摘要：针对微电网在多重外部扰动的影响下出现的鲁棒性下降、控制效果不佳而导致的调度效率和精准度低等问题,设计了一种基于自抗扰的鲁棒优化调度模型。为提高自抗扰观测器对外界多重扰动的观测能力和控制器对外界扰动的抵抗能力,额外引入新观测器,与初始观测器形成级联结构,对经初始观测器输出的观测值再次进行观测,并设计对于的线性误差反馈律进行扰动补偿。同时为提高系统的鲁棒性和优化调度能力,引入了参数整定因子,对观测带宽和控制带宽进行实时调整,不仅提高了系统的稳态运行能力,而且提升了系统在负载突变、直流侧电压突变等多种外界扰动下的暂态过渡能力。最后,在MATLAB/Si-mulink仿真平台中搭建微电网的数字仿真模型,将所提优化调度模型应用到微电网中,与其他优化模型进行试验对比,验证了所提鲁棒优化调度模型的正确性和优异性。结果表明,所提鲁棒优化调度模型不仅提高了系统的鲁棒性,而且使调度效率和调度精准度可达95%以上。

摘要：指出了在风电行业迅速发展的形势下,风电机组单机容量不断增大,轮毂的高度及叶轮的直径也随之增高,从而增加了风电机组被雷击的可能。从双辽地区风力发电机组防雷分区入手,重点探讨了风电机组电涌保护的设计,介绍了屏蔽和等电位连接。

摘要：随着风电行业的迅速发展，风电机组的单机容量越来越来大，轮毂的高度和叶轮的直径也随着增高，相对也增加了被雷击的危险。文中针对双辽地区风力发电机组众多，着重对其内部进行详细的防雷设计。从风电机组防雷分区入手，重点描述了风电机组电涌保护的设计，对屏蔽和等电位连接也做了介绍。

摘要：目的提高混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的韧性,利用卷积神经网络预测其力学性能,以得到力学性能关键因素的影响规律。方法首先,通过实验得到了铝基复合材料的力学性能数据。其次,基于相场裂纹扩展本构,采用Python代码批量生成了不同构型参数的代表性体积单元,并利用Abaqus软件进行了有限元仿真(FEM)。通过代码实现了建模与仿真的一体化构建,利用得到的仿真数据,建立了神经网络模型,并实现了对复合材料力学性能的预测。建模前,对数据进行预处理和筛选,以提高数据质量并降低模型复杂度。最后,建立卷积神经网络,并优化模型的超参数。结果通过建立的神经网络模型,实现了对复合材料力学性能的有效预测。极限强度的预测误差保持在−7%~8.5%,能耗的预测误差保持在−5%~6%,预测精度较高。结论通过结合实验、仿真和卷积神经网络模型,可以更有效地预测混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的力学性能,从而为材料设计和制备提供指导。