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期刊信息/Journal information
上海电机学院学报
上海电机学院学报

黄兴华

双月刊

2095-0020

wxjgjs@shamt.edu.cn

021-38223023,64300980-3089

200240

上海市橄榄路1350号

上海电机学院学报/Journal Journal of Shanghai Dianji University
查看更多>>本刊是上海电机学院主办的,始创于1987年,自2005年起改为双月刊,是反映学院各类工程与应用技术教学、科研成果为主的综合性学术理论刊物。本刊以马列主义、毛泽东思想为指导,坚持四项基本原则,高举邓小平理论伟大旗帜,以建设中国特色的社会主义事业为主线,交流科研成果,努力反映全国建设小康社会的理论和实践研究成果,为全面建设小康社会、和谐社会服务。
正式出版
收录年代

    基于改进扩展状态观测器的永磁同步电动机的自适应滑模控制

    刘泽奇刘永慧
    249-255页
    查看更多>>摘要:永磁同步电动机运行过程中存在负载扰动和参数摄动等问题,从而影响永磁同步电动机的转速.为提高永磁同步电动机的抗干扰性,提出了基于改进扩展状态观测器的自适应滑模控制策略.首先,设计改进的扩展状态观测器,根据扰动的大小动态调整扩展状态观测器增益,提高了系统的响应速度.其次,设计自适应滑模控制器,通过代价函数评定出最优滑模面系数,并进一步设计自适应滑模面,提高系统的收敛速度.最后,通过引入自适应律,在线估计扰动的观测误差.仿真结果表明:所提出的方法能够有效克服负载扰动和参数摄动对永磁同步电动机转速的影响,提高了系统的鲁棒性.

    永磁同步电机改进扩展状态观测器滑模控制自适应律

    含热储能及有机朗肯循环的综合能源系统低碳经济调度

    张露鑫刘永慧
    256-261页
    查看更多>>摘要:为促进能源低碳高效利用,降低系统的运行成本,提出了一种含热储能及有机朗肯循环的综合能源系统低碳经济调度模型.首先,对碳捕集装置和含热储能的有机朗肯循环系统进行建模,通过碳捕集装置和含热储能的有机朗肯循环系统联合运行,实现系统低碳运行的同时降低系统的峰时购能;其次,以系统的综合运行成本最小为目标,构建综合能源系统低碳经济调度模型,并设置不同的场景,采用CPLEX求解器对建立的模型进行求解.仿真结果表明:所提综合能源系统低碳经济调度模型能够有效实现能源的高效利用,并提升系统运行的低碳性和经济性.

    综合能源系统有机朗肯循环电转气碳捕集热储能

    基于多源异构时间序列特征融合的电力窃电检测的研究

    闵文浩刘天羽
    262-267页
    查看更多>>摘要:长期以来,供电企业一直面临着电能被窃这一严重问题.为了有效应对这一难题,本文提出了一种基于多源异构时间序列特征融合的电力窃电检测方法.首先,通过特征分析,选择气象、日历、家庭属性等多源异构数据并构建多特征图结构;其次,利用图神经网络对多源异构数据进行时空建模,并引入注意力机制聚焦关键的时空特征.实验表明:与单一数据源相比,多源特征融合可显著提升检测性能,所提出的模型优于其他对比模型,为构建高效的电力窃电检测系统提供了新思路.

    窃电多源异构时间序列特征融合图神经网络注意力机制

    不平衡数据下的光伏阵列故障诊断方法

    邹凯曾宪文王洋高桂革...
    268-273页
    查看更多>>摘要:针对光伏阵列故障数据少且不均衡,导致故障识别率低的问题,提出了一种改进合成少数类过采样技术(SMOTE)与改进淘金优化算法(IGRO)优化正则化极限学习机(RELM)相结合的故障诊断方法.首先,针对传统SMOTE导致的过拟合问题,提出将自适应过采样(ADASYN)和边界过采样(Borderline-SMOTE)相结合的混合过采样方法;其次,融合Circle混沌映射、自适应权重、翻筋斗觅食策略和柯西高斯变异扰动策略对淘金优化算法(GRO)进行改进,提高GRO收敛精度;最后,将IGRO用于优化RELM的权值和偏置,搭建IGRO-RELM模型.仿真结果表明:相比其他模型,IGRO-RELM模型故障诊断效果最好,准确率为94.29%.

    光伏阵列故障诊断过采样改进淘金优化器正则化极限学习机

    基于VMD-SSA-BiLSTM网络下的短期电力负荷预测

    王斌斌孙丽江
    274-279,298页
    查看更多>>摘要:短期电力负荷预测是电力系统运控的重要部分,为提高负荷预测精度,针对实际负荷数据非线性、随机性等特征,建立了一种基于变分模态分解(VMD)下麻雀搜索算法(SSA)优化的双向长短期记忆网络(BiLSTM)的短期电力负荷预测模型.采用VMD对电力负荷数据进行分解,提取多个不同频率特征的模态分量,并引入SSA算法对BiLSTM网络参数进行优化,根据输入的模态分量建立SSA-BiLSTM预测模型进行预测.结果表明:相比于BiLSTM模型和VMD-BiLSTM模型,所建立的模型预测精度更高,拟合效果更好.

    短期电力负荷预测变分模态分解麻雀搜索算法双向长短期记忆网络

    计及阶梯碳交易及热电比的沿海城市综合能源系统优化调度

    石晓琳刘天羽
    280-285页
    查看更多>>摘要:针对沿海城市综合能源系统存在多类型能源供需不平衡的问题,提出了计及阶梯碳交易及热电比的沿海城市综合能源系统调度优化策略.首先,引入海水淡化电解水制氢模型、阶梯式碳交易机制、热电比可调的模型;其次,采用CPLEX求解器,以购能成本、碳排放成本和弃风成本最小为优化目标,设定多种运营场景;最后,对计及阶梯碳交易及热电比的沿海城市综合能源系统调度优化策略进行了仿真实验.仿真结果表明:所提模型能在灵活提供各种能源的同时,降低系统运行的弃风成本、购能成本及碳交易成本.

    综合能源系统海水淡化电制氢阶梯碳交易热电比可调沿海城市

    基于Stackelberg博弈的能源电力供需双层交易研究

    奚张严隋丽辉
    286-291页
    查看更多>>摘要:为解决电力市场发展不均衡、能源电力供需两侧利益冲突等问题,提出了一种基于Stackelberg博弈的能源电力供需双层交易策略.首先,在考虑发电侧最优和最劣两种发电情况下,引入购电代理商参与电力市场的交易,建立一个以购电代理商为主导者、发电商和用户为从属者的双层Stackelberg博弈策略;其次,以自身利益最大化为优化目标,通过不断调整博弈策略优化各参与者的利益;最后,证实了 Stackelberg均衡解存在唯一性,采用双层优化方法求解得出各主体的最优策略.仿真验证表明:所提博弈模型和最优策略能够在不同发电场景下最大化彼此利益,并为缓解能源供需双方利益冲突提供一定的解决思路.

    电力交易最优最劣法Stackelberg博弈最优策略双层优化

    基于SMD与WaOA-CNN-LSTM的短期光伏功率预测

    武文珍毛伟进
    292-298页
    查看更多>>摘要:针对当前光伏功率预测模型所面临因数据的复杂性、信号处理过程的噪声干扰、非线性特征难以提取等问题而导致的预测精度低、稳定性差等多方面挑战,提出了一种融合二次模态分解(SMD)和基于海象算法(WaOA)优化CNN-LSTM神经网络的组合预测模型.首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对光伏数据进行分解,并结合K均值聚类算法(K-means)将多个子序列重构成低频、中频以及高频序列;其次,将含有残余噪声的高频序列采用变分模态分解(VMD)进行二次分解处理;最后,对各分量分别构建CNN-LSTM模型,并利用WaOA算法对网络参数进行寻优,将各分量的预测结果进行叠加,得到最终预测结果.SMD处理方法解决了传统数据处理方法模态混叠、低频分量过多和高频分量噪声残余等问题,CNN-LSTM模型能够捕捉数据中的空间关系和长期依赖关系,WaOA算法对模型参数的优化提高了模型的性能和效率.选取陕西某地光伏电站数据进行测试,通过多组对比实验进行验证,结果表明:所提方法具有更高的预测精度.

    二次模态分解短期光伏功率预测海象优化算法深度学习

    长三角城市群数字经济对城市经济韧性的影响——以消费升级为中介变量

    金凤花李超
    299-304页
    查看更多>>摘要:数字经济作为一种新兴的经济形态,可以为城市经济韧性的发展提供动力支持.为了研究数字经济对城市经济韧性的影响,基于长三角城市群41个地级市2010-2022年的面板数据,利用熵权法、固定效应模型和中介效应模型对其进行分析.结果表明:数字经济可以通过促进消费升级,进而提高城市经济韧性;但是,数字经济对城市经济韧性的提高存在着双重门槛效应,只有当数字经济发展达到一定水平时,其对城市经济韧性才会产生显著的推动作用.

    数字经济城市经济韧性消费升级

    山地绿化土壤品质分析与优化

    徐晓敏韩红瑞
    305-310页
    查看更多>>摘要:国家号召要以生态文明建设为引领,协调人与自然的关系,构建世界各国共同发展的地球家园.文章以甘肃省庆阳市老城山地的绿化为对象,从土壤品质分析入手,寻找土壤改进的措施.首先运用理化检验对老城山地的黄土及子午岭腐殖土进行分析对比;其次应用无交互作用的正交实验设计,找出对油松生长起显著影响的因素;最后确定出优化老城黄土土质的最优参数,并在此基础上进行效果验证,为人工造林提供了实践意义.

    山地绿化土壤品质理化检验正交实验设计