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影响半密闭腔室弧后气体绝缘恢复的涡环现象观测与分析

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南方电网技术 2024年第8期18卷 1-8页

作者：蔡永翔肖小兵何肖蒙李华鹏王懿邓明海贵州电网有限责任公司贵阳550002 重庆大学电气工程学院重庆400044

多腔室灭弧间隙在配网防雷中受瞩目,其工作时电弧喷出与空气对流换热成气体射流,射流与周围流体速度差形成剪切层,进而可能演变为涡环结构,促进弧后气体冷却与绝缘恢复。涡环形成受腔室结构影响,优化结构可提高涡环形成概率,增强灭弧效... 详细信息

多腔室灭弧间隙在配网防雷中受瞩目,其工作时电弧喷出与空气对流换热成气体射流,射流与周围流体速度差形成剪切层,进而可能演变为涡环结构,促进弧后气体冷却与绝缘恢复。涡环形成受腔室结构影响,优化结构可提高涡环形成概率,增强灭弧效果。因此,通过搭建纹影观测平台观测弧后气体的逸散过程,研究了不同腔室结构参数对弧后气体涡环形成以及气体密度恢复的影响,分析了涡环对于促进弧后气体冷却的效果。基于纹影观测结果,采用有限元仿真分析软件,仿真分析了弧后气体涡环的形成过程。仿真结果证明了合理设置腔室出口直径可增大弧后气体涡环的形成概率,涡环夹带环境冷空气进入弧后气体热核,促进弧后气体的冷却与绝缘强度恢复。

关键词：半密闭腔室涡环结构参数气体密度恢复气体冷却

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基于CNN-BiGRU的海上风电机组异常状态监测

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机床与液压 2024年

作者：陶彦亭王霄吴青宋泽爽闫建国周宇辉贵州大学电气工程学院中国电建集团贵州工程有限公司中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司

海上风力发电机组的工作环境较陆上更为复杂多变，且海上风电机组SCADA系统采集的数据具有复杂性、非线性和高维性等特点，传统的统计方法仅考虑单一的时间或空间特征，使得故障预测精度低，为了能够有效的挖掘数据的时空关联性，提出... 详细信息

海上风力发电机组的工作环境较陆上更为复杂多变，且海上风电机组SCADA系统采集的数据具有复杂性、非线性和高维性等特点，传统的统计方法仅考虑单一的时间或空间特征，使得故障预测精度低，为了能够有效的挖掘数据的时空关联性，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）级联双向门控循环神经网络（Bidirectional Gating Recurrent Unit， BiGRU）的时-空融合方法，实现对海上风电机组部件故障的预测。将两个海上风电场数据集分别划分为训练-测试集和验证集，首先用LOF算法清洗数据集，并进行缺失值处理和标准化操作；利用皮尔逊相关系数法选择输入变量；利用CNN结合BiGRU提取时空特征，根据指数加权移动平均控制图（Exponentially Weighted Moving Average， EWMA）识别海上风电机组部件早期的异常状态，以发电机故障轴承为例，模型提前近7天发现劣化趋势并预警了故障，为海上风电场工作人员的日常维护提供有力依据。

关键词：海上风电 SCADA数据卷积神经网络双向门控循环单元状态监测

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基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网络

北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈红闫建国杨华张靖李伟杨靖贵州大学电气工程工程学院中国电力建设集团贵州工程有限公司贵州省高等学校工程研究中心贵州省互联网+智能制造重点实验室

针对目前CNN模型大部分采用的单分支深度卷积方法，不仅影响模型的表达能力，而且占用大量参数和Flops的问题，提出了一种新的轻量级CNN模型—基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网（Deep Separable Convolutional Neural Network ba... 详细信息

针对目前CNN模型大部分采用的单分支深度卷积方法，不仅影响模型的表达能力，而且占用大量参数和Flops的问题，提出了一种新的轻量级CNN模型—基于结构重参数化的深度可分离卷积神经网（Deep Separable Convolutional Neural Network based on Structural Reparameterization， DSCNN）。首先，该模型的特征提取模块（Reparameterization MiXer， RepMiX）能融合不同通道和空间位置之间的信息，实现了多尺度特征融合。其次，DSCNN中的重参数化非对称空间算子（Reparameterized Asymmetric Spatial Operator， RepASO）通过具有不同功能的多分支结构来学习不同信道特征信息，提高模型特征学习能力；同时，RepMiX和RepASO均结合结构重参数化技术和深度可分离卷积思想，实现了训练和推理阶段的结构解耦，减少了模型参数和Flops的同时加速了模型推理。最后，在Tiny-imagenet-200、CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集以及一个自建铝锭表面缺陷分类数据集上进行了对比试验，实验结果表明，DSCNN实现了更高的浮点运算速度，并保持了有竞争力的精度。

关键词：卷积神经网络结构重参数化深度可分离卷积非对称卷积结构解耦

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基于GWO_SVM的非侵入式负荷识别研究

建模与仿真 2024年第1期13卷 932-940页

作者：肖月杨超王飘贵州大学电气工程学院贵州贵阳多彩贵州航空有限公司贵州贵阳

随着全球能源需求的持续增长和资源的日益紧张,非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitor-ing, NILM)技术在实现资源节约和能源升级中扮演着至关重要的角色。本文针对NILM研究中存在的负荷特征较单一以及负荷识别准确率不高的问题,... 详细信息

随着全球能源需求的持续增长和资源的日益紧张,非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitor-ing, NILM)技术在实现资源节约和能源升级中扮演着至关重要的角色。本文针对NILM研究中存在的负荷特征较单一以及负荷识别准确率不高的问题,通过将有功功率、无功功率与电流五次谐波引入作为识别特征,提出了基于灰狼优化器算法(grey wolf optimizer, GWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的模型,经过在公开数据集REDD上进行实验验证,该方法在负荷识别上具有98.96%的准确率,通过与不同算法在同一数据集上进行负荷识别的准确率进行对比,验证了该文算法在在准确率上有明显提升,证明了该文算法对于提升负荷识别的准确率具有优越性。

关键词：非侵入式负荷监测灰狼优化器支持向量机负荷监测

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通孔平板附近空化泡动力学特性数值模拟研究

水力发电学报 2024年第10期43卷 63-75页

作者：马明凯尹建勇龚德鸿张永学杜先荣贵州大学电气工程学院贵阳550025 中国石油大学机械与储运工程学院北京102249 中国石油大学过程流体过滤与分离技术北京市重点实验室北京102249

在空化清洗过程中,清洗的程度与空化泡到孔板的距离和空化泡最大半径之间的比值息息相关。然而对通孔平板附近的空化泡动力学研究大多局限于空化泡形态和射流方向,对于射流强度以及演变周期的关注很少。本文基于开源流体动力学软件OpenF... 详细信息

在空化清洗过程中,清洗的程度与空化泡到孔板的距离和空化泡最大半径之间的比值息息相关。然而对通孔平板附近的空化泡动力学研究大多局限于空化泡形态和射流方向,对于射流强度以及演变周期的关注很少。本文基于开源流体动力学软件OpenFOAM平台,利用已建立的两相可压缩空化泡动力学模型对带有通孔平板附近的空化泡多周期演变动力学特性进行了深入地研究。通过分析发现,空化泡溃灭形成的液体射流到达孔心时的最大速度随着γ(特征距离)的增加而减小;随着ε(相对大小)的减小,液体射流达到孔心的最大速度增加;空化泡第一次溃灭时的最小半径均随着γ和ε的减小而逐渐增大,空化泡溃灭的剧烈程度有所减缓,第一次溃灭周期有所延长。

关键词：空化泡通孔平板液体射流溃灭周期 OpenFOAM

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基于大场景下识别动态物体的视觉SLAM研究

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建模与仿真 2024年第4期13卷 4180-4194页

作者：李兴州何锋余国宽贵州大学机械工程学院贵州贵阳贵州师范大学机械与电气工程学院贵州贵阳

目前轮式机器人基于YOLOv5的视觉SLAM算法并没有融合IMU解决大场景下鲁棒性较差的问题。利用目前较为先进的YOLOv7动态目标检测算法,将其与ORB_SLAM3算法的IMU数据融合,根据其检测的特征点判断是否为动态目标,保证其在动态场景下稳定工... 详细信息

目前轮式机器人基于YOLOv5的视觉SLAM算法并没有融合IMU解决大场景下鲁棒性较差的问题。利用目前较为先进的YOLOv7动态目标检测算法,将其与ORB_SLAM3算法的IMU数据融合,根据其检测的特征点判断是否为动态目标,保证其在动态场景下稳定工作。通过仿真分析,在TUM-VI数据集的动态场景下剔除动态目标特征点稳定,在Mono-IMU和Stereo-IMU两种模式下绝对误差精度平均提高30%以上,相对误差精度平均提升20%以上。因此,本文所采用的方法在大场景且存在动态物体的情况下提高了定位与建图精度。

关键词：视觉SLAM 动态场景 YOLOv7 动态目标点

考虑EV参与韧性提升的配电网状态平滑切换控制策略

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电力建设 2024年

作者：马继洋蔡永翔唐巍张璐张志刚贵州电网有限责任公司中国农业大学信息与电气工程学院

在极端灾害发生后电动汽车（Electric Vehicle，EV）可作为移动电源给负荷供电，从而支撑配电网韧性提升。针对配电网故障发生不可预见、正常态和故障态调度模型切换导致调度指令不稳定问题，本文研究运行状态平滑切换的EV参与配电网韧... 详细信息

在极端灾害发生后电动汽车（Electric Vehicle，EV）可作为移动电源给负荷供电，从而支撑配电网韧性提升。针对配电网故障发生不可预见、正常态和故障态调度模型切换导致调度指令不稳定问题，本文研究运行状态平滑切换的EV参与配电网韧性提升策略。基于EV状态和连接方式的二进制变量建立线性化EV时空动态模型，能适应EV灵活调度算力大的需求。考虑EV和交通网不确定性因素，建立基于交通网和配电网信息实时滚动更新的正常态和故障态统一调度模型，正常态以经济性和韧性最优为目标，故障态以韧性最优为目标，通过引入状态表征参数实现两种状态间平滑切换。算例仿真表明该策略在不影响精度的情况下显著降低了计算量，有助于实现配电网最优韧性恢复和状态平稳过渡。

关键词：配电网电动汽车韧性平滑切换运行控制

一种三相线电压级联单位功率因数整流器负载不均衡特性分析及电压均衡控制策略

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电工技术学报 2024年第2期39卷 525-540页

作者：王聪刘霞程红孔佳仪陈婷中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 贵州工程应用技术学院机械学院毕节551700 北京印刷学院机电工程学院北京102627 河北工业大学电气工程学院天津300130

该文对一种由三个三相单开关整流器线电压级联构成的三相单位功率因数整流器的负载不均衡特性和输出电压均衡控制策略进行分析和研究,首先详细阐述此类整流器在三个直流侧负载不均衡时,交流输入端电流能自动保持均衡的独特特性及相应工... 详细信息

该文对一种由三个三相单开关整流器线电压级联构成的三相单位功率因数整流器的负载不均衡特性和输出电压均衡控制策略进行分析和研究,首先详细阐述此类整流器在三个直流侧负载不均衡时,交流输入端电流能自动保持均衡的独特特性及相应工作机理;然后研究系统整体分层控制策略。在传统的基于电压外环PI控制、电流内环PR控制的上层控制基础上,针对各整流模块参数不一致及负载功率不一致引起的各模块输出电压不均衡问题,通过加入偏差因子调制波补偿的底层控制,实现了对每个模块输出功率的独立调节,进而实现了各整流模块输出电压的均衡控制。仿真和实验结果验证了所研究拓扑结构的优越性和控制策略的可行性。

关键词：线电压级联负载不均衡功率自均衡 PR控制电压均衡控制

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基于数字孪生的MMC半桥子模块模型构建及参数辨识

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现代电力 2024年

作者：赵欢欢熊炜张超徐玉韬袁旭峰罗显东贵州大学电气工程学院贵州电网有限责任公司电力科学研究院贵州电网公司有限责任公司贵阳供电局

模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)广泛应用于大功率电机驱动、储能和柔性直流输配电等领域，因此其可靠运行十分重要。数字孪生技术将物理实体设备实时状态信息精准映射到数字孪生模型上，能实现设备状态可视化。... 详细信息

模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)广泛应用于大功率电机驱动、储能和柔性直流输配电等领域，因此其可靠运行十分重要。数字孪生技术将物理实体设备实时状态信息精准映射到数字孪生模型上，能实现设备状态可视化。该文提出一种基于数字孪生技术的MMC半桥子模块模型构建方法。在子模块运行原理和重要部件失效原理的基础上，构建MMC子模块数字孪生体，包括子模块等效简化模型和模拟MMC运行的全桥转换器电路。采用改进粒子群优化算法对孪生模型参数进行在线辨识，通过虚实交互反馈实时感知子模块运行状态。在此基础上，搭建MMC半桥子模块的非侵入式数字孪生体仿真平台，通过仿真验证该方法的有效性。仿真结果表明：物理和数字孪生模型之间的误差小于0.1%，参数辨识的误差小于1%。

关键词：模块化换流器半桥子模块数字孪生参数辨识改进粒子群算法