- 王海波;邹海荣;李淑琴;李冰;熊泽垚;
针对目前直流接触器陶瓷灭弧室在电寿命实验中因温升过高而发生炸裂,且其尺寸设计仅依赖实验经验、缺乏理论支撑、存在设计冗余的问题,本文通过建立散热模型,计算了一定电寿命次数下的陶瓷灭弧室温度分布。基于已有的三维直流电弧数学模型计算方法,通过更改模型载体,对无极性直流接触器单次释放时电弧能量值进行了计算。以电弧能量为中间变量,将电弧发热与散热物理模型相结合,从而计算出电寿命实验中灭弧罩各处的温度分布。在DC750V/300A工况下开展电寿命实验,分析了实验数据,并将仿真结果与实验数据进行了对比。结果表明:所建立的模型具有较高的精准度,验证了电弧仿真模型与散热数学模型的可靠性。所得温度分布结果可为灭弧室尺寸设计提供理论依据。
2025年04期 v.28;No.174 187-192页 [查看摘要][在线阅读][下载 1361K] [下载次数：24 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：13 ] - 陈欣铭;张威;
针对可再生能源发电系统输出功率具有间歇性、难以被准确预测的问题,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的功率预测方法。该方法将逐次变分模态分解(SVMD)、核主成分分析(KPCA)与LSTM网络相融合进行功率预测。首先,利用SVMD对影响光伏和风力发电单元功率输出的环境因素进行分解;其次,通过KPCA进行主成分分析,筛选出关键影响因素以降低计算复杂度;最后,应用LSTM网络实现功率预测。结果表明:本文所提出的SVMD-KPCA-LSTM方法有效提高了间歇能源发电系统输出功率的预测准确性。
2025年04期 v.28;No.174 193-198+211页 [查看摘要][在线阅读][下载 1284K] [下载次数：21 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：6 ] - 姚殿成;迟长春;
针对非侵入式负荷识别中传统方法仅依靠原始电流数据提取负荷特征难以实现有效识别,以及门控循环单元(GRU)因超参数设置不当导致识别准确率低的问题,本文提出了一种基于SVMD-DBO-GRU的非侵入式负荷识别方法。首先,对原始电流信号进行逐次变分模态分解(SVMD),获取各电器电流信号的本征模态函数(IMF);其次,对原始信号与各分量进行特征提取,构建负荷特征库;最后,采用蜣螂优化(DBO)算法对GRU模型的超参数进行寻优,以获取最优参数组合,实现负荷的高精度识别。实验研究表明:SVMD-DBO-GRU算法模型可以有效提升负荷识别性能,为非侵入式负荷识别方法的进一步研究提供了参考。
2025年04期 v.28;No.174 199-204页 [查看摘要][在线阅读][下载 1242K] [下载次数：17 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：9 ] - 刘畅;李梦达;
针对局部遮阴条件下传统最大功率点跟踪(MPPT)算法易陷入局部最大功率点,以及海鸥优化算法(SOA)存在寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应海鸥MPPT算法。该算法在传统SOA的基础上作出2项改进。首先,将控制因子f_c由固定参数改为基于余弦函数的自适应参数,以平衡全局与局部搜索能力;其次,在海鸥攻击阶段引入莱维飞行机制,以避免陷入局部最优,并提高寻优精度。仿真结果表明:与传统海鸥MPPT算法和粒子群MPPT算法相比,本文提出的改进算法追踪精度高达99.95%,收敛时间仅为0.5s,且震荡小,具有更高的追踪精度和更快的收敛速度。
2025年04期 v.28;No.174 205-211页 [查看摘要][在线阅读][下载 1212K] [下载次数：15 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：6 ] - 韩嘉辉;王芳;
针对极端气候条件下电网负荷预测偏差较大的问题,本文提出一种基于熵选两阶段重构与门控循环单元(CESGMD-WPTD-GRU)的负荷预测模型。首先,采用自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)对历史负荷数据进行初次分解,并引入样本熵(SampEn)对初次分解所得分量进行筛选;其次,利用辛几何模态分解(SGMD)对高熵值分量进行二次分解,并结合小波包阈值去噪技术(WPTD)以降低模态复杂度;最后,构建门控循环单元(GRU)网络捕捉以负荷时序规律。为验证模型的有效性,选取江苏省无锡市和福建省泉州市在极端天气条件下的电力负荷数据集进行实证分析。实验结果表明:相较于传统预测模型,本研究所提模型在测试集的R~2值分别达到98.47%与99.63%,为高波动负荷预测提供了有效的解决方案。
2025年04期 v.28;No.174 212-217+231页 [查看摘要][在线阅读][下载 1581K] [下载次数：11 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：8 ] - 张亚博;孙丽瑛;
水轮发电机组稳定性是电力领域的核心问题之一,研究与改进其控制系统对提升稳定性具有重要的理论意义和实际价值。本文针对饱和受限下水轮发电机组的镇定问题展开研究,将饱和受限条件下水轮发电机组的非线性系统模型转化为非线性奇异形式,基于系统脉冲可控性,设计了饱和受限情形的静态输出反馈控制器,并给出了系统渐进镇定的充分条件。通过水轮发电机组参数赋值进行仿真,验证了所设计的控制器的有效性。
2025年04期 v.28;No.174 218-224页 [查看摘要][在线阅读][下载 1116K] [下载次数：6 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ]
- 刘文骏;王英赫;
轻量级目标检测模型在遥感图像目标检测领域已得到广泛应用并取得显著成效。但其轻量化仍存在一些尚未解决的问题,如目标分布密集、尺寸较小导致的漏检与误检等。为此,本文提出了一种新型轻量化遥感检测模型DSimCSP-YOLO。首先,引入可分离混合卷积模块DSim Block,将深度可分离卷积与SimAM注意力机制相融合,以提升对遥感图像中密集分布的小目标检测能力;其次,利用DSim CSPStage模块构建新型Backbone和Neck层,以降低网络复杂度;最后,采用可旋转耦合预测头,实现对多角度遥感图像目标的精准定位。实验结果表明:DSimCSP-YOLO模型的mAP值分别达到93.4%、93.9%,FPS分别达到48f/s、54f/s。与原始CSPPartial-YOLO模型相比,本文模型在保持检测精度的同时,能够更好地满足边缘设备硬件部署需求。
2025年04期 v.28;No.174 225-231页 [查看摘要][在线阅读][下载 1455K] [下载次数：19 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：11 ] - 袁子逸;骆兴傲;左伟行;连志刚;
在印制电路板(PCB)缺陷检测领域,深度学习算法如YOLO、SSD和Faster R-CNN已成为主流技术。然而,这些算法主要专注于缺陷检测,而在检测后缺陷位置的查询与精确定位能力方面仍存在不足。针对这一问题,本文提出了一种基于扩展与亚像素矩阵的创新搜寻算法。该算法主要专注于检测后缺陷部位查询与定位,通过两种空间变换形式对传统像素矩阵进行改进,以实现更高效地搜寻和定位缺陷信息。首先,构建扩展矩阵以增强图像中的关键特征;其次,设计亚像素矩阵以简化图像特征表征。在此基础上,本文构建了一套完整的搜寻流程,在保证查询准确性的同时显著提高了效率。实验结果表明:所提出的搜寻算法在样本定位和缺陷查询上均表现优异,验证了该算法在PCB缺陷检测后数据集上的有效性。与传统方法相比,该算法的平均搜寻步长减少16.95%,平均搜寻时间降低7.11%,显著提升了搜寻速度与效率。
2025年04期 v.28;No.174 232-237页 [查看摘要][在线阅读][下载 1255K] [下载次数：13 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ]