摘要：电力电子课程设计是电气工程专业的重要集中实践类课程之一,但教学实施过程中普遍存在考核困难和主观随意性强等问题。基于工程教育认证产出导向教育(OBE)理念,探讨如何围绕课程目标,运用教学方法,设计教学环节,进行教学评估,并通过对课程目标达成情况的分析,找出存在问题,进行持续改进,提升学生工程能力的全过程。

摘要：提出将经验模态分解(EMD)和基因表达式程序设计(GEP)算法相结合的EMD&GEP预测法应用于电力系统短期负荷预测中,消除负荷样本中的伪数据,并对负荷样本序列进行经验模态分解得到不同频段的本征模态分量(IMF)和负荷剩余分量。运用基因表达式程序设计算法的灵活表达能力,把分解得到的不同频段的各负荷本征模态分量及负荷剩余分量中所对应的不同日、同一时刻的负荷序列作为样本,进行分时预测。把各负荷本征模态分量和负荷剩余分量中相对应的预测结果进行重构,作为各时刻负荷的最终预测值。EMD克服了小波分析中小波基选取困难的不足,结果表明各负荷本征模态分量能较准确反映负荷特征,而且经比较,EMD&GEP预测法比小波分析和GEP算法相结合的预测方法具有更好的预测效果。

摘要：针对传统基因表达式程序设计(GEP)算法初始种群的产生是随机的,变异率不能在进化的过程中做适应性的调整,对基因的好坏没有标识,在解决相类似的问题时不能利用以往的运行结果的缺点进行了改进,提出了过度繁殖、环境因子选择,自适应变异率,信息素标识基因的好坏,借鉴以往程序运行得到的数学模型的方法,并将改进后的基因表达式程序设计(IGEP)算法应用于农村配电网短期负荷预测中。预测过程是先对负荷样本进行数据预处理,消除伪数据,然后运用改进后的基因表达式程序设计的灵活表达能力,把不同日同一时刻的负荷序列作为样本,分别对平日(周一到周五)和周末的未来时刻的负荷进行分时短期预测。算例表明改进后的基因表达式程序设计算法具有较高的效率,比遗传程序设计(GP)和基因表达式程序设计(GEP)算法具有更好的预测效果。

摘要：针对太阳能无人机多条可变直流母线的新型能源分布式管理系统与电机的匹配问题,采用了以每套绕组作为独立的电机模块的新型多绕组永磁同步电机,通过对其中一个电机模块进行矢量控制得到一组参考电流相位,并采用PR控制策略对参考电流相位进行跟踪。仿真试验结果表明,新型多绕组永磁同步电机与该策略相结合可使各套绕组电流相位保持同步,验证了其在新型能源分布式管理系统中的有效性与可行性。