基于改进DBSCAN-RNN的电力负荷建模及可调特征提取

针对面向能源消纳的电力负荷实时调控需求,以电热水器为例建立调控模型,提出一种改进DBSCAN-RNN算法的电力负荷可调特征提取与可调潜力挖掘方法。以改进DBSCAN聚类结果作为RNN输入获得一种深度学习新策略,基于改进DBSCAN-RNN进行电器群设定温度与天气温度、电器负荷功率的建模,考虑用户电器使用习惯,输出输入量对电器实际功率的影响因子以及电器可调功率与真实功率对应的状态方程参数。某市电热水器群实际数据结果表明所提方法可正确有效地获取海量电热水器群聚合负荷模型及其可调功率。     

改进自适应变步长光伏系统最大功率跟踪

为提高对太阳能的利用率,减少能量的损失,需要对光伏电池的输出进行最大功率跟踪。文章建立了通用的太阳能电池数学模型,结合太阳能电池的功率-电压和电流-电压输出曲线特性及两者之间的数学关系,提出了一种基于Boost电路的变步长电导增量法。该方法能根据外界环境的变化,简单快速计算出此刻外界环境下唯一一个特殊点的值作为自适应变步长,比传统的变步长或者固定步长方法更合理,同时减少了参数确定的人为因素对于仿真结果的影响,可以快速精确地实现最大功率跟踪。     

基于多任务学习卷积网络的非侵入式负荷监测方法

随着居民用户对设备耗能管理需求的增长，低硬件成本的非侵入式负荷监测技术具有巨大的工程应用价值。目前，负荷监测深度网络存在输出假阳性功率片段问题，造成对电器开关运行状态的误判，影响负荷分解精度。为此，提出一种基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法。首先，建立基于多分支卷积网络及改进后处理的负荷监测推理框架，在负荷功率分解网络主分支的基础上，设立开关状态判定分支网络，引入电器开关序列监督信息，通过多任务聚合损失函数调整网络训练时梯度反向传播过程，降低了运行状态误判率。然后，采用加权均值滤波对网络输出的开关状态评估值和功率输出值进行后处理，进一步降低负荷分解误差。最后，在UK-DALE数据集上开展对比实验，实验结果表明所提方法能够较好地分离出包含复杂功率特性的电器负荷，验证了方法的有效性。     

光伏并网逆变器的电流扰动观测控制方法研究

并网逆变器的输出电流质量易受到电网电压状态及逆变器系统参数的不确定性等因素的干扰。根据扰动观测器控制原理,建立电流控制的扰动观测模型,并设计电流扰动观测控制器,该方法将电网电压与直流侧电压变化设定为外部扰动变量,提高电流控制对这两种扰动的抗扰动性,同时可对输入功率变化时电路参数出现的差异性进行补偿控制,提高电流动态响应速度并减少输出电流谐波。仿真与实验结果表明,该电流控制方法可有效抑制三相电网电压不平衡或畸变状态造成的电流谐波,并改善在低输入功率状态的逆变器输出电流质量,当输入功率发生突变时,输出电流的响应速度与质量都得到明显提升,同时降低了光伏逆变器的最大功率跟踪过程时间。     

三相电压源型PWM整流器优化控制策略

针对三相电压源型PWM整流器输出电压变化缓慢的特点,提出采用电压电流双闭环控制器,电压外环采用常规PI调节器,电流内环采用电流误差及其变化率作为神经元的输入,实时调整电流PI调节器参数,并采用SVPWM控制方案来提高电流跟踪速度,减小电网输入电流谐波.该控制方案较好地解决了整流器在带逆变器电动机负载时,由于负载工作状态...     

具有最大功率点跟踪功能的双输入反激DC-DC变换器

近年来，太阳能、风能、燃料电池等绿色洁净新能源的利用越来越受到社会的关注，多输入变换器因为可以很好地整合多种能源而被广泛地应用于新能源开发中。本文采用双输入反激DC-DC变换器实现了太阳能电池和市电两种能源对负载的稳定供电，根据各种太阳能电池的特点，提出了双输入反激DC-DC变换器的控制策略，一方面使太阳能电池工作在最优状态，实现输出最大功率点跟踪，提高太阳能的利用率。另一方面当负载变化以及太阳能电池输出能量不足时可以从市电获取足够的能量以保证输出电压的稳定。最后通过仿真与实验，验证了本方案的可行性。     

一种电压薄弱负荷节点群的戴维南等值参数跟踪方法研究

提出了用戴维南等值参数对电压薄弱负荷节点群进行监视的一种方案。静态分析中,采用连续潮流法确定负荷节点电压——负荷参数曲线;在负荷变化率相同情况下,根据电压幅值变化量确定电压薄弱负荷节点;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出电压幅值变化率作为电压薄弱负荷节点分群所观察信息,考虑地理因素,将电压薄弱负荷节点模糊聚类分群;将每个电压薄弱负荷节点群中典型节点电网侧戴维南等值参数跟踪。提出基于潮流的仿真计算方法进行戴维南等值参数跟踪,观测电压薄弱负荷节点群的电压稳定裕度。该方法在IEEE 118节点系统上验证了其有效性。     

一种电压薄弱负荷节点群的戴维南等值参数跟踪方法研究

提出了用戴维南等值参数对电压薄弱负荷节点群进行监视的一种方案.静态分析中,采用连续潮流法确定负荷节点电压--负荷参数曲线;在负荷变化率相同情况下,根据电压幅值变化量确定电压薄弱负荷节点;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出电压幅值变化率作为电压薄弱负荷节点分群所观察信息,考虑地理因素,将电压薄弱负荷节点模糊聚类分群;将每个电压薄弱负荷节点群中典型节点电网侧戴维南等值参数跟踪.提出基于潮流的仿真计算方法进行戴维南等值参数跟踪,观测电压薄弱负荷节点群的电压稳定裕度.该方法在IEEE 118节点系统上验证了其有效性.     

基于功率预测模型的并网逆变器直接功率控制

传统的直接功率控制（DPC）存在开关频率随采样时间、负载参数和系统状态变化而变化,产生分散的谐波成份的问题。本文提出了一种基于功率预测模型的三相并网逆变器直接功率控制策略。该控制策略将一定的预测算法与瞬时功率理论结合,以逆变器交流侧输出电压为控制对象,建立功率预测模型,得到参考输出电压,同时为了减小开关损耗,选择对称式电压空间矢量序列控制逆变器输出电压,从而控制瞬时功率有效跟踪参考功率值。仿真结果分析,该控制策略有较好的动静态性能,可实现恒定的开关频率,与直接功率控制相比体现出更好的谐波抑制效果。     

基于改进Elman网络的光伏电池最大功率跟踪

通过对光伏电源系统的特性及最大功率点跟踪原理的深入分析,提出了一种用OIF-Elman网络算法来实现太阳能电池最大功率点跟踪的控制方法。该方法将太阳能电池和Cuk斩波电路作为一个整体,直接根据检测到的电路中电压、电流的变化,通过神经网络算法来控制Cuk电路的占空比,从而实现最大功率点的跟踪,并且OIF-Elman网络不仅计入了隐层节点的反馈,还考虑输出层节点的反馈,提高了网络泛化能力和预测精度。实验结果表明,该系统在日照强度、环境温度变化时仍能够快速、准确地跟踪到太阳能电池的最大功率点,并具有较好的稳定性。     

基于STM32的光伏发电自动跟踪系统设计

目前在光伏发电领域,大部分太阳电池板都是固定安装的,为了提高电池板的发电量,设计了一套基于STM32的太阳电池板自动跟踪系统。系统通过步进电机带动双轴机构,实现了电池板对太阳的二维跟踪。本系统以低功耗的STM32为核心处理器,在外围设计了光电跟踪传感器,阴晴检测以及GPS等模块,采用混合跟踪的控制方式提高了跟踪精度。介绍了系统的原理与组成,设计了一套低功耗的间歇跟踪算法。     

一种基于ON/OFF控制的太阳能电池MPPT控制器

在太阳能光伏发电系统中,为了降低系统造价并提高对太阳能的利用率,一般需要实现最大功率点跟踪.本文通过分析太阳能电池的功率-电流(P-I)特性曲线,提出了一种新的利用硬件电路来实现最大功率点跟踪的方法.与以往跟踪方法不同,该方法简单实用,仅需采样太阳能电池的输出电流和电压,通过比较其输出电流的变化率和输出功率的变化率,基于ON/OFF控制太阳能电池输出端电容的充放电,使其输出电流(或电压)达到最大功率点电流(或电压),实现了真正意义上的MPPT.以Buck DC/DC变换器为例,通过仿真和实验验证了理论分析的正确性.     

太阳能跟踪系统设计

为了更充分、高效地利用太阳能,现普遍采用跟踪太阳的方式是为最大限度地获得输出功率。本文介绍了太阳跟踪系统的控制原理、系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了一种跟踪精度高、结构简单、控制可靠的双轴太阳能跟踪系统,有效地提高了太阳能的利用率。并通过试验验证了此太阳能跟踪系统在晴朗的气候条件下,比固定式至少提高发电量25%。     

基于CVaR分析的新能源配电网电压风险评估模型

针对风光等分布式新能源大规模接入给配电网带来反向潮流而造成的电压波动大、局部区域电压偏高的问题,在传统配电网运行风险评估理论的基础上,结合分布式电源、电动汽车和负荷概率模型,采用严重度函数描述了电压偏高、偏低的风险,构建节点电压偏高、偏低的严重性函数。将传统风险评估理论的事故风险评估替换为基于条件风险价值(CVaR)模型,提出了考虑电动汽车和负荷不确定性的事故冲击和损失计算方法,建立了电压波动的CVaR风险指标,提出了分布式电源发电功率、电动汽车充放电功率的特殊函数的估计方法。以IEEE33系统为计算实例,计算了正常运行和预期故障线路2种情况下的电压波动的CVaR风险值,验证了该方法的可行性和适用性。     

基于模糊控制的太阳能发电MPPT控制技术

太阳电池的输出特性随负载及外界环境的变化而变化,太阳电池阵列保持工作在最大功率点附近,能极大地提高光伏电池的转换效率。根据最大功率点跟踪的基本原理,提出了基于模糊控制,具有在线参数调整的自寻优方法占空比扰动法。当外界环境变化时,仿真结果显示系统能迅速做出反应,使系统始终工作在最大功率点附近,具有很好的稳定性。     

燃料电池电动汽车能量管理系统最优控制策略研究

燃料电池电动汽车复杂多变的行驶工况下极易产生大电流脉冲,负载的变化给燃料电池带来极大的影响。针对燃料电池低电压、大电流的输出特性,在燃料电池电动汽车动力系统结构基础上,采用动态规划算法来管理能量的最优分配,在MATLAB/Simulink建模仿真平台搭建完整的能量管理策略模型,并在WLTC循环工况进行仿真试验,结果表明,采用动态规划算法能够延缓燃料的过度消耗,在动力电池SOC由45.6%回升到48.3%阶段,燃料电池能够稳定地输出能量,并且不断优化整车的能量分配。     

并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统设计

针对传统系统太阳辐照波动预警准确率低、误差大和预测效率低的问题,提出并设计了新的并网型分布式光伏发电辐照波动预警系统,采用基于蚁群BP神经网络的辐照波动预测方法获取了预测结果的最优解。预警系统中包含太阳能电池组件、微型逆变器和单机辐照度预警子系统等,采用三端稳压模块LM7803电源模块,保障极端天气正常供电;选择单晶硅太阳电池片的光照传感器,将太阳辐射的光能变换成电能;采用指数平滑法结合趋势移动平均法对太阳辐照进行预测,得到预测时间段范围内的平滑指数,以此作为计算参数,根据蚁群BP神经网络算法,通过构建新传递函数,优化网络结构,改进BP神经网络训练,求出预测结果最优解。试验结果表明:所提系统能在不同天气条件下有效预测并网型分布式光伏发电的辐照波动,且预测误差较小;在不同天气类型下,系统预警的准确率始终高于98%,且预警时长平均用时24.08 s,相比于其他系统用时较短,实现预警系统稳定运行,保证输出电能质量,有力支撑系统优化。     

离网型风光互补逆变电源的设计

设计了离网型风光互补逆变电源系统,主要由太阳电池组件、风力发电机组、控制器、蓄电池组和逆变器等组成。风机与太阳电池板利用最大功率点跟踪控制方法分别将风能和太阳能转化为电能,通过单相正弦波逆变电路对负载供电,结合风光互补逆变电源的控制要求,提出了基于PIC16F73系列单片机的蓄电池三阶段智能充电。完成了500 W、220 V/50 Hz的风光互补正弦波逆变电源设计。     

基于DSP的光伏水泵变频调速系统

介绍一种基于DSP的光伏水泵变频控制系统.利用空间矢量PWM算法实现对光伏阵列母线电压动态补偿的功能,保证在光伏阵列工作电压大范围变化条件下,变频驱动电机满足恒磁通调速控制.同时结合光伏水泵系统的工作特点,提出了一种简单实用的光伏阵列最大功率点跟踪控制方式,稳定可靠地实现了系统的最大功率点跟踪控制.     

计及不确定性的分布式光伏接入配电网极限容量评估

针对分布式光伏大量并网导致的配电网电压越限风险增加的问题,分析了不同天气类型下光伏出力特性,提出了基于光伏出力波动特性的广义天气类型聚类划分方法和基于净空理论的光伏出力时间序列模型构建方法。所构建的模型能反映实际光伏出力的时序性和波动性,建立了基于各时段节点电压越限概率与严重度函数的系统电压越限风险评估指标,据此提出采用混合逼近法求解配电网中分布式光伏的极限接入容量。最后,以典型IEEE33节点配电系统和南方电网某地区实际线路为例,分析了不同负荷特性、负荷水平和线路类型下的系统电压越限风险,从这三方面分别对分布式光伏接入配电网的极限容量进行评估。