粒子群算法電力電子電路參數(shù)辨識方法

采用新型粒子群算法的電力電子裝置在線故障診斷方法

畢業(yè)設(shè)計說明書 課題名稱：電力電子路仿真技術(shù)的應(yīng)用 學(xué)生姓名倪世呈 學(xué)號0902013425 二級學(xué)院（系）電氣電子工程學(xué)院 專業(yè)機(jī)電一體化技術(shù) 班級機(jī)電0934 指導(dǎo)教師方建華 起訖時間：2012年2月13日～2012年4月6日 浙江機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院畢業(yè)設(shè)計說明書 i 電力電子電路仿真技術(shù)的應(yīng)用 摘要 本文是用matlab/simulink實(shí)現(xiàn)電力電子有關(guān)電路的計算機(jī)仿真的畢業(yè)設(shè)計。 論文給出了單相半波可控整流電路、單相橋式全控整流電路、三相半波可控整 流電路、三相半波有源逆變電路、三相橋式全控整流電路的實(shí)驗(yàn)原理圖、matlab 系統(tǒng)模型圖、及仿真結(jié)果圖。實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果都表明：matlab在電力電子有關(guān) 電路計算機(jī)仿真上的應(yīng)用是十分廣泛的。尤其是電力系統(tǒng)工具箱－power systemblockset（ps

基于分形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷

基于wigner-ville分布的電力電子電路故障診斷技術(shù) 王榮杰 （集美大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院，廈門361021） 摘要：提出了一種基于wigner-ville分布的電力電子電路故障診斷方法，首先建立各種類型故 障信號的wigner-ville模時頻矩陣，然后計算故障信號wigner-ville模時頻矩陣與標(biāo)準(zhǔn)模時頻矩 陣的相似度，以相似度最大為判別依據(jù)實(shí)現(xiàn)故障的診斷。三相橋式可控整流電路晶閘管故障診 斷仿真結(jié)果表明該方法能準(zhǔn)確對電力電子電路故障進(jìn)行類型的識別和故障元的定位，對噪聲具 有魯棒性，且算法簡單，在解決電力電子電路故障問題上有著很好的工程實(shí)用價值。 關(guān)鍵詞：wigner-ville分布；相似度；故障診斷；電力電子電路 中圖分類號：tp181文獻(xiàn)標(biāo)識碼:a faultdiagnosistechnologybasedonwigner-vill

收稿日期:2007208208;　定稿日期:2007212218 基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60374008,60501022);航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2006zd52044,04152068) ?研究論文? 基于小波徑向基網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷 韓曉靜,王友仁,崔江 (南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院,南京　210016) 　 摘　要:　提出了一種基于小波徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的電力電子故障診斷方法,該方法用 小波變換和主成分分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取出有效故障特征信息,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,減少了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,選用徑向基(rbf)網(wǎng)絡(luò)為故障分類器,解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點(diǎn)的問 題,提高了訓(xùn)練速度,并且具有診斷率高的特點(diǎn)。實(shí)例證明了該方法的有效性,并與其他診斷方法 進(jìn)行了對比。

收稿日期:2007208208;　定稿日期:2007212218 基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60374008,60501022);航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2006zd52044,04152068) ?研究論文? 基于小波徑向基網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷 韓曉靜,王友仁,崔江 (南京航空航天大學(xué)自動化學(xué)院,南京　210016) 　 摘　要:　提出了一種基于小波徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和主成分分析的電力電子故障診斷方法,該方法用 小波變換和主成分分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取出有效故障特征信息,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,減少了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間,選用徑向基(rbf)網(wǎng)絡(luò)為故障分類器,解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點(diǎn)的問 題,提高了訓(xùn)練速度,并且具有診斷率高的特點(diǎn)。實(shí)例證明了該方法的有效性,并與其他診斷方法 進(jìn)行了對比。

針對現(xiàn)有電力電子電路故障狀態(tài)預(yù)測技術(shù)的不足,提出將電路特征性能參數(shù)與粒子群算法(pso)優(yōu)化的徑向基函數(shù)(rbf)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對電力電子電路進(jìn)行故障狀態(tài)監(jiān)測預(yù)測.以電源電路中buck電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測信號,提取輸出電壓平均值及紋波電壓值作為電路特征性能參數(shù),并利用改進(jìn)后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測.結(jié)果表明,利用pso改進(jìn)后的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電路輸出平均電壓和紋波電壓的預(yù)測比單純rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果更加精準(zhǔn),能夠跟蹤電源電路狀態(tài)特征性能參數(shù)的變化趨勢,有效實(shí)現(xiàn)電力電子電路狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測.

基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力電子電路故障診斷中有廣泛的應(yīng)用。常用的反向傳播算法存在著容易陷入局部極小點(diǎn)、對初值要求高的缺點(diǎn),給故障診斷帶來不便。提出了采用遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初值,將遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,應(yīng)用于電力電子電路的故障診斷中。仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法是有效的。

為了確保電力系統(tǒng)建模的精確性和安全穩(wěn)定分析的可靠性,進(jìn)行輸電線路參數(shù)辨識測試是1項(xiàng)重要的工作。粒子群算法是近幾年來迅速發(fā)展起來并得到廣泛應(yīng)用的1種新型模擬進(jìn)化優(yōu)化算法。在簡要介紹粒子群算法的基礎(chǔ)上,將其應(yīng)用于輸電線路的參數(shù)辨識,并給出了參數(shù)辨識過程的理論分析,算例表明該算法具有可行性和有效性,對電力系統(tǒng)的發(fā)展有一定意義。

為優(yōu)化電力市場競價,以發(fā)電機(jī)組實(shí)際報價結(jié)算購電費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù),提出了基于粒子群算法的電力市場競價方法。算例仿真計算的結(jié)果表明,在滿足電力系統(tǒng)多種約束的前提下,能取得較好的收斂結(jié)果,進(jìn)一步驗(yàn)證算法的正確性和有效性。

電力電子課程設(shè)計說明書 題目：降壓斬波電路設(shè)計 學(xué)生姓名：蔣文鋒 學(xué)號：201206010216 院（系）：電氣與信息工程學(xué)院 專業(yè)：電氣工程及其自動化 指導(dǎo)教師：康家玉 2014年12月20日 降壓斬波電路設(shè)計 1 目錄 一、設(shè)計背景..............................................................................................................................................2 二設(shè)計要求與方案................................................................................................

針對逆變控制系統(tǒng)中pid控制器參數(shù)整定困難的問題,提出了基于粒子群算法的逆變電路pid控制器設(shè)計方法。通過推導(dǎo)逆變電路模型得到逆變電路傳遞函數(shù),以該傳遞函數(shù)作為pid控制對象,利用粒子群算法搜索pid參數(shù)。matlab仿真結(jié)果證明了該方法的可行性和優(yōu)越性。與采用遺傳算法相比較,該粒子群算法能更快的獲得合適的pid控制參數(shù),所需迭代次數(shù)更少。

在物聯(lián)網(wǎng)時代利用計算機(jī)信息技術(shù)與通信技術(shù),基于粒子群算法可實(shí)現(xiàn)對電力調(diào)度分級管理的技術(shù)手段。本文在應(yīng)用現(xiàn)代微電子技術(shù)、通信技術(shù)和控制理論的基礎(chǔ)上,選取常用測試函數(shù)的兩種方式利用軟件matlab完成測試與驗(yàn)證。通過粒子群算法,按照調(diào)度分級管理劃分的范圍,實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)最優(yōu)化的信息收集與交換、安全監(jiān)視和控制、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和維護(hù),力求保障各電力控制功能的自動協(xié)調(diào),有效防止了算法陷入局部最優(yōu),輔助調(diào)度人員正常穩(wěn)定的指揮電力系統(tǒng)的生產(chǎn)運(yùn)行。

采用最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測算法對電力電子電路進(jìn)行故障預(yù)測.以基本降壓斬波電路為例,選擇電路輸出電壓作為監(jiān)測信號,提取輸出電壓平均值及紋波值作為電路特征性能參數(shù),并利用ls-svm回歸預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測.仿真結(jié)果表明,利用ls-svm對基本降壓斬波電路輸出平均電壓與輸出紋波電壓的預(yù)測相對誤差均低于2%,能夠跟蹤故障特征性能參數(shù)的變化趨勢,有效實(shí)現(xiàn)電力電子電路故障預(yù)測.

電子電路常用維修方法分析

常用過流過壓保護(hù)的措施、電路和元件 一、過流、過壓保護(hù)元件的重要性 在各類電子產(chǎn)品中，設(shè)置過電流保護(hù)和過電壓保護(hù)元件的趨勢日益增強(qiáng)，之 所以如此，歸納起來主要有以下幾個方面的因素： （1）隨著電子產(chǎn)品發(fā)展的需求，ic的功能(集成度)也越來越強(qiáng)，其“身價” 自然越來越高貴，因而需要加強(qiáng)保護(hù)。 （2）為了降低功耗、減少發(fā)熱、延長使用壽命，半導(dǎo)體元件和ic的工作電 壓越來越低，其抗過電流/過電壓的能力需要適應(yīng)新的保護(hù)要求。 （3）移動式電子產(chǎn)品越來越多，如手持機(jī)、pda、筆記本電腦、攝錄機(jī)、數(shù) 碼相機(jī)、光盤機(jī)等，這些電子產(chǎn)品都需要電池組件作為，在電池組件和電池充電 器中都必須配備保護(hù)元件。 （4）隨著現(xiàn)代汽車制造的發(fā)展，車內(nèi)裝備的電子設(shè)備越來越多，而且工作 條件比一般的電子產(chǎn)品更惡劣，如汽車行駛狀況和環(huán)境瞬息萬變、汽車起動時會 產(chǎn)生很大的瞬間峰值電壓等。因此，在為這些電

電力電子裝置

分析了大規(guī)模風(fēng)電給電力系統(tǒng)實(shí)時調(diào)度所帶來的若干問題,依據(jù)節(jié)能減排原則,以消納風(fēng)電最大化和火電機(jī)組一次能源消耗最小化為雙重目標(biāo),建立了含大規(guī)模風(fēng)電的實(shí)時調(diào)度模型。在量子粒子群算法基礎(chǔ)上加入混沌初始化和混沌擾動,形成混沌量子粒子群優(yōu)化算法。基于修改的ieee-118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真計算,結(jié)果表明:建立的模型能在最大程度消納風(fēng)電的前提下,最大限度地減少一次能源消耗,達(dá)到節(jié)能減排的目的;采用的算法計算速度快、收斂性能好,滿足實(shí)時性的要求。

第28卷第19期電網(wǎng)技術(shù)vol.28no.19 2004年10月powersystemtechnologyoct.2004 文章編號：1000-3673（2004）19-0014-06中圖分類號：tm715文獻(xiàn)標(biāo)識碼：a學(xué)科代碼：470·4054 粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 袁曉輝1，王乘1，張勇傳1，袁艷斌2 （1．華中科技大學(xué)，湖北省武漢市430074；2．武漢理工大學(xué)，湖北省武漢市430071） asurveyonapplicationofparticleswarmoptimization toelectricpowersystems yuanxiao-hui1，wangcheng1，zhangyong-chuan1，yuanya

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的日益擴(kuò)大和電力市場改革的實(shí)施，保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行越來越重要。本文對pso算法在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了較為全面的總結(jié)，主要包括在電網(wǎng)擴(kuò)展規(guī)劃、檢修計劃、機(jī)組組合、負(fù)荷經(jīng)濟(jì)分配、最優(yōu)潮流計算與無功優(yōu)化控制、諧波分析與電容器配置、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計、參數(shù)辨識、優(yōu)化設(shè)計等方面的應(yīng)用研究成果。

為降低變電站工頻電場曝露水平,避免工作人員長期曝露其中可能造成的健康威脅,通過優(yōu)化電站設(shè)備布局來降低一次設(shè)備周圍近地面空間電場強(qiáng)度。建立220kv戶外配電設(shè)備3維幾何模型,采用軟件仿真計算出220kv戶外配電區(qū)電場分布,并將電場強(qiáng)度高于限值的設(shè)備區(qū)作為待優(yōu)化區(qū)域。提出適用于變電站電場優(yōu)化問題的粒子群優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)和限制條件。以降低設(shè)備區(qū)外部電場分布作為優(yōu)化目標(biāo),對其進(jìn)行整體優(yōu)化計算,在此基礎(chǔ)上,以降低設(shè)備區(qū)內(nèi)部高場強(qiáng)分布作為優(yōu)化目標(biāo)對相關(guān)設(shè)備位置進(jìn)行微調(diào)。最后將計算所得最優(yōu)電場分布與原電場分布進(jìn)行對比,整體優(yōu)化后的適應(yīng)度函數(shù)值減小了83.4%,局部優(yōu)化后適應(yīng)度函數(shù)值再次減小了29.1%。優(yōu)化結(jié)果表明,利用粒子群算法對設(shè)備排布重新優(yōu)化,可以在不增加建設(shè)成本的前提下降低目前變電站工頻電場曝露水平。