检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2025年第1期40卷 152-163,177页

作者：曹晓军何晋伟乔学博韩俊飞王成山天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 南方电网科学研究院有限责任公司广州510663 中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院北京100038

非隔离型低压柔性潮流转供装置具有可主动调节配电网潮流、改善电能质量等功能,因其高效率、低成本、高功率密度等优势受到了高度关注。但多端变流器脉宽调制及动态耦合效应会产生复杂共模环流,影响系统安全稳定。为了克服这一难题,提... 详细信息

非隔离型低压柔性潮流转供装置具有可主动调节配电网潮流、改善电能质量等功能,因其高效率、低成本、高功率密度等优势受到了高度关注。但多端变流器脉宽调制及动态耦合效应会产生复杂共模环流,影响系统安全稳定。为了克服这一难题,提出一种基于开关周期平均共模电压直接调制的共模环流指定谐波闭环抑制策略。首先,建立非隔离型柔性潮流转供装置的精准共模电路模型,分析阻抗和主导次共模环流特性,揭示了开关周期平均共模电压和共模环流的关联性;其次,通过双侧变流器零矢量协调分配实现了等效平均共模电压的精准调节,在不影响差模电流动态调节的基础上实现了指定次共模环流的闭环抑制调控;最后,通过实验验证了该方法的可行性和有效性。

关键词：平均共模电压共模电流抑制共模回路三次谐波零矢量

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基于人工智能的配电网规划技术研究现状与展望

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电力建设 2025年第4期46卷 1-15页

作者：李敬如李红军马良姜世公穆朝絮司晨怡国网经济技术研究院有限公司北京市102209 天津大学电气自动化与信息工程学院天津市300072

【目的】随着分布式电源、新型储能、充电设施等规模化接入,配电网的物理形态、数字形态和商业形态发生深刻变革。传统基于人工决策的规划方法难以解决要素海量、结构复杂、设备繁多的配电网组网优化问题,人工智能技术为突破配电网规划... 详细信息

【目的】随着分布式电源、新型储能、充电设施等规模化接入,配电网的物理形态、数字形态和商业形态发生深刻变革。传统基于人工决策的规划方法难以解决要素海量、结构复杂、设备繁多的配电网组网优化问题,人工智能技术为突破配电网规划技术瓶颈提供了可行的解决路径。【方法】在此背景下,文章对配电网规划流程与新形势下源荷多时空精准预测、电力电量概率平衡、源网荷储规划协同、数字化智能化赋能赋效等方面面临的挑战进行分析,并围绕知识图谱构建、源荷场景生成、电力电量平衡、规划需求推演以及智能组网规划等关键环节,详细阐述了基于人工智能的配电网规划研究现状。【结果】对基于人工智能的配电网规划技术所存在的非/半结构化数据处理难、场景适用单一、需求推演精度低、缺乏可解释性以及规划方案求解维度高等问题进行了总结与分析,并给出了基于图学习、迁移学习、多模态融合、增强可解释性以及人机混合智能增强等配电网规划技术演进方向的展望。【结论】相比于传统配电网规划方法,基于人工智能的配电网规划具有泛化性强、适用性强、扩展性强等明显优势,但也存在模型精度不高、生成方案质量差等一些关键性问题。在未来的工作中,将继续深入研究基于人工智能的配电网规划方法,解决其涉及的关键性问题,为新型电力系统下配电网规划技术体系发展和数智化转型提供参考和借鉴。

关键词：人工智能配电网规划分布式电源研究现状技术展望

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基于几何模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪算法

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计算机应用 2025年

作者：古松健吴福祥高向阳杨梦杰詹忆冰程俊广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(桂林理工大学) 中国科学院深圳先进技术研究院盛云科技有限公司京东探索研究院

针对轮式移动机器人(WMR)在轨迹跟踪过程中因定位失准和未知干扰等因素导致的位姿偏移问题，提出了一种基于几何模型预测控制(GMPC)的增强型粒子群混合器(EPSO-Mixer)算法，旨在提升WMR的轨迹跟踪性能。首先，以粒子群优化为基础，提出... 详细信息

针对轮式移动机器人(WMR)在轨迹跟踪过程中因定位失准和未知干扰等因素导致的位姿偏移问题，提出了一种基于几何模型预测控制(GMPC)的增强型粒子群混合器(EPSO-Mixer)算法，旨在提升WMR的轨迹跟踪性能。首先，以粒子群优化为基础，提出了一种增强型粒子群优化(EPSO)算法，可以加快收敛速度并提升优化能力。其次，利用EPSO对GMPC进行改进，根据当前偏移程度筛选出最优跟踪参数以有效地减少轨迹跟踪误差。再次，结合混合全多层感知器(MLP-Mixer)架构，提出了EPSO-Mixer算法，进一步增强对全局最优解的搜索能力，同时生成更具适应性的控制策略。仿真实验结果表明，与非线性模型预测控制和经典GMPC算法相比，EPSO-Mixer GMPC有效提升了WMR在位姿偏移条件下的轨迹跟踪性能，误差减少约16.4%～82.3%，并显著改善了运动中的振动问题。由此可见，EPSO-Mixer能够提供更有效的控制策略，不仅降低了参数调整的难度与时间成本，而且显著增强了轨迹跟踪控制的自适应能力。

关键词：轮式移动机器人轨迹跟踪粒子群优化混合全多层感知器几何模型预测控制

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基于云边协同与区块链融合的变电站智能防误技术研究

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供用电 2025年第4期42卷 69-79页

作者：陈书里刘东陈建洪陈荃韡宁馨陈壮壮吴毅翔国网福建省电力有限公司福建福州350003 电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京100192

随着数字电网技术的快速发展,变电站智能防误水平取得了一定提高,但缺乏有效的智能防误校核手段,全过程联合智能化程度较低,已无法适应新型电力系统的发展需求。基于调控云平台,利用云边协同与区块链融合技术,以云端算力下行、价值数据... 详细信息

随着数字电网技术的快速发展,变电站智能防误水平取得了一定提高,但缺乏有效的智能防误校核手段,全过程联合智能化程度较低,已无法适应新型电力系统的发展需求。基于调控云平台,利用云边协同与区块链融合技术,以云端算力下行、价值数据上行、防误关键数据及操作记录可信存证的模式,实现智能防误全流程一体化在线协同管控。首先依据防误业务流程构建了智能防误系统架构,确立了云端、边缘侧、区块链侧的功能;接着基于防误业务角色构建了面向广域云边协同与区块链融合的交互及协同机制;然后引入存证机制设计了防误区块链,形成了“接令网络化、开票智能化、作业移动化、业务在线化、操作可信化”的智能防误体系;最后通过对云-边协同模型性能、可信认证防误效率、防误链存证及共识效率等方面进行测试,验证分析结果表明所提出的云边协同与区块链融合的变电站智能防误技术在提升防误操作可信存证、防误效率等方面具有一定的优势。

关键词：变电站智能防误云边协同区块链可信存证

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基于直流电压补偿的海上风电多端柔直送出系统惯量协调控制

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电网技术 2025年第2期49卷 522-532,I0038,I0039页

作者：朱介北史美琦索之闻俞露杰李斌天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072 国网天津城东供电公司天津市河东区300250 国网经济技术研究院有限公司北京市昌平区102209

为实现海上风电-多端柔直送出系统(offshore wind farms+voltage source converter-based multi-terminal DC,OWF+VSC-MTDC)对主网的频率支撑,该文提出了一种基于直流电压补偿的惯量协调控制(DC voltage compensationbased inertia coordinated control,VICC)方案,通过改变MTDC直流电压建立海上电网与主网的频率联系,使海上风电机组感应到主网频率动态后,通过其附加的超级电容充放电来模拟同步机的惯量响应。依据网侧换流站中建立的有功功率-直流电压-频率(P-udc-f)双下垂控制,分析了OWFs惯量功率影响下的MTDC直流电压-主网频率的非线性耦合特征。基于此提出了依据本地信息量测的直流电压补偿控制方案,以抵消OWFs惯量功率对频率传递的影响,使风电场精确模拟主网频率动态,为主网提供精准惯量支撑。此外,该文构建了OWF+VSC-MTDC系统的小信号模型,并对关键参数进行了稳定性分析与优化。最后,在MATLAB/Simulink环境中搭建了包含OWF+VSC-MTDC的电力系统模型,在负荷投切和电网故障工况下对VICC方案进行了验证和评估。结果表明,VICC方案可以在无通信条件下精确耦合海上电网频率与主网频率,使OWFs通过VSC-MTDC为主网提供精准惯量支撑,显著提升主网的频率稳定。

关键词：无通信频率响应惯量模拟海上风电场多端柔性直流输电系统

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考虑“氢-电”储能的电力需求响应策略

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太阳能学报 2025年第1期46卷 288-299页

作者：袁博田广刘钊葛少云魏孟举刘洪国网河北省电力有限公司经济技术研究院石家庄050021 天津大学电气自动化与信息工程学院(智能电网教育部重点实验室) 天津300072 国网河北省电力有限公司石家庄050021

探索考虑“氢-电”储能(ESHE)需求响应方法。首先,基于ESHE运行原则和需求响应用户分类,提出涵盖“最优负荷”和“价格激励”的需求响应双级框架;然后,以系统整体经济性最优为目标,构建一级策略的负荷优化模型,提出用于模型求解的DR-ESH... 详细信息

探索考虑“氢-电”储能(ESHE)需求响应方法。首先,基于ESHE运行原则和需求响应用户分类,提出涵盖“最优负荷”和“价格激励”的需求响应双级框架;然后,以系统整体经济性最优为目标,构建一级策略的负荷优化模型,提出用于模型求解的DR-ESHE无约束化算法;最后,以用户电费最优为目标,构建二级策略的价格激励模型,制定可实现最优负荷的激励电价。实验表明,所提需求响应策略的ESHE利用效率高、整体收益效果好;与未考虑ESHE相比,降低需求响应成本38.5%、增加系统运行收益2.19%,负荷峰谷差率、均方差等均得到优化;同时,提出的模型求解算法较传统遗传算法可降低运行成本、提升运行收益。

关键词：需求响应双级框架负荷优化模型无约束求解价格激励 “氢-电”储能

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具身智能研究的关键问题:自主感知、行动与进化

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自动化学报 2025年第1期51卷 43-71页

作者：沈甜雨陶子锐王亚东张庭祯刘宇航王兴霞杨静李志伟陈龙王坤峰王飞跃北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中科慧拓科技有限公司北京100083 青岛智能产业技术研究院青岛266000

具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用,旨在基于机器与物理世界的交互,创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体.当前,机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用.已有的具身智能文... 详细信息

具身智能强调大脑、身体及环境三者的相互作用,旨在基于机器与物理世界的交互,创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体.当前,机器学习、机器人学、认知科学等多学科技术的快速发展极大地推动了具身智能的研究与应用.已有的具身智能文献更多从技术和方法分类的角度入手,本文以具身智能在研究和应用过程中面临的关键挑战为角度切入,分析具身智能研究的一般性框架,围绕具身感知与执行、具身学习与进化两个方面提出具体的研究思路,并针对其中涉及的关键问题详细梳理相关技术及研究进展.此外,以移动机器人、仿生机器人、平行机器人三方面应用为例,介绍具身智能在感知与理解、控制与决策、交互与学习等方面给实际机器人系统设计带来的启发.最后,对具身智能的发展前景进行展望,探索虚实融合数据智能、基础模型与基础智能、数字孪生与平行智能在其中的重要作用和应用潜力,希望为相关领域学者和从业人员提供新的启示和思路.论文相关项目详见https://***/BUCT-IUSRC/Survey__EmbodiedAI.

关键词：具身智能感知与执行学习与进化机器人系统

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计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度

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太阳能学报 2025年第1期46卷 460-471页

作者：王璐瑶刘卫亮刘长良刘帅王昕康佳垚华北电力大学自动化系保定071003 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室保定071003 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209

为提高主动配电网的综合运行品质,提出一种计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度方法。首先,建立主动配电网系统数学模型,分析电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统、氢储能系统的运行规律与可调潜力;其次,考虑电-热-氢负荷调节... 详细信息

为提高主动配电网的综合运行品质,提出一种计及电-热-氢负荷与动态重构的主动配电网优化调度方法。首先,建立主动配电网系统数学模型,分析电动汽车、地板辐射供暖/供冷系统、氢储能系统的运行规律与可调潜力;其次,考虑电-热-氢负荷调节与网络重构,以各子系统出力与支路开关状态为决策变量,建立以降低运行成本、减小峰谷差、减少污染气体为目标的确定性优化调度模型;然后,采用信息间隙决策理论描述源荷不确定性,建立风险规避型调度模型,在保障一定期望目标的前提下使系统具有良好的鲁棒性;最后,基于IEEE-33节点系统分别对各调度方案进行对比分析,验证所提方法的有效性。

关键词：氢能主动配电网优化调度信息间隙决策理论动态重构可调潜力

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温度传感器液流环境响应时间测量技术研究进展

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计量与测试技术 2025年第4期51卷 50-54页

作者：郑伟倪康健刘波上海市计量测试技术研究院上海自动化仪表有限公司

响应时间是温度传感器的关键性能指标。本文通过介绍其应用领域、实验室掷入法和原位测量法,并分析测量装置的溯源需求及方法,为相关温度传感器的研发、制造和使用提供参考。

关键词：温度传感器液流环境响应时间测量方法装置校准

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基于深度强化学习的太阳能无人机航迹规划

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航空学报 2025年

作者：余子杰郑征李清东郭林任素萍郭健北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院中国航天空气动力技术研究院中国煤炭科工集团有限公司

高空长航时太阳能无人机（High-AltitudeLong-Endurance Solar-PoweredUnmannedAerialVehicle, HALESUAV）通过合理的航迹规划可以极大提升其续航性能，而深度强化学习方法由于实时性与自适应性成为该航迹规划问题的理想选择。针对基于... 详细信息

高空长航时太阳能无人机（High-AltitudeLong-Endurance Solar-PoweredUnmannedAerialVehicle, HALESUAV）通过合理的航迹规划可以极大提升其续航性能，而深度强化学习方法由于实时性与自适应性成为该航迹规划问题的理想选择。针对基于深度强化学习方法的HALE-SUAV航迹规划问题，本文建立了无人机的运动学与动力学模型以及能量相关模型，设计了其能量管理策略，搭建了该航迹规划问题的深度强化学习整体框架，并最终使用训练出来的模型进行了不同太阳能辐射强度情况下的航迹规划实验。研究结果表示基于本文的深度强化学习方法，HALE-SUAV能够选择基于当前太阳能辐射强度情况下合理的控制指令，以提高其续航性能。研究结果显示了深度强化学习方法在HALESUAV航迹规划问题的潜在应用价值。

关键词：深度强化学习高空长航时太阳能无人机航迹规划续航性能能量管理策略

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