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机构

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作者

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220 篇 中文

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永磁同步电机多参数辨识与无位置传感器控制研究

永磁同步电机多参数辨识与无位置传感器控制研究

引用

作者：张仕杰湖南科技大学

学位级别：硕士

永磁同步电机（PermanentMagnetSynchronousMotor,PMSM）以其结构简单、控制性能好、功率密度高、效率优异等优点被广泛应用于机器人、新能源汽车、家用电器、工业生产、船舶推进、风力发电等领域。在实际控制时，PMSM的定子电阻、dq轴... 详细信息

永磁同步电机（PermanentMagnetSynchronousMotor,PMSM）以其结构简单、控制性能好、功率密度高、效率优异等优点被广泛应用于机器人、新能源汽车、家用电器、工业生产、船舶推进、风力发电等领域。在实际控制时，PMSM的定子电阻、dq轴电感及永磁体磁链等电气参数会随着电机温度、磁饱和强度和磁导率等因素的变化而变化。电气参数的变化将会造成PMSM控制时轴解耦失败，降低PMSM的动静态品质甚至影响电机控制系统的稳定性，在无位置传感器控制技术中，不精准的参数会使得观测器的估计不准确，从而影响观测器的效果。因此如何准确辨识PMSM的多个参数来提高PMSM的控制性能，一直是都是一个重要课题。当前，对于PMSM无位置传感器控制的研究也是国内外学者的研究热点，相比于有位置传感器控制技术，它不仅能够降低控制系统的成本，优化硬件的设计、提高驱动控制系统的可靠性，而且还避免了机械位置传感器对安装、运行环境的限制。因此，本文主要对PMSM的多参数辨识以及无位置传感器控制进行了研究，主要研究内容如下：　　（1）针对PMSM参数辨识问题，提出了一种PMSM参数辨识方法，首先对樽海鞘群算法进行分析，指出了樽海鞘群算法存在的不足，在此基础上对樽海鞘群算法进行改进，引入了正态云模型，同时随着迭代次数增加，自适应调整正态云模型熵值。在PMSM的同步旋转dq坐标轴下，采用id=0的矢量控制和注入id≠0的负序弱磁电流两种控制策略构建一个满秩的参数辨识模型，运用改进的樽海鞘群算法对PMSM的四个参数（Rs、Ld、Lq、ψf）进行辨识。为了说明该算法的优异性，在同等参数设置下与其他算法进行对比，并通过仿真与实验进行验证。　　（2）介绍了PMSM基于SMO的无速度传感器控制系统的结构，然后对SMO和转子位置估算进行了详细的分析，并将其应用于无速度传感器控制系统中，最后通过仿真实验进行验证。　　（3）设计了一套无位置传感器实验装置，简要介绍了实验系统的构成，对硬件结构设计和软件流程设计的基本方法和思路进行了说明。最后对本次设计进行了实验验证。

关键词：永磁同步电机参数辨识樽海鞘群算法自适应正态云模型无位置传感器控制

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刚性飞行器牵引的高空风电系统优化与控制

刚性飞行器牵引的高空风电系统优化与控制

引用

作者：杨禹鹏大连理工大学

学位级别：硕士

在当前科技快速发展的背景下,全球能源需求持续增长。经济和人口增加使得对有限化石燃料的依赖加剧,导致环境污染和气候变化问题恶化。因此,寻找可持续的能源替代方案至关重要。风能以其清洁、可再生和经济效益高的优势,成为首选,可以... 详细信息

在当前科技快速发展的背景下,全球能源需求持续增长。经济和人口增加使得对有限化石燃料的依赖加剧,导致环境污染和气候变化问题恶化。因此,寻找可持续的能源替代方案至关重要。风能以其清洁、可再生和经济效益高的优势,成为首选,可以减少对化石燃料的依赖,降低碳排放,满足不断增长的能源需求。收集风能的方式除传统风力发电以外还有新兴的高空风力发电,高空风力发电克服了传统风力发电成本高、效率低的缺点,具有巨大的应用前景。由于高空风力发电系统在开环情况下不能连续稳定地工作,因此本文主要研究高空风力发电系统的控制问题,研究内容包括:以最大化发电功率为主要性能指标,对高空风力发电系统的飞行器飞行轨迹进行优化;设计合适的反馈控制器,使得飞行器在一定风况下可以成功跟踪已优化的参考飞行轨迹。具体研究内容如下: (1)以刚性飞行器为牵引装置,分析高空风力发电系统的每一个组成部分,建立高空风力发电系统的数学模型,为后续的轨迹优化和轨迹跟踪问题奠定基础。 (2)以发电功率为主要性能指标,并设置相关约束提出高空风力发电系统的轨迹优化问题。采取多重打靶法对问题进行离散化处理,而后分别采用序列二次规划(SQP)算法、樽海鞘群(SSA)算法和多策略改进樽海鞘群(MISSA)算法进行求解,得到完整闭合周期内的飞行器轨迹。经过仿真分析得出,MISSA算法在求解本文提出的高空风力发电系统的轨迹优化问题上更加适用。 (3)为实现系统连续稳定的运行,要求对高空风力发电系统施加控制来跟踪MISSA算法优化出来的闭合轨迹。首先采用非线性模型预测控制(NMPC),实现高空风力发电系统的飞行器轨迹跟踪控制。针对非线性模型预测控制未考虑不确定性的不足,提出了多级NMPC策略。多级NMPC策略扩大了NMPC中优化问题的规模,因此采取一种改进的实施迭代(AS-RTI)策略来加快计算时间。经仿真分析测试,AS-RTI能缩短每一次优化计算需要的时间,可以更加迅速地给出控制动作。将多级NMPC策略和ASRTI策略相结合,能够进一步增加高空风力发电系统对于风速扰动的鲁棒性。

关键词：高空风力发电系统轨迹优化轨迹跟踪樽海鞘群算法非线性模型预测控制

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线性切换模型的辨识方法研究

线性切换模型的辨识方法研究

引用

作者：张子建新疆大学

学位级别：硕士

随着经济的迅速发展和科技水平的显著提高,新的挑战在自动控制领域出现,比如在化学工程,工业制造等领域,多变的工艺过程,这对系统的建模构成了巨大挑战。因此,人们对混杂系统进行了广泛的研究,其中混杂系统可以通过将简单类的不同模型... 详细信息

随着经济的迅速发展和科技水平的显著提高,新的挑战在自动控制领域出现,比如在化学工程,工业制造等领域,多变的工艺过程,这对系统的建模构成了巨大挑战。因此,人们对混杂系统进行了广泛的研究,其中混杂系统可以通过将简单类的不同模型连接起来,来近似一种本身表现出不连续行为的现象。线性切换系统是混杂系统中比较特别的一类,它由若干个线性子系统和激活其中一个线性子系统的切换规则构成。研究线性切换系统的辨识为混杂系统的建模和控制提供了一种新的工具。在许多实际工业应用中,直接获取切换系统的子模型和切换规则是比较困难的。因此,需要从给定的输入\输出数据中获取子模型和切换规则。因为子系统的参数估计和数据分配到对应的子系统之间存在很强的耦合,同时这些数据常常被测量噪声所破坏,在此种情况下,有必要利用实验获得的数据进行系统辨识。本文针对线性切换系统的慢切换和任意切换两方面进行研究:(1)对于慢切换的系统的离线辨识,需要辨识出切换的时刻和模型。采用改进的离散粒子群算法(IDPSO)来辨识未知的切换时刻和模型,通过对多个线性模型和DC/DC变换器进行辨识,验证了IDPSO算法的有效性;(2)对于任意切换系统的离线辨识,需要将数据分到最佳类别,分类的好坏决定了模型参数辨识的精度。由于模糊C均值聚类(FCM)对带有噪声的数据处理不佳,尤其在数据类的临界点,固采用改进的FCM聚类算法进行聚类,即高斯核模糊C均值聚类(GKFCM)。通常FCM算法的聚类数目需要提前已知,固采用有效性函数进行判断。GKFCM聚类算法对聚类中心的初值选择比较敏感,若中心选择不佳,极易导致数据分类效果差;采用莱维飞行策略的精英混沌樽海鞘群算法(LECSSA)寻找GKFCM算法的最佳聚类中心,从而避免陷入局部极值,完成数据的分类,然后采用最小二乘法进行类别的模型参数辨识。通过对线性切换模型的仿真实验,验证了LECSSA-GKFCM算法的聚类效果优于FCM算法和GKFCM算法,也即切换模型的辨识效果最优。(3)对于任意切换系统的在线辨识,需要判断每个切换时刻是否发生切换以及完成切换模型的参数辨识。采用改进的遗忘因子递推最小二乘法和检测函数来解决数据和模型参数辨识的耦合关系。通过改进的遗忘因子递推最小二乘法完成切换模型的参数辨识,检测函数用来判断每个切换时刻的数据类别,即所属的子系统模型。由于检测函数分为先验检测函数和后验检测函数,噪声大小对辨识效果影响较大。通过对线性切换模型的辨识,取不同大小的噪声,验证了改进的遗忘因子递推最小二乘法与后验检测函数相结合的辨识算法效果最佳。(4)通过对橄榄油酯化反应工艺过程进行线性切换模型验证。将实验获得的输入\输出数据通过LECSSA-GKFCM算法进行聚类,然后用最小二乘法完成切换模型的参数辨识,从而验证了线性切换模型有较好的逼近能力。

关键词：线性切换系统离散粒子群算法樽海鞘群算法遗忘因子递推最小二乘法系统辨识

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基于樽海鞘群和阴影模型的高光谱图像解混方法研究

基于樽海鞘群和阴影模型的高光谱图像解混方法研究

引用

作者：蔺悦天津大学

学位级别：硕士

遥感图像能够提供自然资源信息和环境信息,而高光谱图像解混技术是分析遥感图像中地物信息的重要技术。由于自然环境中地表地物复杂,而且光谱仪获取的高光谱图像容易受到大气的影响,使得高光谱图像分析过程变得十分复杂。为了对地表地... 详细信息

遥感图像能够提供自然资源信息和环境信息,而高光谱图像解混技术是分析遥感图像中地物信息的重要技术。由于自然环境中地表地物复杂,而且光谱仪获取的高光谱图像容易受到大气的影响,使得高光谱图像分析过程变得十分复杂。为了对地表地物进行更精确的识别,高光谱图像解混技术变得尤为重要。本文提出一种基于樽海鞘群和阴影模型的高光谱图像解混方法,目的是得到更高的解混精度,准确地估计地物比例信息。首先,樽海鞘群算法是一种新型的智能优化算法,与其它智能优化算法相比,樽海鞘群算法的优化求解策略有待改进,以进一步提高该算法的求解精度和寻优效率。针对樽海鞘群算法易陷入局部极值的缺陷,本文提出了添加衰减因子和引入动态学习两个策略。实验证明提出的策略提高了樽海鞘群算法的收敛精度和收敛速度。其次,阴影模型是针对高光谱解混问题的一个通用模型,既保留了混合光谱的一般属性,同时考虑了真实场景下的阴影效应。因此,本文利用阴影模型重构光谱数据,将高光谱解混问题转化成最优化问题,避免了传统解混方法复杂的公式计算。最后,采用改进的樽海鞘群算法求解构造的目标函数,利用改进樽海鞘群算法求解精度高的优势,得到更高的解混精度。同时,通过控制改进樽海鞘群算法的搜索空间,以满足丰度的两个约束条件,简化了解混方法中复杂的步骤。通过仿真实验证明,本文提出的高光谱图像解混算法具有较好的抗噪性能,在不同像元纯度下解混性能稳定。通过真实图像实验证明,本文提出的高光谱图像解混算法能较准确的估计真实图像的丰度,得到较高的解混精度。

关键词：高光谱图像解混樽海鞘群算法衰减因子动态学习阴影模型

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数字孪生驱动的智能工厂安全疏散方法研究

数字孪生驱动的智能工厂安全疏散方法研究

引用

作者：董昌林沈阳大学

学位级别：硕士

随着智能化工业时代的到来,智能工厂的数量与规模不断扩大,安全防护问题也日益凸显,为了保障厂区和员工安全,如何利用数字孪生、人工智能等新一代信息技术,提高工厂的消防安全水平成为研究的热点,特别是火灾、危险品泄露等事件的应急安... 详细信息

随着智能化工业时代的到来,智能工厂的数量与规模不断扩大,安全防护问题也日益凸显,为了保障厂区和员工安全,如何利用数字孪生、人工智能等新一代信息技术,提高工厂的消防安全水平成为研究的热点,特别是火灾、危险品泄露等事件的应急安全疏散方面。针对这方面问题,本文基于数字孪生、群体智能和边缘计算技术,提出了一种全新的智能工厂安全疏散方法,实现智能火灾发展态势的实时监控和工厂人员高效疏散,有效提升智能工厂的消防安全。本文的主要研究内容如下: 提出了改进樽海鞘群算法BAGSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with scalefree of BA network and Golden sine),用于安全疏散路径规划,BAGSSA算法是一种融合无标度网络、自适应权重和黄金正弦算法变异策略的樽海鞘群算法。首先,生成一个无标度网络来映射跟随者的关系,增强算法全局寻优的能力,在追随者进化过程中集成自适应权重,以实现算法探索和开发的平衡,同时选用黄金正弦算法变异进一步提高解的精度。其次,通过对12个基准函数的仿真求解,实验数据表明平均值、标准差、Wilcoxon检验和收敛曲线均优于基本樽海鞘群和其他群体智能算法,证明本文算法具有较高的寻优精度和收敛速度。最后,将改进后的算法应用于疏散路径规划问题当中,并在两种测试环境中进行仿真实验,仿真结果表明,改进樽海鞘群算法较其他算法所寻路径更优,并将其应用至数字孪生驱动的安全疏散方法中。提出了多策略改进樽海鞘群算法ADLSSA(Adaptive Salp Swarm Algorithm with DE mutation operation and Logistics chaotic sequence)算法,引入Logistics混沌序列增加初始种群的多样性,对种群领导者位置进行差分进化变异操作,再对追随者引入自适应惯性权重进行位置更新。其次通过ADLSSA算法优化任务卸载位置,考虑任务执行的最大完成期限与时延松弛变量,加入超时惩罚能耗,提出一种基于ADLSSA的启发式任务卸载算法HTAA(Heuristic task offloading algorithm based on ADLSSA)。通过仿真实验比较在不同时延约束下预卸载位置集合的总任务时延与总任务能耗,且对比同类算法,证明HTAA算法使任务时延与能耗更优,ADLSSA算法有效提升了寻优精度和收敛速度。并将其用于优化调度数字孪生框架中边云资源,避免任务复杂易变而导致的任务时延过长和能耗过大的问题。提出了数字孪生驱动的安全疏散引导方法框架,此框架综合利用群体智能、边缘计算、数字孪生和物联网技术,有效融合了路径规划算法和边云协同算法,搭建了面向安全疏散的数字孪生框架,并通过仿真实验,来验证基于疏散孪生安全疏散引导方法框架的有效性、可行性。该安全疏散框架节约引导疏散的人力,改善疏散引导的效果,有效提高了疏散路径的准确性与安全性并且解决了目前工厂安全疏散表达方式以二维为主,路径规划无法考虑火灾态势与人员位置的问题。

关键词：数字孪生樽海鞘群算法路径规划计算卸载边云协同安全疏散

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基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

引用

作者：尹肖肖东北石油大学

学位级别：硕士

随着我国经济的发展,电力需求快速增长。研究短期负荷预测模型,有利于电网的安全稳定及经济运行。本文在研究短期电力负荷的基础上,阐明了负荷的影响因素,选择最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测方法,借助群智能优化算法设置其超参数,... 详细信息

随着我国经济的发展,电力需求快速增长。研究短期负荷预测模型,有利于电网的安全稳定及经济运行。本文在研究短期电力负荷的基础上,阐明了负荷的影响因素,选择最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测方法,借助群智能优化算法设置其超参数,构建了短期电力负荷预测模型。本文将影响因素划分为日期类型、气象要素与历史负荷,并将其作为模型的输入变量。为提高输入变量的科学性,利用灰色关联分析-熵权法(GRA-EWM)从所有影响因素中筛选出主要影响因素。为消除输入变量之间的相关性,将主要影响因素再通过主成分分析(PCA)降维,最终得到新输入变量。对LSSVM进行研究,使用一个二维向量表示C和σ这两个超参数的组合。采用粒子群优化(PSO)算法,根据预测误差设置适应度函数,选取模型的超参数。针对PSO的参数较多的问题,提出一种基于樽海鞘群算法(SSA)的LSSVM模型。SSA只需控制1个收敛因子,运算速度明显提高,但搜索速度与遍历性之间存在矛盾。因此,又提出一种改进樽海鞘群算法(ISSA)。该算法初始种群通过Tent映射均匀分布,领导者使用动态权重改善收敛速度,追随者利用随机交叉策略增加多样性,反叛者采用反向学习策略跳出局部最优,天牛在食物位置附近进行天牛须搜索(BAS)提高预测精度。通过三种预测模型仿真对比,证明改进模型在稳定性及预测精度等方面具有优越性。

关键词：短期负荷预测支持向量机参数选取樽海鞘群算法天牛须搜索

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长输气管道压缩机组负荷分配优化控制研究

长输气管道压缩机组负荷分配优化控制研究

引用

作者：张家玮西安石油大学

学位级别：硕士

天然气作为一种比较清洁的一次能源,对于我国实现碳达峰和碳中和的目标具有重要意义。天然气通常以长输管道运输为主,运输中所需的能量主要通过压气站中的压缩机组提供。然而,随着天然气长输管道的不断发展,管输所需的能耗不断增加,如... 详细信息

天然气作为一种比较清洁的一次能源,对于我国实现碳达峰和碳中和的目标具有重要意义。天然气通常以长输管道运输为主,运输中所需的能量主要通过压气站中的压缩机组提供。然而,随着天然气长输管道的不断发展,管输所需的能耗不断增加,如何降低管输能耗已成为亟待解决的问题。因此,本文的研究目的是利用改进樽海鞘群算法对并联压缩机组的负荷分配进行优化,以降低机组的能耗,主要工作如下。本文以并联电驱压缩机组的总能耗最小为目标函数,综合考虑压气站场的约束和机组的约束,建立负荷分配优化模型。针对该问题,本文提出一种基于佳点集、自适应种群划分和自适应惯性权重的改进樽海鞘群算法(Based on Good Point Set of Adaptive Slap Swarm Algorithm,GASSA)。在该算法中,利用这三种改进策略来增强算法的全局搜索能力,帮助算法跳出局部最优解,从而提高优化效果。通过在8个标准的基准函数上进行仿真实验,来验证改进策略的有效性。负荷分配优化问题中包含二进制变量和连续变量,而GASSA算法是一种基于连续变量的优化算法,无法直接处理二进制变量。针对该问题,本文提出一种处理方法。具体而言,采用半连续变量表示压缩机组的开关状态,而非二进制变量,从而简化了搜索空间,降低了优化难度。随后,引入修复法和动态罚函数法来分别处理域孔约束和等式约束,并将其与改进的樽海鞘群算法相结合,建立基于GASSA算法的负荷分配优化流程。为了验证算法的有效性,本文构建一个虚拟的压气站仿真算例,并将GASSA算法和其他4种不同的算法应用于该压气站的负荷分配优化。实验结果表明,相较于其他算法,GASSA算法能够实现更低、更稳定的能耗优化结果。

关键词：长输气管道并联压缩机组负荷分配优化樽海鞘群算法

来源：评论

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光纤周界防区入侵事件的识别方法研究

光纤周界防区入侵事件的识别方法研究

引用

作者：陈沛超华侨大学

学位级别：硕士

随着光纤传感技术的迅猛发展,其在安防领域的应用也逐渐显现出与众不同的优势。但在光纤周界安防系统中,人为入侵事件经常被误判为非人为入侵事件,这样不仅浪费掉大量的人力和物力,而且还严重地危及人民群众的生命财产安全。因此如何设... 详细信息

随着光纤传感技术的迅猛发展,其在安防领域的应用也逐渐显现出与众不同的优势。但在光纤周界安防系统中,人为入侵事件经常被误判为非人为入侵事件,这样不仅浪费掉大量的人力和物力,而且还严重地危及人民群众的生命财产安全。因此如何设计出一种可靠且高效的光纤周界入侵探测系统,使其可以迅速且无误地识别人为入侵事件和非人为入侵事件,这一直吸引着很多研究人员的注意。但到目前为止,这仍然是一项急需解决的难题。针对如何降低光纤周界入侵事件的误报率,本文从光路结构的选择,信号特征提取算法的优化以及神经网络模型的选取这三个方面进行深入地分析,并因此设计出了两种不同的入侵事件识别方法,其主要研究内容如下:1.本文介绍了单模-多模-单模（SMS）光纤结构作为周界防区传感单元的设计原理,并采集了四种典型的入侵事件,即包含敲击事件和摇晃事件的人为入侵事件和包含刮风事件和下雨事件的非人为入侵事件。2.针对施加在多模光纤上的入侵信号,提出了两种不同的特征提取方法。其一是利用小波阈值去噪结合短时傅里叶变换（STFT）对入侵信号作时频分析以得到时频图,然后将时频图转为黑白图并将其分成训练集和测试集;其二是将入侵信号通过滤波器组进行滤波处理,对滤波后的不同频段信号作以奇异值和峭度值作为组合向量的特征提取,并将得到的特征向量分为训练集和测试集。3.针对入侵信号的不同特征表达形式,选用了两种不同的神经网络模型去识别分析。其一是设计以黑白图片作为输入形式的卷积神经网络（CNN）模型;其二是设计以特征向量作为输入形式的概率神经网络（PNN）模型,并利用樽海鞘群算法（SSA）来优化PNN模型中的平滑因子。和大多数基于群机制的元启发式算法一样,SSA存在着收敛性差和容易陷入局部最优的缺点。因此,我们将权重因子和自适应变异算子嵌入到SSA中以更好地优化PNN中的平滑因子。4.我们深入地讨论和分析了上述两种不同的入侵事件识别方法。大量的实验结果表明,相比于CNN模型,经改进的樽海鞘群算法（ISSA）优化的PNN模型更能高效地识别和区分出人为入侵信号和非人为入侵信号,从而减少了入侵信号的误报率,提高了SMS光纤结构在周界防区中的应用价值。

关键词：周界防区单模-多模-单模光纤结构特征提取神经网络模型樽海鞘群算法

来源：评论

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涡扇发动机控制器硬件在环仿真

涡扇发动机控制器硬件在环仿真

引用

作者：沈昂江苏大学

学位级别：硕士

在航空发动机控制系统的整个开发流程中,每个环节都需要进行充分全面的检测。这些检测关系到验证液压机械系统特性的准确性,以及电子控制器软件与硬件的正确性。硬件在回路仿真和半物理试验作为控制系统的最常用且最为关键验证方法已在... 详细信息

在航空发动机控制系统的整个开发流程中,每个环节都需要进行充分全面的检测。这些检测关系到验证液压机械系统特性的准确性,以及电子控制器软件与硬件的正确性。硬件在回路仿真和半物理试验作为控制系统的最常用且最为关键验证方法已在国内外广泛应用。因此,建立一个通用且完善的实时仿真平台变得极为重要。本研究基于美国国家仪器公司的Veri Stand软件和某研究所的硬件设备,设计了一个通用实时仿真平台。本研究首先针对某型号涡扇发动机创建了部件级数学模型,并对发动机模型求解算法进行了深入研究,验证了改进的樽海鞘群算法与混合算法在实际应用中的求解性能。接下来,对仿真试验器的总体结构、硬件设备原理、选型配置、特性参数和功能进行了详尽阐述。接着进一步研究了NI Veri Stand软件的模型封装与实时加载流程,并利用Lab VIEW对基于simulink的发动机模型进行了封装。然后通过开发Veri Stand自定义设备驱动程序,扩展了Veri Stand部署工程的软件功能,最终完成仿真试验平台的实时层软件的整体构建。同时,使用Lab VIEW开发了实时仿真上位机实现操作与监控等功能的人机交互界面。最后,通过硬件在环(Hardware-in-the-loop,HIL)试验验证了该仿真平台的有效性。针对发动机电子控制器(EEC)内的故障检测需求,进行了实时故障注入试验。研究表明,该实时仿真平台能对控制系统进行全面有效的仿真测试,且对航空发动机运行中的常见操作和故障情况具有有效的测试能力。实时仿真平台的实时性、准确性和稳定性均满足设计的技术要求。

关键词：航空发动机控制系统部件级模型樽海鞘群算法实时仿真平台 HIL

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光伏阵列的参数辨识及故障诊断研究

光伏阵列的参数辨识及故障诊断研究

引用

作者：易威浙江大学

学位级别：硕士

光伏发电因其清洁、环保、可再生等优势,得到了世界各国的大力发展。光伏阵列作为光伏发电系统的核心部分,在运行过程中因自然、人为等因素影响将不可避免地出现各种故障问题。快速准确地判断出光伏阵列的故障类型,对于提高光伏发电系... 详细信息

光伏发电因其清洁、环保、可再生等优势,得到了世界各国的大力发展。光伏阵列作为光伏发电系统的核心部分,在运行过程中因自然、人为等因素影响将不可避免地出现各种故障问题。快速准确地判断出光伏阵列的故障类型,对于提高光伏发电系统的稳定性尤为重要,本文针对光伏阵列的故障特征,提出了一种结合光伏阵列参数进行光伏阵列故障诊断的方法。本文首先建立了光伏电池的单、双二极管模型,然后在光伏电池模型的基础上建立了光伏阵列模型,通过搭建仿真模型,得到了不同外部环境条件下,光伏阵列的输出电流、输出功率随输出电压变化的特性曲线。为了获得更为精确的光伏阵列参数,针对传统樽海鞘群算法在光伏阵列参数辨识上存在容易陷入局部最优,收敛速度过慢等问题,通过对传统樽海鞘群算法进行精英反向学习策略、差分策略和快速收敛因子策略三点改进,提出了一种基于快速收敛因子的樽海鞘群优化算法。使用标准测试函数对基于快速收敛因子的樽海鞘群优化算法进行测试,与传统樽海鞘群算法相比,所提算法极大程度地提高了求解函数最优值时的速度和精度。随后,将基于快速收敛因子的樽海鞘群优化算法辨识光伏阵列单、双二极管模型参数,将其与改进前的樽海鞘群算法和近年来几种热门的智能算法进行对比,改进后的樽海鞘群算法在光伏阵列参数辨识过程中的收敛速度更快,辨识出的光伏阵列参数精度更高,对光伏阵列输出电压、输出电流的拟合程度也更高,在辨识光伏阵列参数上有着明显的优势,验证了所提算法在光伏阵列参数辨识上的有效性。最后针对光伏阵列开路、短路、阴影遮挡和老化四种常见的故障类型,分别对其进行建模仿真,分析比较故障前后光伏阵列的输出特性曲线,然后通过仿真与实验测得四种故障后光伏阵列的输出电压、输出电流数据,使用基于快速收敛因子的樽海鞘群优化算法辨识故障前后基于单二极管模型的光伏阵列参数,提出一种根据光伏阵列参数变化进行光伏阵列故障诊断的方法,通过比较故障前后光伏阵列的参数变化,提取每种光伏阵列故障时参数变化的规律,通过光伏阵列参数变化来进行光伏阵列的故障诊断。

关键词：光伏阵列樽海鞘群算法参数辨识故障诊断

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