三相无变压器隔离光伏逆变器拓扑分析

三相无变压器隔离光伏逆变器有效率高、成本低等优点,但利用常规拓扑和调制方法难以兼顾多个性能指标.出现较多种拓扑及相应调制方法来解决这一问题.介绍了几种典型的两电平三相无变压器隔离光伏逆变器拓扑,分析比较了其调制方法、开关模式及抑制共模电压减小漏电流原理.建立PSIM/MATLAB联合仿真模型进行仿真分析,分析比较几种拓扑对应调制方法输出共模电压和谐波.仿真结果说明分析的正确性.     

试论双降压式光伏逆变器的电流滞环控制

随着经济的发展,社会各领域对于电力资源的需求不断增加,这也对发电系统的安全及发电系统提出了更高的要求.逆变器作为光伏发电系统的主设备之一对于光伏电力系统的安全及稳定至关重要,对于光伏发电系统来说只有保证了逆变器的使用性能才能实现电力系统的理想化运行,因而安全与稳定性能较高的双降压式光伏逆变器应运而生而且广泛投入使用.双降压式光伏逆变器最大的特点及优势便在于其使用两态调节的滞环电流控制,更大程度上保证了逆变器的安全与稳定.本文着重分析了双降式逆变器的工作原理及其电流滞环控制要点.     

永磁同步发电机无速度传感器控制

基于二阶滑模观测器的永磁同步电机无速度传感器控制需要对估计的反电动势进行低通滤波和补偿,这增加了系统复杂性,并使估计的转子位置受转速估计误差影响严重。为此,提出了一种基于有效反电动势的全阶滑模观测器。该观测器具有二阶低通滤波的特性,可滤除估计的有效反电动势中含有的高频滑模噪声,无需再外加低通滤波器。然后可采用锁相环直接获得转子位置,实现无速度传感器控制。此外,该方法可以通过合理设计滑模增益,提高转子位置估计对转速估计误差的鲁棒性。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

小功率光伏逆变器自然对流散热研究

小功率光伏逆变器防护等级要求达到IP54甚至更高,若使用风扇,则会降低系统的可靠性和稳定性。自然对流散热技术为解决此类问题提供了技术途径。文中对采用自然对流散热方式的12 kW小功率光伏逆变器进行合理简化和等效处理,建立仿真模型,利用商业软件ICEPAK进行数值仿真,根据样机测试结果对仿真模型进行优化,并通过样机实验对仿真结果进行验证。结果发现,仿真结果与实验数据符合较好,精度较高,可作为小功率逆变器自然对流散热设计的参考。     

基于虚拟稳态同步阻抗的VSG输出阻抗与小信号建模分析

虚拟同步发电机VSG（virtual synchronous generator）由于能够模拟同步发电机的运行特性而受到日益关注。通常而言,VSG通过下垂控制自动独立调节频率和电压,存在有功功率和无功功率易发生耦合振荡等问题,而虚拟稳态同步阻抗方案是一种能够通过调整逆变器输出阻抗特性从而抑制功率耦合振荡的有效方案。首先,介绍了基于虚拟稳态同步阻抗VSG控制策略的基本原理,分析了该方案下的VSG输出阻抗特性,发现该方案下的输出阻抗可由设定的虚拟稳态同步阻抗决定,与逆变器自身的滤波器和闭环控制器等参数无关;然后,通过建立逆变器小信号模型,得出了虚拟稳态同步阻抗可以增加VSG系统低频域特征根阻尼比,有效抑制功率耦合振荡的结论;最后,结合Matlab/Simulink仿真和实验,进一步验证了基于虚拟稳态同步阻抗的VSG控制策略理论分析的正确性。     

漂浮式光伏电站漂浮方阵多点系泊特性研究

位置的稳定性对光伏电站的发电效率和生产安全有着重要影响。漂浮式光伏电站漂浮方阵在风、浪、流的作用下易发生移动和旋转,而采用多点系泊系统可有效限制漂浮式光伏电站的过大偏移。以尺寸为170 m×170 m的漂浮方阵为对象,采用静力分析的方法对该方阵在多点系泊系统中的锚泊线张力及方阵偏移量进行了系列研究,得出了张力及偏移量与水平跨距、系泊密度间的规律。相关成果可为漂浮方阵多点系泊系统的设计提供参考。     

基于复杂装配体特征抑制的轻量化方法

针对大型复杂三维模型加载速度慢,装配体在装配时由于零部件众多导致装配效 率低的问题,提出一种基于装配体特征抑制的轻量化方法。在充分分析装配体组织结构的基础 上,给出装配约束父子关系以及特征路径提取思路,以保留装配接口为前提,首先采用无关零 部件抑制、按体积抑制比抑制、微小特征抑制等方法,实现复杂装配体的轻量化表示;然后提 出特征恢复技术,实现轻量化模型的特征还原;最后以 Creo 2.0 为二次开发平台,结合 MFC 对话框技术开发出一套装配体轻量化系统,并应用于企业产品模型测试。实验结果表明,利用 该系统得到的轻量化模型简化效果明显,模型数据量大大减小,不仅加快了模型加载速度,而 且提高了装配效率。     

基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率 联合预测建模

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。