电力电子应用评估 解决方案丨高校电力电子实时仿真创新实验系统应用

小编 2024-10-15 电子技术 23 0

解决方案丨高校电力电子实时仿真创新实验系统应用

随着数字技术的飞速发展,传统实验室的资源受限和效率低下已经不能满足科研和工程实践的需求。因此,基于数字化技术的仿真实验应运而生。

电力电子实时仿真实验

电力电子实时仿真实验是一种利用仿真软件和相关设备进行电力电子系统仿真和实验的虚拟实验室。它主要用于电力电子器件、电力电子系统和电能转换技术的研究、开发和教学。

实验课程

Easygo 电力电子实时仿真实验系统提供了配套的课程实验指导书以及教师版实验参考。由于实时仿真系统平台的开放性,用户还可以自己添加更多的教学或创新型的实验内容。所有实验均包含离线程序,控制算法实时程序,电路仿真实时程序等。

教学应用方向

电力电子器件研究: 提升学科知识和理解可以模拟和分析各种电力电子器件(如开关器件、变换器、逆变器等)的特性和性能,进行参数优化和设计验证。

电力电子系统设计: 培养创新思维和解决问题的能力通过仿真实验室,可以对电力电子系统(如电力转换装置、电动车驱动系统、太阳能逆变系统等)进行建模和仿真,验证系统的稳定性和效能。

控制策略研究: 培育创业精神和实践能力仿真实验室可以模拟电力电子系统的控制策略,评估不同的控制算法和参数对系统性能的影响。

教学培训: 激发学生学习兴趣和主动性电力电子仿真实验室可以作为电力电子专业的实践教学平台,帮助学生理解和掌握电力电子技术和电路设计的基本原理。

综上所述,电力电子仿真实验具有高效、安全、可控和多功能的特点,对电力电子研究和教学具有重要意义,能够推动电力电子技术的发展和应用。

基于EasyGo的电力电子仿真实验系统

EasyGo实时仿真实验系统旨在为电气相关专业的本科生和研究生提供技术领先、性能优异的创新实验平台,基于该建设方案构建的创新实验基地,能够辅助本科生和研究生进行 、选修课的教学和实验。

EasyGo电力电子实时仿真实验系统是一种基于V型架构构建的实验系统,是现有各种教学与科研实验室的数字化和虚拟化。

其基本原理是用运行着数学模型的实时仿真器来模拟实际电力电子系统的特性行为和各种工况,同时将控制算法模型通过快速控制器进行验证,两者通过实际的I/O接口连接,来进行闭环的测试验证。

平台架构

学生学习路线

电力电子实时仿真实验系统

1、快速原型控制器(RCP)

CBox 采用实时CPU+FPGA的硬件架构,将Matlab/Simulink搭建的电力电子控制算法模型自动生成与下载,无需进行底层代码编写和硬件控制电路设计,与实际的被控对象连接来进行闭环测试,快速实现算法原理验证。

2、实时仿真器 (HIL)

MicroBox 采用FPGA芯片架构,用来仿真电力电子主电路拓扑。电路模型通过Simulink图形化软件任意搭建,无需进行FPGA编译,将电力电子电路的暂态特性通过硬件接口输出,操作简单,节省学生搭建实物电路的时间与精力。

3、物理信号转接盒

用于仿真器与控制器之间传递信号,控制器采集电压电流信号,实时运算后输出控制指令,再通过转接盒将信号传给仿真器。同时配备BNC观测端,方便学生在实验中用示波器观察实际信号,对系统运行原理有更直观的认识。

4、上位机

用于运行DeskSim实时仿真软件,通过网络将不同模型部署到不同的硬件平台上,并对模型进行配置与实时监控,并可将数据进行存储于后续分析。

核心产品1:快速控制器CBox

快速控制器CBox采取CPU+FPGA的硬件架构,帮助用户在安全舒适的实验室快速调试和验证控制算法。

平台的独特优势:

▍丰富的模拟与数字信号接口

▍灵活配置的人界交互与配置界面

▍可将算法模型程序部署到CPU或FPGA硬件平台上运行

控制速率最快可达1MHz,满足不同应用需求的客户,助力先进控制算法在电力电子与电力传动领域中的科研教学中的创新实践。

利用快速原型控制器CBox 可以将Simulink控制算法模型快速实现验证,与实际的被控对象连接来进行闭环测试。

可为用户节省在嵌入式芯片上重新编写和实现算法过程的时间;在一个验证过的硬件平台上开发,既可以加快项目周期,也可以隔离开发过程中的软硬件问题;

同时,用户可以很方便地在上位机实时控制器上,观测各种变量和波形,省去用户编写上位机界面的时间与精力,可更好的集中精力在核心的控制算法的实现和调试上。

核心产品2:实时仿真器MicroBox

MicroBox 是一款一体化电力电子FPGA实时仿真产品,可与实际设备进行连接来进行控制算法的实时验证。

配置上DeskSim软件,可完成系统电力电子模型纳秒级运行,实时调参,数据记录等功能,从而进行半实物仿真,硬件在环测试。

Hardware-In-the-Loop Testing,即HIL。

MicroBox 通过IO信号或者通信同控制板构成闭环,来对弱电的控制器进行测试。

这样一种测试方式常常也被称为控制器硬件在环仿真测试测试或半实物仿真测试。这里“硬件”主要是指控制部分,已经不是纯软件仿真中的一些控制框图,而是一个真实的控制器或者快速原型控制器。

软件使用流程

不管是快速控制器,还是实时仿真器,均采用同一款的软件DeskSim操作即可,简单2步,即可完成实验。

产品特色

为本科生的双创工作、毕业设计提供实验平台。

适合相对复杂的并网型系统实验和故障实验,无需各种平台或模块切换,直接快速服务于教学与研究工作,打通产学研一体化的培养路线。

为科学研究提供了完整的实验样机研制流程和测试条件,加快科学研究的实验进程,有利于创新思想的快速验证,全方位培养学生的动手实践和设计创新能力,实现研究型人才的多元化培养目标。

支持设计型、研究型创新实验的开展,使仿真与实验同步,循序渐进,环环紧扣,提高实验的安全性,改变现有实验模式,有助于培养学生严谨、认真、安全的实验素质,适应创新型人才和卓越工程师的培养需要。

贯彻以产出为导向”,“以学生为中心”和“持续改进”的理念,提高实验室教学技术水平,助力工程教育专业认证。

比传统神经网络性能更优!一种电力系统动态稳定评估的新方法

传统神经网络在进行特征提取的过程中,会丢失部分浅层特征信息,导致模型评估准确度降低。为了充分利用各层特征信息,福建省新能源发电与电能变换重点实验室(福州大学电气工程与自动化学院)的卢宇飞、林建新,在2023年第12期《电气技术》上撰文,在传统神经网络中嵌入特征融合模块,提出一种图像特征筛选与融合网络。仿真结果表明,所提网络比传统神经网络具有更优的评估性能。

随着电力体制的改革,新型电力系统相对于传统电力系统发生了显著变化,电力系统的稳定性问题变得越来越复杂,电力系统动态稳定评估(DSA)面临新的挑战。传统电力系统动态稳定评估方法主要包括时域仿真法和直接法。

时域仿真法根据每个元件的物理特性和系统拓扑关系进行数学建模,此方法耗时大,不能用于在线分析。直接法通过定义能量函数表达式,从能量角度反映系统特性,然而由于直接法模型构建过于简单,在复杂的电力系统中存在适用性问题。因此,传统电力系统动态稳定评估方法存在一定的局限性。

在信息化建设的推进下,深度学习在电力系统动态稳定评估中的应用主要集中在数据层面和图像层面。图像数据的变化在电力系统状态分析中更加符合实际电网复杂多变的应用需求。

近年来,基于深度学习的图像识别取得了良好的效果,传统模型通常将网络最后一层的高级特征送入分类器中,虽然高级特征具有丰富的语义信息,但浅层特征也包含更多位置和细节信息。神经网络的每一层在进行特征提取时,会丢失部分浅层特征的信息,尤其是图像中目标占比较小时,丢失特征更多。

为了充分利用各层特征信息,受特征金字塔启发,在神经网络中嵌入特征融合模块,从而将低层特征与高层特征的优点相互融合。然而,浅层信息并非利用得越多越好,浅层特征虽存在有助于判别的信息,但也包含部分干扰信息,这些干扰会带来负面影响。

福州大学电气工程与自动化学院的研究人员,提出一种基于图像特征筛选与融合网络(IFF-FN)的电力系统动态稳定评估方法。该网络能增强浅层网络的特征表示和特征提取,提高特征利用率。他们充分考虑各层特征对评估结果的相对相关性,提出一种基于Pearson相关性的融合权重量化方法。

图1 图像特征筛选与融合网络结构

图2 不同算法的精度对比

表1 IEEE-145节点系统的测试结果

研究者通过仿真实验得出结论:

1)所提基于Pearson相关性的融合权重量化方法充分考虑了各层特征对评估结果的相关性,使权重分配更加合理。

2)相比于传统模型,所构建的基于图像特征筛选与融合网络的电力系统动态稳定评估模型能增强浅层网络的特征表达,提高特征利用率,在全局评估精度方面更具优势,且在IEEE-39节点系统及IEEE-145节点系统实验中均表现出较好的评估效果。

此外,他们指出,由于本研究给出的融合特征中仍存在部分无关特征,所以未来可考虑采用自适应特征选择方法,在训练过程中剔除无关特征,节省计算资源。

本工作成果发表在2023年第12期《电气技术》,论文标题为“基于图像特征筛选与融合网络的电力系统动态稳定评估”,作者为卢宇飞、林建新。

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