有轨电车基于工况识别的强化学习能量管理策略

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储能式混合动力有轨电车以储能系统作为唯一动力源,对能量管理策略进行优化设计,可以提高有轨电车的运行性能及经济效益。将有轨电车的需求功率看做马尔科夫过程,且为避免驾驶工况变化较大时对能量管理策略的影响,提出基于工况识别的强化学习能量管理策略。首先,通过历史行驶数据构建有轨电车驾驶工况并得到不同工况下的马尔科夫功率状态转移矩阵;然后,以混合储能系统能耗最小为目标,通过强化学习算法得到不同工况下的功率分配策略;最后,以改进的学习向量化(LVQ)神经网络对当前的驾驶工况进行实时识别,控制系统通过当前识别的工况以及
其他文献
为了满足传统电网向智能电网转型的需求,对电力系统中分布式协同控制算法的国内外研究现状进行梳理。首先,对比分析了传统集中式控制与分布式控制的优缺点,总结了包括事件触发一致性算法等分布式协同控制算法的研究现状;然后,分析了分布式协同控制算法在虚拟发电厂、经济调度、微电网频率控制以及配电网无功优化领域的典型应用;最后,对电力系统中分布式协同控制的发展趋势进行了展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向。
提出了一种新型的从接地端提取信号的测量方案,从原理层面解决传统测量方案中从高压端取信号操作危险性高的缺陷。基于压电压力波法基本原理,设计复合探头并据此完成了便携式空间电荷测量系统的搭建。该测量系统可灵活应用于多种场合:在不外加高压的情况下,可独立完成不同厚度的聚乙烯平板样品内部空间电荷分布情况测量;若需要外加电压,也可与现有的高压源进行组合测量。实验结果表明:与传统从高压侧取信号的测量方案相比,该测量系统具有相同的空间分辨率且测量灵敏度相近。
为提升区域互联电力系统静态电压稳定域边界(SVSRB)的构建效率,该文以直接法为基础,提出一种基于CPU-GPU异构的静态电压稳定域边界并行计算方法。该方法首先依据SVSRB拓扑特性,基于边界追踪算法实现直接法求解鞍结分岔(SNB)点时初值的高效选取,克服直接法对初值敏感这一瓶颈;然后结合CPU-GPU异构平台,将直接法求解SNB点计算量较大、计算耗时占比高的修正量求解部分由GPU完成,其他逻辑性强但计算量较低的部分由CPU完成,以实现SNB点的并行求解,降低直接法计算量大、计算复杂度高的不足,从而提升S
电力系统负载变化和次同步谐振等诸多原因均会导致电力系统频率偏离标称频率,IEEE标准C37.118.1和最新修订后的C37.118.1a中规定的电力系统最大频率偏差可达5Hz,较大的频率偏差会导致基于泰勒傅里叶的同步相量测量算法产生严重误差。该文提出一种考虑频率偏差的动态同步相量估计器,该估计器在标称频率的两侧以固定的频率间隔生成多个离散频率,基于这些频率离线生成相应的动态滤波器,并将滤波器系数保存到存储器以便在线运行时查表使用。算法运行时,利用泰勒傅里叶的频率估计功能对信号频率进行预测,根据预测频率选择
无刷双馈感应发电机是一种新型交流感应电机,可用于并网发电和独立发电。模型预测电流控制以其概念直观和动态响应快的特点而备受关注。然而,由于其对模型参数的严重依赖,模型预测电流控制在无刷双馈感应发电机中的实际应用并不理想。为了克服这一问题,该文提出一种应用于独立无刷双馈发电系统的改进无参数预测电流控制方法,该方法用检测的电机状态信息替代系统参数来预测电流变化。仿真和实验表明该方法不仅保持了传统模型预测电流控制的快动态响应性能,同时又不受电机参数变化的影响,具有较强的鲁棒性。
现有行波选线方法易受到高阻接地、行波全反射、噪声及其他恶劣接地条件的影响,存在灵敏度和准确度不高的问题。据此提出一种利用故障电流方向行波能量的配电线路接地选线方法。该方法选取各线路一定数据窗的暂态零序方向电流波形,对其经小波分解得到相应频带系数,利用所得系数和波阻抗的组合可求得各线路方向行波能量,根据方向行波能量的大小关系合理地构造判据表达式,充分利用故障信息,最大限度地放大故障支路与健全支路的区分度,使得故障线路可靠识别。理论分析、仿真和实测结果均表明,该选线方法对选线的灵敏度和准确度有较大提升。
传统独立型交直流混合微网的可再生能源供电比例高,但储能和其他可控电源容量有限,易出现切负荷或弃风弃光现象。首先,为提高系统的供能可靠性和可再生能源的消纳水平,设计出一种基于氢储系统实现交流、直流、氢气、热力与天然气能源系统深度耦合的能量枢纽结构;其次,为实现设计系统的多能源协调优化调度,构建出一种计及源荷不确定性的两阶段鲁棒优化模型,模型中第一阶段确定所有能源转换和存储设备的运行状态,第二阶段确定最恶劣场景及各设备出力方案,并且可利用不确定度参数灵活调整调度结果的保守性;然后,基于强对偶理论和大M法将优化
随着无线电能传输(WPT)技术的发展,同时给多个负载供电受到越来越多的关注。多负载WPT系统中,接收线圈之间的交叉耦合会使系统失谐,导致谐振频率处传输效率下降。该文首先分析了交叉耦合对传输效率的影响机理;然后提出基于径向基(RBF)神经网络算法的“T”型阻抗匹配网络,可根据不同负载对匹配网络中电容进行实时调整,实现系统与负载的自适应匹配;最后针对该方法搭建了实验平台,实验结果表明在交叉耦合影响最大时,系统传输效率从最低时的34%提升到了78%。
分布式电源、电力电子技术以及直流负荷的大规模应用推动了直流配电网的发展,但直流电弧因没有过零点难以自行熄灭,严重威胁了直流配网的安全性。该文搭建了含直流低压母线(最大电压值380V)、电弧发生器与负荷的模拟实验平台,设计电弧实验以探究阻感负载下电弧的稳定燃烧点,以及阻性和感性负荷对燃弧过程和电弧特性的影响,得到了最大等效负荷(电阻280Ω、电感30mH)时直流电弧的稳定燃弧电压阈值。将电弧的伏安特性与电压平衡方程式相结合,对电弧稳定燃烧点和电弧燃炽时间进行理论推导,建立了低电压直流电弧的稳定燃弧阈值电压数
在高速、高精度永磁直线同步电机伺服系统中,直轴电流和交轴电流之间、线速度和电流之间存在的非线性耦合及参数摄动和负载扰动等不确定因素,严重影响速度跟踪精度和响应速度。为此,该文采用反馈线性化控制方法,通过坐标变换和状态反馈,将电机仿射非线性模型解耦线性化为独立的电流子系统和线速度子系统。在线性化模型的基础上,设计动态滑模控制器,降低反馈线性化控制对直线电机数学模型的依赖性,提高伺服系统的鲁棒性。同时设计自适应控制律估计系统不确定性扰动,削弱系统抖振现象。仿真和实验结果表明,所提出的控制策略能有效提高速度跟踪