摘要：短期电力负荷预测的准确性对智能电网平稳高效运行具有重要意义,但多种因素影响下的负荷数据具有较强的非平稳性与随机波动性,使得高精度的短期电力负荷预测面临挑战。为充分挖掘负荷序列中的趋势特征与周期性特征,准确提取与电力负荷存在潜在相关性的辅助信息特征,提升短期电力负荷预测精度,该文提出了一种基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)与辅助编码器的短期电力负荷预测模型。该模型包含两个并行的编码器,基于神经基扩展分析(neural basis expansion analysis,N-BEATS)模型的负荷特征编码器和基于多头注意力机制的辅助信息编码器,分别用于学习负荷数据中的时序特征与辅助信息特征。同时,构建特征融合模块将时序特征和辅助信息特征构造成联合特征向量,并设计基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的预测解码器模块进行短期电力负荷预测。在GEFCom2014公开数据集上进行实验,结果表明所提方法与长短期记忆(long short-termmemory,LSTM)网络模型、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-LSTM网络模型、序列到序列(sequence-to-sequence,Seq2Seq)网络模型、季节自回归差分移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型及支持向量回归模型(support vector returns,SVR)等基线模型相比,在预测精度方面具有明显优势,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)平均提升了24.16%。

摘要：针对载荷变化、非线性摩擦、推力波动和外部扰动等不确定性降低永磁同步直线电机位置跟踪性能的问题,提出一种基于有限时间状态观测器的递归终端滑模控制方法。首先,建立考虑有界集总不确定性的直线电机动力学模型。其次,设计快速终端滑模函数和积分滑模函数的递归结构,强制系统直接从滑模面启动,减少了跟踪误差的收敛时间。然后,引入有限时间状态观测器实时估计集总不确定性并前馈补偿到控制率中,提高系统的鲁棒性和减少抖振。接着,利用李雅普诺夫理论分析闭环控制器的稳定性和有限时间收敛性。最后,搭建基于半实物AD5435的实验平台,实验结果验证了所提方法的可行性和优越性。

摘要：当双馈风电机组接入弱交流电网时,转子侧和网侧变流器均采用无锁相环的构网型控制策略可以提高发电系统的并网稳定性。然而,对直流端口而言,网侧变流器在构网型控制下的直流电压抗扰能力有所降低,机组出力波动时直流电压的动态特征不容忽视。为此,文中首先建立了考虑交直流侧动态耦合特征的构网型双馈风电机组的小信号模型。基于系统模型研究了不同电网强度和风机转速下直流电压控制的稳定性,根据耦合传递函数矩阵分析了不同条件下定子功率变化对直流电压的耦合影响。利用小信号模型分析了定子功率对直流电压的交、直流耦合路径,并分别设计了解耦优化策略。理论分析表明,所提策略可以降低有功功率加载对直流电压的耦合作用,优化直流侧动态特性。最后,利用硬件在环实验平台验证了理论分析的正确性及所提控制策略的有效性。

摘要：电气及电子设备集成度的不断提高,对环氧复合物的热学与力学综合性能提出了更高需求。环氧复合物的耐热性能、刚性与韧性三者之间存在“跷跷板”现象,难以协同提升。该文提出将六氢邻苯二甲酸酐/四氢邻苯二甲酸酐/邻苯二甲酸酐3种固化剂复配提升环氧复合物热学性能,并采用2—甲苯缩水甘油醚协同提升环氧复合物韧性及刚性的方法。研究表明:固化剂复配的方法将环氧复合物的玻璃化转变温度Tg及热分解温度T5%分别提升了17.93%、7.72%;2—甲苯缩水甘油醚改性使得环氧复合物冲击强度和弯曲强度分别提升了123.03%、61.71%。采用分子动力学模拟,从分子角度揭示了2—甲苯缩水甘油醚提升环氧固化物性能的机理,其刚性苯环基团增强了环氧体系分子结构稳定性,柔性—C—O—C—链段改善了交联体系柔韧性。该研究提出一种不降低环氧复合物热学性能,并协同提升其韧性与刚性的可行方法,可为具备高综合热学与力学性能环氧复合物配方的设计提供新思路。

摘要：文中研究基于多正弦扰动信号注入的大功率并网逆变器电网阻抗测量技术。选取多正弦信号作为电压扰动,参考空间光场理论中的Gerchberg-Saxton相位恢复算法对扰动信号进行优化设计;剪辑函数作为其中的关键要素,能够决定扰动信号时域波峰的剪辑速度和剪辑能力;为提升上述性能,提出采用反正切函数代替传统算法中的对数剪辑函数,仿真结果表明,相位恢复算法的剪辑性能得到大幅提升;随后,通过逆变器将扰动信号注入电网,采用Gauss-Newton非线性最小二乘法对采集到的扰动信号特征谐波频率点的信息进行曲线拟合,获取当前电网阻抗信息;最后,于搭建的1.5 MW并网逆变器RT-Lab平台进行多弱电网场景下的阻抗测量实验,实验结果验证了此方案的有效性和准确性。

摘要：为解决传统有限元法求解绕组电磁力速度慢、模型参数固定等问题,该文提出将响应面拟合计算的方法运用在变压器绕组电磁力的计算上,实现在不同工况的绕组电流下的变压器绕组电磁力的快速计算分析,且能考虑到绕组辐向形变对其所受电磁力的影响。首先,采用有限元软件对一台三相变压器进行参数化建模和“场-路”耦合仿真,由此得出该变压器绕组的电流、漏磁、电磁力分布规律;其次,通过设计的电磁力测量实验设计,比较仿真计算与实验测算的漏磁和电磁力分布,验证该文所建立模型的可靠性。最后,结合试验设计(design of experiments,DOE)和拉丁超立方采样开展绕组电磁力响应面设计,构建绕组辐向、轴向电磁力与特定规律下的绕组形变和绕组电流的拟合关系,并验证响应面计算的精度。该方法能为电力变压器绕组抗冲击能力的提升及电力设备数字化分析提供技术参考。

摘要：针对露天煤矿用电缆容易损坏且通用矿用电缆无法满足该环境下的使用要求等问题,研制了露天煤矿用阻燃反光护套光电复合缆,介绍了该光电复合缆的结构设计,详细阐述了露天煤矿用光电复合缆材料的选择及其制造。通过性能测试表明,所制造的光电复合缆具有高强度、耐油、耐热、耐腐蚀、耐磨和阻燃等特点,并具有反光功能护套。通过在中煤平朔集团有限公司东露天煤矿实际应用表明,该光电复合缆具有安全、稳定等特点,解决了露天煤矿用光电复合缆易损坏等问题。

摘要：为了能够高效便捷地监测识别城市易涝区积水情况,利用深度学习技术,提出了一种基于YOLOv7算法的快速识别积水方法。采用传统数据增强和Mosaic数据增强方法对训练集图像进行扩充,构建了YOLOv7积水检测模型,并与其他主流目标检测模型Faster R-CNN和YOLOv5m进行了对比分析。结果表明,YOLOv7模型取得了最好的效果,其精度、召回率、平均精度、F_(1)分数分别达到了92.9%、83.4%、88.8%和87.9%,且单张图片推理时间仅约为0.025 s。该方法在城市内涝积水识别与预警方面具有良好的应用前景。

摘要：为实现碳减排目标,氢能与综合能源系统的结合成为最具潜力的发展方向之一。针对当前氢能综合能源系统调度策略灵活性不足、复杂系统多目标优化求解困难等问题,提出一种基于深度强化学习的氢能综合能源系统优化调度方法。首先,采用耦合设备的变工况模型,构建风-光-氢-冷-热-电综合能源系统,拓展设备联合供能空间。其次,考虑系统运行成本、碳排放量、系统自供给平衡度和新能源利用率,基于最优解距离构建多目标优化模型,激发智能体探索性。然后,通过时序片段表征优化深度强化学习算法,增强了智能体对系统状态变化的估计精度。最后,在源荷实测数据的基础上设计仿真算例。结果表明,所提方法可以有效提高氢能综合能源系统调度的灵活性,充分挖掘氢能的碳减排潜力,实现调度经济性和环保性的双重优化。

摘要：在分立器件并联型碳化硅逆变器中,主功率回路叠层母排的设计需满足低寄生电感、外电路对称及器件均温的目标。然而,现有叠层母排的结构方案大多针对的是功率模块,对于分立器件并联型叠层母排缺乏系统性的设计方法。首先以两管并联为例,展示分立器件并联型叠层母排的三维结构特征。接着提出一种分立器件并联型叠层母排寄生电感建模以及解耦计算方法,为评估并联支路寄生电感大小和对称性提供依据。最终基于Ansys Q3D的参数化仿真分析,对不同器件布局以及关键物理尺寸进行寻优,总结出分立器件并联型叠层母排的设计原则。基于上述方法,设计出一种六管并联型叠层母排结构,通过仿真和实验验证了该结构满足低感,外电路对称以及器件均温的设计目标。