实现我国“30·60”双碳目标,能源绿色低碳转型是基础支撑,构建以新能源为主体的新型电力系统是关键举措,绿色电力证书(简称绿证)则是体现可再生能源绿色价值的重要凭证.当前我国绿证分配机制单一,无法有效衡量不同可再生能源发电类型可获得绿色价值的差异性,并发挥其平衡可再生能源协调发展的杠杆作用.为此,从可再生能源发电类型电量兑换绿证的差异化入手,建立考虑可再生能源综合价值的绿证差异化评价指标体系,应用CRITIC法、熵权法和TOPSIS法构建可再生能源电力绿证差异化评价模型.以2030年碳达峰目标为发展场景,分析模型对集中式光伏发电、分布式光伏发电、陆上风力发电和海上风力发电绿色收益的影响,进而修正其发展规划,并提出绿证相关政策建议.所构建的绿证差异化分配模型可为我国绿证市场机制的建设和完善提供相应的辅助决策支持.
针对高超声速飞行器的三维航迹控制问题,采用线性变参数(LPV)输出反馈控制和极点配置理论,基于高度-水平航迹控制概念,在马赫数包线内设计高超声速飞行器一体化式LPV控制律.该控制律不区分常规飞行控制律的内外控制回路,根据速度、高度、侧滑角和偏航角指令对飞行器纵向和横航向运动进行综合控制,在L2诱导范数意义下实现飞行器三维航迹的鲁棒最优控制.在地心地固参考系内建立高超声速飞行器的数学模型,考虑地球自转、地球扁率、地球引力二阶简谐效应对飞行器运动特性的影响.通过数值仿真检验LPV控制律的控制性能,仿真结果表明:高超声速飞行器闭环系统具有D-稳定性,能够在典型机动中保持良好的航迹控制性能,并且在扰动和测量噪声下具有良好的鲁棒性.
分布式储能型(DES)风力发电机组是解决规模化风力发电接入引起系统频率稳定问题的有效手段.提出一种基于模型预测控制(MPC)的分布式储能型风力发电场惯性控制方法,首先建立分布式储能型风力发电场的线性化预测模型,在此基础上结合MPC控制框架,设计考虑储能损耗成本和风机转子转速均衡变化的MPC惯性控制优化模型和策略,以实现惯量控制期间风力发电机组转子转速的均衡变化.仿真结果表明:所提控制策略可以有效协调分布式储能型风力发电机组中风力发电单元和储能系统单元的有功功率输出,降低储能系统的充放电损耗成本,并保证风力发电场内所有风机转速在惯性控制期间趋于平均,避免由于风机转速下降过度而导致风力发电机组退出调频的问题.分布式储能型风力发电场惯性控制策略有利于提高电网频率稳定性,对保障电网的安全运行具有重要意义.
现代电网和医疗环境中广泛存在的脉冲电磁场对起搏器佩戴者潜在的电磁干扰不容忽视,但目前缺乏对此类暂态电磁干扰发生机制和防护措施的系统研究.将猪肉组织浸入0.9%氯化钠溶液,构建起搏器术后人体等效离体模型,采用快波前特性电流模拟常见电力设备投切过程和低频脉冲式医疗设备产生的脉冲电磁场对起搏器佩戴者的影响.基于脉冲形成线理论,对脉冲电磁场在胸腔结构中的波型压缩特性进行分析.进一步通过有限元软件建立起搏器与组织结构结合的参数化生物电磁暂态模型.研究结果表明,起搏器在脉冲电磁场中会产生心电图P波尖顶、过感知等故障,通过改变囊袋中导线缠绕方式发现起搏器在电磁干扰环境下,囊袋回路存在“窗口效应”.基于此发现,提出使用复合材料进行“窗口”屏蔽的防护策略,并通过仿真验证该方法可将脉冲电磁场对起搏器的电磁干扰强度有效降低80 dB,初步印证了该防护措施的理论可行性.最后,为电网环境和医疗环境下起搏器佩戴者制定了安全距离.
考虑电池储能系统(BESSs)规划与运行之间的联系,建立兼顾经济性和技术性要求的BESSs多目标优化配置模型并进行双层架构,保证BESSs规划的有效性和运行的高效性.内层以BESSs运营收益最大为目标,提出孔雀优化算法求解BESSs充放电运行策略的最优解;外层以BESSs投资运维成本、配电网电压波动和负荷波动最小为目标,设计多目标孔雀优化算法求解选址定容规划方案的Pareto非支配解集.考虑配电网运行条件的不确定性,采用聚类算法获得典型场景集,并基于IEEE-33节点系统进行仿真.结果表明:所提算法实现了局部探索和全局搜索的平衡,有效获得高质量解;与传统多目标优化算法相比,其能够获得分布更广泛且均匀的Pareto前沿,实现BESSs投资效益最优,显著提升配电网电压质量和功率稳定性.
惯性导航系统的误差随时间累积,仅依靠惯性导航系统进行定位的无人机编队无法在长航时飞行中获取高精度导航信息.针对这一问题,面向主从式无人机编队提出一种协同导航方案.首先,在无人机上配置相对导航传感器,测量主从无人机编队成员之间的相对速度和相对位置信息;其次,考虑编队成员之间的相对位姿,研究空间统一转换方案,将编队各成员依靠惯性导航系统测量的绝对导航信息与相对传感器测量的相对导航信息统一到同一导航坐标系下;最后,给出基于相对速度和相对位置辅助的协同导航方案.30 min仿真结果表明,采取该方案后,从机各方向上的速度和位置误差分别收敛至0.1 m/s和5 m,证实该方案相较于惯性导航系统更适用于长航时飞行场景.
漂浮式光伏在海洋上的应用目前主要受制于海底电缆与特质浮筒的成本问题,该能量如果被海上牧场等场景的无人管理系统就地消纳则表现出高度的适用匹配性.这种场景下由漂浮式光伏形成的网格系统可以解决海上牧场等对突变天气的预警需求.由于光伏出力模型对天气随机变化的强跟随性, 基于大面积光伏的时空相关性分析,通过硬件、距离、时延、天气等因素建立相似电站融合估计关系.基于长短期记忆网络算法对相似电站时序进行跟踪,所得超短期预测值可以估计目标相似电站的状态.用某市城区规模的数据验证了该思路的可行性,表明该框架可以弥补传统研究的不足.
以无人机为研究对象,针对无人机系统非线性强和飞行过程中外界干扰产生的不确定性,设计一种基于增益自适应滑模控制的无人机姿态控制器.该方法无需观测器对不确定性进行估计就可以实现对给定无人机姿态的跟踪控制,同时滑模控制中的抖振情况可以得到有效抑制.首先介绍无人机模型,给出其数学模型;其次,以误差为状态量,设计稳定收敛的滑模面,采用增益自适应超螺旋滑模算法设计能够有限时间收敛的无人机姿态控制器;再采用Lyapunov第二法证明闭环无人机系统的稳定性;最后对所提控制方法进行仿真验证.结果表明:该控制方法具有可靠的控制性能.
针对井下环境中设备巡检时定位误差随时间不断累积的问题,提出一种适用于激光同步定位和建图技术的基于点云全局特征描述子的回环检测方法.该方法利用曲率计算点云中特征点的特征向量,通过特征向量与中心点坐标系的角度分布和尺度分布关系构建点云全局特征描述子;使用部分特征点进行位姿变换的计算,提高计算效率.通过仿真实验和开源数据集实验对所提算法进行验证.实验结果表明,所提算法在定位精度和实时性上提升明显,可以有效解决定位算法在长时间运行过程中的累积误差和全局一致性差的问题.
海上直驱风电经柔性直流输电并网系统由多变流器构成,具有不同时间尺度的控制回路和复杂的动态特性.基于双风电场经柔性直流并网系统算例,采用状态空间分析法研究系统次/超同步振荡模态与电流控制回路的关联关系.研究表明,系统存在3种与变流器电流环相关的主导振荡模态,分别对应于风场-柔直模态、风场间模态以及柔直-交流系统模态,风场侧的模态与柔直-交流系统模态是解耦的,相关变流器控制参数、系统的运行工况对3种模态稳定性具有重要影响;单个主导模态失稳引起的振荡会波及到柔直的另一端,需要甄别引起振荡的根本原因,以利于针对性设计抑制策略.研究结果对于认识海上风电经柔直并网系统动态特性、参数设计以及振荡抑制具有指导作用.
为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性.
针对现有爬管机器人应用范围有限、运动场景单一和多地形运动机器人无法攀爬、空间运动受限等问题,提出一种新颖的具备多地形运动能力的双模块软体机器人,每个软体模块由四气室全向弯曲软体气动驱动器组成.通过建立全向弯曲软体驱动器的弯曲模型,分析了全向弯曲软体驱动器的变化规律;提出了一种新型的旋转运动模式,使该机器人能通过旋转运动模式在多种复杂环境中运动;提出基于脉冲宽度调制(PWM)的步态控制方法,使该机器人能够更加简单快速地实现多地形运动功能,并通过实验验证其可行性.实验结果表明,基于四气室全向弯曲软体驱动器的双模块软体机器人能够沿圆形管道、方形管道及不规则杆状物(人体小臂)进行垂直攀爬运动,爬行速度达到 11.7 mm/s,还能在平地、人造草皮、崎岖路面、斜坡等复杂地形进行快速移动,爬行速度达到 14.0 mm/s,弥补了现有爬管机器人和多地形运动机器人的不足.该模块化软体机器人能在多种地形下进行稳定快速运动,适应性强,在管道检测和复杂地形探测等方面具有潜在的应用价值.
机械设备服役过程中,工作环境和运转状态的动态变化直接影响设备故障诊断正确率,导致时间成本和经济效益的损失.优化深度置信网络结构,结合固定学习步长的信号分解技术,保留传感器数据原始特征,逐层反复提取信号的深层关键信息,并集成数据丢失技术优化网络结构,可以规避过拟合问题.进一步,结合迁移学习中的领域自适应方法,固化不同层级深度置信网络的记忆特征,形成考虑平移不变特征的自适应深度置信网络,识别变工况下同类故障信号特征信息,提升轴承智能故障诊断的准确性和泛化性.基于滚动轴承公开数据集,不同工况下该方法平均正确率高达95.65%,与其他5种方法相比较,证实了本文方法的有效性与准确性.
针对海上风力发电多微网源荷功率不确定性大、经济效益低的问题,提出考虑源荷不确定性的海上风力发电多微网两阶段优化调度方法,以提升海上风力发电多微网的日运行收益.所提两阶段优化调度方法包括日前和时前两个阶段.在日前阶段,所提方法基于风力发电出力和负荷需求预测数据,考虑预测误差的分布特征,建立随机优化模型,制定燃油发电机组组合计划和电池储能荷电状态值,从而最大化日运行收益的期望值.在日前优化的基础上,依托时前风力发电出力和负荷需求的预测数据,建立确定性优化模型,通过调节燃油发电机组出力、风力发电出力和电池储能充放电功率,最大化每小时的运行收益.以实际工程中的海上风力发电多微网源荷预测数据为基础,建立仿真模型,对所提方法进行验证.仿真结果表明,与传统调度方法相比,所提两阶段优化调度方法可以提高运行收益和风力发电资源整体消纳率.
柔性全固态超级电容器(FASS)是可穿戴电子设备以及电力设备的能源供应,石墨烯纳米片具有独特的二维结构,较强的机械性能和优异的导电性,在纸片状柔性电极中应用广泛.基于简单石墨烯纳米片的FASS的双层电容性能的基本特征限制了其性能的提高和实际应用.研究了一种基于超大型石墨烯纳米片和超薄氮化硼(BN)纳米片的FASS,通过真空辅助过滤组装独立式超大型石墨烯纳米片/BN纳米片复合纸电极.新型超大型石墨烯纳米片/ BN纳米片纸的特有结构可以有效整合假电容BN纳米片和导电石墨烯的优点,从而在FASS中表现出出色的电化学性能.5000 次充放电后,FASS的最高面积比电容达到325.4 mF/cm2,并具有约86.2%的高容量保持率,且在85.7 W/kg的功率密度下具有22.8 W·h/kg (1 W·h=3.6 kJ)的高能量密度.
利用电阻单元焊(REW)实现了碳纤维增强尼龙6复合材料(CF/PA6)与TWIP980钢的高强度连接.使用304不锈钢铆钉作为辅助单元,研究了焊接电流与焊接时间对接头力学性能的影响.得到强度不同的4种失效模式,分析了接头的微观组织以及CF/PA6与铆钉和钢板界面微观形貌.CF/PA6具有远低于高强钢的熔点和热导率,使得CF/PA6在焊接中极易发生过热分解.在保证形成一定尺寸熔核的同时,避免或减少CF/PA6的分解是CF/PA6高强钢电阻单元焊能够成功实施的关键.通过采用大焊接电流、短焊接时间这种较“硬”的焊接工艺,可以在获得较高强度接头的同时,降低CF/PA6的分解.基于接头失效载荷,确定了本研究条件下的焊接工艺窗口.该工艺对焊接时间的变化敏感,许用的焊接时间窗口窄.在焊接工艺窗口内,仍无法完全避免CF/PA6的分解.有必要对焊接过程温度场和熔核形成机理等开展进一步研究.
当深空探测器接近目标行星时,由于目标行星引力快速增加,轨道动力学模型会出现较快的加速度变化.由于噪声协方差不完全已知,所以传统的滤波方法无法获得导航参数的最优估计,难以满足接近段导航系统的性能要求.为满足系统高稳定性和高精度需求,提出一种基于系统噪声协方差的滑动窗口自适应非线性滤波方法.通过构造系统噪声协方差更新函数,使用滑动窗口对噪声协方差平稳化处理,将速度噪声引起的误差与位置噪声引起的误差隔离开,实时更新所使用的滤波参数信息,自适应调节系统噪声协方差.以火星探测器为例进行仿真,仿真结果表明,相对于传统的无迹卡尔曼滤波方法,该方法获取的位置精度和速度精度分别提高90.97%和66.17%,抑制了系统模型上快速变化的积分误差,并解决传统滤波方法的发散问题.此外,分析了滤波周期和窗口大小对导航性能的影响,为深空探测自主导航提供了一种可行的自适应滤波新方法.
电动汽车的规模日益壮大,对其充电行为进行自适应管理成为亟待解决的问题.从充电服务商的角度出发,协同可再生能源和储能设备,并计及电网的时变电价和电动汽车充电可容忍时延,基于Lyapunov优化理论提出随机环境下的电动汽车充电实时管理和优化控制算法,旨在最大化充电服务商的利益,即最小化购电成本.理论性能分析证明,所提算法无需可再生能源出力、充电需求和时变电价的先验统计信息,就能使优化目标趋近最优值.仿真结果表明,该算法可以有效减少充电服务商的购电成本,相比于基准贪婪算法可降低27.3%.
再入可达域是飞行器机动能力的重要体现,可为轨迹规划与制导、着陆点选择等提供依据.为此,研究了一种基于伪谱法的可达域快速生成方法,并对可达域的影响因素进行仿真分析.将攻角、倾侧角同时作为控制量被离散化而形成非线性规划问题,并通过求解若干个不同纵程条件下的最大横程问题得到可达域.基于上述方法对影响可达域的相关因素进行仿真与分析.仿真结果表明,飞行器质量、气动参考面积、大气密度等在一定范围内不会导致可达域的变化;超出一定范围后,会对短纵程轨迹产生明显影响,影响可达域的左半部分,而基本不影响可达域的右半部分;升阻比对可达域的影响较大,其大小与可达域范围成正相关.
三维相变存储芯片1S1R存储单元由双向阈值选通管(OTS)和相变存储器件(PCM)串联组成.为了解决现有OTS和PCM电路仿真模型不能准确模拟器件电学特性和物理特性、不适用于限制型PCM等问题,提出了一种采用Verilog-A语言实现的1S1R电路仿真模型.该模型实现了对OTS电学特性和PCM相变过程中电流、温度、熔融比例、晶态比例和非晶比例变化的模拟,具有良好的收敛性和较快的仿真速度,仿真结果与器件实际测试结果吻合.与传统模型相比,该模型针对限制型PCM特点,实现了对PCM熔融过程、晶态非线性、熔融电阻率稳定和OTS亚阈值非线性、双向选通特性的模拟和集成.分析了OTS亚阈值非线性参数和读电压窗口的关系,发现当OTS阈值电流约等于PCM阈值电流时读窗口最大;展示了1S1R单元直流和阵列瞬态仿真结果,为三维相变存储器的电路设计和仿真提供了基础.
