基于虚拟负载的快速变步长光伏电池最大功率点跟踪方法

光伏系统最大功率点跟踪的传统方法涉及步长和周期的选取,而变步长算法需依赖系统参数等条件,影响系统的跟踪响应速度以及稳定性。为了进一步加快最大功率点的搜索速度同时降低稳态时功率输出振荡,提出一种新型快速变步长搜索算法。通过定义虚拟负载线并结合I-V曲线实现最大功率点的定向跟踪,可以在数个运算周期将工作点锁定在最大功率点附近。再通过对容许误差的定义,实现了稳态时输出功率无振荡。实验证明了所提算法能够显著提高搜索速度并保证了输出的稳定性,能够适应不同外部环境的快速变化。     

一种基于峭度累积量比例微分控制的盲源分离学习率

自然梯度算法由于良好的分离性能在盲源分离中占有重要的地位,但该算法基于固定步长时,无法很好兼顾收敛速度和稳态误差。本文借鉴自动化控制的PID （Proportion Integration Differentiation ）算法,提出一种与分离状态紧密结合的变步长学习率算法。由于完成分离的信号峭度累积量是一个固有值,分离过程的信号峭度累积量与固有值将有一个不断减小的误差值。该算法以指数函数值来体现该误差值。再利用该误差构成比例微分的变步长算法,其中的步长初始值就相当于控制误差的比例值,而误差的微分项则得到加速的调整值。该算法仿真实验结果与固定步长自然梯度盲源分离算法的仿真实验结果对比：对应于初始步长的一个最大值和一个最小值,该算法的两次迭代次数均低于采用固定步长算法的迭代次数,并且对于不同类型信号在两次迭代次数间的差值约10～40次,而两种算法的稳态误差是相同的。     

基于BPA潮流的电力系统中长期频率电压稳定仿真方法

随着电力系统的复杂化,电力系统中长期动态过程频率电压稳定对系统安全性的影响愈加明显。针对该问题,提出了基于潮流计算的中长期准稳态时域仿真方法。该方法在传统时域仿真方法的基础上综合利用准稳态思想和潮流计算模块,再进一步针对效率问题提出自适应变步长仿真策略和多时步预测辅助方法。所提方法的算法主体部分和潮流计算部分分别在Mathematica科学计算软件和BPA潮流计算功能模块中实现,通过自定义数据接口进行数据对接。通过在Nordic32标准算例系统和某大区电网实际算例系统中对该方法进行验证,表明该方法显著降低实现成本,并提高了仿真计算的效率。     

基于光伏MPPT采样电流的自适应变步长INC算法

针对传统电导增量INC（incremental conductance）算法在跟踪最大功率点的过程中无法兼顾跟踪速度与稳态精度的问题,以及传统变步长算法在光照变化时容易发生误判的问题,提出了一种新型的自适应变步长INC算法。光照强度变化较大时,利用负载曲线与I-V特性曲线的工作原理,在暂稳态和非稳态下都可以根据最大功率点跟踪MPPT（maximum power point tracking）采样电流的变化,自适应调节跟踪速度;光照强度变化较小时,能够根据输出电压与功率的变化自适应减小步长,提高稳态精度。追踪速度是传统算法的9.3倍,是现有变步长算法的4.2倍,有效减少了光照强度变化带来的功率损失。     

一种改进的太阳能电池MPPT技术

为了寻找一种能更好的实现太阳能电池最大功率点跟踪的方法,文中分析了太阳能电池的数学模型和在外部环境(温度、光照强度)变化的情况下太阳能电池的输出特性。介绍了太阳能电池最大功率点跟踪技术的原理,并提出了一种自适应变步长的方法,克服了传统固定步长方法的不足。仿真结果表明,该方法能够较快地跟踪光伏极板的最大功率点,使太阳能电池工作在最大功率点。     

基于模拟植物生长算法的电力系统ATC计算

提出将模拟植物生长算法PGSA(plant growth simulation algorithm)应用于可用输电能力ATC(available transfer capability)计算。该方法结合电力系统ATC求解特点,将不等式约束转化为PGSA算法可行域,计算等式约束的可能解;引入步长自适应调整机制,动态调整寻优步长。由于将ATC目标和约束分开处理,采用兼顾方向性和随机性的搜索机制,无需引入罚函数处理约束条件,避免因参数不确定性和寻优方向无引导性而陷入局部最优。IEEE-30节点系统仿真结果验证了所提方法的有效性。     

热轧辊瞬态温度场快速仿真模型

利用等效温度法和变步长差分法建立了轧辊瞬态温度场快速仿真模型。综合考虑水冷、空冷、轧辊与轧件接触热传导等动边界条件,利用等效温度模拟轧辊表面的瞬态温度变化;对轧辊内部单元划分不等距网格,沿轧辊高向(从表层到中心)以及沿轧辊横向(从中部到两端),逐渐增加单元步长,提高模型的计算精度和计算速度;基于台劳展开式推导瞬态热传导方程的变步长差分式,模拟非稳态轧制及停轧空冷时的轧辊瞬态温度变化情况。工业实际数据验证了仿真模型的正确性和可行性,实验结果与仿真结果吻合较好,适合工程在线快速计算,预报精度在±5℃以内。     

基于S形函数的变步长LMS算法

针对定步长LMS算法在收敛速度、时变跟踪能力和稳态失调噪声几个重要指标上不能兼顾的问题,引入人工神经网络中一种常用激励函数———S形函数,并将其应用于变步长LMS算法中。结合算法对收敛速度、精度及稳态失调噪声的要求,引入改变S形函数曲线曲率及收敛终值的2个参数：α和β。分析当α和β值固定时的情况,仿真结果表明定参数算法若其值选择不当会引起较大误差。按照步长值在时变阶段自适应增大,在稳态阶段步长很小的原则,构造了变参数α（n）和β（n）,仿真结果表明变参数算法兼顾多个参数,整体表现较好。     

基于二次插值的光伏MPPT改进算法研究

为了提高光伏电池最大功率跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)的跟踪速度,减小稳态波动,提出一种将拉格朗日二次插值与电导增量法相结合的MPPT算法。首先,分析了光伏电池的输出特性以及定步长电导增量法的跟踪原理和优缺点;在此基础上,基于拉格朗日二次插值,对定步长电导增量法进行优化,并分析了步长对该方法的稳态误差和跟踪速度的影响;为消除这一影响,提出了二次插值与变步长电导增量法相结合的MPPT算法。仿真结果表明,拉格朗日二次插值和变步长电导增量法相结合的MPPT算法可以迅速稳定地响应外部环境的变化,有效地解决了MPPT跟踪速度与稳态波动之间的矛盾。     

应用低次谐波无静差消除策略的三相并联型APF

基于αβ坐标系,应用变步长自适应滤波算法对非线性负载的无功电流及谐波电流进行检测.通过将各低次谐波幅值也作为权值加入至自适应迭代算法中,有效地消除了低次谐波对步长收敛值及权值收敛值的影响,保证了检测算法的稳态精度.基于PI控制器设计了比例谐振控制器的参数,将谐波检测算法获得的各次谐波指令分别通过相应的比例谐振控制器进行控制,即可实现对基波无功及25次以下各次谐波的无静差跟踪.仿真及实验结果验证了该算法及设计的有效性.