基于MRAS的改进型无速度传感器矢量控制系统仿真

以异步电机矢量控制的基本方程式为基础,提出了一种基于模型参考自适应（MRAS）理论的异步电动机无速度传感器矢量控制系统的设计方案。针对传统的MRAS采用纯积分器易引起误差累积和直流偏移问题,通过增加滤波器改进了转子磁链估算模型。以Matlab/Simulink为平台对系统进行了仿真,结果显示,电机转速误差约为1%,说明该系统动态性能良好,有较好的负载扰动抑制能力。     

基于电流模型的异步电机双闭环控制系统仿真

分析了直接转矩控制中传统的异步电动机定子磁链观测器——纯积分器的局限性,换用电流模型,在磁场定向的旋转坐标系下,建立了带有转矩、磁链双闭环的交流异步电机矢量控制系统。其转矩、速度、和磁链的闭环都是采用带有限幅的PI调节器。仿真结果验证了带有转矩和磁链闭环的双闭环控制系统具有更好的性能。     

基于在线分布式优化的虚拟电厂自趋优运行方法研究EI北大核心CSCD

虚拟电厂(virtual powerplant,VPP)需要在快速变化的运行环境下协同大量分布式能源(distributed energy resources,DERs)满足上级电网的调节需求。当前有关VPP优化运行的研究需在每一个控制时段消耗较多的运算与通讯时间,不易应对快速变化的运行环境。自趋优(self-approaching optimization,SAO)为VPP运行提供了全新的理念,主张在变化的环境中,以细粒度的时间间隔快速更新DERs,确保VPP不断趋近于最优的运行状态。为实现这一理念,该文提出基于在线分布式优化(online distributed optimization,ODO)的VPPSAO运行方法。首先,建立含非储能型DERs和储能型DERs的VPP运行统一模型;其次,通过模型松弛变换等技术依次解决时间耦合、空间耦合、变量快速更新、激励机制与自主响应等问题,形成基于ODO的自趋算法;进而,定义趋优间隙以量化算法可能产生的最优性损失,并从理论上证明提出的算法具有严格的趋优间隙上确界。以分布式光伏、储能及电动汽车等DERs为例构造测试VPP,与其他不同方法进行算例对比,验证SAO运行方法在约束满足、优化性能、计算效率等方面的优势。