针对泵站机组运行引起的供排水穿堤管道振动问题,该研究提出一种磁流变阻尼器(magnetorheological damper,MRD)-谐调质量阻尼器(tune mass damper,TMD)有机融合(magnetorheological-tune mass damper,MRTMD)的主被动混合控制体系。利用...
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针对泵站机组运行引起的供排水穿堤管道振动问题,该研究提出一种磁流变阻尼器(magnetorheological damper,MRD)-谐调质量阻尼器(tune mass damper,TMD)有机融合(magnetorheological-tune mass damper,MRTMD)的主被动混合控制体系。利用基于线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制算法,以结构响应加速度取最小为目标函数,优化得到主被动混合振动控制体系相关参数,以提高减振效率和稳定性。通过模拟泵站运行荷载与冲击荷载激励下的结构动力响应控制效果分析,探讨混合控制装置输出阻尼力的鲁棒性和减振效果。将MRTMD应用于穿堤管道工程,从时频域角度分析了所提出的主被动混合控制体系减振效率与有效减振频带范围,结果表明:MRTMD对结构振动耗能能力强,减振频带范围广,效果优于单一的TMD和MRD控制;针对穿堤管道结构振动响应的控制效果良好,加速度响应减振效率达到37.56%~38.07%,位移响应减振效率达到40.23%~41.38%;对机组主轴转动引起的转频、倍频等机械振动均可有效减弱,特别是对水流冲击、叶轮内形成的轴向漩涡造成的中低振动频率减振效果显著。该方法可为穿堤管道结构减振控制提供参考,保障穿堤管道结构安全运行。
大规模新能源并网后电力系统的电压安全稳定问题突出,亟需一种兼具准确性和实用性的方法来评估系统的电压支撑强度。为此,该文提出一种基于贝叶斯深度学习的新能源多场站短路比(multiple renewable energy station short circuit ratio,...
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大规模新能源并网后电力系统的电压安全稳定问题突出,亟需一种兼具准确性和实用性的方法来评估系统的电压支撑强度。为此,该文提出一种基于贝叶斯深度学习的新能源多场站短路比(multiple renewable energy station short circuit ratio,MRSCR)智能增强方法。首先,聚焦于MRSCR缺乏准确的临界短路比(critical short circuit ratio,CSCR)问题,提出CSCR样本集的构建流程,并据此开发样本的批量仿真程序。然后,利用多门控混合专家网络对各新能源接入点的CSCR进行同步预测,并结合贝叶斯深度学习提升预测精度,量化预测不确定性。最后,考虑到点估计的弊端,提出一种基于动态阈值的不等式方法来给出兼具可靠性和清晰性的区间估计,为不同的决策需求提供多种属性的预测值。在CEPRI-FS-102节点系统上的测试结果表明,所提方法可有效提高电压支撑强度的评估精度和速度,其预测信息可为决策过程提供重要的指导意义。
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