双有源桥(dual active bridge,DAB)变换器理论物理模型与实际模型之间存在差异,而现有基于理论物理模型的调制优化方法未考虑该差异,故其所得理论最优路径在实际应用中难以达到理论最优效果。为此针对DAB变换器提出一种基于物理模型-数...双有源桥(dual active bridge,DAB)变换器理论物理模型与实际模型之间存在差异,而现有基于理论物理模型的调制优化方法未考虑该差异,故其所得理论最优路径在实际应用中难以达到理论最优效果。为此针对DAB变换器提出一种基于物理模型-数据混合驱动的扩展移相调制复合优化策略。首先,建立DAB变换器在扩展移相调制全工作模式下的理论物理模型,基于该理论模型训练神经网络(neural network,NN)数据驱动模型,并结合小样本实测数据对NN数据驱动模型进行迁移学习,从而得到高精度实际电路模型。然后,根据复合优化目标提出一种基于二重遍历的控制路径寻优算法,并设计基于三次样条插值的最优控制路径连续化方法,实现DAB变换器连续最优控制。最后,通过实验验证所提优化策略的有效性,结果表明与基于理论模型的优化策略相较,所提优化策略进一步提升了DAB变换器控制优化效果,减小了回流功率和电流应力,提高了功率传输效率,并且所提策略自动化执行程度高,能够取代传统复杂调制寻优分析过程,便于工业应用与数字化实现。展开更多
为有效提升配电网韧性,提出了一种基于数据-模型混合驱动的多类型移动应急资源优化调度方法。首先,考虑到交通道路状态动态变化对移动储能车(mobile energy storage system,MESS)和应急抢修队(repair crew,RC)策略的影响,构建了以电力-...为有效提升配电网韧性,提出了一种基于数据-模型混合驱动的多类型移动应急资源优化调度方法。首先,考虑到交通道路状态动态变化对移动储能车(mobile energy storage system,MESS)和应急抢修队(repair crew,RC)策略的影响,构建了以电力-交通耦合网总损失成本最小为目标的多类型移动应急资源随机优化调度模型。然后,为了实时准确地求解MESS和RC最优路由和调度策略,提出了一种数据-模型混合驱动方法对所构建的复杂非线性随机优化模型进行求解。在数据驱动部分提出一种图注意力网络多智能体强化学习算法,以求解考虑交通网道路修复时间和移动应急资源邻接关系动态变化等不确定因素的MESS和RC最优路由策略。所提算法有效结合多种改进策略和优先经验回放策略以提高算法的采样效率和训练效果。在模型驱动部分采用二阶锥松弛和大M法将多类型移动应急资源优化调度问题构建为混合整数二阶锥规划模型以求解可再生能源出力和配电网负荷变化影响下MESS和RC最优调度策略。最后,在2个不同规模的电力-交通耦合网中验证所提方法的有效性、泛化能力和可拓展能力。展开更多
文摘双有源桥(dual active bridge,DAB)变换器理论物理模型与实际模型之间存在差异,而现有基于理论物理模型的调制优化方法未考虑该差异,故其所得理论最优路径在实际应用中难以达到理论最优效果。为此针对DAB变换器提出一种基于物理模型-数据混合驱动的扩展移相调制复合优化策略。首先,建立DAB变换器在扩展移相调制全工作模式下的理论物理模型,基于该理论模型训练神经网络(neural network,NN)数据驱动模型,并结合小样本实测数据对NN数据驱动模型进行迁移学习,从而得到高精度实际电路模型。然后,根据复合优化目标提出一种基于二重遍历的控制路径寻优算法,并设计基于三次样条插值的最优控制路径连续化方法,实现DAB变换器连续最优控制。最后,通过实验验证所提优化策略的有效性,结果表明与基于理论模型的优化策略相较,所提优化策略进一步提升了DAB变换器控制优化效果,减小了回流功率和电流应力,提高了功率传输效率,并且所提策略自动化执行程度高,能够取代传统复杂调制寻优分析过程,便于工业应用与数字化实现。
文摘为有效提升配电网韧性,提出了一种基于数据-模型混合驱动的多类型移动应急资源优化调度方法。首先,考虑到交通道路状态动态变化对移动储能车(mobile energy storage system,MESS)和应急抢修队(repair crew,RC)策略的影响,构建了以电力-交通耦合网总损失成本最小为目标的多类型移动应急资源随机优化调度模型。然后,为了实时准确地求解MESS和RC最优路由和调度策略,提出了一种数据-模型混合驱动方法对所构建的复杂非线性随机优化模型进行求解。在数据驱动部分提出一种图注意力网络多智能体强化学习算法,以求解考虑交通网道路修复时间和移动应急资源邻接关系动态变化等不确定因素的MESS和RC最优路由策略。所提算法有效结合多种改进策略和优先经验回放策略以提高算法的采样效率和训练效果。在模型驱动部分采用二阶锥松弛和大M法将多类型移动应急资源优化调度问题构建为混合整数二阶锥规划模型以求解可再生能源出力和配电网负荷变化影响下MESS和RC最优调度策略。最后,在2个不同规模的电力-交通耦合网中验证所提方法的有效性、泛化能力和可拓展能力。
