检索结果-内蒙古大学图书馆

传感器与微系统 2024年第1期43卷 162-164,168页

作者：嘉奖王群京鞠鲁峰许家紫安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 高节能电机及其控制技术国家地方联合实验室安徽大学安徽合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室安徽大学安徽合肥230601 工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心安徽大学安徽合肥230601

球形电机的转子姿态检测通常需要在转子轴或定子壳上安装位置传感器来实现,这些传感器所占用的空间较大,为球形电机的实际安装和应用造成了负面影响。本文根据磁阻式球形电机的结构与运行特点,提出了一种基于电感特性的磁阻式球形电机... 详细信息

球形电机的转子姿态检测通常需要在转子轴或定子壳上安装位置传感器来实现,这些传感器所占用的空间较大,为球形电机的实际安装和应用造成了负面影响。本文根据磁阻式球形电机的结构与运行特点,提出了一种基于电感特性的磁阻式球形电机无传感器位置检测方法。通过实时检测不同转子姿态角度下的定子线圈电感数据,然后利用极限学习机(ELM)算法搭建位置预测模型。通过对比验证,证明了该方法得到的转子姿态角度精度较高,为磁阻式球形电机的控制与应用提供了可行的思路。

关键词：球形电机三自由度极限学习机无传感器位置检测

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改进的异步电机转速与负载转矩辨识方法研究

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电气传动 2014年第11期44卷 7-10,80页

作者：孟南王群京谢芳李国丽潘志峰郭建涛安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 高节能电机及控制技术国家地方联合实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 教育部电能质量工程研究中心(安徽大学) 安徽合肥230601 安徽省工业节电与用电安全实验室(安徽大学) 安徽合肥230601 安徽大学工业节电与电能质量控制协同创新中心安徽合肥230601

通过分析异步电机在两相静止坐标系下的动态方程,采用MRAS法,构建了一种PI参数可调的转速辨识模型,并结合电机运动方程,提出一种有效可行的负载转矩实时检测方法。仿真结果表明,该无速度传感器矢量控制系统对转速和负载转矩估计有较高... 详细信息

通过分析异步电机在两相静止坐标系下的动态方程,采用MRAS法,构建了一种PI参数可调的转速辨识模型,并结合电机运动方程,提出一种有效可行的负载转矩实时检测方法。仿真结果表明,该无速度传感器矢量控制系统对转速和负载转矩估计有较高的准确性,超调量小、响应快、调速范围宽、抗扰性能良好,ADI半实物实验系统的实验结果也证明了该方法的有效性。

关键词：无速度传感器转矩检测模型参考自适应 ADI半实物实验系统

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基于长短期记忆网络数字孪生体的短期光伏发电预测

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现代电力 2023年第6期40卷 899-905页

作者：樊磊张倩李国丽伍骏杰安徽大学电气工程与自动化学院安徽省合肥市230601 工业节电与电能质量控制协同创新中心(安徽大学) 安徽省合肥市230601 教育部电能质量工程研究中心(安徽大学) 安徽省合肥市230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽省合肥市230601

光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据... 详细信息

光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率,同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日,对比相似日的预测功率和实际功率,对初步的预测功率进行误差修正,得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接,同时物理实体可进行自我学习和更新,因此相较于传统的光伏预测结果更为精确,通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。

关键词：数字孪生技术长短期记忆网络光伏发电功率功率预测

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基于平滑S形曲线的永磁球形电机轨迹规划

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计算机仿真 2023年第4期40卷 257-262页

作者：骆成路王群京武思傲李国丽安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 高节能电机及控制技术国家地方联合实验室安徽合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室安徽合肥230601 工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心安徽合肥230601

为了提高永磁球形电机在给定轨迹运行时速度的平滑性,减小运行过程中加加速度突变对系统造成的冲击影响,提出了一种平滑S形曲线的永磁球形电机轨迹规划算法。为了描述转子输出轴末端姿态角信息,通过坐标变换原理求解出转子输出轴末端起... 详细信息

为了提高永磁球形电机在给定轨迹运行时速度的平滑性,减小运行过程中加加速度突变对系统造成的冲击影响,提出了一种平滑S形曲线的永磁球形电机轨迹规划算法。为了描述转子输出轴末端姿态角信息,通过坐标变换原理求解出转子输出轴末端起止点之间的欧拉旋转角;根据预设轨迹规划策略反解出S形曲线对应的加速度方程,并通过转子动力学模型获得对应控制转矩;对于S形曲线的加加速度存在阶跃现象的问题,利用正弦函数无限可导的特点拟合改进原S形曲线,使得转子输出角速度、角加加速度均平滑连续,提高了控制系统的柔性,并通过动力学仿真验证了轨迹规划算法的可行性。

关键词：永磁球形电机轨迹规划加加速度动力学仿真

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共模电压减小的五电平ANPC快速模型预测控制

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电力电子技术 2022年第2期56卷 38-42页

作者：王晓筠王群京胡存刚郑常宝安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心(安徽大学) 安徽合肥230601 教育部电能质量工程研究中心(安徽大学) 安徽合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601

针对三相五电平有源中点箝位型(ANPC)逆变器共模电压和电容电压平衡问题,提出了一种具有共模电压减小的快速模型预测控制(MPC)策略。首先,通过建立变换器输出共模电压的数学模型,舍去对共模电压影响较大的电压空间矢量,有效抑制了共模... 详细信息

针对三相五电平有源中点箝位型(ANPC)逆变器共模电压和电容电压平衡问题,提出了一种具有共模电压减小的快速模型预测控制(MPC)策略。首先,通过建立变换器输出共模电压的数学模型,舍去对共模电压影响较大的电压空间矢量,有效抑制了共模电压的脉动;在此基础上通过扇区划分,减少了控制集内的电压矢量数;然后根据悬浮电容电压采样值选择合适的开关状态,控制了悬浮电容电压的平衡。最后,将负载电流和上、下直流母线电容电压值作为预测模型的输入,选择价值函数最小的开关状态作为控制器的输出。此方法在平衡电容电压和减小共模电压脉动的基础上,降低了价值函数构建的复杂性,减小了控制器的计算量,提高了计算效率。

关键词：有源中点箝位型逆变器共模电压快速模型预测控制

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基于格林函数的逆变器IGBT实时温升建模

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电力电子技术 2021年第7期55卷 145-147页

作者：李卫飞李国丽孙泽辉王群京安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心(安徽大学) 安徽合肥230601 教育部电能质量工程研究中心(安徽大学) 安徽合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室(安徽大学) 安徽合肥230601

车用电驱动系统的逆变器通常工作于复杂工况,因此需要对其瞬态结温进行实时预测。基于格林函数方法,在形式上推导出逆变器的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)瞬时温升的解析模型,并采用数值仿真的方法,拟合得到模型所需的单位温度冷却函数和单... 详细信息

车用电驱动系统的逆变器通常工作于复杂工况,因此需要对其瞬态结温进行实时预测。基于格林函数方法,在形式上推导出逆变器的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)瞬时温升的解析模型,并采用数值仿真的方法,拟合得到模型所需的单位温度冷却函数和单位阶跃响应函数。最后通过电驱动系统逆变器IGBT结温试验,验证了该模型的有效性。所提模型兼具数值仿真方法的精确度以及解析模型的计算效率,因此适用于逆变器IGBT实时温升预测和热管理。

关键词：绝缘栅双极型晶体管结温格林函数

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考虑碳排放流和阶梯式碳交易的配电网优化调度

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可再生能源 2024年第12期42卷 1661-1670页

作者：王大鑫张倩郑诗程华玉婷崔华虎安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 安徽大学教育部电能质量工程研究中心安徽合肥230601 安徽大学工业节电与用电安全安徽省重点实验室安徽合肥230601 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243032 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽省能源实验室安徽合肥230031 安徽大学工业节电与电能质量控制安徽省级协同创新中心安徽合肥230601

文章考虑碳排放流和阶梯式碳交易机制,提出了优化调度模型以促进配电网低碳经济运行。该模型首先考虑配电网参与碳交易市场,引入碳排放流理论得到配网内各节点的碳排放情况;然后,提出利用蒙特卡洛算法得到电动汽车的随机状态,基于熵权... 详细信息

文章考虑碳排放流和阶梯式碳交易机制,提出了优化调度模型以促进配电网低碳经济运行。该模型首先考虑配电网参与碳交易市场,引入碳排放流理论得到配网内各节点的碳排放情况;然后,提出利用蒙特卡洛算法得到电动汽车的随机状态,基于熵权法得到发电设备的碳配额情况。同时构建电动汽车的碳配额模型,并结合阶梯式碳交易机制建立电动汽车、光伏、风力和火电机组的碳排放模型;最后,以最小化系统运作成本和最大化系统碳收益为双目标,使用改进的PSO优化算法对系统进行求解。设置了4种运行场景对改进的IEEE-33节点配网系统进行算例仿真。实验结果表明,所提模型碳排放减少539.43 t、消纳量增加555.27 kW·h、系统碳收益增加7962.79元。

关键词：碳排放流碳交易电动汽车经济调度改进的PSO算法

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基于随机矩阵理论和改进粒子群优化-深度置信网络的无功优化

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科学技术与工程 2021年第33期21卷 14165-14172页

作者：夏芃张倩王群京王璨安徽大学电气工程及自动化学院合肥230601 安徽大学工业节电与电能质量控制协同创新中心合肥230601 教育部电能质量工程研究中心(安徽大学) 合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室(安徽大学) 合肥230601 国网安徽省电力有限公司合肥230601

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)深度置信网络(deep belief networks,DBN)模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩... 详细信息

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)深度置信网络(deep belief networks,DBN)模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩阵理论将配电网运行过程中产生的环境以及电气数据构造五种随机矩阵,每种矩阵构建8种特征指标,共提取40种特征指标;其次,以随机矩阵理论所提取的各特征指标为输入,以变压器分接头挡位和节点的无功补偿容量作为输出,利用改进的PSO优化DBN网络的初始权重,建立PSO-DBN模型,学习各特征指标输入与变压器分接头挡位以及节点无功补偿这两种控制策略之间的关系,得出相应的无功优化策略。最后,以改进的IEEE33节点系统作为算例仿真对象,验证了所提方法可降低网损和减少电压波动。

关键词：无功优化随机矩阵理论粒子群优化深度置信网络

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基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断

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电工电能新技术 2021年第9期40卷 39-46页

作者：赵玲玲王群京陈权汪伟安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室安徽大学安徽合肥230601 教育部电能质量工程研究中心安徽大学安徽合肥230601 工业节电与用电安全安徽省重点实验室安徽大学安徽合肥230601 南方电网公司新型智慧城市高品质供电联合实验室(深圳供电局有限公司) 广东深圳518020

为提高变压器故障诊断准确率,提出基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断模型。在IBBOA-BP模型中,引入自适应权重,协调BBOA的全局和局部搜索能力;增加变异算子,提高蝴蝶种群的多样性,避免蝴蝶个体陷入局部最优。通过IBBOA优化BP神经... 详细信息

为提高变压器故障诊断准确率,提出基于IBBOA优化BP神经网络的变压器故障诊断模型。在IBBOA-BP模型中,引入自适应权重,协调BBOA的全局和局部搜索能力;增加变异算子,提高蝴蝶种群的多样性,避免蝴蝶个体陷入局部最优。通过IBBOA优化BP神经网络的权值和阈值,避免BP神经网络出现易早熟问题,提高变压器故障诊断模型的准确性。且利用测试函数,通过与PSO、BOA对比,证明IBBOA算法具有更好的全局寻优能力、精确度和收敛速度。仿真计算表明,IBBOA-BP模型的变压器故障诊断正确率比PSO-BP和BOA-BP诊断模型正确率分别提高10.4477%和5.9701%。

关键词：变压器故障诊断蝴蝶优化算法自适应权重变异算子

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计及误差修正的变分模态分解-长短期记忆神经网络短期负荷预测

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科学技术与工程 2022年第12期22卷 4828-4834页

作者：伍骏杰张倩陈凡李国丽安徽大学电气工程及自动化学院合肥230601 安徽大学工业节电与电能质量控制协同创新中心合肥230601 安徽大学教育部电能质量工程研究中心合肥230601 国网安徽省电力有限公司科学研究院合肥230601 安徽大学工业节电与用电安全安徽省重点实验室合肥230601

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)结合的短期负荷预测模型,并使用支持... 详细信息

精确地短期负荷预测为电力系统经济调度和机组最优负荷分配交易奠定基础。因此,提出了一种将变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)结合的短期负荷预测模型,并使用支持向量回归(support vector regression,SVR)构建修正后的误差序列对初始预测序列补偿。首先,运用VMD算法将非平稳的负荷序列分解为多个相对平稳的模态分量;然后,将每个模态分量输入LSTM模型进行预测,并将各分量预测结果合并得到VMD-LSTM的预测结果;最后将残差值输入SVR模型中构造误差序列,来修正后一日的VMD-LSTM预测结果。通过实际案例测试,实验结果对比其他模型结果有更低的预测误差,证明所提方法的有效性。

关键词：短期负荷预测变分模态分解(VMD) 长短期记忆神经网络(LSTM) 支持向量回归(SVR) 误差修正

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