朱宏毅 作品数:9 被引量:22 H指数:2 供职机构: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 甘肃省自然科学基金 甘肃省教育厅科研基金 更多>> 相关领域: 电气工程 电子电信 矿业工程 自动化与计算机技术 更多>>
基于磁耦合谐振技术的无线充电系统 被引量:4 2017年 本文介绍了磁耦合谐振式无线电能传输技术的工作原理、基本结构,并且提出了几种提高效率的方法。设计了一种基于磁耦合谐振的无线充电实验装置,并试图在各模块优化的情况下,统筹各部分关系,使系统整体工作在最佳状态。主电路采用全桥逆变电路,控制电路采用PWM+PLL电路,谐振频率为76 k Hz,实验证明效率可达90%以上。 王惠中 王文涛 刘联涛 朱宏毅关键词:磁耦合 谐振 无线充电 逆变电路 基于节点融合分层法的电网并行拓扑分析 2016年 随着现代多核和集群技术的快速发展,并行计算设计成为提高计算效率的主流技术之一.对此,提出了一种基于节点融合和分层的并行网络拓扑分析新方法.在电力网络正常运行时,首先利用节点的邻接表进行并行融合,对电网进行静态电气岛拓扑分析,并完成电气岛邻接表的分层;当网络拓扑发生变化后,根据节点所在回路链表的属性及并行深度优先搜索法更新局部网络拓扑和电气岛邻接表.最后,通过MATLAB并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)对实际电网进行拓扑分析,计算结果验证了本方法的正确性和快速性. 王惠中 赵燕魏 詹克非 朱宏毅关键词:邻接表 基于MAS的自适应协调保护研究 2016年 总结了国内外自适应保护的发展过程,并将其划分为两个阶段。简要介绍了多Agent系统及其特点。根据自适应实现方式,把多Agent自适应协调保护分为两大类。重点综述了多Agent技术在速断保护、过电流保护、距离保护、广域后备保护等自适应保护的应用,最后指出了基于多Agent的自适应协调保护的发展趋势。 赵凯 李春霞 赵燕魏 王惠中 朱宏毅关键词:智能体 自适应 速断保护 距离保护 电动机故障诊断技术探讨 被引量:13 2015年 介绍了电动机常见电气故障和机械故障的类型及产生原因,详细阐述了短时傅里叶变换、小波变换、小波包变换、经验模态分解等基于信号处理的诊断方法,以及基于专家系统、模糊理论、支持向量机、神经网络等的智能诊断方法在电动机故障诊断中的应用,指出多种诊断方法相结合以及信息融合方法是电动机故障诊断技术的发展趋势。 王惠中 効迎春 张荧 朱宏毅关键词:电动机 故障诊断 信号处理 智能诊断 基于MAS电网自适应协调保护的研究 随着我国电网规模的扩大,电力系统发生的局部故障可能影响到的范围也越来越广,继而产生的危害也会随之加深,因此,对电力系统内各保护间的配合与协调提出了更高的要求。传统电力系统继电保护装置采用一套固定定值应对电网的各种运行情况... 朱宏毅关键词:电力网络 电网运行 继电保护 整定计算 文献传递 具有低电压穿越能力的风电机组测试故障典型实例分析 被引量:1 2017年 近年来,西北尤其是甘肃风力发电装机容量不断增长,大规模风电并网对电网的影响日益受到重视。低电压穿越能力是风电机组并网特性的重要考核指标之一。2011年以来国网公司西北分部和甘肃省调在酒泉千万千瓦风电基地共同组织开展了风电机组低电压穿越能力抽检验证工作,共进行33座风电场44台风电机组现场试验。通过对测试过程中遇到的风电机组脱网故障进行分析总结,找到了影响风电机组低电压穿越能力的主要因素,并结合实例对各影响因素进行分析阐述。目前,风电机组的硬件维护水平、主控制策略调整、软件设置和控制版本升级仍是影响并网风电机组低电压穿越能力的主要因素。 赵炜 董开松 秦睿 杨俊 赵耀 张光儒 朱宏毅关键词:风力发电 低电压穿越 电压跌落 电力系统连锁跳闸预测 2015年 在对输电线路过负荷严重指标的连锁跳闸预测研究的基础上,改进其在图论中采用有向图的邻接矩阵与路径矩阵的方法进行矩阵运算,本文采用稀疏矩阵技术对有向图的邻接矩阵进行矩阵运算,以此来省去对零元素的存储和与运算,进一步减小运算量,提高运算速度,并且能够快速、有效地识别出过载支路断开时所影响的最严重输电断面,从而实现快速的关键输电断面安全性保护,减少计算负担,为避免连锁跳闸事故奠定基础。 王晓明 朱宏毅 王惠中关键词:电力系统 输电断面 图论 快速搜索 稀疏矩阵在电网网络拓扑分析中的应用与研究 被引量:2 2014年 在电网网络拓扑分析中以矩阵法为基础,应用稀疏矩阵技术并对该矩阵方法进行优化。通过具体工程算例,证明了该方法的可行性,同时验证了该方法在对电网网络拓扑分析中具有运算速度快,存储所占空间小等优点。 王惠中 朱宏毅 张荧 何英关键词:网络拓扑 矩阵法 基于云模型RBF支持向量机的电力系统负荷预测 被引量:2 2016年 径向基核函数(RBF)支持向量机被广泛应用于电力系统负荷预测上,然而传统方法在RBF核函数的参数选择上有很多不足之处.为了更精确地选择核函数的参数,提高短期负荷预测的精度,提出一种将云模型和RBF支持向量机相结合的新模型.通过各影响因子的高维云变换确定每个模型的RBF核函数的参数,然后通过模型的加权计算得到最终的预测值.最后,通过与传统模型的仿真对比证明该模型的预测误差比传统模型降低了1.16%,能更好地进行电力系统短期负荷预测. 王惠中 刘轲 朱宏毅关键词:云模型 负荷预测