间歇性控制系统

2024-05-12

间歇性控制系统（精选九篇）

间歇性控制系统篇1

分布式电源接入配电系统在带来良好的经济效益与环境效益的同时,由于其出力的随机性,对配电系统带来了风险。因此,如何定量地评估分布式电源出力的随机性及系统中元件故障所引发的系统安全、稳定风险成为亟须解决的问题。

早期风险评估的研究主要集中在电力市场环境下的发输电系统经济层面的风险定量分析或者是大型电力系统的静态、暂态安全风险,对接入分布式电源的配电系统运行风险进行定量评估的研究较少。文献[1]以模糊综合评判理论为基础,利用三角模糊数互补判断矩阵进行风险指标权重赋值,构建配电网运行风险评估模型,综合考虑不确定因素,对配电网运行风险进行评估。文献[2]基于因突发事件导致电力设备停运的概率评估失负荷损失与风险,并建立了基于停电风险的应急预警级别判定方法。文献[3]采用金融学与保险业常用的风险价值(VaR)法通过系统资产和停运损失对配电网进行风险评估。文献[4]基于可靠性指标并考虑分布式电源的影响提出了系统风险指标。现有研究多数仅考虑线路故障所造成的后果,缺乏有效的风险评价指标,无法全面衡量系统的风险水平。同时,对于分布式电源处理比较粗略,没有建立相应的风险模型。因此,含分布式电源的配电系统风险评估亟须研究间歇性分布式电源的风险评估模型,考虑分布式电源对配电系统潮流的影响,建立风险评价指标体系,定量评估系统运行风险,以辅助规划和运行人员制定策略。

潮流计算可以确定系统运行状态,而随机潮流可以方便地得到线路功率和节点电压的期望、方差和极限值[5],因此比确定性潮流计算更能揭示系统的运行状况,发现系统的薄弱点,揭示出潜在风险。随机潮流可以处理间歇性分布式电源出力的随机性问题,可用于含间歇性分布式电源的配电系统风险评估。

随机潮流计算方法可分为三类,即蒙特卡洛法、解析法和近似法。蒙特卡洛法虽然在应用上没有任何限制,但计算周期长且非常耗时。相比而言,解析法的计算效率相对较高。尤其是基于矩和半不变量法的应用极大地简化卷积运算,提高了计算效率。与解析法类似,近似法也是采用输入变量的数字特征,但不同的是,近似法不需要线性化潮流而是通过求取目标函数的概率统计特征(原点矩、中心矩),继而得出输出变量的概率分布[6]。通过实例对比,解析法在三类方法中计算速度最快[7],因此本文中随机潮流计算采用基于半不变量法的解析法。

本文采用基于全概率理论的随机潮流计算方法,考虑系统中多种随机因素,包括分布式电源出力的间歇性、负荷的波动性及线路的随机故障,并改进分布式电源的随机潮流计算模型,以风险理念建立节点级的电压越限风险指标和失负荷风险指标及总体风险度指标,以此衡量含分布式电源的配电系统的安全运行风险。

1 基于随机潮流的配电系统风险评估模型

1.1 基于半不变量法的随机潮流

随机潮流是进行含间歇性分布式电源的配电系统风险评估的基础,随机潮流计算首先需要将交流潮流线性化,然后通过灵敏度矩阵将系统状态变量(节点电压、支路功率)表示为节点注入功率变量的线性和,利用半不变量简化卷积运算,最终计算出状态变量分布函数。

将系统的潮流方程表示为:

式中:S为节点的注入功率向量;V为节点电压向量;f()为潮流方程。

将式(1)利用泰勒级数展开,忽略高次项得

式中:V0为节点电压的期望向量;J0为灵敏度矩阵。

同理可将支路功率方程表示为:

式中:H为支路功率向量;g()为支路功率方程。

利用泰勒级数将式(3)展开并忽略高次项可得:

式中:G0为灵敏度矩阵。

式(2)和式(4)均为线性表达式,通过S的概率分布可以得出状态向量V,H的概率分布。本文利用半不变量法简化卷积计算,以Gram-Charlier级数展开式得出系统的状态变量的概率分布[5,8]。

利用半不变量的特性从式(2)可得:

式中:ΔVk为电压的k阶半不变量;J0(i,j)为灵敏度矩阵第i行第j列元素,支路功率各阶半不变量同理可得。

利用Gram-Charlier级数展开式可以得到节点电压的概率分布函数:

式中:φ(z)为标准正态分布的概率密度函数;φ(k)(z)为φ(z)的k阶导数;Ak为系数,可由各阶半不变量通过中心距求出。

1.2 分布式电源的随机潮流模型

利用风能发电的分布式电源的出力依赖于风速,因此必须对风速进行研究以准确计算风机的出力。

一般认为,风速服从威布尔分布,即

式中:k为形状参数;c为尺度参数;v为风速。

通过风速的概率分布及风机功率曲线可推导出风机出力的概率分布,而风机的功率曲线见图1。

图中:Pr为风机的额定输出功率;Pw为风机的输出功率;vci,vr,vco分别为风机的切入风速、额定风速和切出风速。因此依据式(7)与图1,风机有功出力的概率分布表示如下。

1)当v≤vci∪v≥vco,Pw=0

2)当vci?v?vco,0<Pw≤Pr

3)当vr≤v?vco,Pw=Pr

假定本文中风机采用恒功率因数控制方式,因此无功功率可表示为:

式中:φ为功率因数角。风机无功出力的概率分布可由式(8)至式(11)得出。

由式(8)至式(10)可见,风机的有功出力的概率分布既不连续也非离散,根据Lebesgue理论,风机的有功出力是一个混合变量,因此定义其原点距为:

式(12)中前半部分考虑到了风机有功出力的连续情况,即风速介于切入风速与额定风速之间的情况,后半部分则考虑其出力的离散情况,即风速处于额定风速与切出风速之间的情况。本文的模型不仅考虑了前面连续的部分,而且计及后面离散的部分,因此可以更完整地描述风速与风机出力的关系。

依据式(12)和原点矩与半不变量的转化关系可以计算出风机有功出力的各阶半不变量,同理,风机无功出力的各阶半不变量可结合式(11)得出。

1.3 考虑线路随机故障的随机潮流模型

线路的随机故障是配电系统中重要的不确定性因素,因此在风险评估中必须考虑其影响。利用全概率理论,计及线路随机故障的随机潮流可表示为:

式中:P(B)为待求变量的概率分布;P(Si)为第i种网络结构的形成概率;P(B|Si)为第i种网络结构下待求变量的条件分布。而P(Si)又可表示为线路故障率的函数,即

式中:Pi,Pj分别为第i,j条线路故障的概率;na,nu分别为无故障线路数、故障线路数。

其中,线路故障的概率可表示为:

式中:L为线路长度;λ为线路故障率;r为线路故障修复时间;U为线路年平均停电持续时间。

对于实际系统,在计及线路的随机故障时,对每种网络结构进行分析是不切实际的,而且线路的随机故障概率通常比较小,因而多重故障的概率极小。一般情况下,串联系统年平均停电持续时间常规计算造成的误差,以及并联系统多重故障对负荷点年平均停电持续时间的影响都较小[9],本文为了简化计算,只考虑线路单一故障,不考虑线路的关联故障,因此极大地缩减了网络结构空间,提高了计算效率。以S′表示缩减后网络结构空间,则与此相关的P(Si)可以表示为P′(Si),定义为:

式中:n′为缩减后网络结构数量。

分布式电源接入配电系统后,考虑系统中线路故障时,本文基于分布式电源的出力模型与正态分布的负荷模型,利用分布式电源有功功率的期望值与负荷的期望,以功率平衡及网络结构为约束,结合使用广度优先搜索算法,提出了分布式电源的有效孤岛划分策略,可以实现不同线路故障模式下孤岛的划分,有利于迅速形成孤岛,提高系统的稳定性、可靠性及分布式电源的利用率。具体策略为:以分布式电源的接入节点为中心,以联通的线路为路径向外辐射搜索负荷节点,直到分布式电源有功期望不足以供给更多负荷为止,搜索到的节点和线路构成有效孤岛。

含有分布式电源的配电系统有两种电源点:一种是分布式电源的接入节点;另一种是源节点,即变电站的低压母线。如果系统中含有电源点与负荷节点,则称为“活岛”,否则称为“死岛”[10]。在含有分布式电源的配电系统中,当某条线路故障后,系统分解而成的两个子系统含有电源与负荷形成活岛,或不含电源形成死岛。若子系统为死岛,则计算岛内节点的失负荷风险指标。若子系统为活岛,且系统电源含有源节点,则以源节点为平衡节点计算子系统的随机潮流;若此子系统只含有分布式电源,则依据前文提出的有效孤岛划分策略确定有效孤岛后,再进行随机潮流计算,有效孤岛以外的节点则计算其失负荷风险。

2 配电系统风险评估的指标体系与评估流程

2.1 风险指标

风险指标要考虑系统中故障发生的可能性,还需考虑故障发生的后果。本文采用此概念以电压的概率分布与线路故障概率模型量化可能性,利用效用理论采取风险偏好型效用函数建立严重度函数量化后果[11],基于故障概率与严重度函数建立节点级的电压越限风险指标、失负荷风险指标和系统级的总体风险度指标。

1)节点电压越限风险指标

节点电压越限风险指标反映了不同的系统运行状态下电压超过给定阈值的风险,即

式中:Pk为第k种网络结构形成概率;f(Vki)为第k种网络结构下节点i电压的概率密度函数;U()为电压越限的严重度函数,具体为

2)失负荷风险指标

失负荷风险指标反映当线路发生故障时节点失去负荷的风险,即

式中:Fki为第k种网络结构下节点i失负荷标志,如果失负荷则为1,否则为0;U()为失负荷严重度函数,可表示为

式中:E(Pi)为节点i的有功期望。

3)节点综合风险指标

节点综合风险指标采用加权的形式综合反映节点电压越限、失负荷风险,表征节点级风险,即

式中:b1,b2为权重系数,可依据风险偏好调整,本文均取0.5。

4)总体风险度

总体风险度指标以节点重要度为系数加权系统中所有节点综合风险,表征系统整体风险,即

式中:n为系统中节点总数;ωi为节点重要度,综合考虑节点的功率特性与网络特性,可表示为

式中:Mi为节点i的度,即此节点所连接线路数。

2.2 风险评估总体流程

依据前文论述,含间歇性分布式电源的配电系统的风险评估总体流程如图2所示,具体过程如下。

1)输入电网参数,包括电网结构参数,分布式电源、负荷概率分布参数,线路故障率参数。

2)确定线路故障集,即系统线路全集。

3)识别线路故障集中线路故障情况下系统网络结构后根据1.3节提到的孤岛划分策略确定有效孤岛,然后对“死岛”计算失负荷风险,对“活岛”计算随机潮流,利用电压概率密度函数计算电压越限风险。

4)遍历故障线路,利用式(13)计算风险指标。

3 算例分析

本文以IEEE 33节点配电系统为算例,其参数详见文献[10],其中节点负荷标准差取其期望值的10%。风速概率分布参数:形状参数k为2.800 38,尺度参数c为8.141 687。风机额定功率为2 MW,切入风速、额定风速和切出风速分别为3 m/s,14m/s,25m/s。分布式电源接入IEEE 33节点配电系统接线如附录A图A1所示。

为了更全面地分析分布式电源接入配电系统后对其安全运行带来的影响,本文分为6种情况研究分析。

情况1:系统不含分布式电源,仅考虑负荷的随机波动。

情况2:分布式电源以节点17接入系统,分别研究考虑线路随机故障和不考虑线路随机故障两种情况。

情况3:研究分布式电源的额定出力对系统的影响。以分布式电源从节点17接入系统为例,分别研究额定出力为1 MW,1.5 MW和2 MW时的情况。

情况4:研究分布式电源接入点变化对系统的影响。分布式电源额定出力为2 MW不变,分别研究分布式电源从节点5、节点10、节点32、节点17接入系统的情况。

情况5:研究分布式电源接入方式对系统风险的影响。对比研究分散接入与集中接入的情况。

情况6:研究分布式电源随机模型对风险指标的影响。

3.1 情况1与情况2对比分析

首先对比情况1与情况2中不计线路随机故障两种情况。表1与表2分别给出了部分节点电压幅值的前7阶半不变量及节点风险指标。

对比表1、表2可见,接入分布式电源后,节点电压概率分布不再服从正态分布,且电压期望增大,方差增大。期望增大是因为分布式电源的接入减少了馈线的功率传输,节点电压损耗发生变化。由于配电系统中线路电阻比线路电抗大,因此配电系统中电压损耗与有功的关系相对密切,而分布式电源的接入改变了潮流的分布,对节点电压产生支撑作用。方差增大是因为分布式电源出力的随机性增大了节点电压的波动。同时系统中出现了电压越限的节点。因为这两种情况都没有考虑线路的随机故障,所以各节点失负荷风险均为0。

3.2 情况2结果分析

情况2中不计线路故障与计及线路故障时系统的总体风险度如附录B图B1所示。可以看出计及线路的随机故障时,系统的总体风险度上升了12.4%,因此要减小系统运行风险,就需要提高线路的质量,加强运行维护,增强其可靠性。

3.3 情况3结果分析

情况3研究接入不同容量的分布式电源对系统风险度的影响,计算结果如附录B图B2所示。当分布式电源额定出力为1 MW时,系统的总体风险度最低,可见系统风险度与接入容量不是正相关关系。因此,如果以总体风险度为衡量标准,则应选择接入额定容量为1 MW的分布式电源。因此,在给定系统可以接受的风险度的前提下,分布式电源的接入容量将受到限制,利用此可以研究系统分布式电源的渗透率。

3.4 情况4结果分析

情况4研究分布式电源接入点对系统总体风险度的影响,见附录B图B3。可以看出分布式电源从节点10接入系统风险度最小。从节点5接入、节点10接入与节点32接入时系统总体风险度变化不大,但是从节点17接入系统时,其总体风险度增大6倍以上,这是因为分布式电源从节点17接入系统时,系统电压越限风险急剧增大,因此风险度指标可为分布式电源接入点优化选择提供参考依据。

3.5 情况5结果分析

情况5中,分布式电源接入容量不变为2 MW,接入方式由集中接入改为分散接入:2台单机容量为1MW的分布式电源分别从节点17和节点32接入系统。由附录B图B4所示两种接入方式下系统总体风险度可以看出,分散接入优于集中接入。因此为减少系统风险,可以考虑分布式电源多点接入系统。

3.6 情况6结果分析

情况6对比研究本文所提分布式电源随机模型与文献[12]中的模型对风险指标的影响,见表3。

由表3可见,本文中的模型分布式电源有功出力期望及方差均大于文献[12]中的模型,这是因为本文中的模型考虑到了风速介于额定风速与切出风速之间的情况,即式(12)中离散的部分。

情况6对比两种模型对系统总体风险的影响,结果如附录B图B5所示。可以看出,文献[12]的模型所得出的系统总体风险度较本文所提模型小,这是由于本文所提的模型中分布式电源的出力期望与方差均比文献[12]模型大,电压越限风险增大,而失负荷风险不变。失负荷风险不变的原因为在此情况下,本文模型的有功期望的增长值在不同的线路故障时均无法匹配新的负荷节点,有效孤岛的范围没有扩大。因此,文献[12]的模型存在低估系统节点电压越限风险及系统总体风险的缺点,而本文所用的模型则能较准确地评估分布式电源接入配电系统后带来的安全运行风险。

4 结语

本文采用基于全概率理论随机潮流的方法对含有分布式电源的配电系统进行风险评估,通过定义新的原点矩改进了分布式电源的随机潮流模型,在风险评估中充分考虑了系统中线路随机故障的影响。建立了电压越限、失负荷风险指标及系统总体风险度等风险评价指标,综合反映了间歇性分布式电源输出功率、负荷波动及线路随机故障等不确定因素对系统安全运行造成的影响,量化了系统安全风险。基于IEEE 33节点系统的算例分析表明,本文所提算法可以综合评价系统中随机因素造成的影响,快速准确地计算系统风险,能为电力系统运行规划人员提供决策依据和支持。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

摘要：为定量评估间歇性分布式电源接入配电系统所造成的影响,改进了分布式电源随机模型,建立配电系统线路随机故障概率模型,基于全概率理论在风险评估中考虑了线路随机故障。建立电压越限与失负荷的节点级和系统级两级风险指标,以综合评价系统中多种随机因素的影响,实现了配电系统运行风险的量化评估。通过标准测试算例IEEE 33节点系统,验证了所提算法的实用性和有效性。

关键词：分布式电源,随机潮流,风险评估,全概率理论

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间歇性控制系统篇2

城市有机垃圾间歇厌氧消化pH控制动力学研究

摘要：对厌氧消化系统的物料及电离平衡进行分析,利用底物降解和微生物生长动力学建立城市有机垃圾间歇厌氧消化pH值控制模型,并研制开发了间歇厌氧消化过程pH值与产气量最优化计算机软件.运用该模型可预测不同厌氧消化过程的最佳pH值,从而通过控制厌氧系统的`pH值使系统产气量达到最大,通过2组对比实验验证模型的有效性.结果表明,在相同的实验条件下厌氧系统的pH控制在最佳值时系统产气较未对pH值控制时稳定,且总产气量平均提高20%左右.作者：刘存芳袁兴中曾光明李文卫孟佑婷傅木星 LIU Cun-fang YUAN Xing-zhong ZENG Guang-ming LI Wen-wei MENG You-ting FU Mu-xing 作者单位：湖南大学环境科学与工程学院,长沙,410082期刊：环境科学 ISTICPKU Journal：CHINESE JOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCE年，卷(期)：2006,27(8)分类号：X705关键词：厌氧消化 pH值产气量最优化城市有机垃圾

间歇性控制系统篇3

风力发电、太阳能发电等可再生能源发电技术具有环境友好、可再生的优点,然而它们的强随机性和间歇性会给电网安全性和稳定性以及电能质量带来不利影响。因此,不少国家制定了严格的间歇式电源的并网标准[1,2]。只通过电源本身进行调节以满足并网标准不仅会降低可再生能源的利用率,而且限制了间歇式能源的运行灵活性及其向电网提供辅助服务的潜力[3]。研究和实践工程均表明使用储能装置来平抑此类电源的间歇性和随机性不仅可减小可再生能源发电对电网的影响而且可以提高可再生能源的利用率和运行灵活性[4]。

现有的储能介质可以分为能量型和功率型2类[5,6]:以锂电池、钠硫电池、液流电池和铅酸电池等蓄电池为代表的能量型储能介质,其具有能量密度较大、功率密度较小的特点,且充放电次数以及放电深度受使用寿命限制;以超级电容、超导磁储能和飞轮储能等为代表的功率型储能介质,其具有能量密度较小、功率密度较大、高倍率充放电不会损害其性能的特点。2类储能技术各有优劣,因此人们将2类储能装置组合使用,取长补短构成混合储能装置[7,8,9,10]。

目前研究较多的是蓄电池和超级电容器构成的混合储能装置。文献[11-12]建立了直接并联式超级电容器/蓄电池混合储能系统的数学模型,文献[1314]讨论了超级电容器/蓄电池混合储能系统可以采用的新型拓扑结构,文献[7-9]对超级电容器/蓄电池混合储能应用于独立光伏发电系统进行了研究,文献[10]对混合储能系统在微网中的应用进行了研究。研究表明:混合储能系统有助于实现储能系统储能容量和储能功率比值的合理配置,改善蓄电池的充放电过程,延长使用寿命,提高整体性能并降低成本。超导储能具有90%以上的效率和ms级的反应速度,与超级电容器相比有着更高的效率和能量密度。随着超导材料及其应用技术的发展,超导储能装置成本得到了降低,在20世纪末已到达了15 000~25 000$/MJ、150~250$/k W[15],可以预见随着超导材料以及制冷技术的进一步发展,低成本的超导储能也将会成为人们储能配置的选择之一,因此研究含有超导储能的混合储能装置的结构及其控制技术具有重要意义。

本文借鉴较为成熟的超级电容器-蓄电池混合储能系统的研究成果,以蓄电池和高温超导磁体构成的混合储能系统为研究对象,以平抑间歇性电源的功率波动为应用目标,研究储能系统的构成及控制策略,并通过仿真实验检验了控制策略及整体系统的有效性。

1 混合储能系统结构

1.1 储能装置的接入方案

含混合储能单元的间歇性电源系统结构示意图如图1所示,图中2个背靠背变流器可以是双馈风机转子变流器、永磁同步发电机的并网变流器或光伏并网变流器,它们都用来完成将可再生能源发出的电力变换并馈入电网的功能。控制器1为发电侧变流器控制器,依据不同的控制目标可执行恒功率控制或最大功率追踪等发电运行方式,控制发电单元的出力。控制器2为网侧变流器控制器,其根据调度的指令或按照预先制定的发电计划控制电源馈入系统的功率。未配置储能装置时,为维持直流侧电压恒定,发电侧变流器的有功功率必须和并网变流器相同,从而电源的功率波动直接反映到并网功率中。装设储能装置后,2个变流器功率差值可以被储能装置补偿,从而隔离发电功率波动对并网功率的影响,实现对并网功率波动的平抑。

储能接入发电系统有经逆变器接入交流电网和并联接入电源变流器直流母线2种方式。并联接入电源变流器直流母线方式省去了储能装置到电力系统的逆变器,且控制更为简单,更适合应用在已配置变流器的可再生能源发电场合,故本文采用此接入方式。图1中,储能单元的加入使得发电控制器1和并网控制器2对有功功率的控制实现了解耦,达到了对发电装置出力P1和电源馈入电网功率P2独立控制,隔离P1波动对P2的影响的目的。P1和P2间的差值即为储能单元需要补偿的总功率,它决定了要求配置储能装置的最大功率,影响因素主要为电源出力的预测精度。

1.2 储能装置的接口电路

蓄电池-超导磁体混合储能系统中蓄电池与超导磁体具有不同的特点,因而需要设计不同的接口电路。

蓄电池的外特性为理想电压源与内阻串联,可以直接并接到变流器间的直流母线处。然而直接并联方式使蓄电池的出力完全取决于直流母线的电压大小,受控性较差。目前通常采用Buck/Boost型双向变换器将其连接到直流母线处[16],通过改变斩波电路占空比实现蓄电池输出功率的控制,见图2。

图中VS1与VD2构成Buck电路,控制输出电压uo在小于直流母线电压uC的范围内变化,此期间蓄电池释放能量;VS2和VD1构成Boost电路,控制uo在大于uC的范围内变化,此期间蓄电池吸收能量。接口电路工作在Buck模式还是Boost模式取决于蓄电池指令功率的符号,2种模式均通过调整占空比的大小改变蓄电池释放或吸收功率的大小。

与蓄电池电压源的性质不同,超导磁体具有电流源的性质,其接口电路如图3所示。2个全控型开关和2个二极管构成的斩波器电路保证了任意时刻都有电流通路,符合超导磁体电流源要求。全控型开关VS3和VS4同时开通时,超导磁体承受的电压为uC,磁体吸收能量;全控型开关VS3和VS4同时关断时,超导磁体承受的电压为-uC,磁体释放能量。因而通过调节开关VS3、VS4的开通占空比即可控制超导磁体一个开关周期里的平均功率,占空比大于0.5时超导磁体吸收能量,占空比小于0.5时超导磁体释放能量。

2 混合储能系统的控制方法

储能控制系统的任务为根据发电单元的实时功率与调度要求的发电功率之间的差值控制储能单元发出或吸收相应的功率。混合储能控制系统包括2个层次的控制:中央控制和本地控制。中央控制完成储能装置的指令功率在不同储能装置间的分配,即上层能量管理任务;本地控制通过对接口电路的触发控制实现各储能单元对各自指令的跟踪。

2.1 中央控制单元

中央控制单元依据2类储能装置的特点将总功率指令在蓄电池和超导磁体之间分配。超导磁体具有功率密度大、反应速度快、循环寿命长、功率突变承受能力强等特点,可用来提供指令功率中高频波动部分。磁体承担功率指令中的高频成分,同时避免了超导磁体储能容量小而导致的满充或满放问题。蓄电池承担功率指令中的平滑部分,提供长时间的充电或放电能力,不仅避免了蓄电池承受大的电流变动而损坏电池,而且通过减少小循环充放电次数延长了蓄电池的使用寿命。

本文使用滑动平均滤波法[3,6]分离储能系统总功率指令P0(即图1中P2与P1的差值)中的高频分量和平滑成分,分离结果传输给蓄电池和超导储能磁体的本地控制器。滑动平均滤波是时间序列分析中的常用方法,具有参数少、实现简单等优点。时间窗长度T是滑动平均滤波的唯一参数,T越大,滑动平均滤波的通频带越窄,滤波结果越平滑;T越小,滑动平均滤波器的通带越宽,功率指令经过滑动平均滤波后得到的蓄电池指令频率成分的最高频率越高。

由于超导磁体所能存储的能量较小,其连续吸收或释放能力受连续工作的影响很大,因而滑动滤波器的时间窗长度T应该根据超导磁体储能状态进行调整。滑动滤波时间窗长度调整规则如下。

a.当超导磁体的储能量大于设定值QSMES1时,可认为超导磁体的储能量偏高。当P0为正时,应减小T;当P0为负时,应增加T。

b.当超导磁体的储能量小于设定值QSMES2时,可认为超导磁体的储能量偏小。当P0为正时,应增加T;当P0为负时,应减小T。

c.当超导磁体储能量介于设定值QSMES1和QSMES2时,可认为超导磁体储能状态良好,滑动窗口宽度设置合理,应保持T不变。

上述滤波器时间窗长度T调整原则带有滞环特性,能够自动防止T振荡。由P0得到蓄电池功率指令P*bat及滤波器时间窗长度T的过程如图4所示。其中,超导磁体储能状态可通过磁体电流反映,蓄电池储能状态通过可蓄电池端电压反映。

2.2 本地控制单元

本地控制单元的任务是控制蓄电池和超导储能磁体跟踪各自指令。得到蓄电池功率指令后,从总功率指令中减掉此值即得到超导磁体功率指令。但如果直流母线连接的各单元均采用功率控制,可能会出现控制系统的稳定问题,因而需要各单元中的一个作为平衡功率源。超导磁体储能装置反应迅速,适合作为平衡功率源来维持母线电压,因此超导储能装置应采用定电压控制。分别以直流电压和有功功率为控制目标,2种储能装置的本地控制方法如下。

图1中,以直流电压为状态变量建立状态方程得到:

其中,p为时间微分算子,C为直流电容大小,uC为直流电压,Pbat、PSMES为蓄电池和超导磁体有功出力。

可以看到以uC为状态变量的状态方程是非线性的,以电容储能为新的状态变量代入式(1)得:

可看到式(2)是Q的线性微分方程,由于uC是单极性,故与电容器储能Q一一对应,因而这种代换是合理的。

结合式(2),得到包含电压控制器的超导储能系统结构框图如图5所示,其中虚线框部分为电压控制器,控制器采用PI控制律+前馈控制,超导储能装置功率指令表达式如式(3)所示。

其中,Qref为指令电压uCref对应的电容器能量,K、τ为PI控制器参数。超导储能装置的功率指令可根据PSMES=uC(2 D-1)iSMES转化为斩波电路的占空比D,并根据占空比生成开关管的触发脉冲。

对图5进行化简,可得到Qref到Q的闭环传递函数为:

传递函数对应I型系统,能够无差跟踪电压指令的阶跃,因而可以维持直流母线电压在指定值。同时由于超导磁体控制器中采用了前馈控制,P0、Pbat的变化会直接引起P*SMES的变化,与无功率前馈相比,系统具有更好的扰动恢复能力和更短的扰动恢复时间。

蓄电池承担功率的平滑部分,功率变化较慢,可以采用基于电流控制的双PI环功率控制。外层功率控制环保证功率控制无稳态误差,内环电流在加快系统动态响应的同时抑制调节过程中的振荡。功率控制环和蓄电池电压前馈共同给出电流指令,电流指令一方面为电流内环提供参考值,用来计算斩波占空比D,另一方面其符号决定蓄电池接口电路的工作模式。电流指令大于零时,电路工作于Buck模式,上桥臂受占空比为D的触发脉冲控制,下桥臂截止;电流小于零时,电路工作于Boost模式,下桥臂受占空比为D的触发脉冲的互补信号控制,上桥臂截止。完整的控制系统结构如图6所示。图中,P、I为蓄电池实际输出功率和电流,Iref为电流指令。

3 仿真实验

为验证文中设计的系统结构和控制方法的有效性,本文采用PSCAD/EMTDC按照图1所示系统结构搭建模型进行仿真实验。仿真模型使用三相变流器模拟图1中的发电功率和并网功率的差值P0,并以此作为储能系统的功率总指令。

系统参数如下:直流母线电压660 V,电容5000μF,交流系统电压380 V;交流侧滤波器参数为2 m H、0.01Ω;超导磁体使用10 H、0.01Ω电感建模,斩波电路工作频率4 k Hz;蓄电池使用360 V、1Ω内阻的电压源建模,Buck/Boost接口电路直流侧电感10m H,开关频率10 k Hz。滑动滤波器时间窗初始值为4 s,调整步长0.01 s,超导磁体门槛上、下限电流为350 A和200 A,蓄电池最大充放电功率30 k W,设计抑制的波动功率的波动范围为±100 k W。

变流器与交流系统间的功率交换波形如图7所示,图中前5 s为超导磁体的充电过程,随后为间歇性电源出力与并网功率(发电平均值)之差变动的过程。蓄电池功率指令Porder和实际功率Pbat如图8所示。对比图7和图8,可以看出滑动均值滤波器成功将功率指令中的低频分量分离出来作为蓄电池出力指令,蓄电池在大部分时间里承担了变化周期为4 s及以上的低频分量的功率。从图8中可以看到,蓄电池的出力变化平稳,基本不存在充放电小循环,与图7相比往复充放电次数大幅减少,对于充放电次数有上限的蓄电池装置而言,此特点极大延长了蓄电池的使用寿命。

超导储能装置出力PSMES及其电流iSMES分别如图9和图10所示。由图9可见,超导储能磁体承担了总功率指令中快速变化的分量。由于蓄电池承担了总功率指令中的低频变化成分,超导储能磁体的出力变化的峰峰值减小。对比图9与图7可看到,多数时间段内功率偏离纵轴0线的幅值减小,只有在蓄电池出力受限时偏离幅值才会较大,如在40 s和120 s附近出现的大幅偏移。图10中超导磁体电流波形体现了超导磁体的储能状态:大部分时间里超导磁体电流只有小幅度波动,只有在蓄电池出力受限、超导磁体被迫承担平抑功率指令的低频分量时才会出现较大幅度变化。

储能系统接入点直流母线电压如图11所示,图中可见直流母线电压含有一定的纹波。这是由超导磁体电流源通过对电容充放电维持电压恒定的工作原理决定的,纹波的大小取决于直流电容大小、超导磁体电流以及斩波器工作频率,通过提高斩波器的工作频率或采样多重斩波器可以进一步减小电压纹波。图11可以看出直流电压抗扰动能力较强,在大的有功冲击下电压偏离较小,如40 s附近平抑功率由-50 k W快速增加为100 k W时,直流电压没有出现大的凹陷。

滑动平均滤波器时间窗口长度变化波形如图12所示。当超导磁体储能状态在设计范围内运行时(130 s之前),时间窗长度基本不变,蓄电池承担预先设计的低频成分(变化周期为4 s及以上)。在130 s左右,超导磁体储能状态越过下限,时间窗长度自动增减,在指令功率为负时调高超导磁体功率指令的频率下限,使蓄电池承担功率指令高频成分增加,从图8的蓄电池出力也可看到此点。

4 结论

本文给出了使用蓄电池-超导磁体混合储能系统平抑间歇性电源出力波动的系统结构及其基于中央控制单元和本地控制单元双层控制结构的控制方法和具体实现,并通过PSCAD/EMTDC进行了仿真实验。理论分析和仿真实验得到以下结论。

a.蓄电池-超导磁体混合储能系统能够有效隔离间歇性电源发电出力的波动对并网功率的影响,从而维持并网功率的稳定。

b.使用具有滞环特点的时间窗长度调整方案调整滑动平均滤波器的时间窗,能够将补偿总功率在蓄电池和超导磁体之间合理分配,充分利用功率型和能量型储能装置各自的优势。蓄电池承担慢变化分量,保证其出力稳定,减小功率变化对蓄电池的冲击,减少充放电小循环,从而延长蓄电池寿命;超导磁体承担快变化分量,避免磁体充满和放空,减小对超导磁体的容量要求,从而减小体积,降低成本。

摘要：分析了使用蓄电池-超导磁体混合储能系统平抑间歇性电源出力波动的基本原理,给出了电源并网装置和混合储能装置的拓扑结构以及二者间的接口电路。设计并实现了基于中央控制单元和本地控制单元双层控制结构的储能控制系统,中央控制单元使用滑动平均滤波器分离功率指令中的低频成分再指派给蓄电池承担,并将剩余快速变化分量分配给超导磁体承担;本地控制器使用PI控制规律控制蓄电池和超导磁体分别跟踪功率指令和电压指令。PSCAD/EMTDC仿真结果验证了所设计系统与控制方法的有效性。

间歇性的努力不是真正的努力读后感篇4

今天朋友圈中流传着《人民日报》夜读的一篇文章，题目是《间歇性的努力不是真正的努力》。看到这个题目，我立刻想起二十年前耳闻目睹的一个故事来。

那时，我家住在老城。房里没有空调，夏天里面热得像蒸笼。晚上，我就下楼走走转转，找地方乘凉。离我家不远处有一个大商场，大商场商场前面有一大片空地，空地上时不时地吹来自然风，是天然的乘凉好地方。这一地方也吸引了很多人，集聚在这里跳健美操的。我和儿子也非常乐意在这里驻足，一边吹着自然风，一边观赏跳舞。跳舞的人大多身材苗条，动作协调，让人赏心悦目，十分惬意。但是期间有一个非常特殊的人很夺人眼球，肥胖的身材，笨拙的动作，和音乐和人群极不协调。她的舞姿太丑太丑了，动作僵硬，还跟不上节奏，更煞风景的是她每跳一下，身上的赘肉上下晃个不停。她似乎顾不上这些，只管用心地陶醉在音乐和舞蹈之中。每次和儿子看，我都偷偷惋惜。

第二年夏天，我依然去商场外空地避暑。可是这次我找怎么找都找不到那个“胖胖的跟不上节拍的跳舞女子”了。舞曲间歇时，我问经常来跳舞的我的对门邻居，去年那个“她”呢?邻居会意，指了指跳舞人群中一个刚才被我羡慕很久、身材极好、动作轻盈的“大美女”。我大吃一惊，怎么都想不到面前的这位窈窕淑女和去年的那位胖嘟嘟的笨拙的女孩子有任何联系。邻居告诉我，她跳舞的是坚持最好的，从不间断。我佩服极了，坚持就是鬼斧神工，能够创造生命的奇迹;坚持就是把人练成最美的一道风景。我被她感动了，也学起了跳舞，可是，终究还是没能坚持下来，减肥计划不了而终。

我的思绪回到现实，打开文章仔细阅读，文章果然讲的是持之以恒的小道理，文章从正反两个方面举了很多例子。如“朋友家”的并不出色的孩子坚持了几年弹钢琴，在非常有名气的音乐厅举办音乐会的事。“我”学英语，间歇性地努力，十几年收效甚微;“我”办健身卡后，三天热度，激情渐退。最后得出结论“间歇性努力和持久坚持其实只有一步之遥，但结果却可能是一百万步的差距。”

话很简单，道理也不难懂，但是做起来却非常难。大哲学家苏格拉底培养弟子，就用每天坚持向前摆动300下手臂，每天向后摆动300下手臂的简单的事情重复做考验大家的耐性和毅力，结果表现并不突出的柏拉图坚持了下来，成了最伟大的哲学家。这个故事告诉我们坚持不懈、持之以恒和目标游离、浅尝辄止收到的结果是截然不同。持之以恒难以做到，所以才弥足珍贵。

我觉得我欠缺的是持之以恒。师范刚毕业那几年，我迷恋上了书法，每日都练，练得非常辛苦，但是后来因为这样或者那样的原因，书法练习夭折。练书法的事情离现在二十几年了，假设我一直坚持的话，现在应该写一手漂亮的毛笔字了。十年前，我接触到了古琴，开始努力学习古琴。我的音乐基础几乎是零，学起来非常费力，但是我还是非常努力地学着，学的很吃苦。然而，我学着学着，忘了为什么而出发，也忘了要去哪里，最后还是不了了之。几年前，朋友们说，练瑜伽塑体美型。我就又开始了练习瑜伽，起初我也是坚持得相当好，每天早早起来练习，可是没多久就又毕业……我非常羡慕能够把一件事坚持下去，做细做精，做到极致的人。我也深知老祖宗讲的“若有恒，何必三更眠五更起;最无益，莫过一日曝十日寒”的道理，但是我却很难把一件事坚持下去。我常常想持之以恒成就了天才，三天打鱼两天晒网造就了一个个平庸。我渴望持之以恒，但是毅力总是被自己的惰性所吞噬，所以我一直在努力，却一直在路上，没有拿得起叫的响的项目，虚度了光阴，愧疚不已。

临渊羡鱼不如退而结网。去年的4月7号我开始写日记，每天都写，除非身体的原因，我是从不间断的。白天备课、上课、改作业，应付一些其他的事务性的工作，是没空写的，就推到晚上。晚上家人看电视，我也总是被吸引，爬到电视机前狠狠地瞅上几眼，然后再提醒自己，看电视丧志，快点写日记吧。我们的工作头绪多，事情多又杂，白天忙活了一天，晚上真的很累，趴在桌子上，或是躺在床上，只想睡觉。想睡就闭上眼睛眯一会儿，几分钟后命令自己快写。身体毕竟不是铁打的。还有很多时候，写着写着就睡着了，有点意识就赶快写，可是写的是什么，前言不搭后语，第二天连自己看都看不懂了。还有时候困得实在太狠了，意志的堡垒被瞌睡击得轰然倒塌。坚持不下来，我就干脆投降，束手就擒睡大觉。半夜三更醒来后，拿起手机再续写。累了烦了，就劝慰自己，都努力了这么长时间了，现在放弃，功亏一篑，实在是可惜。坚持了一年半，收获还是有的，现在提起笔来不用担心无话可写了。每天写日记只要是开了个头，就会文思泉涌，有许多话鱼贯而出，很多时候都收不住尾了。我给自己定的目标是每天两千字，坚持写五年，也就是坚持到2022年，到那时候我就有300多万字的文章了。我想从这300多万字里选出一些来，结成集子，能出版就出版，不能出版的，印刷出来送给年轻老师。或许他们会从中间受益的，我也算没有白白来世上走了一遭。

自己成长持之以恒固然重要，作为一名教育工作者，我认为也应该和家长一起培养学生的持之以恒的毅力。去年我在全班发动了每天读书半小时，每天吟诵一首诗的活动，并且让家长发送读书照片在微信群。这样做的目的就是引起家长的足够重视，培养孩子毅力的好品质。令人惊喜的是赵悦耀、褚烨琳、贺雨霏、孔小雅、梁可欣等小朋友一直在坚持着，坚持了一年，再坚持一年，坚持到大学，坚持一生。读书和不读书的人是不一样的，坚持不坚持是不一样的，人和人拉开差距的就是阅读和习惯。当家长和孩子把让孩子读书当作家庭第一要事去做，这样的孩子会有不一样的人生来回报家长。人的成才有两类，一类是过分聪明，也就是天才，智慧和能力超出常人很多，不学就知;一类是赢在了习惯上，赢在了习惯和吃苦耐劳的精神上。我们都知道伟人毛泽东吧，他终生都与书为伴，一生都在源源不断地从书中汲取营养。

孔子说，己所不欲勿施于人。凡是要求家长做到的，我必须率先垂范，以身作则。每天的课前一支歌，周二周四的早读，都是雷打不动的吟诵时间。同学们听非常专业的老师的吟诵录音，循序渐进、潜移默化的熏陶，耳朵在不知不觉中灵敏了，积淀在不知不觉中丰厚了。我还让学生把音乐老师的电子琴搬到教室，一有空就弹琴教学生吟唱。学与不学是不一样的，我班学生现在吟诵古诗文，跟专业合唱团几乎没有差别。吟诵开发了双脑，对学生的智力有着极大的促进作用。厚积而薄发，总有一天，在孩子心们心灵里种植的古诗文的积累，在他们心灵里种植的音乐素养的积累，作为储蓄，都会连本带利地归还给家长和孩子。相信，努力不会白费!

基于间歇反映器的迭代学习控制篇5

迭代学习控制 (iterative learning control, 简称ILC) 是一种以迭代方式产生优化输入信号, 通过执行重复任务使系统输出尽可能逼近理想值的新型控制算法。它的研究对非线性的复杂系统控制和高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。

针对间歇过程分批重复运行的特点, 可以使用迭代学习的PD控制算法, 完成参数整定和改善控制的效果。文献[1]在开环、闭环迭代学习律的基础上, 对PD迭代学习控制进行了研究。在此基础上, 本文做了进一步研究, 并结合某一具体的间歇反应过程, 验证了这种改进的PID迭代学习律的有效性和收敛性。

1 迭代学习律

1.1 基本的PID迭代学习律

开闭环迭代学习控制算法是同时利用本次输出误差ek+1 (t) 和上次输出误差ek (t) 构成本次控制输入uk+1 (t) , 其中k代表生产批次。控制输入可表示为:

$\begin{array}{l} u_{k + 1} (t) = u_{k} (t) + (1 - λ) (k_{p} + t_{i} \int d t + t_{d} \frac{d}{d t}) e_{k + 1} (t) + \\ λ (k_{p} + t_{i} \int d t + t_{d} \frac{d}{d t}) e_{k} (t) (1) \end{array}$

其中:kp, ti, td分别为比例, 积分, 微分系数;t为采样时间;λ为常数 (0<λ<1) , 相当于前次输出误差的加权系数。上式即为PID迭代学习控制算法。

1.2 改进的PID迭代学习律

为了使迭代学习具有更好的效果, 更快的收敛速度, 在迭代学习控制算法的基础上, 利用上次对应时刻的输出误差ek (t) , 对应下一时刻的输出误差ek (t+1) , 以及本次输出误差ek+1 (t) , 构成本次控制输入uk+1 (t) 。利用下一时刻的输出误差ek (t+1) 就可以在本次控制时根据提前预判到下一时刻输出误差的变化情况, 以便使控制输入可以更快的收敛。控制输入可表示为:

$\begin{array}{l} u_{k + 1} (t) = u_{k} (t) + (1 - λ) (k_{p} + t_{i} \int d t + t_{d} \frac{d}{d t}) e_{k + 1} (t) + \\ λ α (k_{p} + t_{i} \int d t + t_{d} \frac{d}{d t}) e_{k} (t) + λ (1 - α) (k_{p} + t_{i} \int d t + t_{d} \frac{d}{d t}) e_{k} (t + 1) (2) \end{array}$

α为常数, 相当于前次上一时刻的输出误差ek (t+1) 的加权系数。上式即为改进的PID迭代学习控制算法。

2 仿真实例

2.1 间歇反应器

选取一放热的间歇反应过程[2]为参考系统, 该间歇反应过程是一个搅拌充分过程, 由以下两种反应构成:

反应1: $A + B \overset{}{\to} C$

反应2: $A + C \overset{}{\to} D$

其中, A和B是原料, C是主产物, D是副产物。我们的目标是得到主产物C的最大转换率并且使副产物D最小化。

反应速率为:

R1=k1MAMB

R2=k2MAMC

其中, MA, MB, MC分别为原料A, B和产物C的摩尔浓度。

该反应过程可用微分方程表示为:

物料平衡方程:

$(\begin{array}{l} \frac{d C_{A}}{d t} = - R_{1} - R_{2} \\ \frac{d C_{B}}{d t} = - R_{1} \\ \frac{d C_{C}}{d t} = R_{1} - R_{2} \\ \frac{d C_{D}}{d t} = R_{2} \end{array})$

能量平衡方程:

$\frac{d Τ_{r}}{d t} = \frac{U A (Τ_{j} - Τ_{r})}{Μ_{r} C p_{r}} + \frac{1}{Μ_{r} C p_{r}} (- Δ Η_{1} R_{1} - Δ Η_{2} R_{2})$

其中各个参数表示如下:

R1, R2代表反映速率;k1, k2代表速度常数;U代表换热系数;A代表换热面积;RΔH1和ΔH2是热焓;MrCpr是总的热容量;Tr表示间歇反应的反应温度;Tj表示夹套温度。

根据所引文献[2]的间歇反应过程, 该过程着重体现放热, 非线性动态行为, 反应时间定位120分钟。过程的输出变量定义域分别为CA∈[0, 12];CB∈[0, 12];CC∈[0, 8];CD∈[0, 2];Tr∈[20, 120];输入变量的定义域为Tj∈[20, 120]。作者通过仿真实验证明, 当反应釜的温度为95℃时, 可以使主产物CC的产量最高, 因此我们将最优反应温度设定为95℃。

2.2 迭代学习过程

由于该间歇反应过程分为两部分, 第一部分为剧烈升温过程, 第二过程为保温过程。所以在控制过程中, 采用分段控制的形式。在t≤250min, 即在剧烈升温过程中采取P型迭代学习控制。在t>250min, 也就是保温阶段采用PD型迭代学习控制。分别采用常用的 (1) 式和改进型的 (2) 式迭代学习律进行控制, 迭代学习结果如图1。

由图1 (a) 可以看出, 常用的迭代学习控制律仍能使系统稳定, 但收敛性较差, 并且速度较慢。而由图1 (b) 可以看出, 改进的迭代学习控制律能保证系统稳定, 而且收敛性较好, 速度较快。因此可以看出, 经过几次迭代后, 改进的迭代学习控制比单纯的迭代学习控制律有一定的改善。

3 结论

仿真结果表明, 本文提出的基于间歇反应过程的迭代学习算法结构简单, 易于实现, 并且是有效而且可行的。用此方法控制的结果可以提高系统的响应速度和动态性能指标, 可推广并应用到实际控制系统中。

摘要：根据间歇反应的特性, 提出改进型的PID迭代学习算法。用这种方法实现的PID控制器结果简单, 作用于系统中可以得到较强的鲁棒性和较好的动态特性。通过仿真结果可以看出这种方法具有很好的可行性和实用性。

关键词：迭代学习,间歇反应,控制律

参考文献

[1]肖扬, 朱芳来.线性系统闭环P型迭代学习算法的仿真分析.兵工自动化, 2006, 25 (4) :75-76.

间歇正压通气式静脉曲张治疗系统篇6

1 分型

正压间歇通气式静脉曲张裤Ⅰ型;正压间歇通气式静脉曲张裤Ⅱ型。

2 工作

正压间歇通气式静脉曲张裤是一种具有促进下肢静脉血液回流功能的产品,借助设计在裤子中层的气体层气体压强的变化,模拟下肢肌肉运动时产生的肌肉泵功能,促进血液回心,可改善由于下肢静脉瓣功能不全、长期不良姿势所引起的静脉血回心障碍。

3 设计

正压间歇通气式静脉曲张裤Ⅰ型产品主体由外层的聚酯纤维层、内层的棉布层和中层由两层尼龙布料构成的充气层构成,可包裹足背,小腿。覆盖过程中足背与小腿之间不连续,由PVC螺纹管连通,不影响踝关节活动,脚底附有脚踩式充气泵(可拆卸),在尼龙层内侧顶端装有定压放气阀,小腿内侧设有拉链,副链有三条,可以选择三种不同的松紧。将拉链上拉,通过踩动鞋底的充气泵,使气体从外界向裤子中的充气层移动,足尖向膝盖压力依次升高。

当气体层顶端的压力传感器接受的气压强度达到阈值时,放气阀打开,充气层气压恢复为大气压,循环往复促进血液向上流动。促进走动不多的人员在行走的过程更有效的使下肢血液向心移动,长期桌前办公的人员不必站立即可缓解腿部血液。

正压间歇通气式静脉曲张裤Ⅱ型主要构造与Ⅰ型相同,比Ⅰ型多一个电力驱动的充气泵,由设计在外层的充电式锂电池供电,拥有两套工作系统。可以拆卸鞋底的脚踩空气泵,通过电力驱动的充气泵进行工作;也可拆卸电力系统,利用脚底的脚踩充气泵工作。依靠电力系统,使用者在睡眠时也可享受到促血液回心的效果。

4 优点

弹力袜在穿用一定时间后会逐渐失去弹性,如果继续穿用就达不到理想的效果,所以当压力袜的弹性降低后需更换新的袜子,一般情况下,弹力袜的使用寿命为6个月。

正压间歇通气式静脉曲张裤相对于弹力袜使用寿命更长,预计主要部件可使用3年,且所有部件都可以进行更换,可以进行再回收、再制造。

使用者可以根据自身感觉,随时调节设备空气层的工作压力,使用安全舒适。产品间歇充气设计,不会造成血液淤积在下肢,可以保证皮肤组织正常代谢。

5 功效

(1)可用于下肢静脉外科手术后护理,防治静脉曲张的再次复发。(2)消除由下肢静脉血液回流障碍引起的各种躯体症状,恢复静脉正常功能。(3)预防长期卧床患者的下肢深静脉血栓形成。(4)预防妊娠晚期孕妇的下肢循环系统疾病。(5)防治飞机乘客的经济舱综合征。(6)减轻长时间站立、坐位、重体力劳动者下肢酸胀不适,预防下肢静脉曲张。

参考文献

[1]马庆久.下肢静脉曲张的治疗现状[J].第四军医大学吉林军医学院学报,2005,26(1):4-6.

[2]李玉红.下肢静脉曲张病人的运动健康教育[J].医学信息(中旬刊),2011,24(5):1780.

聚烯烃间歇装置PLC系统升级改造篇7

中国石油辽阳石化分公司研究院聚烯烃间歇装置的PLC系统采用西门子S7-400非冗余控制系统。由于设备老化, 操作站故障率高, 上位机运行过程中频繁死机, 严重影响系统正常运行。为此, 对聚烯烃间歇装置PLC系统进行扩容升级改造: (1) 将上位机整体升级为主流工业用机型。 (2) 现场2层网络中, 上层使用工业以太网通信, 底层仍使用Profibus-DP通信协议。 (3) 针对系统增容, PLC输入、输出点数已经不够用的情况, 在原基础上增加1个远程站, 并为以后系统扩充留有15%的预留量。 (4) 上位机原有软硬件均不能胜任增容后系统, 对软硬件同时升级。2台工作站为双机热备, 互相备份, 共同执行同一任务, 确保系统持续工作。 (5) 根据新的工艺要求编写程序。上位机组态程序根据现场设备分布进行, 实时显示现场信息并存储, 方便技术人员进行技术分析。 (6) 增加1台UPS系统。

2012年10月系统改造投运后, 数据传输及时准确, 操作更加方便, 每个节点由于独立稳定供电, 提高了整个系统的稳定性、可靠性。在改造实施过程中, 检查和测试了通信模块及电缆, 并修复了数据库缺陷等问题。全新UPS系统使S7-400系统在短时间断电情况下正常运行。

间歇性控制系统篇8

在改造前, 2座加热炉均已连续使用近7年, 炉子的各项指标均不能达到低耗能标准, 应淘汰更新。为了提高热负荷或改善燃烧条件, 应当改进燃烧装置, 提高炉子生产率。此项工程已纳入公司2012~2013年年度节能改造规划中。为节约资金, 唐山国丰钢铁有限公司设备部与热轧薄板厂将中冶华天工程技术有限公司研发的换向燃烧系统间歇延时控制工艺专利 (国家发明专利号ZL201010250587.3) , 应用在此次加热炉改造工程中, 使用效果良好, 产生了明显的经济效益和社会效益。

一、技术简介

目前国内大多数双蓄热式加热炉的仪控基本是手动远操控制方式, 对操作人员的水平要求很高, 影响了炉况的稳定性。为实现加热炉燃控系统控制自动化, 提高炉效率, 公司将间歇延时控制方式引入到双蓄热式加热炉的控制系统中, 实践证明, 效果良好。

1. 专利原理

通过PLC的计算炉温变化趋势, 自动控制情况如下。

(1) 当炉温与设定值之间的温差与时间差满足有变大趋势时, 说明炉温在上升, 供热负荷偏大, 此时应将供热负荷减少;

(2) 当炉温与设定值之间的温差与时间差满足有变大趋势时, 说明炉温在下降, 供热负荷偏小, 此时应将供热负荷增大;

(3) 当炉温与设定的温度之间的温差与时间差满足没有变大趋势时, 说明炉温在控制的范围之内比较恒定, 供热负荷适当。

2. 换向装置

在均热段及预热段的空气、煤气均采用小型双执行器三通换向阀实现燃烧系统的分散换向。三通换向阀靠近烧嘴, 换向阀与烧嘴之间的连接管道短而细, 因此换向时炉内间断燃烧时间短, 可以使换向瞬间对炉温和炉压的影响降到了最小。

该阀采用立式双列布置, 阀板与阀座采用平面密封, 阀板具有耐温耐腐蚀特性的材料, 具有一定密封补偿性能, 阀板与驱动杆采用柔性连接, 密封可靠。2阀板通过2汽缸分别驱动动作, 并分别由2只电磁阀进行控制。其动作分别由2只位置检测开关进行检测, 开关为磁性开关, 直接装在汽缸上面。阀正常工作时, 1个阀板打开, 另1个关闭。换向指令发出后, 处于开启的阀板首先关闭, 到位后, 由其下面的检测开关发出信号, 给原关闭的阀板指令, 使其动作并打开, 到位后给出到位信号, 至此换向动作完成。

当4个检测开关中任何1个在换向动作指令给出后一定时间内还不能给出到位信号时, 系统发出报警, 表示有故障, 应及时排除。换向阀何时换向由整个燃烧系统要求决定, 可通过时间控制, 也可通过温度控制。

该三通换向阀能实现先关后开。作为煤气换向阀使用时, 能有效避免换向过程中煤气与烟气互串, 使用更安全。煤气通路上阀板在介质压力作用下, 密封更可靠。

电磁阀设置为得电时阀板打开, 在断电 (或故障停电) 及排烟超温时, 电磁阀失电, 2阀板均处于关闭状况, 使得整个系统运行更安全。

3. 换向系统

采用PLC可编程控制器控制, 可完成自动程序换向控制, 另外, 在必要时还可以手动强制换向控制, 并设有功能及工作状态显示等, 使操作者对蓄热燃烧系统工作情况一目了然, 操作和监视十分方便。每套换向系统均设有烟温显示, 烟温变化由各系统烟管上的调节阀调节, 系统还设有烟温超温及换向超时报警功能, 在发出声光报警信号的同时, 只将出现问题的蓄热式烧嘴单独自锁、并显示故障位置及原因。此时, 其他烧嘴均正常工作, 充分保证生产操作具有可靠的连续性。

二、改造项目分析

1. 传统控制方式在双蓄热加热炉上运用的局限性

双交叉限幅控制传统串级PID控制方式在双蓄热式加热炉上控制的理论逻辑过程为:设定温度与实测温度的偏差通过PID计算调节幅度及响应速度, 同时输出阀门的调节率, 控制煤气及空气阀门的开度, 通过增大或减少燃料量以达到控制温度的目的, 此过程是上下波动渐渐逼近的过程。双蓄热加热炉在改变煤气及空气流量后, 炉压及烧嘴排烟温度均发生改变, 一般以控制烧嘴排烟温度做为控制参数, 此时需通过PID计算烧嘴温度的变化率, 分别调节煤烟及空烟调节阀, 使烧嘴排烟温度在适当范围内并渐渐稳定下来, 最终达到一个炉压、排烟温度双平衡的状态。

从上述逻辑过程可以看出, 当炉温与设定温度发生偏差时, 计算机的第一个指令是调节煤气流量, 空气量按固定的空燃比紧随其后进行调节, 此时炉压会产生极大变化, 而烧嘴排烟温度是个大滞后的调节参数, 为了调节炉压, 煤烟及空烟阀门会在烧嘴排烟温度发生变化后再进行动作, 而且炉压与烧嘴排烟温度能相对稳定需要一个较长的调节周期才能稳定下来。

所以, 以传统控制方式进行双蓄热加热炉的控制, 如想投入自动化, 加热炉的相关参数变化范围必须很小, 而且调整的时间很长, 因为任何1个参数的变化均会引起其他参数的变化。

从加热炉实操的经验上来讲, 加热炉即使在稳定的生产状况下, 炉温也是在设定温度上下波动的, 空煤气流量也不是稳定在1个参数上, 同时1段温度的调整还会影响到其他段的温度及相关参数。

综上所述, 采用传统的双交叉限幅及PID计算的控制方式是很难运用在双蓄热加热炉上实现仪控自动控制。

2. 改造后使用脉冲控制技术改变热负荷输出的大小

当空煤气流量处于自动跟踪状态后, 该段处于连续换向时所能输出的最大热负荷即已确定, 此时就需要根据炉温来确定脉冲的长短。

从上文可知, 改变换向周期的长短对加热炉的各个控制参数扰动很大, 反而不利于加热炉自动化控制程序及炉况的稳定, 所以双蓄热燃烧系统的换向周期不变, 暂定60s。

从蓄热式炉燃烧的过程来看, 有1个断火时间, 而这个断火时间实际上是人为可控的, 且这个控制精度甚至可以达到ms级。

假设空煤气流量已确定, 煤气流量为10 000m3/h, 假设断火时间为0, 则认为输出热负荷为100%, 通过表1可以看出, 通过改变断火时间, 实际输出的热负荷可以控制在100%以下, 理论上可以将热负荷从100%至0进行无限划分, 该控制精度远远超过调节蝶阀所能控制的精度。

从表1也可以看出, 当断火时间控制在20s时, 实际输出热负荷相当于煤气流量为7 500m3/h。

3. 实际运用效果

脉冲控制双蓄热加热炉在实际运用中取得了良好的效果, 主要表现在以下几个方面。

(1) 空煤气流量稳定。在加热炉正常生产情况下, 变化的节奏非常慢, 空/烟及煤/烟阀门调节好, 炉压及蓄热式烧嘴排烟温度平衡后, 只要生产情况不发生巨大改变, 基本不再动作, 对自动化系统的稳定有极大的好处。

(2) 换向阀的动作明显减少。比如常规控制的蓄热式炉一段换向阀动作60次/h, 而该种方式换向阀只动作30~50次/h, 有利于延长换向阀的寿命。

(3) 解决了保温时, 空煤气流量小、排烟温度高、炉压高、无法控制的问题。

(4) 解决了常规控制小流量时空煤气流量无法观测 (受节流装置测量低限的限制) 、炉内气氛无法控制的问题, 特别是当某些品种钢在炉内加热时对炉内气氛有严格要求, 同时加热的时间又较长, 热负荷却很小的情况, 这种方式有利于减少氧化、脱碳等问题, 优点更加明显。

(5) 对于较宽的加热炉, 如果不保持烧嘴的较大的空煤气流量, 气流速度减小, 火焰没有刚度, 造成加热炉中间的温度与两边的温差较大, 加热质量严重下降。但是出于炉温控制的目的, 有时必须减少空煤气流量, 这个矛盾在产量变化时或产量较小时特别明显, 脉冲控制程序可以解决这个矛盾, 在保持烧嘴相对较大的空煤气流量的情况下进行温度控制。

(6) 由于空煤比可以通过计算机严格自动控制, 氧化烧损能稳定在一个相当低的水平上。

(7) 由于换向阀动作次数减少, 换向时所浪费的高炉煤气比常规控制能减少15%以上, 当加热炉热负荷越低时, 该节能效果越显著。

(8) 双蓄热加热炉真正实现了燃烧系统仪控的自动化。

三、改造前后能源消耗对比

唐山国丰钢铁有限公司薄板厂2012年5月进行1#加热炉改造工程, 2013年6月份进行2#加热炉改造, 实践证明此次改造在节能减排方面效果显著。为了证明此技术在生产中的作用, 将该项技术投入生产前后通过生产报表提供的煤气消耗量做相应的追踪和比较, 结果如下。

1. 额定产量

(1) 改造前原单座炉子额定产量:加热标准板坯、热坯入炉温度≥920℃时, 炉子的额定产量为290t/h (热装) ;加热标准坯、冷装时, 额定生产能力为100t/h;板坯出炉温度为1 150~1 250℃。

(2) 改造后现单座炉子额定产量:标准坯入炉表面平均温度≥600℃时, 炉子的额定产量为300t/h;标准坯入炉温度为常温时, 额定生产能力为130t/h;板坯出炉温度约1 250℃;钢温精度为±10℃;全长温差≤20℃ (包括水管黑印) 。

2. 煤气消耗

改造前煤气消耗 (热值700×4.186k J/m3) :2012年3月2套加热炉共计消耗煤气3 898.55万m3, 加热钢坯总量149 583.75t, 吨钢耗煤气260.6m3, 平均机时产量384.96t。

1#加热炉改造后煤气消耗:2012年11月1#炉改造完成后两套加热炉共计消耗煤气4 064.74万m3, 加热钢坯总量181 836.71t, 吨钢耗煤气223.53m3, 平均机时产量374.03t。

从1#炉改造前后的数据对比来看, 2座炉子吨钢煤气消耗有所下降, 下降数值为37.07m3/t。该厂2012年平均月产量为161 986.58t, 则每月减少煤气消耗600.482万m3。

2013年10月2#炉改造后1个月2套加热炉共计消耗煤气4 696.89万m3, 加热钢坯总量228 029.80t, 吨钢耗煤气205.97m3, 平均机时产量407.12t。

从2#炉改造前后的数据对比来看, 2座炉子吨钢煤气消耗下降明显。

四、结语

间歇性控制系统篇9

关键词：大强度,间歇运动,心肌细胞,生理性适应

1 前言

运动具有特异性适应的原则是运动训练学的基石。进行长期运动训练可引起肌体适应表现在多层次的:细胞水平,组织、器官以及系统水平。这些形态和功能的变化,取决于个人的起始水平,个人提高的潜在的遗传背景,运动方式的选择,运动强度的选择,运动持续的时间,运动频率等。充分考虑运动的适应原则进行合理的安排是非常重要的。耐力训练获得主要表现在心血管系统和提高骨骼肌系统的能力,最终整合的效果表现为最大摄氧量(VO2max)提高,增加肌体摄取、传递和利用O2的能力,从而提高肌体工作能力和运动成绩。由于运动方式的多样,对于普通健康者或特定心血管疾病的患者而言,其目的肌体能够获得最大的益处,而不是以极端的形式表现某一系统或几个系统相结合的功能。

近年来,随着运动领域研究的具体化和不断深入,对于大强度间歇训练诱导骨骼肌和心血管系统适应性变化有了更为深入的了解[1,2],大强度间歇运动越来越受到关注。

2 大强度间歇训练的运动强度与心血管系统健康

运动和运动反应是动力性的,存在一个连续性极端适应和极端不适应的范围。这一连续性范围存在的原因是在系统水平组织器官对一次急性的运动和长期的运动均具有高度的适应性。运动不是一个静止的概念,而是一个动力性事件。运动本身根据运动的强度、运动持续的时间和运动次数不同而不同。这些运动学参数均存在一定的范围[3]。由于大强度间歇训练比低强度的运动更能获得运动的益处,因此这些运动学参数的变化有着深远的影响。一些研究表明与相匹配的低强度运动相比,大强度间歇训练的运动强度在90%VO2max,相当于95%最大心率,更有利于提高运动成绩和心脏泵血能力。这些有益的心血管系统的适应,同样表现在心功能失调的病人,即使采用短期的大强度间歇训练方案也能够产生良好的效果。因此,运动训练的效果取决于运动训练的强度,运动的强度越大获得训练效果越大[3]

运动的强度表明运动效果的幅度,大强度间歇训练同样表明可获得的运动效果的幅度。最近,一项研究表明运动诱导心血管系统的适应存在一个阈值强度。运动的强度在70%最大心率不能够诱导可观察到的变化,如心脏的内径、射血分数、每博输出量等。但是运动的强度在95%最大心率可观察到的变化上述参数的变化,并且发生生物学上和临床上的有益的变化[3]。养成参加体育运动习惯是一个最佳预防性的医学策略。例如,一个35岁的男子进行合理体育运动能够降低冠脉事件的危险度。而设计一个最佳的训练计划对于预防和治疗心脏病患者是非常重要的。由于社会逐渐进入老龄化,无论是发达国家或发展中国家,不进行运动或不经常进行运动的人数越来越多,心血管疾病患者逐年增加,即使发达的美国也无力承担,因此,大强度间歇训练的运动被认为预防和治疗特定心血管患者最佳的运动处方,其潜在的益处业已受到广泛的关注。

3 大强度有氧间歇训练的基本原则

间歇运动需要大强度作为刺激,大强度间歇运动逐渐被认为是一种独特的运动方式。尽管大强度间歇运动是有氧运动,但其强度仅低于最大心率或VO2max。在此运动强度下,几分钟持续运动疲劳将会发生。乳酸和代谢的产物开始积累。肌肉内的三磷酸腺苷开始耗竭,VO2的动力学曲线变陡。运动持续的时间不会很长,运动的强度将下降从而不利于运动效果的获得。因此,积累大强度运动的时间非常重要。大强度有氧间歇训练的基本原则已成功被推荐给健康者和特定血管病患者[3,4]。大强度有氧间歇训练的基本原则是大强度间歇训练中间结合低强度的恢复性运动能够保证参与者完成数次大强度运动,大强度间歇训练持续时间决定运动的效果。

典型上,大强度运动持续时间约4min,运动的强度接近最大心率或VO2max。间歇恢复期的运动强度在50-60%最大心率或VO2max,时间为3min[4]。必须注意到运动强度具有个体性。在进行大强度间歇运动前,应评定最大心率或VO2max,保证绝对的负荷能够达到理想的相对运动强度。

4 运动强度依赖性的相关分子机制

运动诱导适应性变化起源于细胞系统,由于大部分细胞具有可塑性,从而能够保证强度依赖性效果的形成。心肌细胞占心脏总细胞的20%,但其质量占心肌重量的90%[3]。心肌细胞同样具有可塑性,对长期或短期的应激发生反应。长期适宜运动负荷影响下,心脏在形态、结构、代谢、功能方面产生一系列良好适应,长期的运动可增加心肌收缩和舒张功能,整个提高心脏的做功能力。如长期的运动导致肌肉对静脉挤压效果增强,回心血量增加,心肌前负荷增加,Frank-Starling机制仍起作用。而非运动员随着运动强度的增加,舒张期末容积呈平台趋势,Frank-Starlin机制已不起作用。因此运动员可以节约心肌内能量的消耗,延长运动时间。动物的研究表明与低强度持续训练相比,大强度有氧间歇训练更有利于提高心脏功能[5,6,7]。KemiOJ等人[7]研究认为心肌细胞的适应性效果取决于运动的强度,大强度训练比低或中等强度的训练产生适应效果要好。

McElroy等人[1]1978年首次描述运动诱导心脏保护机制—抗心肌缺血再灌注损伤(IR)这一现象,研究发现长期的游泳训练可减少冠状动脉缩窄大鼠心肌梗死。目前,对耐力训练保护心肌细胞抵抗IR诱导损伤的内在的机制仍存在争议。大量的假说被提出,并进行实验证明。这些潜在的机制包括:冠状动脉形态和生理的变化、可诱导心肌热休克蛋白(HSPs)、环氧合酶-2(Cyclooxygenase-2,COX-2)活性增加、内质网(ER)应激蛋白的增加、肌纤维膜ATP敏感性钾通道(sarcoKATP)功能的增强、线粒体ATP敏感性钾通道(mitoKATP)水平增加、心肌抗氧化能力提高和一氧化氮(Nitricoxide,NO)等[9]。运动诱导心肌抗氧化能力提高可能在运动诱导心肌细胞保护起着重要的作用;整个来看,运动诱导心肌细胞保护可能是多种心肌细胞保护分子相互适应的协调结果。研究发现持续几天运动就能够达到运动诱导心脏保护最大的益处,短期(持续时间3-5天)运动训练诱导心脏保护水平和持续数周和数月的合理运动训练一致。停止训练后(18天),获得的运动诱导心脏保护内在分子机制将会消失[10]。

Stolen等人[11]评定大强度间歇训练对糖尿病心肌病小鼠模型产生的影响,大强度间歇训练的计划为4min 85-90%VO2max加上2min50%VO2max跑台训练,每天80min,每周5天,共13周。研究结果显示运动可使功能失调细胞的收缩或舒张参数正常化或减少细胞的功能失调,这些参数包括T-管的密度、SR Ca2+同步化释放、舒张SR Ca2+漏和自发Ca2+的频率,同时SERCA 2a摄取和NCX活性上调恢复到正常水平。在心力衰竭的大鼠模型,2个月大强度间歇训练,运动的强度在85-90%VO2max。研究结果表明运动可逆转受损的心肌功能,可逆转病理性的心肌肥大朝向心肌正常大小,并伴随着心肌质量减少和心室腔内径减小[12]。尽管这些心血管疾病动物模型强度依赖性的内在分子并不完全清楚,但是上述研究表明这些适应性的变化的幅度很可能取决于运动的强度。

5 小结与建议

运动训练获得的益处具有强度依赖性。大强度有氧间歇运动优于低或中等强度的运动。运动的强度和可观测到VO2max存在着剂量效应相关。大强度有氧间歇运动获得益处是中等强度运动的2倍。心脏的形态和功能性指标检测表明大强度有氧间歇运动可能是诱导这些指标变化的必要条件。一些心血管患者研究表明病理性心肌重构的逆转,心脏收缩和舒张功能的提高在大强度有氧间歇运动后才能够观察到。但是大强度有氧间歇运动安全性尚需建立

参考文献

[1]马继政,张仁祥.大强度间歇运动骨骼肌分子适应机制[J].体育科技文献通报,2010(2):39-41.

[2]马继政,牛洁.大强度间歇训练心肌细胞分子适应机制[J].体育科技文献通报,2010(3).

[3]Kemi OJ,Wisloff U.High-intensity aerobic exercise trainingimproves the heart in health and disease[J].J Cardiopulm Rehabil Prev,2010,30(1):2-11.

[4]Helgerud J,Hoydal K,Wang E,et al.Aerobic high-intensity inter-vals improve VO_2maxmore than moderate training[J].Med Sci Sports Exerc,2007,39:665?671.

[5]Kemi OJ,Loennechen JP,Wisloff U,Ellingsen O.Intensity controlled treadmill runningin mice:cardiac and skeletal muscle hypertrophy[J].J Appl Physiol,2002,93:1301?1309.

[6]Wisloff U,Helgerud J,Kemi OJ,Ellingsen O.Intensity controlled treadmill running in rats:VO_2maxand cardiac hypertrophy[J].Am J Physiol Heart Circ Physiol,2001,280:H1301?H1310.

[7]Kemi OJ,Haram PM,Loennechen JP,et al.Moderate vs.high exer-cise intensity:differential effects on aerobic fitness,cardiomyocyte con-tractility,and endothelial function[J].Cardiovasc Res,2005,67:161?172.

[8]McelroyCL,Gissen SA,Fishbein MC.Exercise induced reduction in myocardial infarct size after coronary artery occlusion in the rat[J].Circulation,1978,57:958?962.

[9]马继政.运动诱导心脏保护机制[J].辽宁体育科技,2009(3):29-31.

[10]Lennon SL,Quindry J,Hamilton KL,et al.Loss of exercise-induced cardioprotection after cessation of exercise[J].J Appl Physiol,2004,96(4):1299-305.

[11]Stolen TO,Hoydal MA,Kemi OJ,et al.Interval Training Normalizes Cardiomyocyte Function,Diastolic Ca2+Control,and SR Ca2+Re-lease Synchronicity in a Mouse Model of Diabetic Cardiomyopathy[J].Circ Res,2009,105(6):527-36.

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