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杨博

作品数:59 被引量:403H指数:12
供职机构:昆明理工大学电力工程学院更多>>
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文献类型

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59 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容被引量:12
2022年
电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。
安东杨德宇武文丽蔡文超李赫杨博韩一鸣
关键词:电池储能系统
基于无源滤波器设计理论的半波长输电线路调谐电路特性分析被引量:3
2021年
调谐电路是特高压半波长线路能够灵活应用于不同传输距离的关键技术。该文通过分析传统调谐电路的结构特点,根据模拟滤波器设计理论,得出调谐电路本质为无源低通滤波器这一重要结论,而传统调谐电路结构完全等同于定k型低通滤波器,会在截止频率附近产生增益与时延的放大。选取Bessel滤波器进行调谐电路参数设计,通过仿真计算比较自然半波长线路、传统调谐半波长线路与Bessel型调谐半波长线路在不同运行状态下的沿线电压幅值分布,发现Bessel型调谐半波长线路能够获得与传统调谐半波长基本一致的沿线电压分布特点。而在发生雷击、故障等暂态过程时,Bessel型调谐电路能够抑制高频冲击在传统调谐电路中产生的高频振荡,其性能优于传统调谐电路。
曹璞璘范浩然王登束洪春韩一鸣杨博董俊
关键词:调谐电路电气距离低通滤波器
基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容被引量:10
2021年
建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pareto解筛选机制,针对该模型能够获得更加优异的高质量解.为回避权重系数人为设置主观性带来的影响,采用基于马氏距离的理想决策点法进行Pareto最优解集决策.最后,基于IEEE 33, 69节点配电网和孤网运行的IEEE 33, 69节点配电网进行仿真分析.研究结果表明:与传统的多目标智能优化算法相比,AMRFO算法能够获得分布更加广泛、均匀的Pareto前沿,在兼顾经济性的同时,配电网的电压分布、有功功率损耗的改善效果显著优于其他算法.
杨博俞磊王俊婷束洪春曹璞璘余涛
关键词:配电网分布式电源选址定容
极限学习机及其在质子交换膜燃料电池参数辨识中的应用
2023年
为对质子交换膜燃料电池(PEMFC)进行精确建模,需要准确辨识PEMFC中的未知参数.然而,PEMFC的参数辨识是一个多变量、多峰值和强耦合的非线性优化问题,传统的参数辨识方法往往得不到满意的结果.此外,不同运行条件下产生的噪声会阻碍启发式算法(MhAs)获取精确的参数.针对该问题,提出一种基于极限学习机(ELM)的MhAs策略——ELM-MhAs,以实现PEMFC的参数辨识.利用ELM对数据进行训练以降低或消除噪声,为MhAs提供更为准确可靠的适应度函数,从而保证MhAs对PEMFC参数的精确辨识.为验证该策略的可行性和有效性,在低温、低相对湿度和高温、高相对湿度两种条件下,分别对25组电压-电流数据进行不降噪、贝叶斯正则神经网络(BRNN)降噪以及ELM降噪处理,随后对比不同数据中6种MhAs和列文伯格-马夸尔特反向传播法的参数辨识结果.实验结果表明,与不降噪和BRNN降噪处理相比,应用ELM能够显著减少数据噪声对实验数据的影响,从而有效提高MhAs的参数辨识精度.
杨博曾春源陈义军束洪春曹璞璘
关键词:质子交换膜燃料电池参数辨识极限学习机启发式算法降噪处理
永磁同步发电机自适应分数阶PID控制设计被引量:19
2020年
设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。首先,将发电机非线性、参数不确定性、未建模动态以及随机风速聚合成一个扰动,并通过高增益状态-扰动观测器(High-Gain State and Perturbation Observer, HGSPO)对其在线估计。随后,采用分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)控制对该扰动估计进行完全补偿,以实现不同工况下全局一致的鲁棒控制性能。AFOPID控制较传统PID控制而言具有更出色的MPPT性能,且其无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现。通过阶跃风速和随机风速两个算例,对AFOPID的控制性能与PID控制、FOPID控制和反馈线性化控制(Feedback Linearization Control, FLC)进行了对比。仿真结果验证了AFOPID控制的有效性和鲁棒性。
杨蕾李胜男黄伟张丹马红升许守东杨博余涛
关键词:永磁同步发电机最大功率跟踪
电动汽车公共应急充电站选址规划模型被引量:16
2020年
合理布局电动汽车公共应急充电站可促进电动汽车产业的发展。应急充电站选址决策既涉及到定性因素,又涉及到定量因素,是一个复杂的决策问题。首先确定应急充电站的选址目标和影响因素,建立了基于层次分析法的应急充电站选址模型。其次将层次分析法和目标规划法结合在一起,建立基于层次分析法和目标规划法的应急充电站选址模型。将这两种方法应用于某地区的应急充电站选址决策,结果表明,由于考虑了资源约束的限制,采用层次分析法-目标规划法选址模型的决策结果更合理。
蔡子龙王品宋建杨博
关键词:电动汽车AHP
超级电容储能系统的无源分数阶滑模控制设计被引量:6
2020年
设计了一款针对超级电容储能(Supercapacitor Energy Storage,SCES)系统的无源分数阶滑模控制(Passive Fractional-Order Sliding-Mode Control,PFOSMC)。首先,基于SCES系统固有的物理特性,构建储能函数并对其进行分析。随后,保留系统阻尼有益项以改进其动态响应,同时完全补偿系统阻尼无益项以实现全局一致的控制性能。最后,设计分数阶滑模控制(Fractional-Order Sliding-Mode Control,FOSMC)作为附加控制输入,旨在重塑系统能量使闭环系统严格无源,并引入分数阶比例-微分(PD^a)滑动平面以增强系统鲁棒性。仿真结果表明,PFOSMC的控制性能与PID控制、基于互联与阻尼配置的无源控制(Interconnection and Damping Assignment Passivity-Based Control,IDA-PBC)和FOSMC相比,其均可在各种工况下实现最好的动态响应和最高的鲁棒性。
孙立明杨博
关键词:分布式发电
基于感性模糊识别的MMC直流输电线路单极接地故障分析被引量:11
2021年
伪双极模块化多电平换流器(MMC)直流输电系统发生单极接地故障时的故障电流较小,在高阻故障下故障电流更是极其微弱,很难快速识别单极接地故障。考虑MMC直流输电系统中,单极接地故障暂态过程与其他类故障暂态过程的故障回路的区别,提出一种基于感性模糊识别的单极接地故障识别方法。利用电流变化率与电压的相关系数近似表征回路测量点的电感特征,定义正、负极相关系数的比值为感性模糊系数。根据感性模糊系数的符号识别单极接地故障,然后根据感性模糊系数的绝对值判断故障极。大量仿真实验表明,所提方法有较强的速动性和灵敏性,并有很强的耐受过渡电阻能力。
安娜束洪春束洪春郭瑜杨博曹璞璘
关键词:过渡电阻暂态过程
基于自适应罗盘搜索的集中式温差发电系统MPPT设计被引量:3
2020年
提出了一种新型自适应罗盘搜索(Adaptive Compass Search,ACS)算法,用于非均匀温差分布(Non-uniform Temperature Distribution,NTD)条件下的集中式温差发电(Thermoelectric Generation,TEG)系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。集中式TEG系统仅使用一个MPPT变换器,因此与组串式和模块式的TEG系统结构相比,其运行与维护成本较低。然而,在NTD条件下,集中式TEG系统通常会出现多个最大功率点(Maximum Power Point,MPP)。为有效寻找集中式TEG系统的全局MPP,采用了一种基于探索方向的自适应序列方式,通过利用过去的搜索结果来显著提高ACS的全局搜索能力。通过三个算例对ACS的MPPT性能进行了研究,即温度恒定、温度阶跃变化以及随机温度变化。仿真结果表明,与扰动观测(Perturb and Observe,P&O)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和罗盘搜索(Compass Search,CS)算法相比,ACS能以更快的速度和更高的收敛稳定性获得高质量的全局MPP。
孙立明杨博
关键词:最大功率点跟踪
基于AEO-MRFO的固体氧化物燃料电池参数辨识被引量:4
2022年
提出一种基于人工生态系统优化(artificial ecosystem-based optimization,AEO)算法与蝠鲼觅食优化(manta ray foraging optimization,MRFO)算法的协调优化算法,即AEO-MRFO协调优化器(AEO-MRFO coordinating optimizer,EMCO),用于各种固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)的参数辨识。为提高SOFC参数辨识的精确度与稳定性,EMCO舍弃MRFO气旋觅食算子中随机性过强的搜索操作,并随迭代过程动态协调AEO分解算子和经过改进的MRFO翻滚觅食算子,合理平衡局部探索(local exploitation)和全局搜索(global exploration)。通过4个算例对EMCO的SOFC参数辨识性能进行研究,即荷兰能源研究中心和波兰CEREL公司各自生产的2种SOFC单体电池测试数据和蒙大拿州立大学的5kW SOFC电池堆栈在2个不同运行条件下的实验数据。此外,还研究了SOFC堆栈温度及压强变化对参数辨识精度的影响。仿真结果表明,与蚁群优化(ant colony optimization,ALO)算法、均衡优化器(equilibrium optimizer,EO)、灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法、堆栅优化器(heap-based optimizer,HBO)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、AEO算法和MRFO算法相比,EMCO均能快速、精确、稳定地实现SOFC参数辨识。
陈义军杨博郭正勋束洪春曹璞璘
关键词:固体氧化物燃料电池参数辨识启发式算法
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