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电气工程学报
电气工程学报

张丰收

月刊

2095-9524

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010-88379056

100037

北京市西城区百万庄大街22号

电气工程学报/Journal Journal of Electrical EngineeringCSTPCDCSCD北大核心
查看更多>>涉及的企业有开关控制设备制造业、电气设备元件制造业、变压器制造业、电力设备制造业、自动化产品制造业、其他输配电及控制设备制造业,仪器仪表及计量器具制造业、电机制造业等。读者为电气制造业企业的中高层管理、开发、设计、生产、技术人员、采购供应、质量保证人员、制造设备供应商,以及电气制造专业相关的院校和科研院所的专业人士。
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收录年代

    基于直接转矩控制的双矢量直接电压模型预测控制策略

    曹乔森张建伟田桂珍刘广忱...
    92-99页
    查看更多>>摘要:模型预测控制(Model predictive control,MPC)是目前电力电子领域研究较为广泛的一种控制策略,不需要调制环节,具有动态响应快、容易实现多目标灵活控制、简单且容易实施等特点.但是这种控制方法由于存在循环寻优的计算过程,算法计算量较大且对控制器的要求较高,不利于实际应用.参考直接转矩控制思想,提出一种双矢量直接电压模型预测控制(Double vector based-direct voltage predictive control,2VB-DVPC)策略,这种控制方式利用查表法省去繁琐的循环寻优计算过程,减少了控制算法的计算量.在Matlab/Simulink仿真平台上搭建传统MPC与2VB-DVPC的仿真模型进行仿真对比,仿真结果验证了所提2VB-DVPC控制策略在保证动稳态性能的情况下,能够有效减少算法的计算量,并且能够固定平均开关频率,降低了谐波滤除的难度.

    模型预测控制直接电压控制双矢量算法计算量

    电流源型PWM整流器改进预测滑模控制

    黄勇军李山郭强
    100-109页
    查看更多>>摘要:针对三相电流源型整流器(Current source rectifier,CSR)拓扑提出了一种改进预测控制策略.首先,在CSR交流侧,对传统有限集模型预测控制进行了优化预测算法,减小了程序计算负担;其次,在CSR直流侧,采用滑模控制得到网侧有功功率参考值,提高了系统的动态性能.针对CSR交流侧LC滤波器容易产生谐振的问题,所提控制策略的代价函数增加了有源阻尼约束项;采用龙伯格状态观测器观测CSR交流侧电容电压,减少了传感器的使用.基于功率流的定量分析生成网侧电流参考,使得整流器能够在不平衡电网电压的情况下能实现恒定输出电流、网侧电流正弦化和高输入功率因数.最后,通过Matlab/Simulink仿真与样机试验验证了所提控制策略的正确性.

    模型预测状态观测器电网电压不平衡有源阻尼滑模控制谐波分析

    高增益耦合电感组合Boost-Cuk变换器

    李洪珠赫坤鹏
    110-118页
    查看更多>>摘要:为了解决传统变换器电压增益低的问题,将Boost变换器与Cuk变换器进行并联集成,并利用耦合电感倍压技术提高变换器的电压增益.设计而成的高增益耦合电感组合Boost-Cuk变换器保留了Cuk变换器输出电流的连续性,新型结构中使用无源钳位来吸收漏感能量,对寄生电容与漏感谐振引起的电压尖峰起到约束作用,降低了开关管的电压应力.描述了变换器电感电流连续模式(Continuous current mode,CCM)下的运行特点,并进行了该变换器的参数设计.最后,通过搭建一台100 W的试验样机来求证理论的正确性.

    电压增益电压应力Boost-Cuk变换器耦合电感

    不平衡电网下电流源型PWM整流器改进型无差拍控制

    肖蕙蕙何黎鹏郭强黄勇军...
    119-127页
    查看更多>>摘要:三相电流源型PWM整流器运行在电网电压不平衡情况下,引起直流侧及网侧电流存在大量低次谐波,势必对后级变换器供电稳定性、安全性等存在不利影响.针对该问题,首先建立整流器数学模型,推导出不平衡电网下直流侧电压和网侧电流表达式,揭示出系统直流侧和网侧电流产生低次谐波的机理.其次,根据瞬时功率理论设计内环电流参考指令,并利用无差拍控制实现网侧电流对参考电流的跟踪.然而传统无差拍控制存在延时问题,将影响网侧电流的跟随性能,造成电能质量下降.为解决该问题,提出了网侧电流内环改进型无差拍控制,利用两步预测法补偿系统延时.最后,基于Matlab/Simulink平台搭建仿真模型,验证所提控制策略的正确性与有效性.结果表明,所提方法能有效抑制直流侧和网侧电流低次谐波,实现网侧电流正弦化和直流侧电压稳定输出.

    电流源型PWM整流器不平衡电网电压改进无差拍控制谐波分析

    具有零电压开关的高升压半桥Boost变换器

    车昊伦邢洋浩
    128-137页
    查看更多>>摘要:为了解决半桥Boost变换器电压增益低、开关管电压应力高、硬开关等问题,通过在半桥Boost变换器中级联一组耦合电感升压结构,提出一种变换器以实现较高的电压增益和较低的开关管电压应力.利用耦合电感的漏感,实现所有开关管零电压开关(Zero-voltage-switched,ZVS)和所有二极管零电流开关(Zero-current-switched,ZCS),有效降低开关损耗.此外,所提出的变换器还具有公共接地和连续输入电流的优点.分析变换器的工作原理,给出变换器的各项性能参数以及变换器开关管实现ZVS导通的条件.对比其他高升压变换器,所提变换器具有较高的电压增益和较低的开关管电压应力.最后搭建一台200 W的试验样机,验证所提变换器原理的正确性.

    耦合电感高升压半桥Boost变换器ZVS导通ZCS开通

    基于双重注意力机制CNN-BiLSTM与LightGBM误差修正的超短期风电功率预测

    龙铖余成波何铖朱春霖...
    138-145页
    查看更多>>摘要:为了响应国家"双碳"目标,针对风电功率预测误差影响电网安全稳定运行的问题,提出一种基于双重注意力机制改进的CNN-BiLSTM初步预测和LightGBM误差修正的组合预测模型.该模型首先利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)与注意力机制结合构成特征注意力模块自适应提取风电功率重要特征,然后利用双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与注意力机制结合构成时间注意力模块对风电功率进行初步预测,最后利用LightGBM构造误差修正模型,对初步预测结果进行修正.使用平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和确定系数(R2)作为试验评价指标,结果表明,该组合模型预测效果明显优于BiLSTM、CNN-BiLSTM等模型.

    风电功率预测注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络误差修正LightGBM

    基于小波变换和GA-BP神经网络的电力电缆故障定位

    徐先峰马志雄姚景杰李芷菡...
    146-155页
    查看更多>>摘要:由于电力电缆敷设于地下,当发生故障时难以快速且准确定位,出现了故障定位问题.因此,提出一种基于小波变换和遗传算法反向传播(Genetic algorithm back propagation,GA-BP)神经网络的电力电缆故障定位方法,在分析对比各小波能量集中程度和波动次数的基础上,选择多贝西小波(Daubechies wavelet 6,Db6)作为小波基函数,对于各故障位置,采集正向故障行波的α模分量,并对其进行小波分解.选取在d1尺度下的模极大值点作为特征值,同时将故障距离作为标签值,从而构建了训练和测试样本数据集;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)的种群进化和全局最优搜寻能力来改善误差逆传播(Back propagation,BP)网络对初始权重敏感的缺点,并使用优化后的权值、阈值重新对BP神经网络进行训练和预测,最后通过与传统双端行波定位算法、BP算法、粒子群优化BP算法(Particle swarm optimization BP,PSO-BP)相比较,证明了所提方法在测距性能方面的优越性.

    小波变换模极大值双端测距BP神经网络PSO-BP神经网络GA-BP神经网络

    二阶滑模超螺旋算法的直流微电网阻抗观测与纹波补偿

    张思宇张国澎张宏伟孙新迪...
    156-162页
    查看更多>>摘要:在直流微电网中,直流母线电压二阶纹波分量会导致直流负载或直流能源受到干扰,严重时危害整个系统的电能质量.为此,在分析双向DC/DC变换器电压/电流双闭环控制的基础上,设计了直流有源电力滤波器的直流电压纹波控制,提出一种扰动跟踪的电网阻抗快速观测方法,采用二阶滑模控制的超螺旋算法设计了扰动步长的控制率,加快了阻抗系数的观测速度,实现了阻抗系数的快速动态观测,进一步实现了直流有源电力滤波器对所需补偿纹波电流的实时跟踪提取,有效抑制了直流微电网母线电压二阶纹波.最后,搭建了相应的直流微电网测试平台,验证了所提策略的可行性与有效性.

    直流微电网二阶纹波扰动跟踪超螺旋算法阻抗系数直流有源电力滤波器直流电压纹波控制

    基于CVMD-TCN-BiLSTM的短期电力负荷预测

    杨汪洋魏云冰罗程浩
    163-172页
    查看更多>>摘要:短期负荷数据往往掺杂着不同类型的噪声且波动性大,传统的分解序列方法在提取序列特征时并未考虑到高频噪声的影响.针对上述精准预测问题,介绍一种分解去噪、重构分解的CVMD-TCN-BiLSTM组合预测方法.采用互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列,联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪,保留含有信号的低频分量进行累加重构.然后利用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对去噪后的数据进行二次信号特征提取,得到一组平稳性强且含不同频率的分量.最后,利用时序卷积网络-双向长短时记忆神经网络对各分量进行了预测,并将预测结果进行迭代,获得完整的预测结果.通过对澳大利亚某地的负荷数据作为实例分析,与传统的负荷预测算法相比,验证了所提模型的有效性.

    互补集合经验模态分解小波阈值变分模态分解分解去噪时序卷积网络双向长短时记忆神经网络负荷预测

    配电网多目标优化重构模型及多目标烟花求解算法研究

    阎馨周鑫屠乃威
    173-185页
    查看更多>>摘要:针对配电网优化重构问题,以最小化有功网损、最小化电压偏移度以及最小化负荷平衡度作为目标函数建立配电网多目标优化重构模型.提出一种多策略混合的改进烟花算法(Improved fireworks algorithm,IMFWA)进行求解.算法采用不重复环路编码,压缩解空间,提高搜索效率;采用Sobol序列生成初始种群,增强种群的多样性和遍历性;利用优化烟花和随机烟花进行位移操作,保持种群多样性;采用高斯与柯西的混合变异方式,提高寻优效率;利用Pareto支配关系以及适应度与拥挤度函数组成的综合指标对最优解集进行排列选取,提高收敛速度.对IEEE-33节点系统进行仿真试验,验证了所提出的方法是有效和可行的,试验结果表明优化重构方案能够有效改善配电网的运行指标,并根据不同实际情况为电网人员提供重构方案.

    配电网优化重构分布式电源多目标优化改进烟花算法Pareto支配