数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-T...数据驱动建模方法改变了发电机传统的建模范式,导致传统的机电暂态时域仿真方法无法直接应用于新范式下的电力系统。为此,该文提出一种基于数据-模型混合驱动的机电暂态时域仿真(data and physics driven time domain simulation,DPD-TDS)算法。算法中发电机状态变量与节点注入电流通过数据驱动模型推理计算,并通过网络方程完成节点电压计算,两者交替求解完成仿真。算法提出一种混合驱动范式下的网络代数方程组预处理方法,用以改善仿真的收敛性;算法设计一种中央处理器单元-神经网络处理器单元(central processing unit-neural network processing unit,CPU-NPU)异构计算框架以加速仿真,CPU进行机理模型的微分代数方程求解;NPU作协处理器完成数据驱动模型的前向推理。最后在IEEE-39和Polish-2383系统中将部分或全部发电机替换为数据驱动模型进行验证,仿真结果表明,所提出的仿真算法收敛性好,计算速度快,结果准确。展开更多
文摘传统星上系统开发与研制通常是基于特定的专用宇航器件,这使得其开发周期长且可移植性较差。针对该问题,提出了一种基于Xilinx ZYNQ UltraScale+平台的ARM+可编程逻辑的解决方案。该方案用Vivado配置FPGA硬件架构,采用SDK(Software Development Kit)配置ARM实现两者数据交互。在整个系统设计中,通过集成在芯片内部的高速串行收发器和Aurora协议作为载体进行高速片间传输;采用自定义帧协议保证传输可靠性及安全性;采用AXI-Stream接口使其具有各类算法即插即用的灵活性;最后为验证本系统可以支持各类算法进行星上实时图像处理,通过在逻辑侧添加Sobel边缘检测算法进行验证。测试结果表明该系统图像数据传输无误码,星上串行高速传输速率较高,系统总体传输延时较低,且系统具有较强的算法通用性。
