针对锂电池监测中光纤布拉格光栅(FBG)传感数据不完备的情况,提出一种基于非线性独立成分估计(NICE)的FBG应变数据补全方法。为优化NICE模型中采样退火参数,采用粒子群优化(PSO)算法对退火参数进行自适应优化,有效提升了数据生成质量。为进一步提升光纤光栅传感数据在锂电池荷电状态(SOC)估计中的有效性,构建了基于注意力机制和双向门控循环单元(Bi-GRU-Att)的SOC估计模型。实验结果表明,所提PSO-NICE算法相比生成对抗网络(GAN)数据生成算法,在10%、30%、50%和70%的不同数据缺失率下推土机距离dEMD均有大幅降低,特别是在缺失率为70%情况下dEMD降幅达到73.41%。与传统零值补全相比,所提方法使SOC估计的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了42.384%和37.256%。该方法为实际应用中光纤传感数据缺失的问题提供了解决方案和技术参考。
Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中得到了广泛应用。针对J-A磁滞模型参数辨识中精度低、耗时久的问题,提出了一种结合粒子群优化(PSO)与蚁狮优化(ALO)的混合优化算法。在算法初期,利用PSO算法的全局搜索能力,可迅速定位J-A磁滞模型参数全局最优值的大致区间;随后,在算法进入深入搜索阶段时,引入ALO算法,通过蚂蚁的随机游走、轮盘赌选择机制及精英保留策略,能够在限定的搜索空间内实现高精度的收敛,从而迅速锁定模型参数的全局最优解。仿真与实验验证表明,该混合算法在模型参数辨识上展现出快速收敛特性和高精度性能,且模拟磁滞曲线与实测数据高度一致,验证了其实用性和有效性。
针对光伏系统发电间歇性及电动汽车负荷随机性所引发的园区负荷波动问题,提出一种基于差分进化粒子群优化(PSO-DE)算法的协同优化调度模型。该模型以最小化园区运行成本及最大化电动汽车用户收益为联合目标优化函数。该算法融合了粒子群优化(PSO)算法的全局快速收敛特性与差分进化(DE)算法的局部搜索能力和种群多样性保持机制,有效提升了算法的收敛速度,收敛速度提升约30%。以上海某园区夏季典型日负荷数据作为仿真算例,结果表明,所提协同优化模型可有效降低园区运行成本,使电动汽车用户收益提高了7.7%,提升了系统经济性与运行稳定性,仿真结果验证了模型的准确性和有效性。
针对传统自动发电控制(AGC)参数管理依赖中心化数据库,存在数据篡改风险、多方协同效率低、操作透明度不足及历史追溯困难等问题。将区块链技术引入AGC参数管控的全过程,以解决参数核查、存证、追溯等管控难题。首先,设计了电网AGC参数管控区块链架构;其次,研究了AGC参数管控链构建的关键技术;最后,通过实验验证分析,对参数管控链的一致性核查、存证效率、共识效率等性能进行了分析。结果表明,所设计的参数管控链具备关键参数上链高效存证、可信追溯、一致性核查等功能,能够显著提升管理效率与安全性。
光伏并网变流器母线电压稳定性直接关系到电力系统的安全运行,针对光伏并网变流器在光照、温度等扰动下响应慢、抗扰性不足的问题,提出了一种模糊自抗扰稳压控制策略。该策略采用扩张状态观测器估计系统扰动并主动补偿,结合模糊聚类算法实现控制参数自适应整定,将模糊聚类的离线学习与自抗扰控制的在线补偿相结合。采用电压外环比例积分(PI)控制与电流内环自抗扰控制(ADRC)的双闭环结构,实现母线电压精确稳定。仿真结果表明,母线电压波动被控制在8.3 V以内,并网电流总谐波失真(THD)为2.1%,调节时间为1.5 s,各项指标显著优于传统方法,为光伏系统的稳定运行提供了有效保障。
面对分布式能源与并网技术、电动汽车充电桩等应用领域,系统对输出电流的动态性能指标提出了更高的要求。针对某产品要求在输出慢变正弦电流时,需具有良好的动态性能和较高的稳态精度,提出一种改进单神经元自适应比例-积分-微分(ISNA-PID)控制策略,其通过结合单神经元自适应PID(SNA-PID)与专家控制,用以在线自动调整SNA-PID的连接系数。对SNA-PID和ISNA-PID控制策略进行仿真与试验验证,结果表明,基于三相交错并联Buck的电源系统在使用ISNA-PID控制策略时,相比常规PID控制与SNA-PID控制,响应速度分别提升约27%与13%,稳态精度方面分别提升约76%与60%,验证了提出的ISNA-PID控制策略的有效性与优越性。
为了研究降电容电压型准Z源三电平逆变器的内在特性及其直流母线电压控制策略,首先对该逆变器的基本原理进行分析,随后采用状态空间平均法与小信号扰动法对准Z源网络直流侧建模,推导出直通占空比至准Z源网络电容电压的传递函数,为直流侧参数优化选择与控制系统设计提供理论依据。最后,设计了准Z源三电平逆变器的电压电流双环控制系统,实现了对直流母线电压的间接控制,可保持逆变器输出电压恒定,具备良好的稳态和动态性能,小信号模型正确性及控制系统合理性得到了有效验证。
为解决传统低压发电车并网过程中存在的操作复杂、冲击电流大及供电中断等问题,提出一种基于柴储协同的非侵入式柔性并网与不停电作业技术。该技术通过非侵入式采样,融合柴油发电机比例-积分-微分(PID)动态调节及合闸时间预测算法,实现对电压、频率、相位的精准柔性调控。同时,引入基于虚拟同步发电机(VSG)控制的储能系统,快速响应频率电压波动,有效避免柴油发电机因负荷波动出现调速器振荡或机组脱扣现象。工程验证表明,该技术可使现场作业时间缩短66%以上,实现零停电切换,彻底消除“两次短停”,显著提升了作业的安全性与可靠性,适用于配网计划检修与应急抢修场景。
随着大功率直流充电模块功率等级与功率密度的不断提高,对模块的散热设计提出更为严峻的挑战,其中强迫风冷散热被广泛应用于大功率直流充电模块。首先对模块入口段与充分发展段进行整体流体力学建模,得到统一的数学模型。在此基础上,求得系统阻抗特性曲线后再与风扇静压降联立,确定系统工作点并对散热器热阻进行数学建模。提出一种热模型的简化设计方法,基于该方法搭建了1台采用强迫风冷散热方式的60 kW大功率直流充电模块,并通过有限元仿真和热实验,验证建模与简化设计的合理性和可行性。
随着市场对塑壳断路器性能和成本的双重要求不断提高,其结构创新成为关键。介绍了一种去牵引杆、直接采用后备衔铁和调节螺钉顶跳再扣设计的塑壳断路器创新结构,通过阐述该设计的原理及结构特点,并与传统牵引杆结构对比,分析了其在降低成本、提高性能方面的优势。实践证明,该设计有效满足了市场对塑壳断路器高性能、低成本的需求,具有广阔的应用前景。
