基于ＰＩＤ控制算法的直流微网容错控制方法研究

构建直流微网容错控制对象模型，调节直流微电网的输出回路参数；以输出功率、直流微网的 参考电压、弱电网下系统惯性响应特征等为约束参量，构建直流微网容错控制目标函数，在不同电网强度下 进行直流微网容错控制的参数自整定性调节，采用无功环比例积分控制方法进行直流微网容错寻优分析， 建立模糊 ＰＩＤ控制模型，采用变结构的模糊 ＰＩＤ控制方法进行直流微网容错控制过程中的自适应加权学习 和误差反馈调节，实现直流微网容错控制改进设计。仿真结果表明，采用该方法进行直流微网控制的容错 性能较好，输出稳定性较强，具有较好的直流微网输出增益。     

Critical-point drying versus freeze drying for scanning electron microscopy: a quantitative and qualitative study on isolated hepatocytes

Critical-point drying and freeze drying were compared both quantitatively and qualitatively as preparative procedures for scanning electron microscopy. Isolated hepatocytes were used as model cells. Nomarski differential interference contrast microscopy was used for light microscopic measurements of the hepatocytes in the unfixed, the glutaraldehyde fixed, the glutaraldehyde + OsO₄ fixed, the critical-point dried and the freeze dried states. Critical-point dried hepatocytes were found to shrink to 38% of glutaraldehyde + OsO₄ fixed volume, whereas optimal freeze dried hepatocytes (frozen in water saturated with chloroform and freeze dried at 183 K for 84 h) were found to shrink to 51% of glutaraldehyde + OsO₄ fixed volume. Transmission and scanning electron micrographs of the critical-point dried cells showed well-preserved ultrastructure and surface structure. Micrographs of the freeze dried cells showed ultrastructure destroyed by internal ice crystals and surface structure destroyed by external ice crystals. Double-fixed isolated hepatocytes were shown to swell during storage in buffer and to shrink during storage after critical-point drying. For low magnification scanning electron microscopy (up to about 3000 times) both critical-point drying and freeze drying can be used. However, for high magnification scanning electron microscopy, critical-point drying is superior to freeze drying.     

隔震结构在省防震减灾中心大楼工程中的应用

结合工程实例介绍了隔震结构在工程设计中的应用     

静止和旋转孤立车轮局部流场的评价

为研究车轮周围流场特征,分别对某孤立车轮静止和旋转工况下周围流场进行数值研究,并给予试验验证.计算采用定常雷诺时均纳维斯托克斯方程.在1∶15的模型风洞中进行试验.数值模拟结果与试验数据吻合.针对数值模拟结果,详细分析静止和旋转孤立车轮周围流场的流动情况、表面压力因数、气动阻力因数和气动升力因数等,得到孤立车轮旋转对车轮附近局部流场的影响以及形成机理.车轮的转动使总体压差减小,降低气动阻力和升力,改善气动性能。     

高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法

提出了一种高风电渗透率下考虑需求侧管理策略的智能微电网调度方法。首先,考虑经济、环境成本指标、清洁能源就地消纳量以及可中断负荷和可转移负荷策略,建立了多目标优化调度模型。然后,引入ε约束法生成Pareto前沿解集,利用归一化方法求出最优折衷解。最后,基于24节点配电系统对所提方法进行分析验证。算例结果表明:建立的多目标优化模型能够有效提升清洁能源的消纳率,提高调度方案经济性,同时有效降低发电污染排放。采用的需求侧管理策略能够有效平抑负荷波动,达到削峰填谷的目的。     

基于改进的人工蜂群算法的微电网储能系统容量优化配置

由于风光能源具有间歇性和波动性的特点,对电网的电能质量造成了不良影响,因此提出了一种微电网的储能容量优化配置方法。首先,建立以用户用电费用最低、储能能量损失最小及风光能源的波动性最小为目标的微电网系统模型;然后,提出了一种改进的人工蜂群算法求解模型,通过不同的算法对无储能、单储能及混合储能3种储能方案模型进行求解分析;最后,采用熵权法找出适用于微电网的最佳储能方案。实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够求解微电网模型且不易陷入局部最优,并通过熵权法得出了蓄电池和超级电容的组合适合作为微电网储能系统的结论。     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

不确定性环境下的孤岛型微电网鲁棒优化算法

针对可再生能源出力和负荷功率的不确定性,提出了日前计划-日内调度的孤岛型微电网鲁棒优化算法,其中日前计划针对可能出现的最恶劣场景,利用列约束生成算法将问题分解为主问题和子问题,交互迭代求解最优经济调度方案;日内调度阶段,利用每一时段的实时测量信息,基于日前计划调度结果对调整成本进行二次优化,通过对传统能源发电的功率调整进行惩罚来追踪日前计划调度结果,并对弃风、弃光功率进行分段惩罚,最大程度地消纳可再生能源。算例表明:该算法能使微电网在输入输出不确定情况下保持良好的鲁棒性和经济性,验证了算法的有效性。     

含有恒功率负荷的直流微网鲁棒非脆弱模糊控制

当具有恒功率特性的负荷与源侧换流器级联时,会降低直流微网系统的阻尼,带来稳定性问题。针对上述问题,采用TS模糊模型,对含恒功率负荷的非线性直流微网系统进行建模。为有效抵抗直流微网和控制系统参数的不确定性,设计了一种鲁棒非脆弱控制器,在计算参数不确定矩阵的基础上,推导以线性矩阵不等式表示的Lyapunov指数稳定条件。经Matlab/Simulink仿真测试,所设计控制器满足直流微网对于稳定性的要求,能够提高闭环系统的暂态性能,对系统及控制器内部的不确定性拥有较强的鲁棒性。     

孤岛微电网逆变器不平衡负载下的控制策略

提出一种孤岛微电网逆变器在不平衡负载下的控制策略,采用分序网络解耦控制,在虚拟同步发电机(VSG)控制的基础上引入自适应负序补偿环.对三相负载不平衡下的电路进行分析,得到逆变器分序网络等效电路和逆变器间负序环流产生机理.通过分序网络解耦控制得到电压环参考电压各序分量,引入分序网络虚拟阻抗改进逆变器各序输出阻抗.正序网络采用VSG控制实现正序调频调压和电流的自主分配,负序网络加入负序补偿环抑制微电网三相电压负序分量.详细分析了微电网电压负序分量与负序补偿系数和逆变器输出电流负序分量的关系.负序补偿环采用自适应控制,在实现微电网三相电压平衡的同时根据逆变器额定容量自主分配输出电流负序分量.建模仿真结果验证了所提控制策略的有效性.