摘要：在逆变控制领域,虚拟同步发电机(VSG)控制策略可解决分布式能源并网系统缺少惯性的问题来有效支撑电网频率,然而现有VSG控制手段往往忽略了阻尼的作用。为进一步提升VSG对频率稳定性的贡献,在传统VSG控制策略的基础上,结合力学原理证实了VSG虚拟惯量可进行实时变化的可行性,分析了同步发电机转子惯量和阻尼系数与系统频率稳定性的关系,并设计了一种自适应惯量阻尼综合控制(SA-RIDC)算法,实现了虚拟转动惯量与虚拟阻尼的交错控制。通过MATLAB/Simulink仿真工具,将所提出的SA-RIDC算法与传统固定惯量阻尼控制和自适应惯量控制进行对比,结果表明SA-RIDC算法在改善系统频率稳定性方面有着显著的效果。

摘要：海上风电场由于包含限制区域增加了集电系统拓扑结构设计的难度。为了解决此类问题,本文以集电系统设计方案电缆使用总长度最小为目标,从Delaunay三角剖分的性质出发,提出了一种改进的最小生成树算法。算法首先将限制区域顶点与风机坐标点按同质点处里生成Delaunay三角网,再将限制区域顶点作为非同质点将Delaunay三角网中的边分成两类,以海缆路径不通过限制区域为优先原则在两类边中寻找边形成最小树拓扑。最后以一个包含三个限制区域的案例海上风电场验证了所提算法的有效性。

摘要：将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和Soft-Max分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,Soft-Max分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。