冷轧薄钢板专用闪光焊机控制方法

针对冷政薄钢板生产的特点,设计了冷轧薄钢板专用闪光焊机的总体结构.分析了冷轧薄钢板专用闪光焊机控制系统,包括冷轧薄钢板闪光焊机动夹具送进速度的控制,动夹具位置的控制以及顶锻控制.动夹具送进速度控制曲线由动夹具送进速度分量函数、灵敏度分量函数和焊接电流分量函数构成.动夹具位置的控制是根据不同的闪光模式,计算出动夹具的位移函数,借助动夹具的位移函数来控制动夹具的运动位置.通过控制焊接时动夹具位置来实现顶锻过程.     

考虑寄生参数的双管升压变换器高频工作特性分析

相比传统的Boost变换器,双管升压变换器可以获得更高的增益,有效地降低了开关管的电压/电流应力,可以作为光伏系统和燃料电池系统的接口变换器.为了提升功率变换系统的功率密度,需要进一步提升开关频率.然而低开关频率下对电路分析可以忽略的寄生参数在高频条件下将对变换器的增益和器件应力带来重要影响,但目前针对双管升压变换器的...     

储能变流器的自适应虚拟直流电机控制

在分布式储能变流器中,输入源的功率波动以及负载的变化会导致直流母线发生较大的波动,对系统稳定性造成影响。虚拟直流电机(VDCM)控制被应用于直流变流器,使其具有直流电机外特性。但传统参数恒定的VDCM控制难以在保证惯性的同时确保其动态响应速度。针对这一问题,首先简化了控制器的结构,并提出了参数自适应虚拟直流电机控制,并将其应用于储能变流器。其次通过小信号模型分析了转动惯量参数变化对系统的影响,并给出了自适应调节原则。最后,仿真和实验结果表明所提控制策略在保证惯性的同时具有较快的响应速度以及较小的超调。     

基于改进麻雀搜索算法的光伏功率短期预测

为提高光伏输出功率预测精度、保证电网的优化调度和稳定运行，提出一种改进麻雀搜索算法（SSA）的光伏输出功率预测模型。首先，对实验平台收集到的历史数据进行分析，得到关键气候影响因素；然后，用经验模态分解和主成分分析法对数据进行维稳和降维处理；并建立改进麻雀搜索算法的BP神经网络预测模型；最后，进行实例验证。结果表明，该预测模型在敛散精度方面有所提升。     

功率变化下的储能变流器高效充电控制

在分布式储能变流器中,输入源的功率波动以及负载的变化会对蓄电池状态以及充电功率造成影响。为了提高蓄电池的充电效率,设计了一种具有稳定系统直流母线电压的变电流充电控制策略。针对直流输入采用恒压控制,维持母线电压恒定;充电时提出了一种带有功率优化配置的电流预测控制,从而提高跟踪随充电功率波动的电流期望值的快速性,实现了在系统无法达到充电额定功率或蓄电池电量不足的情况下及时对蓄电池补充电能。最后,通过仿真和实验分析验证了所提控制策略的有效性。     

基于深度强化学习算法的风光互补可再生能源制氢系统调度方案

风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径，但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题，构建了可再生能源并网制氢系统，针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点，将协调控制转化为序列决策问题，采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下，设计了适合解决可再生能源制氢系统调度问题的深度强化学习模型(renewable energy to hydrogen-proximal policy optimization,R2H-PPO)，经过足够的训练后能够实现在线决策控制，并与日前控制方案和基于状态控制法的监控策略进行了对比，证明所采用方法避免了传统方案的不足，并能有效处理不同时刻、天气、季节的场景。结果证明了所提出的R2H-PPO方法的可行性和有效性。