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《太阳能学报》2020,(5)
提出一种基于双有源全桥DC/DC变换器和Buck/Boost双向变换器级联结构的直流微电网混合储能系统及其控制策略。前级为双有源全桥DC/DC变换器,连接超级电容和直流母线,利用超级电容快速补偿直流微电网的高频功率波动;后级为Buck/Boost双向变换器,连接锂电池和超级电容,通过锂电池对超级电容进行能量补充,间接补偿直流微电网的低频功率波动。该混合储能系统结构不但能满足分频补偿直流微电网功率波动的要求,而且利用双有源全桥DC/DC变换器,实现与直流母线的电气隔离,同时有效降低储能设备额定电压;并且对Buck/Boost双向变换器下垂特性进行分区能有效减少锂电池动作次数延长其使用寿命。通过仿真验证,所提出的控制策略可依据直流母线电压信息,快速调节混合储能系统的输出功率,维持直流母线电压稳定,实现直流微电网的可靠运行。 相似文献
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针对直流微电网传统的下垂控制微源间功率分配不均和直流母线电压偏移等问题,提出了一种基于理想电流的自调节下垂控制,通过低速通信网络建立微源间的信息传递,联合调整下垂曲线系数法与平移下垂曲线法使系统具有更高的自由度和更好的调节性能,下垂系数随公共负载、线路阻抗和本地负载的变化迅速响应而自动调节,提高微源功率分配精度的同时改善了直流母线电压质量。最后在Matlab/Simulink中搭建两台变换器并联运行的试验模型,对基于理想电流的自调节下垂控制分别在低速通信网络通信通道故障和本地负载不平衡的工况下进行试验验证,其结果证明了该控制方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对直流微电网功率分配问题,利用径向基神经网络(RBF)建立了直流变换器的动态等效模型,提出了一种改进的功率分配控制策略。以直流微电网模型为基础,以采集的本地单元变换器电压、电流值为输入,以其他单元变换器的输出电压、电流值为输出作为训练数据。在无需通讯的情况下,利用神经网络只需要本单元信息便可准确预测其它并联单元输出,并应用到本地控制器当中,从而改善功率分配和电能质量。文章利用Matlab/Simulink建立的对比仿真模型,证明了该控制策略在多种情况下都具有很好的控制效果。 相似文献
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在孤岛运行的低压微电网中,传统下垂控制会导致频率和电压偏离额定值、无功功率分配精度较低等问题,为此提出了无稳态误差的有功—频率下垂控制和综合改进的无功—电压控制策略,分析了在有功—频率下垂控制中引入隔直环节实现消除频率稳态误差的原理,综合分析了下垂系数、虚拟电抗、输出电流补偿等无功—电压下垂改进措施对无功分配精度、系统稳定性和电压跌落的影响,实现了稳态时微电网频率无偏差,提高了分布式电源之间无功功率分配精度,确保了电压波动在允许范围内。仿真算例验证了所提出的控制策略的有效性,为低压微电网孤岛模式下的下垂控制提供了参考。 相似文献