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基于模块化思想的LCC-HVDC改进小信号建模及交互稳定性分析

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电力系统保护与控制 2024年第10期52卷 84-94页

作者：王顺亮刘海军谢洋马俊鹏李永琪焦宁刘天琪四川大学电气工程学院四川成都610065

随着电网换相型高压直流输电(line commutated converter based high voltage direct current, LCC-HVDC)技术的广泛应用,交直流混联电力系统的交互稳定性问题日益突出。首先基于状态空间平均法建立了考虑非线性换相重叠动态过程的LCC... 详细信息

随着电网换相型高压直流输电(line commutated converter based high voltage direct current, LCC-HVDC)技术的广泛应用,交直流混联电力系统的交互稳定性问题日益突出。首先基于状态空间平均法建立了考虑非线性换相重叠动态过程的LCC换流器传递函数模型。为适应愈加复杂的直流输电系统建模,提出利用模块化思想分别建立LCC-HVDC各子系统小信号模型,并推导了能反映交直流系统和换流器之间电气耦合特性的接口矩阵实现子系统连接,从而模块化建立精确且易于扩展的计及控制链路延时和锁相环输出相位波动的双端LCC-HVDC系统改进小信号模型。最后分析了控制系统参数和控制链路延时对系统小干扰稳定性的影响以及失稳模态的主导因素,揭示了双端LCC-HVDC系统交直流混合谐振机理及送受端交互影响具体过程。研究结果可以为系统参数设计、谐振抑制措施提供理论基础。

关键词： LCC-HVDC 状态空间模型模块化控制链路延时谐振影响因素

基于直流电流瞬时微分的特高压直流分层接入系统非故障层换相失败预防控制策略

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电力自动化设备 2024年第2期44卷 126-132,146页

作者：王渝红李元琦廖建权陈立维赏成波四川大学电气工程学院四川成都610065

在特高压直流分层接入系统中,由于层间耦合作用,某一层交流系统发生故障可能导致非故障层换流器发生换相失败。为此,考虑到故障过程直流电流的变化,提出一种基于直流电流瞬时微分的换相失败预防控制策略。该策略基于故障后直流电流的变... 详细信息

在特高压直流分层接入系统中,由于层间耦合作用,某一层交流系统发生故障可能导致非故障层换流器发生换相失败。为此,考虑到故障过程直流电流的变化,提出一种基于直流电流瞬时微分的换相失败预防控制策略。该策略基于故障后直流电流的变化特性,得到换相电流时间面积控制中触发角修正量,代替原有换相失败预防控制,提高非故障层换相失败预防控制的启动精度;同时基于电流预测量和等效直流输入电阻动态调整低压限流控制器的指令值,提高其响应速度。在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型对不同工况下所提控制策略进行验证。结果表明,该策略可降低高低端换流器同时发生换相失败的风险,改善故障后系统的运行性能。

关键词：特高压直流输电分层接入系统换相失败电流预测换相电流时间面积低压限流控制器

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南京工程学院

江苏高教 2024年第4期 2+125-126页

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轻量化机器人抓取位姿实时检测算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 599-610页

作者：宋明俊严文邓益昭张俊然涂海燕四川大学电气工程学院四川成都610065

针对机器人对形状、大小、种类变化不一的未知物体的抓取,提出轻量化的抓取位姿实时检测算法RTGN,以进一步提升抓取检测准确率及检测速度.设计多尺度空洞卷积模块,以构建轻量化的特征提取主干网络;设计混合注意力模块,以加强网络对重要... 详细信息

针对机器人对形状、大小、种类变化不一的未知物体的抓取,提出轻量化的抓取位姿实时检测算法RTGN,以进一步提升抓取检测准确率及检测速度.设计多尺度空洞卷积模块,以构建轻量化的特征提取主干网络;设计混合注意力模块,以加强网络对重要抓取特征的关注;引入金字塔池化模块融合多层级特征,以提升网络对物体的抓取感知能力.在Cornell抓取数据集上进行测试,RTGN检测速度为142帧/s,在图像拆分和对象拆分上的检测准确率分别为98.26%和97.65%;在实际抓取环境下进行抓取实验,机器人对20类未知物体进行400次抓取,抓取成功率为96.0%.实验结果表明,RTGN的检测准确率和检测速度较现有方法有明显提升,对物体的位置和姿态变化具有较强的适应性,并且能够有效地泛化到形状、大小、种类等变化不一的未知物体的抓取检测中.

关键词：机器人抓取抓取检测注意力机制卷积神经网络深度学习非结构化环境

计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量优化配置

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电力自动化设备 2024年第7期44卷 149-155页

作者：刘祎泽向月四川大学电气工程学院四川成都610065

为了解决高耗能数据中心低碳化转型问题,提出一种计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量配置方法。根据延时特性将数据中心负载分为交互性负载与延时性负载,通过比特-瓦特变换与数据中心电能使用效率得出负载与数据中心能耗之间... 详细信息

为了解决高耗能数据中心低碳化转型问题,提出一种计及负荷转移需求响应的低碳数据中心光储容量配置方法。根据延时特性将数据中心负载分为交互性负载与延时性负载,通过比特-瓦特变换与数据中心电能使用效率得出负载与数据中心能耗之间的关系,以总净现值成本最低为目标函数,考虑清洁能源高渗透率水平、数据流需求响应管控约束,获得数据中心的光储容量配置结果。算例验证了所提方法的有效性。

关键词：低碳数据中心负荷转移需求响应比特-瓦特变换价格机制光储容量配置

敏感设备电压暂降故障样本增广与概率评估最大熵建模

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工程科学与技术 2024年第2期56卷 68-79页

作者：郑玫肖先勇陈韵竹郑子萱汪颖四川大学电气工程学院四川成都610065

敏感设备电压暂降故障概率评估面临样本小和先验知识不足两大难题。本文基于自编码技术和最大熵原理,提出一种适用于小样本的设备故障概率评估随机建模方法。首先,考虑敏感设备主要对暂降幅值和持续时间特征敏感,电压耐受曲线(VTC)存在... 详细信息

敏感设备电压暂降故障概率评估面临样本小和先验知识不足两大难题。本文基于自编码技术和最大熵原理,提出一种适用于小样本的设备故障概率评估随机建模方法。首先,考虑敏感设备主要对暂降幅值和持续时间特征敏感,电压耐受曲线(VTC)存在不确定性的实际情况,利用自适应Kmeans聚类算法对样本暂降幅值、持续时间聚类,在稀疏自编码器(SAE)损失函数中添加VTC不确定约束进行样本特征学习,提出基于SAE–自适应Kmeans的故障样本增广方法。其次,针对先验知识不足问题,提出基于增广样本的设备故障概率评估最大熵建模方法。最后,以个人计算机为例,在VTC概率密度函数服从均匀、正态和不同指数分布且样本数仅为5的情况下进行验证,与传统最大熵法、未引入自适应Kmeans聚类进行VTC不确定区域约束的SAE样本增广进行比较,同时与先验知识不足情况下基于主观假设的评估方法进行比较。结果表明,所提方法适用于小样本和不同分布,评估结果误差低于传统最大熵法与基于主观假设的方法,验证了稀疏自编码样本增广和最大熵建模方法对于小样本设备故障概率评估的有效性、合理性和可行性。

关键词：电压暂降敏感设备故障概率小样本稀疏自编码最大熵建模

氮化硼纳米管表面结构设计及其对环氧复合电介质性能调控机理

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物理学报 2024年第2期73卷 26-37页

作者：任俊文姜国庆陈志杰魏华超赵莉华贾申利四川大学电气工程学院成都610065

向环氧树脂基体中加入纳米填料是实现其多功能化的常用手段,其中拥有一维纳米结构的氮化硼纳米管(BNNTs),因具有超高导热系数、宽能级带隙、高长径比、高力学强度而备受关注.然而,表面惰性、易团聚、与环氧树脂之间界面作用弱等缺点极... 详细信息

向环氧树脂基体中加入纳米填料是实现其多功能化的常用手段,其中拥有一维纳米结构的氮化硼纳米管(BNNTs),因具有超高导热系数、宽能级带隙、高长径比、高力学强度而备受关注.然而,表面惰性、易团聚、与环氧树脂之间界面作用弱等缺点极大地制约了BNNTs进一步应用.基于此,本文提出采用表面包覆介孔二氧化硅(mSiO_(2)),并接枝硅烷偶联剂功能分子的方法,优化BNNTs表面特性.结果表明,通过表面结构设计及功能化,可显著改善BNNTs的分散特性,提升其与环氧树脂的界面作用.以此所制备的环氧复合电介质可实现力学韧性和导热系数的同步提升,并兼具较低的介电常数与损耗.此外,mSiO_(2)独特的纳米介孔结构赋予复合电介质大量的深陷阱,有效阻碍了电子的迁移,进而提高复合电介质的电气强度.本文为环氧树脂的多功能化提供了新思路,亦对揭示纳米填料表面特性-复合电介质微观结构-宏观性能之间的关联关系提供了一定实验数据支撑.

关键词：环氧树脂氮化硼纳米管介电性能界面调控

基于CNN–LSTM的风电场发电功率迁移预测方法

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工程科学与技术 2024年第2期56卷 91-99页

作者：唐清苇向月代佳琨李子豪孙炜刘俊勇四川大学电气工程学院四川成都610065 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93FB

随着能源消耗的持续增长和全球气候问题的日趋严峻,以风能为代表的清洁能源装机容量正在稳步提升。为更好地消纳风电,需要准确的风电场发电功率预测为配套设施建设和未来规划制定提供有效依据。针对在缺少风电历史运行数据时预测精度较... 详细信息

随着能源消耗的持续增长和全球气候问题的日趋严峻,以风能为代表的清洁能源装机容量正在稳步提升。为更好地消纳风电,需要准确的风电场发电功率预测为配套设施建设和未来规划制定提供有效依据。针对在缺少风电历史运行数据时预测精度较低的问题,提出一种基于卷积神经网络–长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的规划阶段风电场发电功率预测模型。首先,基于参考电站历史数据提取风速–风电功率实测数据点,采用3次样条插值进行风电功率曲线建模。然后,采用K–means聚类算法,根据风速–风电功率的特性关系划分参考风电场的区域类别。综合考虑风电功率与多维气象因素的特征关系和功率的时序特性,构建CNN–LSTM预测模型,提出基于功率曲线的预测结果修正方法。最后,基于某地风电场实际数据进行算例分析,并与使用标准功率曲线和未进行修正时的预测结果进行对比分析。结果表明:基于风速–风电功率特性的风电场聚类可以实现参考风电场的优化识别;所提模型预测结果优于传统标准功率曲线预测方法,基于功率曲线的修正方法进一步提升了预测效果。基于深度学习算法的规划阶段风电场发电功率迁移预测模型综合考虑了风力发电特性和多维环境因素,其有效性得到了验证,可以为提高规划阶段风电场发电功率的预测精度提供新思路。

关键词：风电预测长短期记忆神经网络卷积神经网络功率曲线风电场规划

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纳米药物载体用于治疗胞内菌感染的研究进展

化工学报 2024年第4期75卷 1153-1166页

作者：巨晓洁宋婉璐周宸宇沈秋彤廖雨田龚珏颖褚良银四川大学化学工程学院四川成都610065

胞内菌能够逃避机体免疫并在宿主细胞内正常生长繁殖,比起胞外细菌更难清除,容易造成较为严重的感染。传统的抗生素治疗,药物无法突破宿主细胞膜的屏障,并且容易引起较强的毒副作用和多药耐药性。优良的纳米载体具有良好的生物相容性且... 详细信息

胞内菌能够逃避机体免疫并在宿主细胞内正常生长繁殖,比起胞外细菌更难清除,容易造成较为严重的感染。传统的抗生素治疗,药物无法突破宿主细胞膜的屏障,并且容易引起较强的毒副作用和多药耐药性。优良的纳米载体具有良好的生物相容性且易于修饰,有望通过构建纳米药物递送系统增强抗菌药物的细胞膜穿透性和胞内菌靶向性,在治疗胞内菌感染上具有巨大潜力和广阔前景。介绍了目前可用于治疗胞内菌感染的各种纳米颗粒,归纳总结了增强纳米药物递送系统治疗效果的机制和方法,阐述了目前在使用纳米药物递送系统治疗胞内菌感染时仍存在的问题,以期为构建更优良的纳米药物递送系统治疗胞内菌感染提供启发。

关键词：纳米载体胞内菌细菌靶向抗菌策略

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