检索结果-内蒙古大学图书馆

中国电力 2023年第2期56卷 32-44页

作者：刘宗何俊黄文涛朱理文邓长虹太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学) 湖北武汉430068 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

随着电动汽车使用量增加,区域配电网在高渗透率电动汽车接入配电网后会出现节点电压越限问题。基于态势感知技术,提出区域配电网内无功补偿设备以及电动汽车充电站联合参与的电压调整策略,通过构建二级调压模式确保配电网的电压状态。首... 详细信息

随着电动汽车使用量增加,区域配电网在高渗透率电动汽车接入配电网后会出现节点电压越限问题。基于态势感知技术,提出区域配电网内无功补偿设备以及电动汽车充电站联合参与的电压调整策略,通过构建二级调压模式确保配电网的电压状态。首先,在态势觉察阶段收集电动汽车状态、电网运行状态以及电动汽车充电站状态等信息;其次在态势理解阶段利用态势觉察阶段收集到的信息进行高渗透率电动汽车接入电网后模拟构建综合成本最小目标函数;然后在态势预测阶段根据电动汽车充电需求、电动汽车充电站信息预测高渗透率电动汽车接入电网后配电网电压偏差,基于潮流断面建立全局电气距离矩阵对预测电压修正,确认电网预测电压偏差;最后在利导阶段引入配电网电压偏差指标确定配电网电压偏离程度同时考虑配电网调压方式,对于不同程度的电压偏差确定配电网二级调压控制策略。通过IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所提方法能够有效解决高渗透率电动汽车接入电网后电网电压越限问题。

关键词：电动汽车态势感知二级调控电压越限充电站

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基于恒压输出区间追踪的WPT系统抗偏移方法

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电源学报 2023年

作者：黄文聪蒋煊焱常雨芳谭海东朱禛浩湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北工业大学电气与电子工程学院

针对无线电能传输(Wireless Power Transmission， WPT)系统耦合机构发生偏移时，输出电压波动的问题，提出了一种基于恒压输出区间追踪的WPT系统抗偏移方法。首先，建立了CLC-S型WPT系统的模型，分析了该系统在谐振和非谐振状态下的互... 详细信息

针对无线电能传输(Wireless Power Transmission， WPT)系统耦合机构发生偏移时，输出电压波动的问题，提出了一种基于恒压输出区间追踪的WPT系统抗偏移方法。首先，建立了CLC-S型WPT系统的模型，分析了该系统在谐振和非谐振状态下的互感与输出电压增益之间的关系，由分析可知，系统工作在非谐振状态下的恒压输出区间内抗偏移能力更强；然后，设计了电感补偿序列，提出了恒压输出区间追踪控制策略，实现了WPT系统输出电压恒定控制，提高了系统的抗偏移能力；最后，搭建了仿真模型和试验平台。仿真及试验结果均表明，采用恒压输出区间追踪控制策略，可以有效减小输出电压的波动，验证了系统在强互感干扰下的鲁棒性，相较于无恒压输出区间追踪的WPT系统，系统具有更好的输出电压动态调节能力。

关键词：无线电能传输 CLC-S拓扑恒压输出区间追踪控制抗偏移

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基于主动方波激励检测锂离子电池早期内短路

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电池 2024年第1期54卷 24-28页

作者：常春王瑛琦姜久春吴铁洲湖北工业大学电气与电子工程学院湖北武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068

锂离子电池内部短路(ISC)的早期检测对于避免潜在安全风险至关重要。现有的故障检测方法在检测早期短路时准确性较差,且需要大量的数据。以18650型锂离子电池为研究对象,通过在电池充电过程中施加微小的电流激励信号,借助极化压升与激... 详细信息

锂离子电池内部短路(ISC)的早期检测对于避免潜在安全风险至关重要。现有的故障检测方法在检测早期短路时准确性较差,且需要大量的数据。以18650型锂离子电池为研究对象,通过在电池充电过程中施加微小的电流激励信号,借助极化压升与激励压升,发现锂离子电池在短路时压升异常规律。该方法在荷电状态(SOC)较低时效果更明显,对120Ω以内的短路检测有效,且适用范围可根据采样精度调配,可用于锂离子电池的常规短路检测。

关键词：锂离子电池内短路故障检测方法方波激励低荷电状态(SOC) 激励

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含金属衬底复合材料的有效电磁参数检索方法

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电讯技术 2024年第10期64卷 1612-1620页

作者：张凡陈鑫武明虎何博琨湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 湖北工业大学新能源及电网装备安全监测湖北省工程研究中心武汉430068

复合材料的有效电磁参数获取对研究其电磁性质具有重要作用。然而,基于S系数的传输反射方法不适用于含金属衬底的复合材料目标,导致其有效电磁参数难以检索。为解决该问题,提出了一种新型的信息融合有效电磁参数检索方法。首先,通过主... 详细信息

复合材料的有效电磁参数获取对研究其电磁性质具有重要作用。然而,基于S系数的传输反射方法不适用于含金属衬底的复合材料目标,导致其有效电磁参数难以检索。为解决该问题,提出了一种新型的信息融合有效电磁参数检索方法。首先,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对有效电磁参数样本的S系数进行关联性分析和全局特征提取,简化模型复杂度。其次,构建了多输出回归信息融合网络(Multi-output Regression Information Fusion Network,MRIFN)模型对电磁参数进行检索。该模型结合了双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)处理主成分信息,并通过卷积层纵向融合特征信息,从而提高了检索性能。最后,通过非磁性吸波材料数据集和蜂窝有效电磁参数数据集验证了该检索方法有效性。结果表明,该方法对介电常数实部和虚部的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为0.21%和0.57%。同时考虑介电常数和磁导率的综合影响,该方法对介电常数实部和虚部的MAPE分别为2.34%和9.28%,对磁导率实部和虚部的MAPE分别为2.40%和6.40%,验证了其有效性和泛化能力。

关键词：复合材料电磁参数有效电磁参数检索信息融合深度学习

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基于镜像判断和改进父代选择的多目标进化算法

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陕西科技大学学报 2025年第2期43卷 215-225,234页

作者：王嘉诚邹雨恒王珊珊曾亮湖北工业大学电气与电子工程学院太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学工业设计学院湖北武汉430068

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代... 详细信息

高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代过程中不仅关注当前最优解,还兼顾解在整个空间的分布情况,从而实现了收敛性和多样性的统一.此外,针对算法在迭代过程中可能出现镜像的问题,本文提出了解决方案.具体来说,算法首先采用非支配排序,将临界层个体与参考向量相关联,随后判断其是否满足镜像对称准则,若满足则通过全局密度选取个体,达成“内紧外松”的目的,最大限度保证候选解的分布性,从而有效解决了选择压力不均的问题.最后将本文算法与最新的五种多目标算法在4种不同维度的测试问题上进行对比实验,并应用在两个实际案例中.实验结果表明:所提算法不仅能高效解决高维多目标优化问题,且能有效平衡收敛性和多样性.

关键词：多目标进化算法交配选择聚合距离收敛性分布性

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电池储能系统三相交错型DC-DC变换器控制策略研究

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太阳能学报 2025年第5期46卷 706-715页

作者：常雨芳高鹏罗国澳张闯闯严怀成黄文聪湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

针对电池储能系统中直流母线电压易波动以及电池组端电流纹波较大的问题,提出一种电池储能系统三相交错并联双向DC-DC变换器电压电流双环复合控制方法。首先,建立三相交错并联双向DC-DC变换器数学模型;其次,设计电压外环基于有限时间扩... 详细信息

针对电池储能系统中直流母线电压易波动以及电池组端电流纹波较大的问题,提出一种电池储能系统三相交错并联双向DC-DC变换器电压电流双环复合控制方法。首先,建立三相交错并联双向DC-DC变换器数学模型;其次,设计电压外环基于有限时间扩张状态观测器的滑模控制方法,通过改进有限时间扩张状态观测器估计出系统总扰动并反馈到滑模控制器进行补偿,可提高系统的响应速度和抗扰动能力;然后,设计电流内环自适应PI均流移相控制方法,将总电流均分并分别控制,可降低电流纹波量;最后,搭建仿真模型和实验平台进行验证,结果表明所提控制方法可有效抑制直流母线电压波动、降低电流纹波量,可提高电池储能系统抗扰动能力和动态响应性能。

关键词：电池储能系统 DC-DC变换器滑模控制有限时间扩张状态观测器均流移相

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基于贝叶斯优化CNN-BiGRU混合神经网络的短期负荷预测

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高电压技术 2022年第10期48卷 3935-3945页

作者：邹智吴铁洲张晓星张智敏湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430063 广东电网有限责任公司梅州五华供电局梅州514400

高效准确的短期负荷预测在电力市场交易过程中可以提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。为解决历史数据当中特征因素较多且特征关系不明显等问题,并充分挖掘负荷数据中时序性特征之间的联系,提出了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网... 详细信息

高效准确的短期负荷预测在电力市场交易过程中可以提高发电设备的利用率和经济调度的有效性。为解决历史数据当中特征因素较多且特征关系不明显等问题,并充分挖掘负荷数据中时序性特征之间的联系,提出了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-双向门控循环网络(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)短期电力负荷预测方法。首先结合特征工程,采用皮尔逊相关系数对负荷特征参数进行初筛,再用递归特征消除(recursive feature elimination,RFE)结合回归模型对特征进行反向选择,完成特征参数筛选;搭建CNN-BiGRU网络模型,并使用贝叶斯优化对其进行超参数调优;将数据输入CNN网络,利用其提取反映特征与负荷之间复杂变化关系的高维特征向量,并将所提特征向量构造为时间序列形式,再输入到BiGRU网络中,完成短期负荷预测。以农夫山泉公司以及美的暖通公司所在地区的真实数据作为实际算例,根据实验结果显示,该模型的预测精度达到95.9%,与其他模型相比具有更好的预测效果。

关键词：短期负荷预测卷积神经网络双向门控循环单元超参数寻优特征工程

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基于真实数据的电动汽车锂电池故障检测方法

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科学技术与工程 2023年第13期23卷 5599-5607页

作者：武明虎孙萌湖北工业大学电气与电子工程学院武汉430068 湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武汉430068

当电池的异常特征不明显时,传统的电动汽车电池系统故障检测方法很难进行早期故障检测。当前大多方法都是基于实验室条件下的测试数据进行研究,利用电动汽车实际运行数据的研究较少。为解决上述问题,提出一种基于真实数据的电动汽车电... 详细信息

当电池的异常特征不明显时,传统的电动汽车电池系统故障检测方法很难进行早期故障检测。当前大多方法都是基于实验室条件下的测试数据进行研究,利用电动汽车实际运行数据的研究较少。为解决上述问题,提出一种基于真实数据的电动汽车电池系统内短路故障在线检测方法,通过经验模态分解提取分解后的电压残差值作为故障特征,结合香农熵权重法,以每个采样点的香农熵的冗余度作为权重,对串联电池系统中各电芯单体进行评分,结合改进Z-分数,实现对串联电池组的故障检测和定位。利用真实车辆数据进行验证并与阈值法和相关系数法进行比较,验证了该方法的有效性。结果表明,所提出的方法计算成本低、可靠性高,能够在线应用,不需要精确的模型且无需针对不同型号车辆的得分阈值进行试验,降低了试验成本。

关键词：电动汽车锂离子电池数据驱动故障检测真实车辆数据经验模态分解

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基于81电平铁路功率调节器的不平衡补偿策略

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电机与控制应用 2022年第2期49卷 97-103页

作者：卜健怡张长征湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430070

为进一步降低铁路功率调节器在大功率补偿过程的开关频率,采用开关频率较低的混合级联81电平变换器作为电压源、开关频率较高的单相全桥变换器作为电流源,将两个电压源背靠背连接,提出一种81电平铁路功率调节器。由于系统中承担85%的补... 详细信息

为进一步降低铁路功率调节器在大功率补偿过程的开关频率,采用开关频率较低的混合级联81电平变换器作为电压源、开关频率较高的单相全桥变换器作为电流源,将两个电压源背靠背连接,提出一种81电平铁路功率调节器。由于系统中承担85%的补偿功率的开关器件的开关频率在250 Hz及以下,开关频率高的电流源仅承担1%的功率,因此系统开关损耗小且对补偿电流参考信号的跟踪性能好。研究了系统的基本结构及其等效电路,通过构建等效对称三相电压源建立等效三相电路,采用有功功率平均分配法,使得补偿后的系统等效为Y-Y型对称三相电路,从而实现不平衡电流补偿,并提出一种新的补偿电流检测方法。仿真结果证明所提系统及其补偿方法的有效性和可行性。

关键词：铁路铁路功率调节器多电平不平衡补偿

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基于机器学习的模块化多电平换流器的模型预测控制研究

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控制工程 2023年第10期30卷 1775-1785页

作者：余瑜杨文康徐岸非汪健湖北工业大学电气与电子工程学院、太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室湖北武汉430068

模型预测控制器(model predictive controller,MPC)因可实现多目标优化控制被广泛应用在模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)领域,但随着子模块数量增加,MPC的在线计算量成几何级数增长。因此,提出了基于机器学习的MM... 详细信息

模型预测控制器(model predictive controller,MPC)因可实现多目标优化控制被广泛应用在模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)领域,但随着子模块数量增加,MPC的在线计算量成几何级数增长。因此,提出了基于机器学习的MMC的模型预测控制方法,首先利用MPC-MMC仿真平台收集数据并对数据进行预处理,再进行神经网络训练得到神经网络-MPC(neural network-MPC,NN-MPC)。为了提高神经网络训练效率,采用随机森林来优化神经网络的初始权值和阈值,得到随机森林-神经网络-MPC(random forest-neural network-MPC,RF-NN-MPC),将其用来模拟MPC。仿真结果表明,RF-NN-MPC在学习效率和学习精度方面都优于NN-MPC,在保持了良好的控制效果的同时,使MPC-MMC不受子模块数量约束,在线计算量始终为1次。

关键词：神经网络随机森林模型预测控制模块化多电平换流器变分模态分解

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