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基于APEO的分布式电源改进型下垂优化控制策略研究

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电力系统保护与控制 2020年第2期48卷 68-75页

作者：王环曾国强戴瑜兴电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室温州大学

如何对分布式电源的控制策略和控制参数进行优化改进设计,使其更适应于线路阻抗为阻性的低压离网微电网等工作环境,具有重要意义。为此,设计提出了一种基于自适应群体极值优化(APEO)的分布式电源改进型下垂优化控制方法。该方法内容为... 详细信息

如何对分布式电源的控制策略和控制参数进行优化改进设计,使其更适应于线路阻抗为阻性的低压离网微电网等工作环境,具有重要意义。为此,设计提出了一种基于自适应群体极值优化(APEO)的分布式电源改进型下垂优化控制方法。该方法内容为在传统下垂控制的基础上引入阻性下垂控制和相位平移量的累加控制,并将分布式电源改进型下垂控制器参数优化设计问题转换为一个典型的有约束优化问题,利用所设计的APEO算法获得分布式电源改进型下垂控制器最优参数,最终实现了电压稳定和功率协调的解耦控制,降低了分布式电源并离网切换时的暂态冲击,实现了分布式电源在工作模式未切换状态下的热插拔功能。最后在由两台容量为10 kW分布式电源构成的微电网实验系统上进行了硬件平台测试实验,验证了所提出的控制策略的有效性和可行性。

关键词：下垂控制策略分布式电源极值优化微电网(微网)

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基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

湖南大学学报（自然科学版） 2018年第2期45卷 87-94页

作者：孟志强朱志亮朱建波张正江戴瑜兴湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室浙江温州325035

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于... 详细信息

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.

关键词：故障诊断 ZigBee 粒子滤波模式识别

准最小二乘的神经网络在光伏MPPT中的应用

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控制工程 2018年第12期25卷 2257-2262页

作者：张海洲张正江胡桂廷陈倩闫正兵郑崇伟温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室

传统的神经网络以最小二乘(LS)为学习函数,对训练数据的准确性有较高要求。考虑存在测量误差的训练数据对传统神经网络的影响,提出了一种基于准最小二乘的神经网络(QLS-NN)并应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)上。根据光伏电池... 详细信息

传统的神经网络以最小二乘(LS)为学习函数,对训练数据的准确性有较高要求。考虑存在测量误差的训练数据对传统神经网络的影响,提出了一种基于准最小二乘的神经网络(QLS-NN)并应用于光伏发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)上。根据光伏电池的内部结构和伏安特性建立其数学模型。根据模型所反映的规律,将温度和照度作为输入变量,最大功率与对应的电压作为输出变量,构建了用于MPPT的QLS-NN。神经网络训练后对最大功率点进行预测与跟踪。仿真结果表明QLS-NN具有较高的鲁棒性,可显著提高了光伏发电系统MPPT的精度。

关键词：光伏发电系统最大功率点跟踪测量误差准最小二乘神经网络

基于模型辨识与BP神经网络的光伏MPPT方法

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控制工程 2021年第10期28卷 1931-1938页

作者：胡桂廷张正江杨光辉闫正兵朱志亮温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室浙江温州325035

光伏阵列是光伏发电系统的重要组成部分,研究其准确模型并对最大功率点进行跟踪与预测,对光伏发电效率的提高具有重大意义。针对光伏阵列中二极管品质因数以及串联电阻阻值等参数难以直接准确测量的问题,采用光伏阵列在多种工作状况下... 详细信息

光伏阵列是光伏发电系统的重要组成部分,研究其准确模型并对最大功率点进行跟踪与预测,对光伏发电效率的提高具有重大意义。针对光伏阵列中二极管品质因数以及串联电阻阻值等参数难以直接准确测量的问题,采用光伏阵列在多种工作状况下的实际测量信息对其数学模型进行参数辨识,使辨识后的模型与实际对象相一致。为了对最大功率点进行实时地预测,构造了一种BP神经网络模型。采用辨识后的准确模型产生测试数据,提取光照强度、光伏电池板温度以及最大功率点对应的输出电压等信息,用于BP神经网络的训练。最后将训练好的BP神经网络模型用于光伏发电系统的最大功率点跟踪(MPPT)。结果表明,该方法极大地提高了MPPT的实时性和高效性。

关键词：光伏阵列参数辨识 BP神经网络最大功率点跟踪

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基于相关熵的光伏电池模型鲁棒参数辨识法

控制工程 2019年第1期26卷 137-143页

作者：陈倩张正江胡桂廷郑崇伟闫正兵朱志亮温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程实验室浙江温州325035

参数辨识可以提高光伏电池模型参数设置的精确度,得到与实际对象相一致的模型。针对加权最小二乘参数辨识(WLS-PI)方法受测量数据显著误差影响显著的问题,提出了一种基于相关熵的鲁棒参数辨识(C-PI)方法。首先,分析了太阳能电池理论模型... 详细信息

参数辨识可以提高光伏电池模型参数设置的精确度,得到与实际对象相一致的模型。针对加权最小二乘参数辨识(WLS-PI)方法受测量数据显著误差影响显著的问题,提出了一种基于相关熵的鲁棒参数辨识(C-PI)方法。首先,分析了太阳能电池理论模型;其次,构造了一种相关熵估计器,通过该估计器的影响函数分析测量误差对辨识结果的影响,进一步将C-PI方法应用于光伏电池模型的参数辨识上。最后,将C-PI和WLS-PI两种方法用于仿真实例中,结果显示C-PI方法鲁棒性更好;进一步采用光伏电池的测试数据验证了C-PI方法的可行性与有效性。

关键词：光伏电池模型相关熵加权最小二乘参数辨识

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直流系统在线绝缘监测的研究及其实现

电子测量与仪器学报 2015年第6期29卷 860-865页

作者：成林俞戴瑜兴熊书华李显国电气数字化设计技术浙江省工程实验室温州大学温州325035

在直流系统中,绝缘下降或直接接地将对设备的稳定运行和人身安全构成威胁。提出一种平衡电桥与不平衡电桥原理相结合的测量直流系统绝缘电阻的新方案,减少了测量过程中的电压波动。对绝缘电阻计算公式求导,进行理论误差分析,并用MATLAB... 详细信息

在直流系统中,绝缘下降或直接接地将对设备的稳定运行和人身安全构成威胁。提出一种平衡电桥与不平衡电桥原理相结合的测量直流系统绝缘电阻的新方案,减少了测量过程中的电压波动。对绝缘电阻计算公式求导,进行理论误差分析,并用MATLAB仿真整定不平衡电阻的取值。根据测量原理,给出具体的硬件设计结构和软件设计思路。实际测试表明,该方案能准确检测直流母线对地绝缘电阻值的大小并定位故障支路,一定范围内的相对测量误差可以控制在5%以内,提高了系统运行的安全性和稳定性。

关键词：直流系统平衡电桥不平衡电桥绝缘电阻

基于物理信息的时间卷积神经网络风电功率预测

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计算机测量与控制 2024年第11期32卷 101-108,117页

作者：张维通闫正兵张正江黄世沛戴瑜兴温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程研究中心浙江温州325035

由于风力的不确定性和随机性,风电功率预测对电力系统的稳定运行至关重要;为提高风电功率模型的预测精度;对风力发电机的数学模型进行研究后,将物理建模和数据驱动建模相结合,提出一种基于物理信息的时间卷积神经网络模型用于风力发电... 详细信息

由于风力的不确定性和随机性,风电功率预测对电力系统的稳定运行至关重要;为提高风电功率模型的预测精度;对风力发电机的数学模型进行研究后,将物理建模和数据驱动建模相结合,提出一种基于物理信息的时间卷积神经网络模型用于风力发电机的功率预测;采用将风力发电机的转子运动方程嵌入时间卷积神经网络的损失函数,从而提高模型的预测能力,泛化性和物理可解释性;并在Simulink仿真软件中搭建风力发电机物理模型以获取实验数据样本,经同工况实验和外推实验表明,基于物理信息的时间卷积神经网络模型相较于原时间卷积神经网络模型的同工况实验均方根误差下降50.8%,外推实验的均方根误差下降55.2%,显著提高了风力功率预测的准确性。

关键词：风力发电机功率预测物理信息时间卷积神经网络数据驱动建模

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基于信号特征提取和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

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计算机测量与控制 2023年第10期31卷 21-27页

作者：谢星怡张正江闫正兵李欣燦陶莫凡章纯温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程研究中心浙江温州325035

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一;轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响;针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网... 详细信息

轴承是机械设备主要零部件之一,也是机械设备主要故障零部件之一;轴承故障问题为机械设备的重点,机械设备的使用受到故障轴承的直接影响;针对传统的卷积神经网络算法轴承故障诊断效率低下问题,提出了一种基于信号特征提取和卷积神经网络的优化方法;首先对原始数据信号进行时域和频域的信号特征提取,获得有效的故障特征值;之后,使用卷积神经网络对提取的特征值进行故障诊断,完成故障分类;文章使用美国凯斯西储大学的滚动轴承振动加速度信号作为数据集,对提出的方法进行验证,得到的故障诊断平均准确率为74.37%,准确率的方差为0.0001;传统的卷积神经网络算法故障诊断平均准确率为65.6%;准确率的方差为0.0019;实验结果表明,相比传统的卷积神经网络,提出的方法对轴承故障诊断的准确率有显著的提高,并且该方法的稳定性更佳,计算时间更少,综合性能更佳。

关键词：故障诊断卷积神经网络特征提取

孤岛微电网中二阶滤波器与PID控制器一体化参数整定方法

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计算机测量与控制 2023年第3期31卷 180-186,200页

作者：史毅沈奥龙张正江胡文章纯洪智慧闫正兵温州大学电气数字化设计技术国家地方联合工程研究中心浙江温州325035

在孤岛微电网系统中,为降低测量噪声影响从而引入二阶滤波器;然而二阶滤波器的引入,通常使原系统PID控制器的最优参数发生改变,从而导致控制系统性能指标下降;为解决此问题,提出了一种一体化参数整定方法;该方法利用混合粒子群算法,以... 详细信息

在孤岛微电网系统中,为降低测量噪声影响从而引入二阶滤波器;然而二阶滤波器的引入,通常使原系统PID控制器的最优参数发生改变,从而导致控制系统性能指标下降;为解决此问题,提出了一种一体化参数整定方法;该方法利用混合粒子群算法,以不同参数下,系统性能指标在Topsis综合评价法中的高得分作为寻优目标,一体化整定PID控制器与二阶滤波器的参数,保证滤波器的引入不会对系统性能指标造成较大改变,从而提升控制器性能;通过孤岛微电网系统仿真实验,验证了该方法的可行性与有效性。

关键词：孤岛微电网二阶滤波器混合粒子群优化算法 Topsis评价法一体化整定