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电工电子论文 《电工技术学报》优秀论文:电场耦合式无线电能传输系统优化方法

小编 2024-12-26 高职单招 23 0

《电工技术学报》优秀论文:电场耦合式无线电能传输系统优化方法

《电工技术学报》2019年度优秀论文获奖论文简报

《光伏发电出力预测技术研究综述》等15篇优秀论文入选《电工技术学报》2019年度优秀论文,荣获中国电工技术学会表彰。现将部分获奖论文的文章简报分享给各位读者,以期促进本领域的技术交流。

电场耦合式无线电能传输(Electric-field Coupled Wireless Power Transfer,EC-WPT)技术,是一种以高频电场作为能量传输载体,并综合利用电力电子技术、电工理论和现代控制理论,实现无直接电气连接的电能传输技术。

该技术具有如下优点:耦合机构简易轻薄,成本低,形状易变;在工作状态中,耦合机构的绝大部分电通量分布于电极之间,对周围环境的电磁干扰很小;当耦合机构中或周围存在金属导体时,所产生的涡流损耗甚小;可以跨越金属物体进行传能。

目前,全世界已有很多专家和学者围绕EC-WPT系统的耦合机构、电能变换拓扑构建、系统建模与动力学行为特性分析、系统控制和参数优化等理论方面展开了研究,并围绕电动汽车充电、机器人和消费电子产品的供电或充电等许多领域的应用进行了探索,取得了丰富的研究成果。

团队介绍

重庆大学无线电能传输技术研究所是国内最早组建并专业从事无线电能传输技术研发及推广应用的专业团队。团队目前拥有教授5人,副教授3人,讲师和工程师4名,博士、硕士研究生100余人。团队围绕无线电能传输技术坚持不懈地开展了近20年的研发工作,已形成前沿探索、应用开发以及产业化应用的技术体系。

目前研究所拥有国家无线电能传输技术国际联合研究中心、中国-新西兰无线电能传输技术国际研究中心、重庆市无线电能传输技术工程中心等平台,发起成立了中国电源学会无线电能传输技术及装置专委会。研究成果已成功应用于电动汽车、数码家电、石油勘探、电力系统装备以及国防军工等多个领域。在高水平论文、发明专利、专著以及获奖等方面取得了一系列成果。在国内外有一定的影响力并享有很高的声誉。

苏玉刚

1962出生,工学博士,重庆大学自动化学院教授/博导,重庆大学无线电能传输技术研究所副所长,国家无线电能传输技术国际联合研究中心副主任。中国电工技术学会无线电能传输技术专业委员会委员,四川省电工技术学会常务理事。

研究方向为无线电能传输技术、电力电子与电气传动、控制理论应用与综合自动化系统集成技术。曾在澳大利亚昆士兰大学从事合作研究。近年来主持和主研了30多项国家级和部省级科研项目及企业合作项目,荣获部省级科技进步二等奖4项,已受理和获权的发明专利100余项,在国内外重要学术期刊发表的SCI和EI检索论文100余篇。出版专著2部。主持国家级教改项目1项,主编规划教材2部。

研究背景

对于传统的EC-WPT系统而言,极板的耦合电容较小,为增大系统传输功率和效率,通常需要串联较大电感来补偿其容抗,从而导致系统体积增大,且电感等效串联电阻较大,损耗也增大。一般通过增大系统工作频率,以减小串联补偿电感,从而达到增大输出功率的目的。

然而频率高达兆赫兹级的系统,开关管损耗必然会增大,而且系统的电磁干扰增大,控制难度也大大增加,这使得EC-WPT系统在实际应用中受到限制。在这种多约束的情况下,寻找一种既能减小补偿电感、增大传输距离、降低参数敏感性,又能提高输出功率和传输效率的拓扑结构和系统性的优化设计方法尤为重要。

论文方法及创新点

图1EC-WPT系统拓扑

本文对图1所示的EC-WPT系统进行研究,在基于双向LCC谐振网络的参数配置方法基础之上,提出了一种结合非线性规划和自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)的优化方法,对系统做多约束条件下的优化,使系统在满足所需输出功率和系统ZPA、低激励电压、小补偿电感等约束条件下,系统传输效率最大。以此算法对系统频率f和并联谐振电容与耦合电容比值k进行寻优,将优化后的f和k结合LCC谐振网络的参数配置方法得到满足上述约束指标的系统参数。

根据图2所示的系统等效电路,首先给出系统约束条件,包括激励电压和工作频率的约束、ZPA等式约束、补偿电感最大值约束和输出功率需求约束。

图2 EC-WPT系统等效电路

为了克服以往算法易陷入局部收敛的问题,本文从种群进化的宏观阶段方面进行考虑,利用非线性规划局部搜索能力强的特点,提出将自适应遗传算法与非线性规划相结合的优化方法对系统进行优化,使算法能快速收敛于全局最优解。

利用智能优化算法对EC-WPT系统进行优化,必须先确定系统目标函数、约束条件以及待优化参数。在负载电阻一定的情况下,系统中待优化的参数包括L1、C1、L2、C2和f。由于文中拓扑的对称特性和LCC网络的谐振关系,待优化变量可以减少为k和f。

通过分析可知,EC-WPT系统的非线性规划模型可表示为

本文将自适应遗传算法与非线性规划相结合对系统进行优化,使算法能够快速找到全局最优解。系统参数设计与优化流程图如图3所示,图中E根据实际应用中所需功率等级而定,Cs根据实际应用中所需的传输距离和空间尺度而定,RL由实际应用中的供电对象决定。

图3 参数设计与优化流程图

图4 最优解追踪图

表1 遗传算法优化得到的参数

为了对本文所提出的方法的可行性和有效性进行验证,基于图1所示的EC-WPT系统拓扑和优化算法得到的系统参数搭建了如图5所示系统实验装置。电感用利兹线绕制成空心电感,全桥逆变采用美国CREE公司的碳化硅MOSFET C2M0080120D,整流桥采用Infineon公司的碳化硅二极管IDW30G65C。

为了使系统在给定参数下能工作于ZVS软开关状态,以减小了开关管损耗,实验中通过增大开关频率让其稍高于系统谐振频率,使系统呈弱感性。图6为系统逆变输出电压、电流和负载拾取电压,电流稍滞后于电压,与理论分析一致。实验结果验证了在减小补偿电感、增大传输距离、降低参数敏感性的前提下,以及满足系统多约束的条件下,系统性能得到进一步的提升。

图5 EC-WPT实验装置

图6 EC-WPT实验波形

结论

本文针对EC-WPT系统的多约束条件下系统参数优化问题,在双侧LC型EC-WPT系统和LCC谐振网络参数配置方法的研究基础上,提出了一种结合非线性规划和自适应遗传算法的优化方法,以系统效率为目标函数,在多约束条件下对系统频率f和并联谐振电容与耦合电容比值k进行寻优,最终使系统在满足所需功率的条件下效率最高,也解决了系统ZPA、低激励电压、小补偿电感和传输距离之间相互制约的问题。

本文的成果对于高阶复杂的电场耦合无线电能传输系统在多约束条件下如何优化系统参数,提升系统的传输性能具有参考价值和理论指导作用,有利于进一步促进无线电能传输技术的发展。

引用本文

苏玉刚, 吴学颖, 赵鱼名, 卿晓东, 唐春森. 互补对称式LCC谐振网络的电场耦合式无线电能传输系统参数优化[J]. 电工技术学报, 2019, 34(14): 2874-2883. Su Yugang, Wu Xueying, Zhao Yuming, Qing Xiaodong, Tang Chunsen. Parameter Optimization of Electric-Field Coupled Wireless Power Transfer System with Complementary Symmetric LCC Resonant Network. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(14): 2874-2883.

《电工技术学报》优秀论文:电力用户行为模型基本概念与研究框架

《电工技术学报》2019年度优秀论文获奖论文简报

《光伏发电出力预测技术研究综述》等15篇优秀论文入选《电工技术学报》2019年度优秀论文,荣获中国电工技术学会表彰。现将部分获奖论文的文章简报分享给各位读者,以期促进本领域的技术交流。

通过广泛的用户互动为电力系统提供了灵活性、实现个性化的用户服务,成为未来智能电网发展的必然要求。本文提出电力用户行为模型的概念,剖析电力用户行为模型的内涵和外延,构建电力用户行为建模的理论研究框架。

团队介绍

清华大学智慧能源实验室(Energy Intelligence Laboratory,EILAB) 在电力市场、电力/综合能源规划、调度运行、低碳电力、能源大数据等领域积累了深厚的科研基础。

在电力市场领域,深度参与了电改重要文件编写,完成多个省/区域电力市场方案和规则设计,研发的技术支持系统在多个省级电力市场得到应用;在负荷预测领域,开发的预测软件系统在全国地市供电局使用率超过半数;在电力规划领域,在高比例可再生能源电力系统规划、生产模拟、可再生能源消纳、系统风险评估等引领了多项理论研究,研发的“电力规划决策支持系统GOPT”系统得到广泛应用。

在调度运行领域,开发了月度、日前、日内滚动调度计划、安全校核、检修计划等软件系统,已在十余个省/区域电网得到应用;在低碳电力领域,提出了低碳电力技术的研究框架与发展路线图,提出了碳流理论。在综合能源领域,提出综合能源网络广义电路建模理论以及运行模拟方法,提出云储能体系构架,研发了综合能源系统规划与运行模拟云平台软件。在能源大数据领域,承担了国家能源局委托的“十三五能源规划”的全社会用电量预测重大任务,开发了全覆盖全时域电量跟踪分析预警系统,在多个省区电网与地市供电局得到应用。

承担国家863、科技支撑计划、重点研发计划等重大课题多项,为国家发改委、能源局、国资委等相关部门提供了重要的咨询参考与决策支撑。

王毅

1992出生,香港大学助理教授,博士生导师。研究方向为电力大数据分析、能源预测、信息-物理-社会能源系统。获清华大学优秀博士论文、清华大学/北京市优秀毕业生、西贝尔学者、日内瓦发明展金奖等荣誉。以第一或通讯作者在 IEEE Transactions等国际期刊上发表论文20余篇、出版专著1部,1篇入选中国科协优秀科技论文遴选计划,2篇论文入选领跑者 5000—中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000),2篇论文获中国电机工程学会期刊优秀论文奖,6篇论文入选ESI高被引论文。担任IEEE Customer Systems & Smart Buildings Subcommittee秘书,担任国际期刊IEEE Systems Journal, IET Renewable Power Generation和IET Smart Grid编委,多次获评IEEE Transactions期刊最佳审稿人。

康重庆

1969出生,清华大学教授、电机系主任,博士生导师 ,IEEE Fellow,IET Fellow。国家杰出青年科学基金获得者,入选第二批国家“万人计划”科技创新领军人才。曾获霍英东基金会优选资助,入选教育部新世纪人才计划。2007-2008为剑桥大学访问学者。主要研究方向为电力系统规划、电力系统优化运行、能源互联网、可再生能源、低碳电力技术、负荷预测、电力市场。

研究背景

高比例可再生能源并网和电力市场改革不断推进使得广泛用户互动成为智能电网发展的必然要求:高比例可再生能源并网需要电力系统提供更多灵活性平抑其波动性,而传统电力系统中用户往往是“被动用电”,没有主动地参与到与电力系统的互动中去,其灵活性有待进一步挖掘;售电市场的不断放开客观上要求售电商更加重视电力用户的用电体验,开展以用户为中心的售电服务以提升自身竞争力。

目前对用户行为的研究往往还是围绕某一具体应用开展的,类似于“面向过程”的程序编写,缺乏对电力用户行为体系化的认知,没有“面向对象”的整体设计。也就是说,目前的研究还没有准确分析电力用户行为的确切含义,也没有“系统性”地构建“用户行为”的模型,对用户行为的认知没有像“物理-信息”一样上升到“系统”或“模型”的层面。

论文方法及创新点

图1 电力用户行为模型的基本组成及其延拓

图1 给出了电力用户行为模型的基本组成及其延拓。其基本组成主要包括五个部分:①行为主体:电力用户本身,其中电力用户是具有认知和思维能力的人,拥有特定的社会经济信息等属性;②行为环境:影响电力用户行为的外界环境,如电力网络、气象因素、电价因素、节假日因素、其他用户行为等;③行为手段:电力用户为达到某一目标需要采取的手段,包括对所有家用电器、电动汽车、分布式储能、分布式可再生能源等的使用或控制;④行为结果:电力用户最终产生的用电曲线或特定的用电模式,即与电网所交换的功率;⑤行为效用:电力用户通过用电给自身带来的效用,包括用电成本(负效用)、舒适度效用、其他某一具体目标达成的效用等。

对于单一电力用户行为,可以进行空间上的延拓,即集群行为,根据某一用户特性,将多个相似的用户聚集到一起,构成若干个具有某一相似特性的用户集群;还可以进行时间上的延拓,即预见行为,对未来一段时间的用户行为的变化趋势,其中用电行为预测(负荷预测)是最常见的一种延拓。

图2 电力用户行为建模研究范式

图 2 给出了电力用户行为建模的基本研究范式,主要包括数据收集、用户行为模型和用户互动三个模块。在这三个模块中,数据收集是基础、用户行为模型是核心、用户互动是目的,三者依次递进构成闭环,实现电力用户行为模型的不断更新和优化。

在数据收集模块中,需要广泛地收集多元化的与用户用电特征相关的数据,而数据的获取方式包括两个途径:①主动获取途径,如智能电表数据、气象数据、电价数据等;②用户反馈途径,包括直接的反馈数据(如对某个项目是否感兴趣等)和间接的反馈数据(如用户对不同电价下的用电行为等)。

图3 用户用电曲线与用户社会经济信息对应关系示例

对于行为主体,可以实现用户的肖像描绘,包括用户基本属性,如性别年龄、职业薪酬、社会阶层、房屋情况等,用户偏好属性,如需求响应意愿、用电偏好等。图3给出了三个用户的平均周负荷曲线和对应的用户社会经济信息,以方便更直观地从用电曲线中获取部分用户社会经济信息。

对于行为手段,即用户用电行为结构解析可以做两方面的解读,其一是直接根据总用电负荷对用户某一或某些设备的运行状态进行分解。非侵入式辨识(Non-intrusive Load Monitoring, NILM)就是对居民甚至楼宇用户用电行为进行结构解析的重要手段,利用秒级甚至更细粒度的用电数据,将其中用电负荷分解成为若干个单一用电设备的功率曲线。

图4 基于稀疏表示的用电子模式提取示意图

对于行为结果,可以辨识用户用电的基本模式、用电的动态特性、不确定性等各种指标。通过对负荷曲线的聚类就可以实现用户用电模式的提取,如图4 所示,可以将用户行为模式提取问题建模为一个稀疏编码问题,能够有效辨识用户用电子模式,实现海量用电数据的压缩。

图5 居民用户概率性负荷预测示例

对于预见行为,对未来用电行为的估计可能具有不同的时间尺度,如超短期、短期和中长期。用户负荷预测就是一种典型的对行为结果的预见,图5 给出了典型的超短期居民用户概率性负荷预测示例,通过一系列的分位数描述其未来不确定性。

图6 用户集群划分示例

对于集群行为,可以根据不同的标准即某一用户行为特征对用户进行集群划分,如根据用户基本属性、电器设备使用、用电曲线形态等进行集群辨识,如图6所示。

结论

本文提出了电力用户行为模型的基本概念,剖析了用户行为的基本组成部分,包括行为主体、行为环境、行为手段、行为模式和行为效用,然后进一步延拓为集群行为和预见行为,在此基础上,通过若干示例给出了电力用户行为建模的理论研究框架,希望本文能够为电力用户行为模型的研究提供参考,构架数据驱动的以用户为中心的研究与应用“生态”,进一步促进能源互联网背景下的用户互动。

引用本文

王毅, 张宁, 康重庆, 奚巍民, 霍沫霖. 电力用户行为模型:基本概念与研究框架[J]. 电工技术学报, 2019, 34(10): 2056-2068. Wang Yi, Zhang Ning, Kang Chongqing, Xi Weiming, Huo Molin. Electrical Consumer Behavior Model: Basic Concept and Research Framework. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(10): 2056-2068.

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