基于CEEMDAN与样本熵的高压断路器机械故障诊断

依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解( complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解成一系列内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用相关系数法与归一化能量筛选包含信号主要特征信息的前7阶IMF分量,求取其样本熵作为特征量,最后采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,对断路器不同故障类型进行分类识别。实验结果表明该特征提取方法能准确提取振动信号特征量,输入PSO-SVM诊断高压断路器故障能取得良好的效果。     

光伏出力的模糊区间预测

针对光伏输出功率的点预测精度不足、传统支持向量机(SVM)在参数优化方面存在的固有缺陷等问题,根据模糊信息粒化理论和纵横交叉算法,提出一种基于CSO-SVM和模糊信息粒化理论的光伏出力模糊区间预测方案。结果表明:该方案可以得到较好的点预测值及其置信区间,某种程度上解决了传统点预测结果的信息局限性。     

基于主成分分析与遗传优化BP神经网络的风电场短期功率预测研究

为降低风电场弃风率及对电网稳定性影响,对风电场短期功率进行准确预测显得十分重要。针对传统BP神经网络泛化能力差、网络收敛速度慢等问题,建立了一种基于主成分分析与遗传优化BP神经网络相结合的风电场短期功率预测模型。首先,利用主成分分析法对风电场原始气象数据进行分析,将得到的独立变量作为BP神经网络的输入;然后利用遗传算法确定了神经网络的最优初始权值和阈值的大致范围,并用L-M算法对BP网络权值和阈值进行细化训练;最后,利用中国北方某风电场实际运行数据进行验证,结果表明,所建立的预测模型合理有效,不仅可以加快BP神经网络收敛速度,减少预测误差,还可以提高风电场短期输出功率的预测精度,具有一定的工程应用价值。     

光伏发电系统最大功率跟踪控制的仿真研究

针对光伏电池最大功率点随环境条件变化而发生漂移的问题,建立光伏电池的等效模型,采用 PVsyst 软件仿真光伏电池在不同光照及温度条件下的输出特性,利用 Matlab/Simulink软件建立基于电导增量法的最大功率点跟踪(Maximum Power Pint Tracking,MPPT)仿真模型。仿真结果表明:基于电导增量法的 MPPT 控制方法,能使光伏发电系统在环境及负载变化情况下快速实现 MPPT,且稳态精度高。     

基于ASD-KDE算法的超短期风电出力区间预测

为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度( atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值,并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性,构建了衰减线性原子库及Gabor原子库,以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和BP( back propagation) 神经网络预测,获得点预测值。在此基础上,通过对历史风电数据不同区间的划分,构建一维核密度估计模型,逐步滚动获取预测值的置信区间,从而降低了环境变化对预测结果的影响。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。     

基于相空间重构和独立分量分析的火灾预测

利用非线性动力学的相空间重构理论和独立分量分析,结合非线性支持向量回归,提出了火灾起数时间序列预测方法。首先用时间延迟法和独立分量分析重构系统的相空间来反映火灾起数时间序列的内在变化规律,然后再用非线性支持向量回归来构建预测模型。仿真结果表明该预测方法具有较高的预测精度。     

基于二层分解技术的短期负荷预测研究

钢铁用户的增多会使地区含有大量的冲击负荷,传统的预测方法难以捕捉该地区的负荷变化规律,预测精度不足。为提高含大量负荷地区的负荷预测的精度和泛化性,提出一种基于可变模式分解与奇异谱分析相结合的二层分解技术(VMD-SSA)和改进鲸鱼算法(IWOA)优化极限学习机(ELM)的短期负荷预测模型。通过实例证明,相比于其它模型,所提混合模型能充分掌握负荷的变化规律,有效提高了含大量负荷地区的负荷预测的精度和泛化能力。     

基于布谷鸟搜索优化的光伏电站辐照强度预测

针对光伏电站日前小时短期辐照强度的预测准确性问题,且考虑到支持向量机的学习参数对预测模型的性能有较大影响,为进一步提高数据的预测精度,利用布谷鸟搜索算法对支持向量机的惩罚因子c和核参数g进行优化,提出了一种基于布谷鸟搜索算法和支持向量回归的组合预测方法。仿真结果表明:该方法大大提高了光伏辐照强度预测的准确性和精度,可行且高效,适用于光伏在线预测。     

基于Hilbert-Huang变换理论的结构损伤检测

详细介绍了一种适合分析非线性非平稳数据的新方法——Hilbert-Huang变换,并将此方法应用于结构损伤检测。仿真实验是某三层剪切型建筑结构受两种不同地震烈度的地震动激励,结构在此过程中出现的损伤由层间刚度衰减的方法近似模拟,用巴特沃斯低通滤波器对得到的每层加速度数据进行滤波,然后对滤波后的数据进行Hilbert-Huang变换分析,得到其Hilbert谱,并对Hilbert谱进行了分析。结果表明,此方法能有效地提取结构的损伤特征,从而对结构的健康状况做出诊断。     

基于GPS的北京市2007-2012年地面沉降变化研究

利用经验模态分解(EMD)方法处理2007-2012年的北京GPS数据,并通过与地下水埋深比较分析近年来的地面沉降。首先通过2007-2012年的年沉降速率,发现北京沉降中心连片,形成了中东部的沉降漏斗。DSQI累积沉降量达到510 mm,DSQI、CHAO、NLSH三站点的年沉降速率分别为85 mm/a,41.7 mm/a和20mm/a。其次采用EMD方法提取DSQI、NLSH的垂向序列的趋势项,分析其沉降趋势。最后,对地下水埋深和GPS站点沉降趋势之间的关系进行了对比分析,地面沉降变化趋势与地下水水位变化具有较好的一致性,地下水水位变化是地面沉降发生发展的主要诱因。     

基于小波包和改进纵横交叉法的风电预测模型

针对风电出力的随机性、季节性和波动性及一般方法预测精度不高的问题,采用改进纵横交叉(improved crisscross optimization, ICSO)算法,建立了一种基于小波包变换与改进纵横交叉算法优化Elman神经网络的风电预测模型。仿真结果表明:改进的纵横交叉算法不但克服了一般算法早熟收敛的缺陷,有效提高神经网络的泛化能力和预测精度,而且表现出良好的稳定性,适用于风电的预测。     

基于MATLAB/Simulink的准Z源光伏并网发电系统的仿真研究

为了解决光伏并网发电系统输入电压变化范围较大的问题,分析了准 Z 源光伏并网发电系统的工作原理;采用电容电压恒压控制策略,实现了准 Z 源光伏并网系统的闭环控制和最大功率点跟踪,并在 MATLAB/Simulink 环境下建立了准 Z 源光伏并网发电系统的仿真模型进行验证。仿真结果表明:准 Z 源逆变器能很好地适应输入电压变化大的光伏发电系统,采用的控制策略控制精度高,响应速度快。     

电网特性对光伏电站并网的影响

针对光伏电站并网问题,分析了并网接入点的系统电压变化因素,通过建立光伏电站并网的戴维南等效电路及进一步推导,得出了系统短路容量与光伏电站极限规划设计容量及并网点电压之间的简明关系。分析结果表明:可以利用光伏电站待接入的并网点系统短路容量这一电网特性简单估算待并入光伏电站的极限设计容量大小及并网点电压的变化大小,为今后更好地规划设计光伏电站及电力系统的安全稳定运行提供参考。     

光伏逆变器无功功率特性研究

为了解决光伏电站无功调节能力问题,通过现场试验和对光伏逆变器群的性能进行分析,验证了光伏逆变器群能够产生感性和容性无功功率,具备良好的无功调节能力,可作为光伏电站的无功输出设备。试验结果表明:光伏逆变器具有的无功调节能力在减少无功补偿设备投入容量、满足系统无功需求的同时,也降低了电能损耗,节约了投资成本,增加了经济效益。     

基于热电转换的风、光、火电机组协调性发电调度

针对冬季供热期宁夏电网火电机组调整容量受限问题,通过调整全网电负荷与热负荷的分配比例,增加火电机组可调备用容量的方法,提出一种基于热、电转换的风电、光伏及火电机组的协调性调度方法。分析结果表明:将热负荷转化为电负荷后,可提升风电及光伏能源的消纳率,降低新能源出力波动对电网调峰的影响。     

光伏发电有功自动控制技术

进行了两根足尺预应力型钢混凝土简支梁在火灾高温和竖向恒定加载耦合作用下的耐火性能试验,分析了试验梁的温度场分布规律、竖向变形特点和承载性能劣化过程。通过在试验梁端部预设压力传感器,实测了升温过程中梁端部预压力与升温时间的关系曲线。试验结果表明,预压力对火灾高温作用较为敏感,当标准升温100 min时预压力已降至初始预压力的一半,试验中一根梁出现了侧向弯曲变形。因此,对于预应力混凝土结构,火灾高温作用下应考虑构件可能的侧向变形影响。     

光伏发电储能系统对电网潜在经济效益的研究

针对光伏发电的波动性和随机性造成太阳能资源利用率低,光伏企业经济效益较差及其他间接成本高的问题,通过对实际工程的研究,本文提出了储能系统能量时移作用方法。结果表明:储能装置能量时移方法可有效减少光伏电站弃光现象,降低旋转备用容量补偿成本、AGC调频容量补偿和可靠性成本及电网扩建成本和环境治理成本,提高光伏发电系统的潜在经济效.益。     

区域泥石流短临预报及其应用——基于多普勒天气雷达技术的预报系统

基于先进的多普勒天气雷达探测技术,直接获取多种类型的降水产品,以模糊数学为基础,利用可拓学原理,建立了多层嵌套式泥石流预报可拓模型。模型根据研究区泥石流发生条件的不同,将临界雨量划分成不同的等级范围,确定泥石流发生的概率大小。将该泥石流预报方法应用到四川省凉山州,以ArcGIS为工具开发了凉山州泥石流短临预报应用系统。当有灾害性天气过程出现时,将启动预报系统,逢整点读取降水产品信息,实现1h滚动预报,预报时段为3h。系统可及时地为政府提供全州的泥石流预报信息,为减灾防灾决策提供技术支持。