基于虚拟谐波阻抗的微电网谐波抑制控制策略

针对微电网中接入非线性负载带来的谐波污染问题,提出了基于虚拟谐波阻抗的微电网谐波抑制控制策略。分析了下垂控制原理,给出了2台逆变器并联运行的谐波抑制模型;采用基于二阶广义积分模型的方法检测谐波电流,并采用基于二阶广义积分模型改进的PR准比例谐振控制器实现了电压零稳态误差控制;分析了虚拟谐波阻抗控制策略及其实现。仿真和实验结果验证了该控制策略的正确性和可靠性。     

浅谈微电网中太阳能发电系统的谐波治理

随着能源问题和环境问题的日益突出,发展低碳经济、建设生态文明、实现可持续发展,已经成为了社会发展的目标,而开发清洁的可再生能源也已经成为了世界各国实现经济、社会可持续发展的重要战略.由于光伏并网发电系统具有高环保、低噪声、适用范围广等优点,所以,备受社会各界的青睐.主要研究了微网太阳能发电系统中谐波的治理方法,用以提高电网的电能质量.     

微电网中混合储能双层模糊控制优化策略北大核心

针对微电网内间歇性电源输出功率波动性问题,建立了负荷偏离度评价指标,提出基于双层模糊控制优化的混合储能系统策略。利用小波包分解的储能系统充放电策略,将小波包分解的中频分量和高频分量作为蓄电池和超级电容器的初级参考功率;结合储能设备的初级参考功率指令和储能设备的荷电状态,采用第一层模糊控制对混合储能设备的功率指令进行第一次修正;再结合储能设备能量的互补特性,运用第二层模糊控制对功率指令进行二次修正。研究结果表明,所提控制策略不仅能保证储能设备的荷电状态运行在安全稳定的范围内,同时能削弱因单层模糊控制引起的最终负荷偏离其负荷调度曲线的影响。     

电气化铁道谐波抑制研究

针对电气化铁道牵引供电系统的特点，论述了电气化铁道谐波对电力系统造成的危害和牵引供电系统进行谐波抑制的必要性。为了实现对电气化铁道谐波的实时检测和补偿，该文提出了一种用于有源电力滤波器任意指定次谐波的检测方法。这种有源电力滤波器由选择性谐波检测环节和电流控制环节组成。为了补偿数字控制器和逆变器带来的延时。在检测环节中加入了延迟时间补偿角。电流闭环控制使得实际补偿电流精确地跟踪检测出的谐波指令电流。利用MATLAB提供的SIMULINK仿真平台对该方案进行了仿真，仿真结果表明所提出的电气化铁道谐波补偿方案有明显的效果，这对于提高牵引变电站的供电可靠性和电气化铁道的安全可靠运行起到了非常重要的作用。     

分析应用于微电网中的储能与控制技术

本文主要分析了储能系统对微电网的启动、稳定控制、容量可信度、电能的质量治理等方面的作用,进而提出了微电网中的集中新型储能技术。并且解析了储能系统在微电网应用中的结构和控制策略,同时对微电网的储能与控制技术发展趋势进行预测。     

具有谐波补偿功能的微源逆变器控制研究

对一种具有谐波补偿功能的微源逆变器进行研究,即在一套逆变装置上同时实现并网和谐波补偿两种功能。首先,将谐波补偿量引入逆变器控制中,实现谐波补偿功能。并且逆变器直流侧的储能装置,可保证对谐波电流进行长时间补偿。其次,依据逆变器容量、发电单元输出及谐波功率,控制逆变器工作在最佳状态。最后,利用Matlab/Simulink验证所设计逆变器的可靠性及控制的有效性。     

基于事件触发的直流微电网无差拍预测控制

针对光伏(Photovoltaic, PV)−电池−超级电容直流微电网系统中光伏发电间歇性造成的功率失配问题, 提出一种基于事件触发的无差拍预测控制(Event-triggered deadbeat predictive control, ETDPC)方法, 以实现有效的能量管理. ETDPC方法结合事件触发控制策略和无差拍预测控制策略(Deadbeat predictive control, DPC)的优点, 根据微电网的拓扑结构构建状态空间模型, 用于设计适用于微电网能量管理的触发条件: 当ETDPC的触发条件满足时, ETDPC中无差拍预测控制模块被激活, 可以在一个控制周期内产生最优控制信号, 实现对于扰动的快速响应, 减小母线电压纹波; 当系统状态不满足ETDPC中的触发条件时, 无差拍预测控制模块被挂起, 从而消除非必要运算, 以减轻实现能量管理的运算负担. 因此, 对于电池−超级电容器混合储能系统(Hybrid energy storage system, HESS), ETDPC能够缓解间歇性光伏发电与负荷需求之间的功率失衡, 以稳定母线电压. 最后, 数字仿真和硬件在环(Hardware-in-loop, HIL)实验结果表明, 相较于传统无差拍控制方法, 运算负担减小了50.63%, 母线电压纹波小于0.73%, 验证了ETDPC方法的有效性与性能优势, 为直流微电网的能量管理提供了一种参考.     

微电网HHT谐波检测与时频分析方法

为解决微电网谐波、突变等复杂非平稳信号的精确检测问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）的微电网谐波检测与时频分析方法。该方法采用保形分段三次埃尔米特插值法拟合极值点曲线,对谐波信号进行经验模态分解（EMD）,得到有限个固有模态分量（IMF）并进行Hilbert变换,最终计算各个IMF分量的瞬时频率和瞬时幅值,实现微电网谐波等非平稳电能信号的时频特性精确检测。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地获取谐波信号频率成分、幅度及电压突变时刻。相对于FFT变换及传统HHT方法具有较高的精度和时域区分特性,可满足微电网谐波微机检测的工程应用需求。     

多逆变器并网运行耦合谐振分析及抑制策略

多逆变器并网运行的谐振问题与单台逆变器相比较为复杂。本文建立的多逆变器并网运行的诺顿等效数学模型,按谐振产生机理的差异将谐振划分为：自身谐振、并联谐振、串联谐振,并分析了各类谐振的特点;电流控制环节引入谐波电流补偿的有源阻尼环节,以衰减耦合谐振峰值。通过与未采用谐波电流补偿的控制策略的对比研究,验证该方案抑制谐振的有效性。     

基于MATLAB小波变换在电网谐波检测的仿真与研究

谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.通过介绍小波变换的基本原理和MATLAB小波工具箱的应用,提出了应用小波变换对电力系统中谐波分析的MATLAB仿真方法.仿真算例验证了小波变换具有良好的时频局部化特性,可以对电网中的谐波进行有效的检测分析.     

混合储能微电网并网调度多目标灰熵烟花算法

针对混合储能微电网调度优化问题,建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架,结合灰熵并行分析理论,提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重,有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体,引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明,所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法,且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法,验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.     

小波多分辨率算法在电力谐波检测中的应用

在电力系统中,由于非线性负载广泛应用,电网被注入了大量谐波电流,给电力系统中的设备带来很大的危害;为了防止谐波危害系统安全运行,就必须确切掌握电力系统中畸变波形含有的谐波情况,并采取相应措施对其进行抑制或补偿;文中基于多分辨率小波分析法,利用Daubechies小波db24进行7级重构将电流信号分解为基波信号和高次谐波信号;通过Matlab7.0仿真和误差分析,分离出的基波误差不超过1%,实现了谐波变化趋势的有效跟踪,并利用总畸变分量对其进行了有效补偿。     

基于改进粒子群算法的微电网优化调度策略分析

为了解决微电网经济性较差的问题,提出一种基于改进粒子群算法的微电网优化调度策略。采用更新全局最优解和外部档案的方式,最大限度地提升微电网的环保性、可靠性及经济性。利用模糊决策方法对多目标粒子群算法进行改进,改进后的多目标粒子群算法具有较强的通用性,可精准预测微电网系统的各项参数,并选出微电网的最优调度方案。通过对该方案进行算例分析可知,该方案具有一定准确性及可行性,并且动态规划法控制策略下的蓄电池管理方法更加经济,可有效降低微电网的运行成本。     

基于模糊PID的混合储能技术在微电网中的应用

基于成本和控制效果考虑,单一的储能元件无法抑制全频段的功率波动,普通的协控制策略又无法实现实时调节参数以适应微电网随环境的变化,本文提出将基于模糊PID的混合储能的技术应用到微电网中,先从系统的构成和工作原理出发,分析混合储能技术在微电网中的应用,而后根据系统的构成和数学模型提出基于模糊PID的协调控制策略,并将此策略应用到光伏系统的仿真中,根据仿真结果的对比分析,系统的输出功率波动得到更好的抑制,储能元件有更好的运行特性,体现了该种方法的优越性。     

基于边缘计算的混合储能多微电网功率自适应控制

在微电网中,将多个双向接口变换器并联可提高微电网两侧的功率交换能力,但并联变换器的微电网难以有效控制。研究发现,微电网接入储能系统可以缓冲功率波动、降低功率控制难度。为保证微电网稳定运行,提高功率控制精度,本文提出了基于边缘计算的混合储能多微电网功率自适应控制方法。研究基于边缘计算技术,分析了混合储能多微电网结构,并构建了一个用于混合储能多微电网的自动管理平台。在此基础上,通过对母线实时电压的控制实现频率的调节,增强接口变换器的稳定性,以完成混合储能多微电网功率交互的调度与控制。在混合微电网中,我们接入储能系统,通过功率交换控制、自主功率分频自适应控制实现了混合储能多微电网的功率自适应控制。实验结果表明,所提方法在混合储能多微电网功率控制方面效果较好,有功功率控制误差较小,能够有效保证混合储能多微电网稳定运行,并提高功率自适应控制准确度。     

基于量子粒子群算法的微电网双时间尺度调度方法

针对光伏发电设备输出功率的随机性和用户负荷的波动性,构建了以滚动时域综合运行成本最小为目标,基于量子粒子群算法的光储微电网双时间尺度运行优化模型。双时间尺度优化调度策略分两步执行：第一步依据优化目标制定一天以4小时为单位的日前经济调度模型;第二步利用日前经济调度结果确定日内滚动优化中每个调度周期起始和结束时储能系统的荷电状态,依据微电网中超短期光伏出力预测和用户负荷预测结果,得到储能系统最优的超短期充放电策略。通过微电网系统日内滚动优化实例仿真,结果表明,基于日前经济调度的优化,系统能够有效控制各设备的输出,能够满足实时的源荷平衡,并且具有稳定性和经济性。另外,也进一步验证了双时间尺度优化调度方法的有效性和合理性。     

基于卡尔曼滤波的谐波检测分析

针对日益严重且复杂的电网谐波问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的谐波检测方法.阐述了卡尔曼滤波器的跟踪估计原理,并建立了基于卡尔曼滤波器谐波分析的数值模型,结合Matlab仿真平台对算法检测稳态谐波和暂态谐波信号的性能进行了分析.通过对比研究表明该算法在准确度、快速性、暂态谐波分析等方面均优于快速傅里叶变换(FFT),仿真和试验结果表明该算法在分析复杂的电网电能质量事件中具有较高的实用性.     

智能微电网分布式云储能系统安全稳定控制

针对目前智能微电网分布式云储能系统运行架设成本较高且难寻行之有效整体控制规律的问题,引入一种基于观测器的 控制器设计方法,用以处理数学模型体现为具有范数有界时变参数不确定性的一类分段式储能系统。通过采用广义分段仿射Lyapunov函数、投影定理以及几个基本引理,提出了对于由所设计控制器构成的闭环系统基于观测器且满足鲁棒 性能指标的反馈控制器设计方法。通过求解一组包含参变量的LMIs,可以得到保证广义分段仿射系统具有 性能的反馈控制器增益和观测器增益,数值仿真得到干扰抑制度 =6.5896,通过将云储能供电系统与传统电力系统进行比较,在证明所提设计方法有效性的同时也验证了该方法的卓越性。