摘要：针对恒功率负荷(CPL)因负阻抗特性导致直流微电网母线电压失稳的问题,从限制CPL取值范围出发,引入深度学习算法分析系统的稳定性。首先,通过采用直流微电网机理模型仿真,建立初始数据库;然后,对数据库进行预处理,在此基础上,利用最大信息系数进行相关性分析,得到系统参数与CPL临界值之间的相关性强弱信息,并实现输入特征降维;接着,采用自定义损失函数与量化预测性能等方法设计适用于CPL临界值预测的深度学习策略。最后,针对不同场景的直流微电网进行仿真测试,并通过硬件在环实验验证所提深度学习策略的有效性和优越性。

摘要：考虑多个设计变量和成本因素后,大型海上风电场电缆布置优化问题呈现出高复杂度特点。为此,提出一种基于改进麻雀搜索算法的电缆布置优化方法。首先,以电缆全寿命周期总成本为目标函数,考虑实际工程需求提出约束条件,建立电缆布置优化模型。然后,结合鸡群优化算法和Prim算法来改进麻雀搜索算法,对海上风电场的电缆连接拓扑、电缆型号和变电站位置同时进行优化。最后,进行实例分析,验证模型的可行性和改进算法的有效性。结果显示,全寿命周期模型可以全面评估电缆布置的经济性。相比于原算法,改进麻雀搜索算法的寻优能力有较大提升,且相对于文献中的改进算法具有结构简单、效率高和优化稳定性强的特点,适用于大型海上风电场电缆布置优化问题。

摘要：以高海拔地区风电机组为对象,建立了平准化电力成本(LCOE)模型,并采用智能算法对其关键设计参数进行优化。分析了海拔升高对气候环境与风电机组的影响,建立了以转子半径、轮毂高度以及额定功率为设计参数的高海拔风电机组LCOE模型。以LCOE最小化为目标,采用遗传、粒子群、量子遗传3种智能优化算法对3个设计参数进行优化。优化结果表明,一定的海拔高度下存在最佳参数和最优LCOE,3种智能算法皆能得到模型的最优解,而量子遗传算法在收敛时间与收敛精度上均具有较好性能。随着海拔的升高,最优LCOE增大,3个优化参数呈现出不同的变化趋势。本文的相关结论对于高海拔风电机组选型与设计具有一定的参考意义。

摘要：针对具有大滞后、时变性和控制动作单向性等特点的炉温控制系统,提出了一种比例、积分自校正PID算法与多修正因子模糊控制算法相结合的Fuzzy-PID复合控制算法;以西门子PLC为控制核心,以固态继电器为执行器,通过调功的方法来达到控制温度的目的;并在具体实验中对比了多种控制算法的控制效果,验证了该设计方法的优越性和有效性。

摘要：基于直流微电网的时变性与分布式发电单元的不确定性,本文提出了一种最小化运行成本的多源协调优化控制策略。首先,建立了优化调度模型,通过完全分布式的控制框架,设计了实时经济运行的优化方案,以实现直流微电网系统分布式发电的负载分配、电压恢复以及经济最优。此外,由于三个变量的动态变化值被引入到一致性算法中,功率分配优化过程是实时的。最后,用仿真算例来对上述优化策略进行验证。结果表明,提出的控制策略可有效地实现分布式发电的最优功率分配,达到最小化运行成本的目标。当直流微电网系统中单元的成本函数或功率限制发生变化时,能够实现在线优化。

摘要：风电机组风功率预测和功率曲线建模等工作的开展依赖于历史运行数据。然而,历史数据中积累了大量的异常数据,导致上述工作难以有效开展。国内外学者已经提出了多种异常数据检测方法,然而对不同方法的优缺点与适用场合还缺少整体认识。为此,本文对基于密度的聚类算法、局部离群因子算法、Thompson-tau四分位法和孤立森林四种常用的风功率异常值检测方法进行了对比研究。为评价不同检测方法,提出了基于标准功率曲线的评价指标。实验结果表明,孤立森林算法相比其他三种方法具有更高的精度,能应对不同分布的异常数据,且清洗时间较短。