带复合储能的直驱型海浪发电系统关键技术研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51177084
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    65.0万
  • 负责人：
    肖曦
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    E0706.电力电子学
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

本课题开拓性地研究直驱型海浪发电系统中的几项关键技术问题：针对直驱型海浪发电系统功率波动的特殊性，提出了一种基于复合储能的直驱型海浪发电系统拓扑结构，通过储能环节不同控制模式的应用，实时改善直驱海浪发电输出功率的短时间尺度波动和长时尺度波动问题；通过复合储能环节与直驱发电机变流装置的协调控制，提出基于阻抗匹配、频率估算等方法实现海浪最大功率点跟踪；通过电流相位控制等方法提高系统的功率因数或改善低功率因数直驱电机对电网系统的不利影响；提出一种基于电子电路的海浪发电模拟系统，能精确模拟直驱型直线海浪发电机输出的电力波形，为测试直驱海浪发电系统的控制策略提供一个高性价比的测试方案。解决上述问题将填补我国在直驱型海浪发电领域一些相关研究点的空白，加快我国在海浪发电领域的研究进展，并有望促进我国大功率并网型海浪发电系统的实际应用。

结项摘要

课题对直驱型海浪发电系统进行了详细的分析和建模，提出了带复合储能环节的直驱型海浪发电系统发电控制策略、并网控制策略以及能量分层管理策略；分别搭建了基于电力电子电路和机械模拟的两套实验平台，可以实现模拟海浪发电以及验证相关的控制策略；针对直驱型海浪发电系统的能量波动，设计了电池-超级电容-超导储能的复合储能系统来平抑能量波动，并将电池寿命作为考虑量给出了优化能量分配策略；基于对直驱型海浪发电系统动力学分析的结果，提出了通过调节直线发电机阻尼和弹性来达到共振从而实验最大功率提取的优化功率控制算法。

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（2）
A Hierarchical Energy Management System Based on Hierarchical Optimization for Microgrid Community Economic Operation
基于分级优化的微电网社区经济运行分级能源管理系统
  • DOI：
    10.1109/tsg.2015.2470551
  • 发表时间：
    2016-09
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Smart Grid
  • 影响因子：
    9.6
  • 作者：
    Tian, Peigen;Xiao, Xi;Wang, Kui;Ding, Ruoxing
  • 通讯作者：
    Ding, Ruoxing
Design and Simulation of SMES System Using YBCO Tapes for Direct Drive Wave Energy Converters
使用 YBCO 带直接驱动波浪能转换器的 SMES 系统设计与仿真
  • DOI：
    10.1109/tasc.2012.2232954
  • 发表时间：
    2013-02
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Applied Superconductivity
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Ainslie, Mark;Zhu, Jiahui;Coombs, Tim;Yuan, Weijia
  • 通讯作者：
    Yuan, Weijia
基于遗传算法的内埋式永磁同步电机参数辨识方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    电工技术学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    肖曦;许青松;王雅婷;史宇超
  • 通讯作者：
    史宇超
考虑一拍滞后的PMSM电流环改进PI调节器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王伟华;肖曦
  • 通讯作者：
    肖曦
A Modulation Strategy for DC/AC Converter Based on Voltage Limitation Criterion
基于限压准则的DC/AC变换器调制策略
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    International Review of Electrical Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xiao Xi;Kang Qing;Zheng Zedong;Zhu Ziqiang
  • 通讯作者：
    Zhu Ziqiang

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
    支娜
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    张辉;谭树成;肖曦;支娜
  • 通讯作者：
    支娜
一种基于内模控制的工业机器人关节伺服系统振动抑制算法
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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    2019
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
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  • 通讯作者：
    Shkodyrev Vyacheslav

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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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