王鑫
- 作品数：3 被引量：9H指数：1
- 供职机构：浙江大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于数据-模型混合驱动的电力系统机电暂态快速仿真方法被引量：1
- 2024年
- 数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。
- 王鑫杨珂黄文琦马云飞耿光超江全元
- 关键词：机电暂态时域仿真收敛性
- 基于物理信息神经网络的同步发电机建模
- 2024年
- 采用物理机理建立的同步发电机模型在表达发电机真实的非线性特性方面存在不足,电力系统正在不断研究和采纳新的同步发电机模型以增强模型的准确性。数据驱动模型具有更强的非线性表达能力,但在同步发电机建模实际应用中面临着模型泛化性不强和所需数据量大等问题。为克服上述问题,该文结合神经元建模原理,以循环神经网络为基本框架,在同步发电机物理机理的引导下,提出基于物理信息神经网络的同步发电机模型。经过算例验证,所提模型可准确表达同步发电机磁饱和特性,并且具有较强的泛化性。该模型可在小规模数据下对同步发电机各阶模型达到更高的拟合准确度,并可应用于现有机电暂态仿真算法。
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- 关键词：数据驱动同步发电机
- 基于层次分析法的继电保护消缺优化研究被引量：8
- 2013年
- 针对目前继电保护消缺工作中主观性较强的问题,在传统工作的基础上引入了层次分析法,建立了基于层次分析法的消缺优化模型。该模型针对消缺工作的特点,以消缺最优化为目标,消缺中需要考虑的各因素为准则,待排查故障部位为方案,总结出了故障频度、运行环境、检测时间、影响范围等影响消缺排序的6大因素,将故障频度、检测时间直接根据实际数据运算,其他不易量化的因素则分为不同等级再转换为判断矩阵参与运算,最后得到了各可能发生故障部位的综合权重排序即为消缺排查的最优排序。研究结果表明,利用该优化结果进行排查可以避免继电保护消缺工作的主观片面性,提高消缺效率。
- 王鑫徐习东琚军方愉冬
- 关键词：继电保护消缺层次分析法排序
