化对监测参数,即栅极开通振荡电流峰值的影响。最后通过双脉冲实验和Buck电路研究了负栅极偏置下的开关过程中的SiC MOSFET各特征参数。研究结果表明,负栅偏加速老化200 h后阈值电压降低了51%,栅极开通振荡电流峰值增加了39%,此处的研究可为SiC MOSFET在负栅极偏置下的状态监测提供支撑。

关键词： 视觉跟踪   相关滤波   低秩约束   上下文感知   重检测  

摘要： 基于DCF的目标跟踪方法在保持实时运行时,由于在精度和鲁棒性之间实现了很好的权衡而备受关注。但是,当出现遮挡、移出视野、平面外旋转等干扰时,现有跟踪器仍面临着模型漂移甚至跟踪失败的情况。为此,提出了一种基于低秩上下文感知的相关滤波器LR_CACF。具体来说,在滤波器学习阶段,直接将目标及其上下文信息集成到DCF框架中,以更好地将目标从背景中鉴别出来;同时,对跨帧视频施加低秩约束以强调时序平滑性,使得学习的滤波器处于一个低维的鉴别流行上,进一步提高了跟踪性能;然后,利用ADMM实现滤波模型的高效优化;此外,针对模型失真的问题,启动多模态检测机制来识别响应图的可靠性,当反馈不可靠时,滤波器停止训练,同时扩大搜索区域,并采用区域重叠的方法重新捕获目标。在OTB-50,OTB-100和DTB70数据集上进行了大量实验,实验结果表明,相对于基线SAMF_CA,在DP方面,LR_CACF分别获得了6.9%,4.0%和7.1%的增益,AUC分别提高了3.6%,2.7%和5.4%。基于属性分析的结果表明,LR_CACF尤其擅长处理遮挡、移出视野、平面外旋转、低分辨率和快速运动等场景。

关键词： 变压器   故障诊断   小样本   数据-机理驱动   虚实特征融合   频率响应分析  

摘要： 针对变压器绕组诊断的小样本场景,提出一种虚实特征融合的数据-机理驱动方法,通过引入仿真模型弥补实际样本特征不足的问题。提出虚实特征融合方法的原理,推导其基本公式,构建虚实特征融合的小样本故障诊断框架。搭建变压器绕组故障测试实验平台,采集包含不同故障位置、故障类型、故障程度的测试实验样本集,同时获得仿真模拟虚拟数据集。对比试验表明,所提数据-机理融合方法对多种智能算法在不同小样本程度下的诊断性能均有提升效果:在小样本程度为30%的小样本场景下,基于所提方法的平均诊断准确率提高了27.1%。针对虚实数据相似度对诊断结果的影响进行了探讨。