基于复杂网络建模的多区域智能微网安全稳定性和容错协调控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61473070
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    83.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

How to ensure the smart microgrid operating in the grid-connected mode safely and how to ensure the utilities in the microgrid intact in the case that the main runs in the faulty situations have become the key problems in the stable operation and security control of smart microgrid. In view of the above problems, this project intends to model the multi-region smart microgrid using complex network theory, and to investigate such problems as the security and stability, synchronization of complex network and the fault-tolerant coordinated control under the case of faulty interconnectivity of complex networks, which will povide theoretical fundamentals and technical supports for the safe and reliable operation and distributed coordinated control. The main contents include: 1) Invariant sets based stability criteria will be established for complex networks, and the relationship between the stability and the synchronization will be explored, as well as the qualitative and quantitative evaluation of the domain of security and stability. 2) In the case that the faults occur in the sub-networks and the interconnections between the complex networks simulatanuously, distributed fault-tolerant control strategies will be proposed, and the impact of fault sub-networks on the dynamic of remaining part of complex network performance will be explored when the network connection is disconnected. 3) A semi-physical simulation platform of network security monitoring for the microgrid will be established, and the micro-grid operating in grid-connected mode or island mode will be verified by the obtained achievements, and conversely promote the theoretical results obtained.
如何保证智能微网与主网并网安全运行以及在主网发生故障等情况下能够保证微网内部负荷的供电不受影响,已经成为智能微网稳定运行和安全控制的关键问题。针对上述问题,本项目拟通过对多区域智能微网进行复杂网络建模,并通过对复杂网络的安全稳定性、同步性以及网络连接故障情况下的容错协调控制问题进行研究,以此对智能微网的安全可靠运行和分布协同控制提供必要的理论基础和技术支持。主要内容包括:1)建立基于不变集的复杂网络稳定性判据,探究其与网络同步性之间的内在联系,并对安全稳定域进行定性定量估计;2)针对子网络内部故障以及网络间连接故障的复杂网络情况,建立分布式容错协调控制策略,并探索部分网络连接断开后对余下的复杂网络动态性能的影响;3)建立网络化安全监控智能微网半实物仿真平台,利用所取得的成果指导并网发电以及孤岛情况下的电网运行,并不断完善所得到的理论成果。

结项摘要

随着能源危机、环境污染也受到全球关注,以新能源发电为代表的分布式发电作为微网及含微网的智能电网得到长足发展,而围绕多区域智能微网的安全与稳定控制被列入到当前四个重点研究方向之一。本项目通过对多区域智能微网进行复杂网络建模,从复杂网络总体和多智能体单元角度对智能微网建模,进而研究了复杂网络的安全稳定性、同步性以及网络连接故障情况下的容错协调控制问题进行研究,对智能微网的安全可靠运行和分布协同控制提供了必要的理论基础和技术支持。主要内容包括:1)建立了基于不变集的复杂网络稳定性判据,给出了连续连接和不连续连接情况下的复杂网络系统的稳定性与网络同步性之间的内在联系,并对安全稳定域进行定性定量估计;2)针对子网络内部故障以及网络间连接故障的复杂网络情况,建立了分布式容错协调控制策略,并分析了部分网络连接断开后对余下的复杂网络动态性能的影响,形成了基于无模型、数据驱动以及优化学习控制的容错方法;3)结合变流器在智能微网之间的桥梁作用,开发了针对两电平情况下的网络化安全监控智能微网半实物仿真环境,并将多种故障诊断方法应用到风光发电系统当中,验证了所提方法的有效性。本项目在自适应最优容错控制、无模型最优容错控制、具有不连续连接的互联系统的稳定性、同步性、事件触发控制、采样控制等方面都进行了深入细致的研究,在理论上取得了一系列原创性成果,初步形成了基于复杂网络建模的智能系统安全稳定和容错协调控制理论体系,为智能电网的安全稳定运行提供了理论基础和技术支撑。四年共计发表和录用SCI论文47篇,其中25篇是IEEE Transactions系列论文,EI论文14篇,其他论文7篇,出版中英文著作4部,授权发明专利8件,获得辽宁省自然科学奖一等奖1项,中国自动化学会自然科学奖一等奖1项,获得2017ICCSS最佳学生理论会议论文奖。毕业了6位博士,10名硕士,其中一名毕业博士生获得了2018中国自动化学会的优秀博士学位论文奖。

项目成果

期刊论文数量(56)
专著数量(4)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(12)
专利数量(8)
Identification method for a class of periodic discrete-time dynamic nonlinear systems based on Sinusoidal ESN
基于正弦ESN的一类周期性离散时间动态非线性系统辨识方法
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2017.09.092
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yao Xianshuang;Wang Zhanshan;Zhang Huaguang
  • 通讯作者:
    Zhang Huaguang
Minimum-Learning-Parameters-Based Adaptive Neural Fault Tolerant Control With Its Application to Continuous Stirred Tank Reactor
基于最小学习参数的自适应神经容错控制及其在连续搅拌釜反应器中的应用
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2017.2748964
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王占山;刘磊;李铁山;张化光
  • 通讯作者:
    张化光
Adaptive robust speed control based on recurrent elman neural network for sensorless PMSM servo drives
基于循环 elman 神经网络的无传感器 PMSM 伺服驱动器的自适应鲁棒速度控制
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2016.09.095
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Jon Ryongho;Wang Zhanshan;Luo Chaomin;Jong Myongguk
  • 通讯作者:
    Jong Myongguk
Stability criterion for delayed neural networks via Wirtinger-based multiple integral inequality
基于 Wirtinger 的多重积分不等式的延迟神经网络的稳定性准则
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2016.04.058
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Ding Sanbo;Wang Zhanshan;Wu Yanming;Zhang Huaguang
  • 通讯作者:
    Zhang Huaguang
A Diagnosis Algorithm for Multiple Open-Circuited Faults of Microgrid Inverters Based on Main Fault Component Analysis
基于主故障成分分析的微电网逆变器多发开路故障诊断算法
  • DOI:
    10.1109/tec.2018.2822481
  • 发表时间:
    2018-09-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON ENERGY CONVERSION
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Huang, Zhanjun;Wang, Zhanshan;Zhang, Huaguang
  • 通讯作者:
    Zhang, Huaguang

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其他文献

激光惯性约束聚变X射线诊断用多通道Kirkpatrick-Baez成像系统研究进展
  • DOI:
    10.3788/aos202242.1134007
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    伊圣振;司昊轩;黄秋实;张众;蒋励;齐润泽;张哲;王占山
  • 通讯作者:
    王占山
具有两个神经元的时滞网络的多平衡点的稳定性和吸引域估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    黄玉娇;张化光;王占山
  • 通讯作者:
    王占山
一类带有混合时滞的神经网络全局渐进稳定分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宫大为;王占山;黄博南
  • 通讯作者:
    黄博南
具有时变时滞和分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络指数稳定性条件
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    郑成德;孙日明;王占山
  • 通讯作者:
    王占山
G20峰会期间杭州及周边地区空气质量的演变与评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵辉;郑有飞;魏莉;关清;王占山
  • 通讯作者:
    王占山

其他文献

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王占山的其他基金

基于系统动力学的复杂网络系统容错控制及新型电力系统安全域理论研究
  • 批准号:
    62373089
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
复杂互联系统的自适应最优容错控制及其在主动配电网中的应用
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于神经动力系统的新型故障诊断与容错控制方法研究
  • 批准号:
    61074073
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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