机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine,...机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine,LSVM)和决策树(decision tree,DT)构成的组合式暂稳评估方法。首先,构建转子角轨迹簇整体特征的时间序列作为暂稳评估的输入向量,考虑到输入特征的时间维度,先通过LSVM对每个时序特征进行降维映射,再将降维后的结果输入至DT中,形成暂稳预测和稳定程度评估模型,并采用boosting技术进一步提高评估模型的准确性。对新英格兰10机39节点系统进行算例分析验证了方法的有效性,所提出的轨迹簇特征和组合算法具有较高的精度和计算效率,能较准确地指示系统的稳定程度,且对未知运行工况具有一定的泛化能力。展开更多
电磁转矩的准确观测是实现永磁无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)直接转矩控制(direct torquecontrol,DTC)的关键。另外,有些BLDCM还具有一定的凸极现象,增加了电磁转矩观测的难度。为此,该文针对凸极式BLDCM-DTC驱动提出一种无...电磁转矩的准确观测是实现永磁无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)直接转矩控制(direct torquecontrol,DTC)的关键。另外,有些BLDCM还具有一定的凸极现象,增加了电磁转矩观测的难度。为此,该文针对凸极式BLDCM-DTC驱动提出一种无位置传感器型电磁转矩观测器。该观测器利用BLDCM定子电流状态方程构建一个转子反电动势自适应的定子电流观测器,利用自适应机制推导出转子反电动势辨识值;根据辨识的转子反电动势,采用锁相环输出平稳的转子位置角观测值;基于该观测角,计算出电磁转矩,实现凸极式BLDCM-DTC系统平稳运行。实验结果表明,所提观测器观测的电磁转矩与实际值非常接近;无位置传感器DTC系统动态响应迅速,稳态运行平稳,最低运行转速可达33 r/min。展开更多
文摘机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine,LSVM)和决策树(decision tree,DT)构成的组合式暂稳评估方法。首先,构建转子角轨迹簇整体特征的时间序列作为暂稳评估的输入向量,考虑到输入特征的时间维度,先通过LSVM对每个时序特征进行降维映射,再将降维后的结果输入至DT中,形成暂稳预测和稳定程度评估模型,并采用boosting技术进一步提高评估模型的准确性。对新英格兰10机39节点系统进行算例分析验证了方法的有效性,所提出的轨迹簇特征和组合算法具有较高的精度和计算效率,能较准确地指示系统的稳定程度,且对未知运行工况具有一定的泛化能力。
文摘电磁转矩的准确观测是实现永磁无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)直接转矩控制(direct torquecontrol,DTC)的关键。另外,有些BLDCM还具有一定的凸极现象,增加了电磁转矩观测的难度。为此,该文针对凸极式BLDCM-DTC驱动提出一种无位置传感器型电磁转矩观测器。该观测器利用BLDCM定子电流状态方程构建一个转子反电动势自适应的定子电流观测器,利用自适应机制推导出转子反电动势辨识值;根据辨识的转子反电动势,采用锁相环输出平稳的转子位置角观测值;基于该观测角,计算出电磁转矩,实现凸极式BLDCM-DTC系统平稳运行。实验结果表明,所提观测器观测的电磁转矩与实际值非常接近;无位置传感器DTC系统动态响应迅速,稳态运行平稳,最低运行转速可达33 r/min。
