改进的能量法范文
改进的能量法范文（精选9篇）
改进的能量法 第1篇
电网中存在一些对电能质量要求很高的负荷, 如集成电路芯片, 微电子产品制造流水线, 银行及证券交易中心的计算机系统等, 若发生电能质量问题, 将带来巨大的经济损失。其中动态电压恢复器 (DVR) 是串联在系统和负荷之间用来有效调节幅值和相位的一种装置[1,2,3,4]。DVR在补偿时不仅需要考虑补偿电压幅值, 相位还要考虑到其能量的消耗[5]。当采用最小能量控制策略时, 不需或只需最少有功功率[6,7], 这不仅能减小储能设备容量还能得到较长补偿时间, 节省了系统成本, 被看作是目前最具经济性、发展性的控制策略之一。
Mahinda Vilathgamuwa等人率先提出了最优控制角α策略[8,9], 即调整参考电压的相位, 使其DVR注入电压与负荷电流之间相互垂直, 达到DVR消耗有功功率最小, 为此在DVR中引入了最小能量概念。但它需要较大补偿电压幅值和人为的带来相位跳变。
为了减小最小能量控制算法引起的相位跳变, 文献[10-11]保证DVR在一段时间内平均有功功率为零的前提下, 分别采取了分析系统电压幅值及相位跳变及限幅的方式用以减少负荷的相位跳变。文献[10]在不考虑DVR注入电压限值的情况下, 使DVR输出的三相总有功功率最小, 求出最优α角。文献[12-13]提出了最优角α按恒定步长⊗α变化求解, 但该方法需要保持负荷侧电压的相位角固定, 降低了负荷侧的电压质量。
为了解决最小能量法带来的相位跳变问题, 本文提出一种改进型DVR结构, 将DVR与TCR/TSC并联, 实现输出功率最小, 且无相位跳变。文章还对本文所述方法进行了详细探讨, 通过仿真实验, 验证了该方法的有效性。
1 改进型DVR拓扑结构
理想情况下DVR工作情况:电网侧发生电压跌落, 以跌落前负荷侧的电压作为参考, 输出补偿电压, 使负荷侧的电压保持与跌落前一致。DVR在输出补偿电压的同时消耗了一定的有功功率, 为了保证DVR能有效抑制电压跌落并减少有功消耗, 则需要对DVR的控制策略进行改进。
最小能量法通过调整参考电压相位使vdvr和Il垂直, 从而使DVR不向系统索要有功功率, 但带来了相位跳变, 且它只在一定条件下[12]才能实现, 见式 (1) 。
鉴于传统方法的不足, 本文对传统DVR结构进行改进, 即在负荷侧并联上一个TCR/TSC补偿器, 使vdvr和Idvr相互垂直达到DVR消耗有功功率为零。本文所提出的拓扑结构如图1所示。
其中, vs、vdvr、vl分别为系统的电源电压、DVR补偿电压和负载电压。Idvr为流过DVR的电流, Ic为TCR补偿的电流, Il为负载电流。由图1可知
DVR消耗的有功功率为
2 最小能量补偿策略分析
当Vdvr和Idvr互相垂直时, DVR消耗的能量最小;同时为了满足负荷相位的需要且保证负荷电流大小和相位不变, 需要借助TCR/TSC提供一个补偿电流来实现改进型最小能量。根据本文改进的DVR拓扑结构图中的各电压电流相量图分析如下, 且设负载的功率和功率因数恒定。
2.1 电压暂降
当负载侧电压vl下降且相位跳变角为0αδ90°, 各电压电流关系如图2所示。
假设负荷功率因数角θ不变, 则负载电流Il和暂降前负载电压vref的幅值大小和方向固定不变。α为负载电压相位跳变角, β为负荷电压和DVR输出电流的夹角, ϕ为需要补偿的电压相位, Ιc为TCR/TSC提供的补偿电流。从图2所示三角关系可知, DVR需要补偿的电压幅值为
需要补偿的相位角
其中Ic存在一个极小值问题, 仅当Ic与Idvr垂直时, Ic是最小值。此时, 补偿器消耗或吸收的功率为最小。则其需要流过TCR中电流幅值为
相角为
当α>90°时, 各相量关系如图3所示。
此时vdvr和ϕ关系等同于式 (5) 和式 (6) , 故不再赘述。其需要补偿TCR/TSC电流和流过DVR的电流大小如式 (9) 和式 (10) 所示。
2.2 电压暂升
当系统电压发生暂升且α<90°时, 相量关系图如图4所示。
从图4的三角关系可以得出, 系统需要补偿的电压幅值为
相角为
TCR/TSC的需要电流和相角为
当负载侧相角跳变角α>90°时其关系相量图如图5所示。
其中vdvr和ϕ的推导公式 (11) 和式 (12) 相同。由图5可知, TCR补偿器的电流幅值为
流过DVR的电流为
改进型DVR拓扑结构结合最小能量控制策略可以令负荷侧电压在电网电压发生故障前后的幅值和相位均无变化, 且DVR不向系统索取有功功率。
3 DVR控制策略
电网电压跌落故障一般情况下持续时间较短, 而DVR装置能迅速启动补偿, 电压随之恢复到正常值。本文通过Matlab/s-function函数实现软切换, 即先通过dq变换实时检测负荷电网电压vl, 之后利用S-function函数让vl和负荷参考电压值vref比较, 若|vlref-vl|>0, 表明系统发生电压跌落或暂升, 立即启动DVR补偿;否者DVR不启动补偿。
当DVR启动补偿时, 根据上述推导的相量关系计算出负荷需要补偿的电压幅值和相位、TCR/TSC补偿电流, 随后通过各自的PI和PWM模块输出到逆变单元和TCR/TSC模块中控制输出, 使得负荷电压输出保持稳定。
其中, DVR控制方法主要由前馈控制、输出电压反馈控制以及电压外环加电流内环反馈控制。电压反馈一般分为电压有效值反馈和电压瞬时值反馈, 有效值反馈具有较好的稳态性能。相比而言, 瞬时值反馈能保证更快的响应速度和更好的输出波形。电流反馈也有两种, 即滤波电容电流反馈和滤波电感电流反馈, 本文仿真系统负荷侧采用电感性负荷, 它输出电流较为稳定, 能很好地抑制各种干扰。
综上所述, 本文采用了输出电压瞬时值外环反馈和电感电流瞬时值反馈的控制方法。控制流程如图6所示。
4 仿真
4.1 系统仿真图
为了验证所述改进型拓扑结构的最小能量法的有效性和稳定性, 本文在Matlab/Simulink仿真环境下对上述进行了仿真。仿真时负荷为对称负荷, 仿真结果如图7所示。其中参数设置为:电源电压为400 V, 功率为50 Hz, 线路电阻为100Ω, 带阻感性敏感负荷, 电阻为35Ω, 电感为3.2 H。
其中DVR电压检测和控制仿真图如图8所示。
为了验证本文控制策略的有效性, 系统设计了四种情况进行仿真实验, 系统电压在仿真过程中均取标么值。
(1) 当电源电压发生30%的三相平衡电压暂降, 此时系统电压、补偿后的负载电压波形如图9所示。
(2) 当三相电压发生30%的电压暂降且每相均带有60°的相位跳变, 此时系统电压、补偿后的负载电压波形如图10所示。
(3) 当三相电压发生20%的电压暂升时, 系统电源电压和补偿后的负载电压波形如图11所示。
(4) 当三相发生不平衡时, 如A相在0.05 s发生15%的电压暂升, B相和C相发生30%的电压跌落。系统电源电压和负载电压波形如图12所示。
由图9~图12可以看出采用最小能量改进型时, DVR在电压跌落或上升时都能保证负载侧的电压稳定。
4.2 能量分析
本文对传统最小能量法和改进型最小能量法进行仿真研究。最小能量法、改进型最小能量补偿法在同一系统电压跌落分别为20%情况下的DVR吸收有功功率波形图如13所示。
从图13可以看出传统最小能量控制在补偿消耗的能量要大于本文所提控制策略。
4.3 相角分析
进行了改进型最小能量控制及传统最小能量控制单相电压跌落的仿真。补偿效果如图14、图15所示。从图中可以看出, 改进型最小能量法补偿效果比较好, 负载端电压波形相位没有变化。
5 结论
(1) 本文提出了一种新DVR拓扑结构, 并推导了基于此结构的最小能量控制策略的DVR注入电压、电流等的相位关系。
(2) 仿真结果表明, 本文所提的新型DVR拓扑结构, 不仅能很好地实现电压的连续性, 而且相比传统最小能量控制策略减少了能量的消耗, 且负荷无相位跳变。
增加TCR/TSC后, 减小了DVR能量的消耗, 系统控制性能得到了提高;但是系统的造价将增加。如何选择TCR/TSC的容量大小协调造价的经济性问题还需在今后做进一步研究。
摘要：针对传统最小能量控制策略的不足, 提出一种改进型DVR拓扑结构, 并对基于此拓扑结构的最小能量控制策略的电压、电流等相量关系进行了公式推导;提出了一种无相位跳变的最小能量控制策略;通过对负荷电压电流的检测, 利用改进型最小能量控制策略和电压电流双环控制, 实现电压幅值和相位的补偿。建立Matlab仿真模型, 在四种不同情况下对改进型最小能量控制策略的有效性进行验证;同时与传统最小能量控制策略进行对比分析。仿真结果表明该拓扑结构结合最小能量控制策略的有效性。
改进“五风” 积累追梦正能量 第2篇
转政风。政风关系到政府形象、民心向背、事业成败，不仅影响到整个社会风气，还会影响到实现中国梦的士气。十八大把党的建设摆在更加突出位置，对全党提出了更高要求，决心从中央政治局做起，给人民群众作出榜样，以实际行动来维护党的形象。在全国“两会”期间，代表委员们出行，一律不封路，坚持“与民同道”。这些看得见摸得着不扰民的做法，赢得了全国人民的积极支持。
变会风。新一届中央领导带头开短会、开会不念稿子，发言直奔主题；今年的全国“两会”与往年不同，少了鲜花、礼仪、大横幅，会序从简、会期压缩，甚至委员、代表翻阅的文字材料也变成了“瘦身”版；节省的时间用在议案、提案上。全国人大机关“严格控制小车配备和车证发放，主席团成员与代表们统一乘坐大车”；全国政协办公厅提出了改进会风的具体措施，包括合理压缩会期、简化会场布置、精简文件材料、改进会风，这项规定得到会内会外一致好评；全国政协会议的提案、简报、大会发言等文件都通过网络系统提供查阅，仅无纸化办公这一项，就可节省会务开支200多万元，赢得了各级领导的争相仿效。
改作风。作风不正是个毒瘤，腐蚀着党的集体，使党政公信力下降，严重影响到“中国梦”的顺利推进。新一届中央领导带头“约法八章”改作风，下基层轻车简从，出国访问不迎不送，用实际行动践行着“抓作风建设，从中央政治局做起”的承诺。习近平总书记视察深圳时，没有看到任何的欢迎横幅和红地毯，也没有列隊迎送，为改变作风做出了表率。
正文风。中央关于改进作风八项规定下发后，各级党委政府高度重视，领导自觉带头，媒体积极响应，减少媒体对领导活动报道数量、篇幅，加大时政亮点报道，成就宣传、民生宣传、典型宣传在逐渐增多，迸发出积极进取、奋发向上的正能量。中央要求“开短会、讲短话，力戒空话、套话”和“可发可不发的文件简报一律不发”，上行下效，让人感受到一股新风扑面而来。如果我们细心就会发现，今年以来，从中央到地方，各级党委政府的报告、决议草案等材料均被“瘦身”了，重点更加突出了，真是令人振奋。
树清风。老百姓对机关工作人员和领导干部的判断，从来都是通过具体事情，不看你“怎么说”，更看你是“怎么做”。说到做到、不打折扣、不搞变通，公信力自然树立。筑牢拒腐“防线”、坚守廉洁“底线”、远离高压“红线”，从自己做起，时刻严于律己，管好自己的腿，不该去的地方不去；管好自己的嘴，不该吃的不吃；管好自己的手，不该拿的不拿。无论在公务活动中还是个人生活中，越是在自己管辖的部门和单位，越是别人不知晓的情况下，越是八小时之外，越严格要求自己，做到脑清、眼明、口洁、手净、脚稳。常修为政之德、常思贪欲之害、常怀律己之心，做社会主义道德的示范者、诚信风尚的引领者、公平正义的维护者，体现了责任和担当，更是在用实际行动激发清廉为民的正能量。
基于能量-时延的AODV协议改进 第3篇
ADHOC网络是一种无固定基础设施的无线局域网,是处于平等状态的移动站之间相互通信组成的临时网络。由于自组织网络没有预先建立好的网络固定基础设施,因此自组织网络的服务范围通常是受限的,而且自组织网络一般也不和外界的其他网络相连接。ADHOC网络中的节点不仅要参与自身作为源节点或者目的节点的通信过程,而且可能还要参与相邻节点的通信过程中信息的转发。而在多跳转发的过程中由于节点的移动,可能会导致链路的中断与重建、数据包的丢失与重发,从而导致ADHOC网络性能下降。因此,一种合适的路由算法对于充分发挥出ADHOC网络组网灵活的特点是非常重要的。
传统的按需路由协议大多数是采用以路由跳数作为衡量路径优劣的标准,路由跳数虽然满足了路由协议简单快捷的要求,但是却忽视了网络传输时延和链路质量:在一般情况下,跳数少的路由节点间的距离相对比较远,因此网络传输时延和误码率等也会相应增大。本文在考虑到传统AODV[1]协议的缺陷的基础上,提出了一种能够平衡路由跳数和传输时延的协议:基于能量等效距离-网络时延比的ADHOC路由改进算法PET-AODV。其基本思想是在节点能量稳定度的基础上考虑网络传输时延,以区别下一跳节点的优劣,从而选择合适的路由链路,来达到提高路由效率的目的[2]。
1 PET-AODV算法的实现
1.1链路PET指标的测量
在测量链路的PET指标中的链路信号强度时,我们提出了一种信号强度等效距离的思想[3],其具体算法如下:
基于ADHOC一般应用于近地传输的特点,我们可以采取近地二路传输衰减模型[4]:在近地点,信号强度按1/r2衰减,在远地点信号强度按1/r4衰减,在这种模型下,接收到的信号功率值与节点之间的的距离为。在802.11协议标准中,信号接收门限RxThesh=3.652e-10W,在节点间距离为d=250米时得到的,于是可知,根据上述可知:。由此,我们可以获知信号强度等效距离,进一步延伸,我们可以定义一个基于信号强度等效距离的链路稳定度概率,DP用来表示未来一段时间内节点停留在相互可以保持正常通信范围内的概率。
在一条链路存在多跳的情况下,我们可以采用最大最小法来计算每一条链路的DP值,具体算法如下:
假设从A节点到B节点之间存在n条路径,其中每一条路径有m跳,则第m条路径的DP值DPm,=max(DPi),即选择每条路径中DP值最大的那一跳作为该路径的DP值。
但是这样选择最优路径存在的问题是:由于跳数较多,传输时延可能会比较大,我们引入了另一个链路选择指标:链路延迟时间T,它是指数据在整个通信期间从源节点传送到目的节点无差错接收所用的时间,引入这个指标的意义在于衡量某条通信链路的数据收发延迟,尽可能避免因某个节点转发数据量过大导致的局部性网络拥堵,从而影响路由选择的有效性。结合上述理论,我们可以得到每一条路径的能量时延比PP=DP/T,我们从中选择PP值最高的一条链路作为最优路由,即PPpath=max(PPi)。当某条信号功率越稳定,传输时延越小时,链路能量等效距离距离时延比PPi越高,由此选择出的路由稳定度和实时性越好。如图1所示,S1到S2有两条路径,设经过S4的路径为路径一,经过S3的路径为路径二。路径一的DP=0.9,T=40,PP=0.0225;路径二的DP=0.8,T=35,PP=0.0228;根据PET-AODV协议的选择的原则,我们应该选择路径二作为最佳路由。
2 算法的实现
从上述论述中可以看出,本算法采用的是需求驱动距离矢量路由算法思想,通过比较每条路径的能量等效链路稳定概率同时比较传输时延来选择最优路由,在此我们称这种算法为PET-AODV路由协议,具体实现如下:
在ADHOC网络中,每个节点在向其他节点发送数据之前,都必须首先确定一条从本节点到目的节点的路由,而AODV协议是需求驱动型路由协议,它并不定时主动发送RREQ报文来维护路由表,因此、我们需要发送路由请求广播报文RREQ,格式如下[5]:
在发送的RREQ报文中,每一个RREQ报文都具有唯一的
源节点在RREQ生存期内收到多份由不同路径发送过来的RREQ报文,在确认报文目的节点是本节点的情况下,源节点应取出各个RREQ中的DP、T值,并依此计算出各条路径的能量等效链路等效概率时延比PP,选择其中最大者作为最优路由。
源节点节点在收到RREP报文时,还应做出如下判断:如果RREP中的目的地结点序列号大于目前结点路由表中的目的地结点序列号,这意味着本结点维护的路由表项已经过时,则更新到目的地结点的路由表项[7]。如果RREP中的目的地结点序列号小于或等于结点路由表中的目的地结点序列号,说明本结点维护的到达目的地结点的路由表项仍然是最新的,无需更新该路由表项。
2 总结
本文在考虑链路能量稳定度、网络传输时延的基础上提出了一种基于链路能量稳定度、网络传输时延比的按需驱动矢量路由算法。PET-AODV该协议通过计算每条链路的能量等效距离并综合考虑网络传输时延,减少了数据链断裂次数,减少了路由重建次数、平衡了网络中各节点的负载,从而有效的提高了数据包的成功接收率和网络吞吐率,并降低了路由协议开销和分组的端到端时延[8]。
参考文献
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[5]绍青.聂景楠.一种改进的基于能量效率的AODV路由协议[J].计算机工程与应用,2007,43(28):150-152.
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[7]于斌,孙斌,温暖,王绘丽等.NS—2与网络模拟[M].北京:人民邮电出版社(北京).2007.
浅议沃尔评分法的改进 第4篇
一、传统沃尔评分法的不足
（一）指标缺乏证明力 所选定的七项指标缺乏证明力在理论上讲并没有什么方法可以证明为什么要选择这七个指标以及每个指标所占比重的合理性。指标的选择成为诸多学者对此方法应用性的最主要方面。
（二）指标选择不够全面 指标选择的全面本是采用沃尔评分法的基本原则之一。沃尔评分法所选用的七项指标，包括流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和净资产周转率。沃尔认为这些指标分别能代表着企业的偿债能力、营运能力和盈利能力。而在财务分析的指标体系中，企业的发展能力指标也从另外一个角度说明企业的财务状况，成长能力指标也是评价一个企业财务状况优劣的重要指标。因此，整个指标体系应由获利能力、偿债能力、营运能力和成长能力四个方面组成。
（三）评分计算方法不合理 从传统的沃尔评分法的得分计算式中，我们可以得出结论，若某一个财务指标相对于所选定的参照标准财务指标是，会对总评分产生不合逻辑的重大影响。如某项财务比率指标实际值提高一倍，该指标最后评分则是标准分的两倍；而财务比率指标实际值缩小一倍，其评分为标准分的一半，这显然不合理。所以在应用沃尔比重评分法评价企业综合财务状况时必须注意由于技术性因素对总评分的影响否则会得出不正确的结论。
二、对传统沃尔评分法的改进
沃尔评分法将偿债能力、营运能力以及盈利能力三种指标体系结合起来，对企业的综合财务状况能做出较为系统的评价。因此，对评价企业财务状况，具有一定的积极意义。但鉴于诸多环境及因素的影响，无论是指标体系的构成内容，还是指标的计算方法和评分标准，都有必要进行改进和完善。笔者试着从以上不足的方面提出对沃尔评分法进行一定程度的改进。
（一）对指标不够全面的改进 笔者建议从指标体系中，扩大指标选用范围，这样既能发挥指标的代表性作用，又能兼顾其他指标含义的体现。整个指标体系应由获利能力、偿债能力、营运能力和成长能力四个方面组成。
其一，偿债能力指标。偿债能力指标应包括流动比率、权益乘数和经营净现金比率三项。流动比率是评价企业短期偿债能力的常用指标；权益乘数反映企业对财务杠杆的利用程度，同时反映负债对企业的影响，是评价企业长期偿债能力的重要指标。经营净现金比率（经营活动现金净流量/负债总额）是衡量企业由经营活动获得的现金流量承担全部债务的能力。
其二，营运能力指标。营运能力指标应包括应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率和净资产周转率，取消原沃尔比重分析法中的固定资产周转率，因为已经有总资产周转率作为指标代表，可以避免指标重复。
其三，获利能力指标。获利能力指标应包括净资产收益率、资产报酬率、销售净利率和净利润现金含量四项，如果是股份制企业，则还应包括每股净收益。销售净利率、资产报酬率、净资产收益率和每股净收益，均是从数量上反映企业的获利能力，净利润现金含量（经营活动现金净流量/净利润），则是从质量上评价企业的获利能力，它反映了当期实现的净利润中有多少是有现金保证的。
其四，成长能力指标。成长能力指标应包括总资产增长率、销售增长率、利润增长率和资本保值增值率，这四个指标从不同的角度反映了企业的发展能力。
（二）对评分计算方法不合理的改进 改进后的评分方法，其中标准比率的确定是以本行业平均数为基础的（这可以依据企业进行财务分析的目标有所不同，有时也可选择行业中的高标准值），在此基础上进行适当的理论修正，在给每个指标评分时，设定评分值的上限（正常值的1.5或2倍）和下限（正常值的一半），以减少个别指标异常对总分造成不合理的影响。此外，给分时采用“加”和“减”的关系来处理，以克服当某一指标严重异常时，会对总评分产生不合逻辑的重大影响。 具体得分计算可改进为以下方法：
每分比率=（行业最高比率-标准比率）/（最高评分-评分值）
综合得分=评分值+调整分
调整分=（实际比率-标准比率）/每分比率
例如，某公司流动比率数据，笔者设计了3种不同情况如下所示：
按照传统计算方法，第一种情况，当公司流动比率出现奇高，流动比率项目得分=8*（8/2）=32，但高于最高评分，则此比率应得分数最多为16分。
按改进后的方法计算则如下：
每分比率=（10-2）/（16-8）=1
调整分=（8-2）/1=6
综合得分=8+6=14
其他两种情况依次计算可以得出，如表1：
可见，改进后的计算方法遵循稳健原则，一定程度上减少了比率奇高或奇低时给企业综合得分带来的不合理性影响，以免夸大或抵消掉其他指标对企业得分的贡献。
（二）个别指标计算方法的探讨 具体改进如下：
其一，净资产收益率。净资产收益率的计算公式为净利润/（期初净资产+期末净资产）/2，它是反映企业获利能力的综合性指标。该公式中的净资产多是以资产负债表中的数据为准，表内的数据对企业财务分析有很重要的因素，但表外因素有时也会从某一方面影响到企业的财务状况。如我国的股份制企业的利润分配中，主要有现金股利和股票股利两种形式。现金股利的分配会影响到净资产，但采取股票股利的形式分配，则净资产不受影响。也就是说，对于同一企业如果采取不同的股利分配方式，就会产生不同的净资产收益率。因此，对于净资产收益率的计算公式中的期末净资产，有必要考虑把股利分配的因素剔除，而使用利润分配前的净资产，即净资产收益率可改为： 净资产收益率=净利润/（期初净资产+利润分配前的期末净资产）/2
其二，应收账款周转率。应收账款周转率是反映年度内应收账款转为现金的平均速度，它是反映企业营运能力的重要指标之一。其一般的计算公式为：应收账款周转率=赊销净额/平均应收账款。对于企业未收回的货款，除在“应收账款”账户反映以外，“应收票据”也占有相当的比重，且要于不同企业的结算方式有关联，如果某一公司大量采用票据结算方式，再用传统的计算方式来反映未收款项的周转速度就有很大的出入，不能反映企业财务的真实情况。故公式中的分母应包含应收票据的金额，其计算公式应为： 应收账款周转率=销售净额/（平均应收账款+平均应收票据）。
其三，资本保值增值率。资本保值增值率是考核经营者对投资者投入资本的保值和增值能力的指标，目前一般的计算公式为：资本保值率=期末所有者权益总额/期初所有者权益总额。该指标等于100%为保值，大于100%为增值。企业的资本其实是包括两个部分，即“本钱”和“利钱”，本钱是指包括实收资本（股份制企业的股本）和资本公积，这部分除了少量的其他来源的资本公积外，主要是投资者投入的；利钱是指由企业在持续经营的过程中带来的利润在企业中的保留和积累，体现为盈余公积和未分配利润。很显然，资本的增加主要是来源于这两部分的增加。但是，依靠“本钱”的增加，只能反映企业规模的扩大和投入资本的增加，并不能反映出企业资本的保值和增值。有时甚至在企业出现严重亏损时，按传统的计算公式，结果也能大于100%，不能真实反映企业财务状况；另一方面，期初和期末的所有者权益是在两个不同时点上，按照货币时间价值和通货膨胀原理，是不能直接对比的，缺乏可比性，必须在考虑时间价值和通货膨胀的基础上，进行对比，方能取得真实、可靠的信息，从而对企业财务状况作出正确的评价。
三、结语
所以，对企业财务状况进行分析评价，采用方法时也应考虑到所在行业、经济环境等等企业实际情况，对一些传统的分析方法可以进行一定的修正和改良，以便更好地对企业自身情况作出更为合理的评价。
参考文献：
［1］陈勇：《财务管理案例教程》，北京大学出版社2003年版。
改进的能量法 第5篇
发电单元控制的主要目的是完成上层调度机构下发的指令,同时保证能量转化过程能够安全平稳地顺利进行,设计有效的发电单元控制策略对于发电单元自身以及电力系统安全、稳定、经济运行具有至关重要的作用。
目前,多数控制策略的设计所采用的都是发电单元简化模型(机炉模型)[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。该简化模型基于以下假设:发电单元转速与电网频率严格相同,发电机转子自身旋转动能不发生任何变化,认为机械功率PM与电磁功率PE相等。
上述假设在电力系统稳定运行时尚可接受,但是在电力系统紧急状态下是不严密的。
当电力系统出现紧急状态时,电网侧负荷变化速度远快于发电单元锅炉侧能量补给速度,此时发电机转子也和锅炉汽包及其管道一样,承担“储能”环节作用,在能量转化的过程中释放其旋转动能,暂时满足电网侧负荷的需求。本文从能量转化的角度,分析了锅炉、汽机、发电机和电网负荷之间的能量供需特性,明确指出在电力系统紧急状态下,必须使用发电单元整体模型(锅炉、汽机、发电机)才能准确描述其内部能量转化过程。
直接能量平衡控制是基于机炉模型,在机跟炉控制模式基础上的一种改进控制方式,成功地解决了能量平衡过程中锅炉动态响应慢的问题,这种设计思想在大型机组的控制中广泛应用。基于发电单元整体模型,本文根据能量平衡原理,设计了可以完全替代直接能量平衡控制策略的改进能量平衡控制策略。相对于基于机炉模型的直接能量平衡控制,本文提出的控制策略不仅在电力系统平稳运行工况下,而且在电力系统紧急状态下,能够更加精确、快速地描述发电单元内部能量转换过程中能量平衡情况,使得主汽压力动态效果得到明显的改善。
1 发电单元简化模型存在的问题
目前,在多数与发电单元能量转化相关问题的研究中,设计相关控制策略时,考虑的工况均是发电单元接到上层调度的指令,不考虑电网负荷变化对发电单元的影响,在保证主蒸汽压力尽量平稳的同时,增减锅炉的燃料投放量,迅速响应上层的有功调度指令。
在此运行工况下,发电机的功能仅仅是将从汽轮机处得到的机械功率转变为电磁功率,该能量转化过程很快;同时汽轮机汽门处蒸汽做功能力很难直接测量,故目前研究采用的假设是认为机械功率PM与发电机向电网输送的电磁功率PE相等。
这种假设本质上是忽略发电机环节的动态特性,进而将发电单元简化为双输入、双输出的机炉系统,其有功控制的输出本质上是机械功率PM。
典型机炉模型是De.Mello模型,框图如图1所示。图中,B为单位时间进入锅炉的燃料,τb为锅炉燃烧和传热时间常数,DQ为单位时间锅炉受热面的有效吸热量,DD为单位时间进入蒸气管道的蒸气流量,Cb为锅炉汽包的蓄热系数,pD为蒸气管道入口蒸气压力(汽包压力),pT为蒸气管道出口压力(汽机的主蒸汽压力),DT为单位时间进入汽轮机的蒸气流量,Cn为蒸气管道的蓄热系数,μ为汽门开度,τH为高压缸时间常数,τML为中低压缸时间常数。
该模型是在对锅炉、汽机动态及工质做功过程中各个部分的能量供需关系研究的基础上,从物质平衡、容积平衡和能量平衡角度构造的,体现出机炉对象的2个本质非线性特征:汽包压力和主蒸汽压力差值同蒸汽流量存在的平方根关系;主蒸汽流量同主汽门开度和主汽压力的乘积成比例关系。其数学描述见式(1)。
显然,简化模型忽略了发电机环节,“割裂”了发电单元和电网及其他元件的联系,从而将发电单元作为一个“孤立”的系统进行分析并设计相关控制策略,无法及时考虑电网侧负荷变化对发电单元能量转化控制的影响,这和实际运行情况不完全符合。
文献[10]明确指出,递阶控制框架下的发电单元控制虽然是电力系统中的一个子系统控制问题,但是其控制策略有必要及时考虑系统中其他元件对单元机组动态过程的影响,在此基础上设计的控制策略才更有效,更符合实际的需要。
2 考虑发电机环节的必要性
电力系统规模庞大,其运行工况具有多样性,复杂性。当电源断开或负荷突然增大时,由于电源提供的总机械功率和电网负荷间的严重不平衡,会引起系统频率突然大范围下降;如果系统备用容量不足或不及时采取措施,频率将进一步下降,导致低频切负荷装置的启动,甚至频率崩溃事件的发生。
电力系统紧急状态的出现不仅表现在发电和输电设备的破坏上,而且表现在基本变量频率和电压极限的破坏上。
由于发电单元中锅炉具有较大的时间惯性,汽门在协调控制策略下为了避免机组主汽压力的波动过大,从锅炉侧“抽取”能量时,其开放的速度会受到限制;当发电机机械功率和承担的电网侧负荷之间在较长时间内不平衡,此时发电机承担的负荷变化速度很快,而汽轮机传送给发电机的机械功率难以及时满足负荷的需求,于是发电机转子将自身旋转动能释放,转化为电磁能,“暂时”满足负荷的需求。
发电机转子的状态方程也说明了上述物理过程,式(2)是忽略阻尼的发电机转子方程。
其中,τJ是转子惯性时间常数。当方程中PM和PE之间存在能量不平衡时(如PE持续大于PM),转子的转速会持续下降,此时发电单元的有功调节装置会动作,增加PM直到和PE一致。发电机转子方程和锅炉的汽包及管道的数学表达式在性质上都是积分环节,和电力系统紧急状态的物理过程中表现出来的“储能”特性是一致的。
由上述分析可知,目前采用发电单元简化模型设计相应控制器时,所面临的工况具有局限性,只能反映发电单元接收有功出力指令后,“汽轮机提供多少能量即向电网输送多少能量”的情况,不能反映电力系统紧急情况下区域有功失去平衡,负荷快速变化导致向发电单元“强行索取”能量的情况。
显然,发电单元稳定运行时,其向电网提供的能量全部来自于锅炉燃料转化的能量。考虑发电机环节的发电单元整体模型,可以完整、准确地描述其内部能量转化的全部过程;同时,发电机环节的能量不平衡导致转子转速的变化在时间上要超前主汽压力的变化。考虑以上因素设计能量转化的相关控制策略,必将能够有效改善发电单元能量转化过程中的平衡问题。
除此之外,由于电力系统均使用同步发电机,发电机环节还具有“间接”感知电网频率变化趋势的功能,考虑发电机环节动态特性对于发电单元整体能量控制具有重要的指导作用。
众所周知,实际电力多机系统一般均采用递阶控制结构,通过上层调度和底层元件控制共同作用,保证系统的安全、稳定、可靠的运行[11,12]。其结构如图2所示。
递阶控制结构的特点之一是较高决策层的周期较长。实际中的电力系统上层调度机构(系统级控制)是通过测量电网频率的变化来间接得知上一个时间周期下发的总出力指令和实际负荷之间的缺额,计算并下发给每台机组新的有功出力指令,以保证系统频率维持并稳定运行在额定频率(50 Hz)。这个过程的时间周期相对底层元件控制是较长的。
如果底层的发电单元能够及时“感知”电网侧变化,一旦转速出现持续下降,不仅可以在主蒸汽压力没有变化之前及时将能量平衡情况反馈给锅炉燃料控制,而且可调整发电单元的能量转化相关控制策略,提前做好相应的准备,大幅提高机组应对上层调度指令的响应速度,对于机组自身任务的完成,以及系统的安全、稳定控制都具有重要的意义。
基于以上分析,本文认为考虑电力系统紧急状态下的机组有功控制策略有必要使用包含发电机环节的发电单元整体模型。
3 发电单元整体模型
火力发电单元是由锅炉、汽轮机、发电机三部分组成。图3是发电单元整体模型框图,完整描述了发电单元内部能量转化过程。其中锅炉、汽轮机环节同图1,发电机环节采用典型的二阶模型[13],主要反映转子的物理动态过程,忽略励磁动态过程,图3的电磁方程、定子电压方程及坐标转换均为代数方程。
图3中,E′q为q轴暂态电势,PM为机械功率,PE为电磁功率,ω为发电机转子转速,δ为发电机功角,锅炉、汽轮机变量见图1。
发电单元的主要任务之一就是实现能量的连续转换过程。锅炉、汽轮机和发电机环节能量转换过程是否处于平衡状态,可以通过关键的物理量得知。
a.锅炉环节的能量平衡关系。由图3可知,锅炉的输入能量是燃料B,输出能量是汽轮机的进汽量DT,主蒸汽压力pT和汽包压力pD是衡量锅炉能量平衡的状态参数。
b.汽轮机组(汽轮机、发电机环节)的能量平衡关系。汽轮机的输入能量是汽轮机的进汽量DT,输出能量是机械功率PM;发电机的输入能量是机械功率PM,输出能量是电磁功率PE(即机组承担的负荷),发电机转速ω是反映发电机能量平衡的状态参数。
发电单元完整模型的状态方程如式(3)所示。
可见,基于机炉模型设计的直接能量平衡控制策略,仅考虑了锅炉环节的能量平衡问题;而发电单元整体模型可以完整地描述锅炉环节和汽轮机组2个环节的能量平衡过程。基于完整模型根据能量平衡原理设计控制策略可以更好地改善发电单元内部能量转化过程中各个环节动态过程的能量平衡状况。
4 基于发电单元整体模型的改进能量平衡控制
传统的直接能量平衡控制是基于机炉模型而提出的一种先进的锅炉跟随控制构成方式,本质上仅考虑了锅炉环节的能量转化过程中的平衡状况,和压力直接反馈控制相比,较好地解决了锅炉动态响应慢的问题。
所谓的能量平衡,是指满足控制目标所需求的能量与输入能量之间的平衡状况。汽门处主蒸汽压力能够充分反映锅炉能否及时提供所需能量,实现动态以及稳态时能量平衡的重要物理量。发电单元能量控制若基于能量平衡原理分析和设计,更能体现发电单元负荷控制的物理本质,更易于理解和实现,结构简单,调整方便。
这种控制的基本思想是将锅炉储能的变化信号修正能量需求平衡过程的动态偏差,采用前馈方式直接将能量需求信号作用于燃料控制系统,提前改变燃料量,使控制过程既能快速响应,又能尽量减少动态偏差。
显然,从电力系统结构化模型的角度出发,发电单元应该是结构化模型中的一个子系统,发电单元是通过发电机环节与电网建立物理联系。由图3可知,电网向发电单元索取的能量是PE,发电单元燃料供给的能量是B。当电力系统处于紧急状态时,发电单元承受的PE会快速变化,而锅炉大惯性环节特性使得DQ难以及时做出相应变化,PE与DQ之间能量出现不平衡现象,发电单元内部相关的状态量pD、pT、ω均出现明显的变化,各自改变自身储能,及时弥补PE与DQ之间的不平衡情况。
基于发电单元完整模型的改进能量平衡控制策略,本质上是电网需求能量与发电单元燃料供应能量之间的平衡。发电单元稳定运行时,其向电网提供的能量全部来自于锅炉燃料转化的能量。主蒸汽压力,就是反映锅炉能否持续稳定提供需求能量的重要物理标志量,其动态效果的好坏直接反映锅炉在动态过程中满足能量平衡的好坏程度。
基于能量平衡原理和发电单元整体模型,改进能量平衡控制策略的具体推导过程如下,控制结构框图如图4所示。
4.1 电网侧能量需求信号
由图4中转子方程可知,发电机电磁功率:
由于PM难以直接测量,近似可以用DT代替汽门处主蒸汽做功的能力。
若用有功出力的设定值PEset代替PE,则能量需求信号表示为
4.2 锅炉的能量输入信号(基于De.Mello模型)
由于锅炉燃料热值的变化以及燃料量准确计量的困难,很难用燃料量来直接计算输入锅炉的能量。
由图4可知,汽包压力和主汽压力的变化取决于锅炉蒸发量和汽机蒸汽耗量的平衡。
锅炉蒸发量为
能量输入信号作为能量需求信号的反馈信号,取其偏差作为锅炉燃料控制的依据:
由于考虑了发电机转子的动态过程,基于发电单元完整模型的改进能量平衡控制策略,不仅考虑了汽包及其管道“储能”环节的能量变化前馈,还包含了发电机转子环节能量变化的前馈作用,准确描述了电力系统紧急工况下,发电单元燃料输入和满足控制目标时电磁功率输出之间的平衡情况。从控制的角度,该控制策略增强了微分前馈作用,可以有效改善大惯性环节的动态响应速度;从物理的角度,当指令发生变化时,前馈控制器能够直接改变锅炉的燃料量,较大幅度地改变机组的能量输入水平,及时补充能量,以满足发电单元向电网输送能量的需要,从而快速实现发电单元内部能量转化过程的能量平衡。
5 仿真
本仿真研究中做以下必要的假设:锅炉系统燃烧,给水和给风正常;励磁系统工作正常。
仿真采用2机系统,结构如图5所示。
发电单元机组1的模型如图3所示,其中锅炉、汽机相关参数见文献[14],发电机相关参数见文献[15],单元机组1、2的有功出力初值是450 MW,电网中总的负荷是900 MW(电网中的负荷假设为纯电阻性负荷)。
单元机组1的燃料、汽门的初值分别为B0=0.9,μ0=0.9(均为标么值),其内部重要状态的初始值为pD0=18.97 MPa,pT0=16.18 MPa。
直接能量平衡以及改进直接能量平衡控制策略中,压力调节器PID2,KP=0.008,KI=0.000 024,KD=0.15;汽门功频调节器PID1,KP=0.03,KI=0.000 07(由于控制器输入是有名值,输出是标么值,故控制器参数数量级很小;为了比较控制策略的优劣,2种方法中所使用控制器的参数相同)。
运行工况:当机组2出现故障,出力快速降低(由450 MW降至400 MW),对于被研究的机组1,其承担的负荷按照同样的速度快速增加;上层调度“感知”到发电机组总的有功机械出力与电网负荷之间的不平衡情况后,为维持系统稳定运行,30 s后给机组1下达增发有功的指令,由450 MW增加到500 MW,同时让机组2维持400 MW的出力继续运行。
在此紧急状态下,机组1所承担的电磁功率变化速度(即机组2快速降低出力的速度)很快;而机组1的机械功率受制于锅炉的响应速度,持续增加的速度较慢,因此机组1的机械功率和电磁功率在紧急状态下的动态过程中是不相等的,动态过程中两者的差异如图6所示。该结果说明当发电单元电磁功率(即承担的负荷)大于机械功率时,发电机转子的确表现出“储能”特性,释放自身的旋转动能并转化为电磁功率,用以弥补机械功率的不足,暂时满足电网侧负荷的需求。
图7中实线是基于机炉模型的能量直接平衡控制策略下的主汽压力响应曲线;虚线是基于发电单元完整模型的改进能量平衡控制策略下的主汽压力响应曲线。和直接能量平衡控制策略相比,改进能量平衡控制策略基于发电单元整体模型,考虑了发电机环节的动态过程,更加精确、快速反映了发电单元能量输入和输出之间的平衡情况;增强的前馈控制器可以更有效地加速锅炉燃料供给,及时补充能量,有效改善了汽轮机从锅炉侧“过度”抽取能量导致锅炉汽包及管道储能的变化状况,故主汽压力波动的幅值有明显的减小,几乎没有振荡。
6 结论
a.本文分析了发电单元能量转换过程中锅炉、汽机、发电机各环节的特性,指出在电力系统紧急状态下,有必要使用考虑发电机环节动态特性的发电单元整体模型分析能量转化过程并设计控制器,以满足复杂运行工况的需要。
b.基于发电单元整体模型提出了改进能量平衡控制策略,更加准确、快速地描述了发电单元燃料输入和电磁功率输出之间的能量平衡情况,可明显改善锅炉主蒸汽压力的控制效果。
c.考虑发电机环节的发电单元整体模型,通过本机转子转速的变化“感知”整个系统有功平衡的情况,将发电单元的自身安全运行和系统安全运行综合考虑,为发电单元的有功协调控制提供了新的思路。
摘要：分析了在电力系统紧急状态下,基于发电单元整体模型设计锅炉主汽压力控制器的必要性,并提出了基于该模型的改进能量平衡控制方法。指出与锅炉汽包一样,发电机转子也具有储能特性;和传统发电单元简化模型(机炉模型)相比,在电力系统紧急状态下,考虑发电机转子动态特性的发电单元整体模型,更能够精确描述复杂运行工况下发电单元能量转化过程中的能量平衡状况。基于发电单元整体模型,从能量输入和输出之间平衡状况的角度,提出了改进能量平衡控制方法。仿真结果表明,和基于传统发电单元简化模型(机炉模型)的直接能量控制方法相比,所提出的基于发电单元整体模型的改进能量平衡控制方法,更加具体反映了发电单元内部元件之间能量供求的动态平衡状况,有效加快了锅炉动态响应速度,改善了锅炉主汽压力的动态性能。
改进的能量法 第6篇
无线Ad Hoc[1]网络是指一组带有无线收发装置的移动节点组成的一个多跳的临时性的自治系统。整个网络没有固定的基础设施,也没有固定的路由器,所有节点都是移动的,并且都可以以任何方式动态地保持与其他节点的联系,广泛应用于军事领域、自然灾害、紧急通信等领域。在Ad Hoc网络中AODV路由协议[2]是一个比较成熟且广泛接收的路由协议,具有较低的内存和处理开销,实现简单。本文考虑了节点的剩余能量和节点的已使用缓冲区大小两个度量,提出了基于AODV路由协议的能量和负载均衡的B-AODV协议,B-AODV协议有效地降低并均衡了AODV路由协议的能量消耗和负载均衡,延长了网络的生存时间,提高了包的传输率,充分利用了网络资源。
1 AODV路由协议简介
AODV(Ad Hoc on Demand Distance Vector)协议实质上就是DSR[3]和DSDV[4]的综合。在AODV算法中,为找到通往目的节点的路由,源节点将广播一个路由请求分组RREQ,收到RREQ的中间节点根据RREQ中的消息,建立到源节点的路由,在路由表增加一个路由条目,称为“反向路由”,然后它再向周围节点广播此分组。如果目的节点收到RREQ则向源节点回复路由应答分组RREP,RREP沿着刚刚建立的反向路由向源节点传送,在此过程中,收到RREP的节点建立到目的节点的路由,在路由表中增加一个路由条目,称为“正向路由”。正向路由条目的目的节点是RREP的源节点,下一跳将是RREP发送给本节点的邻节点。
当一个节点检测到其到邻居节点的路由不再有效时,触发路由维护过程。它要删除路由表中的该路由表项,发送一个链路失败消息,这时,一个路由应答消息通知正在使用该路由的邻居节点该路由不可用。接收到该消息的邻居节点也要重复上述过程,直到到达该消息的源节点。源节点可以选择终止数据发送或通过发送一个新的RREQ来发现新路由。
2 B-AODV路由协议
在改进的AODV协议中,发现和维护进程使用了两个度量,这两个度量根据每个节点上保留的本地信息来更新。节点剩余能量是通过计算节点剩余电池能量来计算的,节点的负载是根据它的发送缓存区的被占用大小来表示。根据文献[5]定义综合评价指标,即一条路径的开销函数由式(1)给出:
式中:POWER是节点的剩余电量值;BUF是已使用缓存区大小值;w0,w1为一组权值,满足w0+w1=l。式(1)为一条路径的综合评价指标,其中节点的剩余电量属于加法尺度,节点的已使用缓存区大小符合凹性尺度[6]。因此对于路径P=(i,j,k,,l,m):
分项值加1是为了防止POWER为0。
由综合评价指标可知,若相同的源节点、目的节点对之间存在两条路径P1和P2,若f(P1)<f(P2),则称路径P1优于P2;若f(P1)=f(P2),则最小跳数路由为较优路由。
B-AODV协议与AODV协议的区别与改进在于路由的发现过程。在路由的请求报文RREQ中增加了新域:节点剩余能量及已使用缓存区大小。节点的剩余能量用节点电池剩余寿命来表示,节点的电池剩余寿命由文献[7]中的解释来衡量。
当某一源节点向某一目标节点发送分组时,如果路由缓存区中没有可用的路径,则节点将启动路由发现过程,发送路由请求分组(RREQ)。发送的RREQ分组中包含源节点本身的节点剩余能量和缓存区大小的值,当其他节点接收到RREQ分组时,如果它不是路由发现的目标,这时即便该节点拥有到达目标节点的路由,也不向源节点发送RREP分组,而是将本节点的节点剩余能量和缓存区大小的值加入RREQ分组中的节点剩余能量及已使用缓存区大小域中,然后转发此RREQ分组,在RREQ分组到达目的节点后,目的节点不会立即回复路由应答分组RREP,而是等待3*NODE_TRAVERAL_TIME时间,接收从别的路径传递给此节点的其他RREQ,比较接收到的各RREQ中的f(P)值,目的节点沿着f(P)值最小的RREQ分组到达的相反路径单播RREP分组。
B-AODV协议的路由维护过程和AODV协议的路由维护[8]过程一样,都采用源节点路由重建和本地修复两种维护方式。
3 仿真结果及分析
使用Linux系统下NS 2[9]来模拟网络环境,把B-AODV和AODV进行对比分析。仿真网络环境:拓扑结构:600 m600 m;节点数目:50;节点最快移动速度:20 m/s;模拟时间:200 s;节点功率范围:250 m;节点的初始能量10 J;发送功率600 mW。
图1比较了B-AODV和AODV耗尽能量的节点数。起初每个节点的能量都是满的,但随着模拟时间的延长,B-AODV和AODV路由协议中死亡节点数都急剧地增加,原因是随着死亡节点的增加,未死亡节点有更大的分组传输负荷,导致消耗更多的能量,从而加速了节点能量的消耗。随着时间的延长,B-AODV路由协议和AODV路由协议的死亡节点数的差距越来越大,因为B-AODV路由协议能根据节点的剩余能量来选路,平衡了节点能量的消耗,使耗尽能量的节点数降低,从而延长了网络的生存时间。
图2比较了B-AODV路由协议和AODV路由协议的包传输率,可以看到B-AODV路由协议的包传输率比AODV的包传输率有了很大的提高,原因是随着模拟时间的延长,死亡节点的增加,其他节点的传输负荷的加大,导致了丢包率的增加,并最终导致了网络分割[10]。B-AODV路由协议在寻路时考虑了节点的剩余能量和节点的已使用缓存区的大小两个度量,相比于AODV路由协议提高了包的传输率。
4 结 语
提出一个基于节点剩余能量和节点负载的AODV路由协议B-AODV,通过在路由的请求报文RREQ中增加新域:节点剩余能量及已使用缓存区大小。在RREQ经过的每个节点,将节点的节点剩余能量和缓存区大小的值加入RREQ分组中的节点剩余能量及已使用缓存区大小域中,然后转发此RREQ分组,在RREQ分组到达目的节点后,目的节点需要继续等待3*NODE_TRAVERAL_TIME时间后,接收从别的路径传递给此目的节点的其他RREQ,再比较接收到的各RREQ中的f(P)值,目的节点沿着f(P)值最小的RREQ分组到达的相反路径单播RREP分组。通过此方法使得B-AODV支持能量和负载均衡。通过NS 2的仿真以及对仿真结果的分析得出,B-AODV路由协议相比于AODV路由协议在网络的生存时间、包的传输率上都得到了提高和改进,充分利用了网络资源。
摘要：在Ad Hoc网络中AODV路由协议是一个比较成熟且广泛接收的路由协议,具有较低的内存和处理开销,实现简单,但是AODV协议在能量和负载方面却存在着很大问题;针对这个问题提出无线Ad Hoc网络中基于AODV路由协议的能量和负载均衡的B-AODV协议。B-AODV协议考虑了节点的剩余能量和节点的已使用缓冲区大小两个度量,使之支持能量均衡和负载均衡,仿真结果表明B-AODV协议有效地均衡了AODV路由协议的能量消耗和节点的负载,延长了网络的生存时间,提高了包的传输率,充分利用了网络资源。
关键词：Ad Hoc网络,AODV协议,能量消耗,负载均衡,B-AODV协议
参考文献
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改进的能量法 第7篇
关键词：无线传感器网络,路由算法,LEACH,簇首节点
无线传感器网络节点耗能低、可以大规模部署并可以获取各种类型的环境信息。它具有组网灵活、网络规模可变等优点,在当今社会许多领域都得到了广泛的应用。目前由微型传感器节点组成的无线传感器网络已经发展成一个重要的计算平台[1]。在无线传感器网络中,无线通信所消耗的能量要远大于计算和传感所消耗的能量[2]。因此一种高效的路由协议可保证无能量补充的无线传感器网络的工作寿命。
无线传感器网络中有很多优秀的分簇路由算法,最经典的有LEACH[3](Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法及其衍生出的算法,这些衍生算法都是针对LEACH协议的改进,包括PEGAGIS[4](power-efficient gathering in sensor information system)等一批优秀算法。
另外,对LEACH协议的改进协议,如文献[5]对每轮簇首节点的数量及簇内成员数量进行限制,文献[6]和文献[7]中将簇首组成链式结构,文献[8]中的成簇机制选用了不对称结构。这些算法的提出,都为LEACH协议的发展与应用做出了贡献。
1 LEACH协议介绍
1.1 LEACH协议概述
LEACH协议由MIT的Heinzelman等人提出,是第一个在无线传感器网络中提出的分簇式路由协议。文献[9]中的仿真结果表明,与一般的平面多跳路由和静态分层算法相比,LEACH可以将网络生命周期延长15%。LEACH协议提出了一个“轮(Round)”的概念,即采用循环方式依据一定条件随机选择簇首。
簇的建立阶段主要是选取出簇首节点,其他普通节点依据规则形成簇,为节点的通信做好准备。在簇首的选取过程中,每个节点生成一个0~1之间的随机数,如果生成的随机数小于阀值,那么这个阶段就被选为簇首;否则就放弃。阀值的大小T(n)由公式1确定:
公式1中,p为节点成为簇首的百分数,r为当前执行的轮数,G为之前(1/p)次循环中未当选过簇首节点的集合。
节点被选为簇首后向全网发送广播信息,其他没有成为簇首的节点监听簇首广播,并比较其监听到的广播信号的强度,然后加入那个信号最强的簇首所代表的簇。当所有节点成为簇首或者选取簇首成簇之后,簇的建立阶段结束,网络转为稳定的数据通信阶段。
在稳定的数据通信阶段,如果簇内某一节点有数据要发送,可以在预分配给本节点的时隙内经TDMA把数据发送给簇首,再由簇首经数据融合之后发送给汇聚节点。
1.2 LEACH协议的不足
LEACH协议中簇首的选择完全依赖于簇首选择时生成的随机数,由于极大的不确定性,从而导致了如下两个问题:
1)LEACH协议的簇首选举算法中没有添加能量参数。LEACH认为网络中的节点(除汇聚节点外)都是地位相等的,因而会导致某些节点密集地被选举为簇首,产生大量的能量消耗,从而过早死亡。
2)LEACH的簇首选举算法中没有地理位置参数。因为簇首选举的随机性,会导致簇首节点的分布不均匀,可能会出现网络部分区域簇首过于密集或稀疏,从而网络出现部分区域节点过早或集中死亡。
2 新的簇首选择机制LEACH-L和LEACH-LE
为了避免区域中簇首节点过于密集和成簇过于不均,进一步平衡网络的能量负载分布,提出了一种新的簇首选择机制,通过考虑相关节点的地理位置信息来优化簇首选择。
2.1 LEACH-L簇首初选
在此过程中,首先使用LEACH协议的簇首选举算法进行簇首选举。对选举出的簇首节点进行判别,若被选举为簇首的节点在其所在区域内发现有已有簇首节点,则该节点放弃成为簇首;否则,该节点成为簇首。
2.2 簇首节点的增补
理想状况的簇首选举结果如图1(a)所示。但是由于LEACH协议簇首选举算法的随机性,使得很可能2个或以上同区域节点被选举为簇首,而根据2.1的规则,这些节点中只有一个能成为簇首节点,其他不能成为簇首节点,如图1(b)所示。
在设置被选举为簇首节点的概率p值时不可能很大,这就很可能导致在某些区域中不存在簇首节点,如图1(c)所示,所以要在这些区域中进行簇首的增补。
出于节省能量的考虑,在遍历区域中节点后,选取距离汇聚节点最近的普通节点成为簇首,执行簇首的功能。如图1(d)所示,1号节点因为距离汇聚节点较近而选为簇首节点,2号和3号节点则因为比1号节点相距汇聚节点远而不能成为簇首。
2.3 LEACH-L协议簇首选举算法
根据2.1和2.2节中的叙述,可以得到LEACH-L协议的簇首选举算法大致如图2所示。
2.4 成簇过程
在所有区块中的簇首被选举完毕后,执行成簇过程。由于某些处于区块边界的节点可能距离相邻区块内簇首节点更近,收到其广播信号更强,意味着与该簇首成簇在通信过程中的能量消耗会更少。所以不强制这些节点与其所在区块中的簇首成簇,以减小节点通信的能耗和缩减算法的复杂度。
2.5 对LEACH-L的补充LEACH-LE
模拟仿真结果表明,基于2.1中LEACH-L算法的收敛曲线表现不是很理想。故在LEACH-L中加入能量参数,约束收敛曲线。其中采用的能量参数如式(2)所示:
其中,Eth为节点当前剩余能量,r为当前执行的轮数,n为节点总数,α为参考系数。在(2)式中通过参考系数α的调整,可以控制算法的收敛曲线。
3 仿真结果与分析
仿真使用MATLAB R2010a作为仿真环境。在仿真中主要记录各个普通节点的能量消耗情况,得到仿真场景中节点能量消耗、节点死亡个数和时间对应的曲线以及基站接收到的数据包数量对比。
3.1 仿真参数
在仿真中,初始能量E0=0.5J;能量参数采用(2)式的形式,其中参考系数α=1/11;无线电模型采(3)式所描述的模型,
相关参数如表1所示:
3.2 仿真结果
某次LEACH-L的模拟场景,如图3所示:
在该场景中,通过观察可以发现,在每个连续的40m*40m的区域内都有唯一可用的簇首,这也反映了该算法在一定程度上解决了簇首节点的分布不均匀问题。
汇聚节点累计接收到的数据包如图4所示。通过观察图4,可以发现LEACH-LE协议相比LEACH协议在模拟过程中的数据包发送接收量基本相当,但是LEACH-LE相比LEACH有小幅提高。
节点死亡对比如图5所示。
主要结果参数如表2所示。
3.3 仿真结果分析
通过仿真模拟得到图5,由图5观察可得,LEACH-L的首节点死亡时间为628轮,相比LEACH的737轮有所提前;90节点死亡时间则由LEACH的1324轮提高到1490轮,提升幅度大约为12.5%;收敛速度由LEACH的587轮降低为862轮。
同样观察图5可得,当加入能量参数后,LEACH-LE的首节点死亡时间为975轮,相比LEACH的737轮推迟了238轮;90节点死亡时间则由LEACH的1324轮提高到1425轮,虽然较LEACH-L有所降低,但是较LEACH仍有约7.6%的提高;收敛速度由LEACH的587轮降低为450轮,提升幅度约为23.3%。
4 结论
本文提出了一种基于地理位置信息和节点能量的簇首节点选举算法,该算法实现了在LEACH协议的簇首选举算法上的改进,扩大了LEACH协议的应用范围。通过将簇首的选举用地理位置信息做约束,可以平衡网络的负载,使网络寿命延长8%~12%。进而通过添加能量参数,可以限定使低能量剩余节点不能被选举为簇首,使网络收敛速度明显提高约23%。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比,新的簇首选举算法明显延长了网络的生存寿命和提高了网络的收敛速度。
参考文献
[1]Ian F,Akyildiz,Weilian S,Yogesh S,et al.A Survey on Routing Protocols for Wireless Sensor Networks[J].IEEE Communication Maga zine,2002,40(8):102-114.
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[8]YounisM,YoussefM,Arisha K.Energy-Aware Routing in Cluster Based Sensor Networks[C].IEEE Computer Society,2002:129-136.
改进的能量法 第8篇
全球范围内常规化石燃料正在逐步枯竭, 且其使用也带来严重的环境污染。因此, 开发绿色的可替代能源, 从能源战略发展来看已迫在眉睫。风能与传统能源相比, 分布广、永续、清洁, 因此风能利用逐渐成为许多国家可持续发展战略的重要组成部分, 是目前可再生新能源利用中技术最成熟、最具开发条件的可再生能源利用方式[1]。
今年2月份至5月份前, 我国甘肃酒泉大规模风电场、张家口大规模风电场等重要风电基地相继发生多起大型风电事故, 每次事故均造成上百台甚至上千台风机脱网, 严重影响了电网的稳定性和供电可靠性, 专家学者更进一步意识到风机低电压穿越能力的重要性。
目前, 我国大型风电基地采用的风力发电机组大多属于双馈机组。导致双馈机组在故障时脱网的根本原因是构成双馈机组的电力电子变频器在故障时容易因为过流或过压而损坏。因此, 一旦转子电流或直流电压超出给定的保护限值, 保护装置就将双馈风机从电网切出。
转子绕组的Crowbar保护装置是采用最为广泛的低电压穿越装置[2]。其原理是在转子电流或直流电压超出给定的保护限值时通过Crowbar电阻将转子绕组短路, 保护转子侧变流器不受破坏, 从而确保双馈风机能够在故障时保持并网运行。
Crowbar保护的退出时间对双馈机组及电网的安全稳定均有很大的影响[3]。Crowbar保护的退出过早或过晚都会带来新的问题, 目前, 控制Crowbar保护退出时间的两种控制策略都没有考虑DFIG在机端故障时的响应特性, 而是凭经验控制Crowbar保护的退出时间, 难以达到较好的效果[4]。
本文首先简要介绍了双馈风机的基本结构和暂态仿真模型, 接着分析了机端故障时, 双馈风机各组成模块之间的能量流动机理, 尤其着重讨论了风机定子绕组、转子绕组、电力电子变频器以及电网之间的功率变化, 最后在此基础上给出了Crowbar保护装置的控制策略。
1 双馈风机的基本结构与仿真模型
双馈型风力发电机组 (DFIG) 的基本结构如图1所示。DFIG主要由以下六大模块组成:风轮、传动链 (包括低速轴、齿轮箱和高速轴) 、发电机、电力电子变频器、控制系统和保护系统[5]。
其中, DFIG的控制系统包括桨距角控制系统、最大功率跟踪 (MPPT) 模块以及转子侧变流器 (RSC) 和电网侧变流器 (GSC) 的双闭环控制系统。DFIG的保护包括速度保护 (过速保护和低速保护) 、电压保护 (过压保护和低压保护) 、Crowbar保护等。
DFIG各组件的工作原理都较为复杂, 在DFIG的低电压穿越研究中, 主要关心DFIG在故障期间的暂态, 该暂态所涉及的时间常数通常在几十毫秒到几百毫秒之间。在低电压穿越研究中, DFIG关键组件的模型有风轮模型、传动链模型和发电机模型。
1.1 风轮模型
由于风轮的惯性较大, 故风轮暂态的时间常数也较长, 通常为秒级。因此, 在DFIG的低电压穿越研究中采用风轮的静态模型即可。典型的风能转换效率曲线族如图2所示。
1.2 传动链模型
DFIG的传动链由低速轴、高速轴和齿轮箱组成。其中低速轴是指风轮及其转轴, 高速轴是指发电机转子。由于DFIG的传动链柔性较大, 因此不能将其视为一个刚体, 应采用两质块模型。
1.3 发电机模型
DFIG的低电压穿越研究属于机电暂态研究范畴, 因此定子绕组的暂态可以忽略。另外, 考虑到转子绕组、电力电子变流器以及Crowbar保护之间的能量流动关系, 是研究DFIG低电压穿越策略的关键, 故有必要考虑转子绕组暂态。综述, 发电机应采用3阶模型。
2 基于能量流动机理的Crowbar保护控制策略
DFIG的Crowbar保护装置由一个二极管整流电路, 一个全控开关 (通常为IGBT) 和一个Crowbar电阻组成, 如图3所示。
当检测到发电机转子绕组电流幅值或电力电子变频器直流链结电压超过给定的保护限值时, Crowbar保护的控制系统发出控制信号, 令IGBT导通。此时, 转子绕组通过Crowbar电阻短路。与此同时, 转子侧变流器停止工作, 被Crowbar保护电路旁路, 故没有电流通过转子侧变流器, 确保其不受破坏。
当电网发生故障时, DFIG的机端电压急剧下降, 故障严重时机端残余电压可能不足0.2pu。此时, 作用于传动链的电磁转矩忽然降低, 原先由于传动链的柔性扭转而存储在其中的机械能迅速释放出来, 转化为电能, 并通过定子绕组和转子绕组输出。因此, 定转子绕组在故障发生后的一小段时间内均会产生一个较大的有功电流。
另一方面, 在机端电压跌落时, 发电机气隙磁场迅速衰减。原先存储在发电机气隙中的磁场能迅速通过定转子绕组释放, 在定转子绕组中产生一个瞬时的无功电流。
上述转子绕组的有功电流和无功电流若直接通过转子侧变流器, 将导致电力电子开关烧毁。因此, 需要投入Crowbar保护, 通过Crowbar电阻将传动链和发电机气隙磁场在故障时释放的能量消耗掉。这两部分能量均为一次性迅速释放, 因此, 本文认为只要转子电流回落到一定的限值以内, 即可让Crowbar保护退出运行。机端电压的跌落程度和Crowbar电阻的大小均会对Crowbar保护的实际投入时间造成影响, 这一时间通常为10-30ms。
采用这一策略既能够有效防止DFIG在故障时的瞬间能量流动造成电力电子变频器损坏, 又能够将Crowbar保护的投入时间降到最小, 从而有利于电网电压恢复和维持电网稳定性。
3 结束语
采用Crowbar保护装置是实现DFIG低电压穿越的一种有效方式。Crowbar保护的投入时间长短对于转子侧变流器的保护以及电网电压的恢复都有很大的影响。本文根据DFIG在机端故障的情况下, 传动链、发电机、电力电子变频器以及电网之间等能量流动关系, 提出了一种基于能量流动机理的Crowbar保护控制策略。该策略能够在有效保护转子侧变流器的前提下, 实现Crowbar保护投入时间最短, 从而对电网电压的恢复和保持电网电压稳定提供了有力支持。
参考文献
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[2]张兴, 张龙云, 杨淑英, 等.风力发电低电压穿越技术综述.电力系统及其自动化学报.Vol.20, No.2, Apr.2008:1-8.
[3]胡家兵, 贺益康.双馈风力发电系统的低电压穿越运行与控制.电力系统自动化.Vol.32, No.2, Jan.25, 2008:49-52.
[4]MORREN J, DE HAAN S W H.Ride through of wind turbines with doubly-fed induction generator during a voltage dip.IEEE Trans on Energy Conversion, 2005, 20 (2) :435-441.
改进的能量法 第9篇
随着电力系统工作者控制复杂电力系统能力的不断提高,电网的运行正朝着高效、稳定、可靠和环境友好的方向不断发展。对于效率和稳定性的要求,必然导致系统越来越接近其运行极限。近二十年来,国内外电力系统发生的电压崩溃事故频繁,造成了严重的经济损失和社会混乱,对于电压稳定性控制的研究也在世界范围内引起了广泛的关注。
随着电网各区域互联日益加强,区域电网的某处发生故障将迅速蔓延到电网的其他部分,即使在故障的初始阶段将其切除,电网停电事故也有可能发生[1]。因此,对于电网脆弱区域和脆弱节点的研究日益引起重视。已经取得的一些研究成果包括:确定性评估方法[2],该方法通常只重视最严重可信的事故,所以确定的系统运行点往往过于保守。文献[3~4]提出基于潮流方程的灵敏度法、及文献[5]基于雅可比矩阵的奇异值分析法,这些方法都重在确定局部系统电压崩溃的极限值来量化特定运行点到电压崩溃点的距离,无法呈现电压已降低或呈现降低的趋势。
本文从静态能量函数的角度,求取各个负荷节点的临界能量值。从系统各负荷节点的能量状态出发,建立能量裕度指标计算系统的裕度值,再基于节点能量信息提出趋势指标来判断系统的薄弱节点,然后在选定的薄弱节点处进行无功补偿,并对无功补偿前后系统能量裕度的变化情况进行分析。在IEEE 30母线系统中的仿真结果与利用奇异值分解法的仿真结果进行对比,证明了该方法的可行性和有效性。
1 静态能量函数的数学模型
根据线路功率输送关系,多母线中各节点功率平衡等式[6]:
式中:PLi是节点i的注入有功;QLi是节点i的注入无功;Gij是节点i、j之间的电导;Bij是节点i、j之间的电纳;δi、δj是节点i、j的电压相角。
静态能量函数表达式为[7,8]:
对于具体的某个节点i,基于功率平衡的静态能量函数表达式为:
式中:f i(δi,Ui),gi(δi,Ui)为节点i有功功率及无功功率平衡表达式。
将式(1)、(2)代入式(4),可得多母线系统中第i节点的静态能量函数Ei的表达式(5)。
其中,(Ui,δi)为当前运行情况下各个负荷节点电压值;(Uis,δis)为系统处于稳定运行点的电压值。若代入临界参数值,则Ei表示节点临界能量。
如果考虑并联电容器补偿,上式修改为:
2 基于能量信息的电压弱节点评估指标
为了防止电力系统电压失稳现象的发生,必须要计算当前负荷下的系统能量裕度值以及预测随负荷增长时在哪些薄弱节点采取补偿措施最为有效[9]。本文从静态能量函数的数学模型出发,针对上述两个问题构造两个基于能量信息的指标,在当系统负荷持续增长以及无功注入发生变化时,这些指标能够有效地判定系统的薄弱节点并量化当前系统的能量裕度。对这些薄弱节点采取补偿措施可以防止系统电压失稳现象的发生。
2.1 能量裕度指标
利用静态能量函数法,式(5)可得到各个负荷节点在稳定运行时的能量值Ei_s及临界条件下的能量值Ei_c,定义能量距离∆Ei为:∆Ei=Ei_c-Ei_s。本文称这一能量距离为能量裕度。能量裕度越大,说明系统距离临界运行状态越远,系统越稳定;反之,系统靠近临界运行状态越近,稳定性越差。由于各个负荷节点并不是同一时间达到临界能量值,定义系统能量裕度指标λ:λ=min{∆E1,∆E2,,∆Ei}(i=1,2,,n)(7)
即以负荷节点能量裕度∆Ei的最小值作为整个系统的裕度。这一指标的物理意义在于,每个负荷节点都有其对应的稳态能量值和极限能量值。但是每个负荷节点达到临界运行点具有非同时性,在某一时刻,以此时能量裕度最小的负荷节点对应的能量裕度作为整个系统的裕度,能更加真实地反应系统的运行状态,避免电压崩溃现象发生。
定义能量距离∆Ei的最小值作为系统的能量裕度指标,负荷节点的∆Ei值越大,表明该节点的能量裕度越大,节点承受负荷增加的能力越强;反之,节点承受负荷的能力越弱。系统调度和运行人员通过系统的实时能量裕度值,可准确了解整个系统的裕度,以便采取下一步措施。
2.2 趋势指标
除了计算系统离临界能量点的距离,还必须计算出系统中的薄弱节点,以便采取补偿措施。定义:
随着负荷的不断增加,电压幅值Ui呈不断下降的趋势,负荷节点i需要消耗的能量值越来越大,节点离临界能量点的距离不断减少,直到该节点到达其临界能量。
具体对于某一节点i有:
当ηi>0时,节点能量裕度充足,该节点维持电压在稳定状态的能力较强;
当ηi=0时,节点能量裕度为零,能量及电压处于临界状态;
当ηi<0时,节点能量裕度不足,该节点维持电压在稳定状态的能力较弱,属于较薄弱节点;对应于ηi<0的所有节点中,|ηi|值较大者对负荷增长的耐受能力更差,更易发生电压失稳。基于补偿经济性原则,应首先选取ηi<0节点中的|ηi|较大者进行补偿。
据此,可有效地判别出系统的薄弱节点。对这些薄弱节点进行补偿,可防止电压失稳现象的发生。
3 算例仿真
本文选择IEEE 30母线系统进行算例分析。从考虑离散变量和投入补偿角度分析本文所提指标的有效性。稳态运行值通过潮流计算获取,临界电压值以原始-对偶内点法求取。负荷以一定方式增长。
IEEE 30母线系统有6台发电机和30个节点,10、24为系统原始无功补偿点。节点3、4、7、10、12、14、15、16、17、18、19、20、21、23、24、26、29、30为负荷节点。
3.1 主要计算流程
(1)临界值计算,利用原始-对偶点法求解临界值,主要包括各负荷节点的临界电压值。
(2)依据负荷节点能量函数表达式(5)求得各负荷节点在不同负荷情况下的静态能量函数值。
(3)依据所提出指标式(7)计算系统的能量裕度及式(8)确定系统的薄弱节点。
3.2 趋势指标与奇异值分解值仿真结果比较
利用奇异值分解法,在系统到达负荷极限时,对雅可比矩阵进行奇异值分解的结果与本文所提趋势指标进行对比,以验证本文所提趋势指标的正确性和有效性。
临界能量点处计算出的各个节点趋势指标值及根据奇异值分解得到的右奇异向量指标(只包含负荷节点),如表1所示。
表1中各趋势值显示,依据本文所提趋势指标及其物理意义,据计算式(8),在到达临界能量点处,系统中比较薄弱的节点为20、21、23、24、26、29、30,绝对值较大的前5者依次为(绝对值从大到小排列)26、30、29、24、23节点。
右奇异向量中最大元素对应的节点为对电压幅值调节最灵敏节点,表1中右奇异向量值较大前5者依次为(从大到小排列)26、30、29、24、23。与本文所提薄弱节点判定方法结果一致。
3.3 无功补偿对节点临界值的影响
本文在文献[11]的基础上,依据趋势指标中筛选的薄弱节点在26、30号节点处进行无功补偿,并在原始-对偶内点法中计及可调变压器分接头的数学模型计算。
由表2,在26、30号节点投入电容器补偿后,系统在到达临界运行点时,各节点的临界电压值均普遍上升。值得注意的是,在其它各节点临界能量值均上升的情况下,24、26、30号节点临界能量值较补偿前有所下降。
引起这一现象的原因在于,投入的无功补偿导致系统潮流发生变化,使得各节点临界能量值上下波动,即无功补偿后的潮流变化,导致各节点出现临界能量值上升或下降的现象。
补偿后系统稳定性是否得到增加取决于当前运行点与临界点的能量距离,即取决于系统的能量裕度是否增加。图1所示的各节点能量裕度数据显示,在选定节点进行无功补偿后,各节点的能量裕度普遍增加,说明补偿对提高系统的稳定性有益。
3.4 无功补偿后系统能量裕度的变化
以第一次潮流计算得出的运行状态为初始稳定运行点。负荷按一定增长方式增长,各节点能量裕度在补偿前后的变化趋势如图1所示。数据显示,依据本文所提能量裕度指标计算式(7),在薄弱节点判定指标选定的节点进行无功补偿前后系统的能量裕度分别为λ=1.480 44,λ=2.58,补偿后系统的能量裕度值增加。
由图1可见,在系统得到无功补偿后,各负荷节点能量裕度增加幅度明显,说明各节点承受负荷增加的能力增强。
总之,在选定的无功补偿点进行到无功补偿后有助于维护系统的电压稳定性。
4 结论
本文基于静态能量函数的数学模型,从各负荷节点能量信息出发,依据提出的裕度指标和趋势指标判定了系统的弱节点,并探讨了无功补偿对电压稳定性的影响。将补偿地点的选择与奇异值分解法计算的结果进行比较,得出的结论是:
(1)从本文所提出的能量裕度和趋势量化指标来看,所提裕度与趋势指标对电压弱节点判断准确。与奇异值分解法的对比亦验证了利用本文方法判断系统中电压弱节点的准确性。
(2)在投入无功补偿装置后,系统能量裕度增加明显,各节点临界电压值偏离额定值上限的幅度明显减少,表明在选定点进行无功补偿有利于提高系统的电压稳定性。
(3)基于能量信息选定的弱节点进行无功补偿后,系统的能量裕度增加明显,说明无功补偿对系统的电压稳定有益。
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