基于自适应可控开关矩阵的光伏阵列优化配置策略

针对光伏阵列在阴影或者组件故障情况下引起效率降低的问题,基于自适应粒子群优化算法(SA-PSO)提出将最大功率点跟踪与开关矩阵相结合的控制策略。同时给出了该算法的重启与终止条件,避免了开关的频繁使用与系统趋于稳定时的功率振荡。首先对算法的重启条件进行判断,如果是非自然重启,需要通过优化算法对异常情况下的最优模块阵列连接方案进行识别。然后利用可控开关矩阵实时优化光伏阵列配置方式。最后通过仿真验证了该方法在遮阴或故障情况下均可以快速准确地跟踪到全局最优MPP,有效提高光伏阵列的输出功率。     

基于Matlab的光伏阵列全局重构系统的研究

针对光伏列阵不同阴影分布情况下,光伏列阵的输出功率具有波动性。在Matalb中,建立光伏阵列物理机制模型,并且对光伏阵列在不同的阴影分布情况下的输出功率进行仿真。根据光伏阵列阴影分布最优原则,建立一种交叉开关矩阵电路对光伏阵列的结构进行重新构造。编写矩阵开关驱动模块程序,对开关矩阵开关进行控制。在仿真结果的基础上,对比安装和非安装系统的光伏阵列输出特性,证实系统的可靠性。     

提高组串光伏发电效率的直流动态重构控制策略

针对均匀低光照下组串式逆变器效率低的问题,提出一种提高组串逆变器并行效率的直流侧开关重构策略.基于一种光伏直流开关拓扑结构对多光伏串和多逆变器的连接进行控制.考虑光伏系统效率和并行开关电气寿命等系统运行指标,控制逆变器运行台数使系统效益指标函数最优.提出防止逆变器功率越限策略,利用最小二乘回归算法预测天气短时间变化范围,确定光伏系统允许的开关重构方案;对比不同时刻其他最佳开关连接方式,选出最终连接方案最小化开关切换次数.最后,利用控制决策决定直流开关重构的最终方案,将提出的策略与常规光伏发电和仅考虑目标函数发电作数据对比,验证该策略的有效性与可行性.     

遮阴影响下的光伏阵列结构研究

遮阴现象降低光伏发电系统发电效率.并且导致光伏模块产生热斑效应而缩短寿命.从光伏阵列结构布局出发,在光伏阵列宏观和微观结构布局2个层面上.研究了在遮阴影响下不同光伏阵列电气结构输出特性的变化情况.在此基础上,提出利用开关管与二极管电路连接光伏模块,实现小型光伏阵列的宏观与微观结构布局电气重构.在遮阴影响下,通过控制开关...     

微波开关矩阵设计与使用

随着测量技术不断发展,在自动测试系统中为提高测试效率需要使用开关矩阵,借助开关矩阵的不同组态实现被测件与不同测量仪器的连接,充分利用仪器资源。简要介绍了开关矩阵的设计原则,提出微波开关矩阵设计需要注意的地方,并针对使用微波开关矩阵测量被测件S参数所存在的问题给出解决办法。使用此方法可以实现很高的测量精度,已经应用于工程实践中。     

基于改进有限集模型预测控制策略的光伏发电系统

光伏发电系统I-U曲线具有非线性特性,在温度变化或部分阴影条件下光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值现象,增大了功率追踪的复杂性。为提升最大功率点追踪的准确性和系统动态响应能力,提出一种改进的有限集模型预测控制(FCS-MPC)策略,在单级变换系统中实现MPPT和逆变器输出两方控制。在环境突变或渐变情况下,预测量和量测量对比出现漂移时能迅速做出正确的跟踪决策。将跟踪决策结果作为参考量输入FCS-MPC,并将输出结果作为逆变器的开关控制信号。基于Matlab设计了相应的FCS-MPC控制器,并与扰动观察法进行比较。最后,通过仿真对所提算法进行了验证,理论分析、仿真结果相契合。     

基于改进有限集模型预测控制策略的光伏发电系统最大功率点追踪算法

光伏发电系统I-U曲线具有非线性特性,在温度变化或部分阴影条件下光伏阵列P-U曲线出现多个功率峰值现象,增大了功率追踪的复杂性。为提升最大功率点追踪的准确性和系统动态响应能力,提出一种改进的有限集模型预测控制(FCS-MPC)策略,在单级变换系统中实现MPPT和逆变器输出两方控制。在环境突变或渐变情况下,预测量和量测量对比出现漂移时能迅速做出正确的跟踪决策。将跟踪决策结果作为参考量输入FCS-MPC,并将输出结果作为逆变器的开关控制信号。基于Matlab设计了相应的FCS-MPC控制器,并与扰动观察法进行比较。最后,通过仿真对所提算法进行了验证,理论分析、仿真结果相契合。     

光伏并网逆变器自适应电流滞环跟踪控制的研究

在传统电流滞环控制的基础上,提出一种能动态调整滞环宽度的自适应滞环控制算法,应用于太阳能光伏并网逆变器的控制。以Matlab/simulink以及Matlab和Psim的接口模块Simcoupler为仿真平台,在滞环控制数学模型和算法的基础上构建光伏阵列,自适应滞环宽度计算器和滞环控制器的仿真模块;最后搭建以光伏模块,单相全桥PWM逆变器,滤波电感,负载和电网为电力元件的光伏并网逆变系统,并以自适应滞环控制器对逆变器进行开关频率的控制,仿真结果表明采用自适应滞环控制策略,能实现开关频率的固定化,电流滞环宽度动态调制,在开关频率较高的条件下,使注入电网的电流和电网电压同相,功率因数为1。     

基于改进蜉蝣算法的光伏阵列最优重构方法

部分遮蔽是导致光伏阵列输出功率损耗以及组件失配的主要原因之一。文中针对网状连接拓扑的光伏阵列提出了一种基于改进蜉蝣算法（IMA)的重构方法,通过改变光伏阵列内部的电气连接均匀分布光伏阵列上的阴影,以此来均衡光伏阵列的行电流。在10×10和10×7光伏阵列的10种阴影情况下,将IMA与数独重构方法及其他6个启发式算法分别通过失配损耗和功率提升百分比2个评估标准进行了比较,并给出了由IMA重构后的光伏阵列辐照分布图。结果表明,IMA可有效提高光伏阵列输出功率,降低失配损耗,输出PV曲线均趋向呈现单个峰值,并且重构结果均优于其他方法。此外,基于RTLAB平台上的硬件在环实验验证了硬件可行性。     

一种优化的光伏全局最大功率点追踪方法

当前的光伏最大功率点追踪技术存在以下不足：在局部阴影工况下,易陷入局部功率峰值;在负载波动时,系统容易出现振荡甚至失稳。针对上述问题,提出一种自适应的光伏全局最大功率点追踪设计方案。该方案将光伏输出端电压-功率扫描电路与Zeta斩波电路有机结合,通过单开关管的简单电路拓扑,既可实现光伏输出端电压?功率特性快速扫描,定位全局最大功率点位置,又能根据后级电路需要,实现升降压斩波直流调节。在光照等输入或负载发生突变后,所述系统均能进行开关管占空比自适应调整,确保稳定工作在全局最大功率点附近,避免出现大幅振荡与失稳。经过PSCAD-EMTCD仿真与样机实验验证,结果表明该方案能在包括局部阴影等各种复杂工况下自适应地快速追踪与锁定当前光伏全局最大功率点。     

改进的支路交换算法在配电网重构中的应用

提出了一种改进的配电网重构支路交换算法.该方法中用近似网损代替精确网损,对每个联络开关依次进行环网的重构优化;并通过最佳转移负荷与各支路负荷之间的距离确定打开的分段开关,且在重构过程中无需进行潮流计算,进一步提高了处理效率.算例结果验证了该方法是有效的     

基于配电网动态重构的分布式光伏消纳策略

为了提升含光伏并网的配电网中光伏的消纳率,提出一种基于配电网动态重构的新型分布式光伏消纳策略。综合考虑各时段负荷需求变化、分布式光伏出力不确定性和开关切换次数等因素,建立以光伏消纳比最大化和开关切换次数最少化为优化目标的配电网多目标优化重构模型。根据矩形公式与光伏出力特点,提出最短置信区间快速求解法,该方法能够快速计算任意置信水平的Beta分布最短置信区间,解决光伏出力误差区间估计不准确的问题。设计一种新型的多目标指数微分进化算法对模型进行求解,该算法将指数函数既是凹函数又是减函数的特性引入微分进化算法,达到兼顾个体多样性和收敛速度的效果。以分布式光伏接入IEEE 33节点系统为例,验证了所提策略的有效性。     

含电动汽车和智能软开关的配电网动态重构

提出含分布式能源、智能软开关(SOP)和电动汽车(EV)有序接入的配电网重构策略。基于上班族的出行习惯模拟EV的无序充电模型,并构建配电网重构下的SOP模型;对于接入的EV无序充电负荷,采用拉格朗日松弛分散式优化算法和虚拟电价进行EV的有序调度;以最小化网损费用,SOP运行费用,弃风、弃光费用与开关动作费用之和为目标函数,通过大M法和二阶锥松弛将配电网重构模型转化为混合整数二阶锥规划模型,采用CPLEX求解器进行求解。IEEE 33节点标准系统的仿真结果表明,在配电网动态重构中采用SOP代替传统开关能够提升配电网运行的经济性,同时采用所提有序调度方法优化EV充电可以改善配电网电压质量。     

光伏串列信道噪声特性研究与建模

为实现对每块光伏组件的工作状态进行监测,可运用以光伏组件串列为介质的载波通信技术实现,因此有必要掌握光伏串列的信道噪声特性。以某光伏电站实测的光伏串列信道噪声为对象,提出了一种粒子群优化BP神经网络的光伏串列信道噪声建模方法。实验与仿真结果表明：粒子群优化BP神经网络模型的预测输出和测试原噪声在功率谱密度及时域波形上有着一致的变化趋势,证明了该模型的有效性。相比较于小波神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,粒子群优化的BP神经网络的预测均方根误差更小、精度更高。     

基于布谷鸟算法的光伏组件故障诊断模型优化

光伏组件是光伏发电系统中重要的组成部分。为了分析光伏组件在运行过程中出现的故障情况,建立布谷鸟搜索算法优化反向传播(BP)神经网络光伏组件故障诊断模型,并使用布谷鸟搜索算法寻找BP神经网络中的阈值和权值,降低网络对初始值的敏感度,避免网络陷入局部最小,实现模型分类效果的优化。对比结果显示,该模型能够准确有效地识别光伏组件的故障类型。相对于其他算法,优化的故障诊断模型具有更高的精确度,证明了该模型的有效性和可行性。     

基于线性近似模型的三相不平衡有源配电网重构

针对配电网中分布式电源和负荷具有波动性、时变性,并普遍以三相不平衡方式运行,提出一种有源配电网重构方法。首先,对一天的风力光伏发电和负荷功率进行日前短期预测建模,制定以一天为开关动作周期的日重构决策,降低对配电网运行的冲击。在此基础上,建立以配电网运行日损耗最低和电压偏差最小为总目标的三相不平衡有源配电网多时段重构数学模型,并基于最佳等距分段线性逼近法对原非凸模型进行精度可控的线性近似。最后,通过标准化配电测试系统验证了重构模型的有效性和精确性。     

基于Non-MPPT算法的区域光伏消纳控制策略

基于两级式光伏发电系统环境自适应算法以及光伏阵列分布式结构,提出一种适用于区域光伏消纳控制的Non-MPPT（maximum power point tracking）算法,力主解决光伏发电系统出力过剩问题。该算法基于光伏模块分布式前级优化器,实现不同环境下光伏模块分散控制,并通过光伏模块输出电压、电流随机变量,导出光伏电池环境修正参数,进而实时修正区域光伏模块最大功率电压,使其最大功率电压实时跟随外部环境变化,并结合电导增量法,实现不同环境下光伏阵列全局最大功率跟踪。而后,若区域性电网光伏发电系统出力过剩,则将区域光伏按其实际出力情况进行分区管理,以区域电网对其出力分配额度为控制目标,推导出光伏阵列对应输出电压,并将其引入至光伏发电系统前级Boost电路,通过修正Boost电路占空比,使光伏发电系统输出功率快速跟随主网需求指令,解决了区域内光伏过剩出力的消纳问题。最后,通过Matlab/Simulink仿真软件搭建两级式三相光伏并网系统,验证该算法在电力系统应用中的有效性。     

采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构

为更好地处理配电网动态重构中重构时刻、开关操作费用、降损效果之间的平衡问题,提出了采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构方法。首先利用功率矩法进行重构时段动态划分,该划分方法可控制最大重构次数;然后利用免疫算法进行分层优化,第1层优化用以网损最小为目标,采用传统静态重构优化方法确定各时段内不考虑开关动作次数限制及操作费用的开关动作方案,并将该开关动作方案作为第2层优化的搜索空间,且第2层优化中加入了开关动作次数限制及操作费用约束,根据方案运行费用最低原则确定最优重构方案。算例结果验证了该方法的有效性。     

Reconfiguration of distribution network for loss reduction and reliability improvement based on an enhanced genetic algorithm

Electrical distribution network reconfiguration is a complex combinatorial optimization process aimed at finding a radial operating structure that minimizes the system power loss or/and maximizes the system reliability while satisfying operating constraints. In this paper, a distribution network reconfiguration method is presented for both the indices of power loss reduction and reliability improvement. The enhanced genetic optimization algorithm is used to handle the reconfiguration problem so as to determine the switch operation schemes. Based on the information of a single loop caused by closing a normally open switch, we improve the algorithm on crossover and mutation operations of original Genetic Algorithms. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on 33-bus, 69-bus, and 136-bus radial distribution systems.