基于遗传优化BP神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究

针对恒压控制法中采用BP神经网络预测最大功率点处电压存在较大误差的情况,提出了用遗传算法来优化BP神经网络,然后用优化后的算法来预测光伏系统最大功率点之处的电压,并以此值代替基于恒电压的光伏发电系统MPPT控制算法中的恒电压参数;同时结合恒电压控制法建立了基于GA-BP神经网络学习算法的改进恒压型光伏系统MPPT控制的仿真模型。最后算例仿真结果证明所提的基于GA-BPNN的光伏系统MPPT控制算法能够快速准确地进行光伏最大功率点跟踪,并且相比于BP神经网络算法、干扰观察法及FUZZY控制算法其稳定性更好、精度更高。     

一种小型风电机组的优化最大功率点跟踪控制算法

为提高小型风机发电机组的风能转换效率,提出一种最大功率优化跟踪控制算法.以小型风力发电机组中发电机的P-ω特性曲线上各点斜率来确定占空比的扰动步长,通过模糊控制来对最大功率点进行跟踪,增强最大功率点搜索的快速性和稳定性.通过在MATLAB/Simulink仿真环境下搭建小型风电系统模型和优化最大功率点跟踪(MPPT)控制算法模型进行仿真,得出不同风速下发电机的输出功率仿真结果.结果表明:该控制算法能有效提高小型风电系统最大功率点的跟踪速度,减少最大功率点附近的振荡现象,提高小型风力发电机组的风能转换效率.     

电力系统低频减载控制优化算法

讨论了电力系统低频集中减载控制算法,基于系统出现功率缺额时的频率动态快速分析,提出了确定减载量 和减载地点的优化算法。该算法将保证频率稳定的减载控制表述成一个线性规划问题,充分考虑了负荷的频 率电压特性。应用于某68节点系统,取得了满意的效果。     

基于输入端电压动态分量优化的PWM整流器模型预测控制

为了提高三相电压型脉宽调制(PWM)整流器的动态响应速度和控制精度,提出了一种基于整流桥输入端电压动态分量优化的模型预测功率控制算法。首先,建立了三相PWM整流器dq旋转坐标系下的功率数学模型,分析了传统基于比例-积分(PI)控制器的直接功率控制算法的工作原理。然后,针对传统基于PI控制器的直接功率控制算法的内环功率PI控制器参数设计复杂及动态响应速度慢等缺点,从整流桥输入端电压动态分量优化的角度出发,借鉴模型预测控制思想,通过评价函数预测最优动态分量,在取消了功率内环PI控制器的同时提高了系统的动态响应速度和控制精度。最后,对所提模型预测功率控制和传统基于PI控制器的直接功率控制算法分别进行半实物实验对比研究,实验结果证明了所提算法的正确性和有效性。     

衰减记忆扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

对衰减记忆扩展卡尔曼滤波在机动目标跟踪领域中的应用技术进行研究,给出了状态方程和衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法,分析了衰减记忆扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法之间存在的主要差别,并通过仿真实验证明该衰减记忆滤波算法具有较好的跟踪目标动态变化效果,解决了卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在非线性系统的目标跟踪中存在的滤波发...     

一种用于光伏MPPT的分阶段变步长电导增量法

针对传统的光伏系统最大功率点控制算法跟踪精度和速度不能兼顾的问题,提出一种分阶段变步长电导增量法。该算法将光伏电池输出曲线划分为两阶段,根据不同阶段的曲线特性分析比较,从而进行步长模式的切换,在远离最大功率点的动态阶段采用大步长跟踪,而在最大功率点附近的稳态阶段则采用小步长跟踪。仿真结果表明,该方法快速跟踪到最大功率点,且有效降低了系统最大功率点附近的振荡,提高了光伏电池的利用效率。     

动圈式永磁平面电机无位置传感器控制策略

针对动圈式永磁平面电机的无位置传感器控制问题,提出一种结合电路能量守恒定律,利用卡尔曼滤波算法进行状态估计得到的动子位置信息来进行实时电流分配,产生作用于动子的悬浮力和水平推力的无位置传感器控制策略。该策略通过实时获取动子线圈端电压和端电流计算得出总功率,减去动子线圈消耗热功率得到推力作用于动子的机械功率,此机械功率在恒定推力控制下反应动子采样时间间隔内位移的大小,以此建立动子位置、速度、加速度的卡尔曼滤波估计算法模型。在此基础上,对控制算法以及控制策略所产生的推力进行仿真,仿真结果验证了控制策略的正确性。     

双向隔离型DC-DC变换器的双移相优化控制

针对双向隔离型DC-DC变换器采用双移相控制策略时会减小开关管实现"软开关"的范围,使系统效率降低的问题,提出了一种优化控制算法。该控制算法以抑制系统回流功率和扩大开关管软开关范围为约束条件,优选出系统的最优运行点。搭建了硬件电路,对所提控制策略进行验证,可知系统在该最优运行点下,回流功率仅为传输有功功率的1%,同时系统效率也达到了最高。实验结果表明,采用所提的优化控制算法能够协调系统对开关管"软开关"的范围和回流功率的要求,使系统在满足桥臂功率管"软开关"条件的同时,得到更小的回流功率。     

一种十五相感应电机的矢量控制算法

在已有多相电机系统研究的基础上,研究了一种新型的十五相感应电机矢量控制算法.详细推导了该种十五相感应电机的数学模型,并在此基础上推导了十五相感应电机的矢量控制算法,给出了系统的控制框图.系统试验结果表明了该矢量控制算法的正确性和可行性,将该算法应用于实际的十五相感应电机矢量控制系统中,可以取得对电机良好的控制效果,该十五相感应电机矢量控制算法可直接应用于兆瓦级大功率十五相感应电机系统中.     

基于MFO的车用PMSM控制策略研究

针对永磁同步电机(PMSM)弱磁控制系统的建模不精、抗干扰能力不足等问题,分析了该系统的基本结构,并对该系统的控制策略进行主要研究,但是目前常规的模糊PID控制下的系统依然存在不足之处.提出了模糊控制与飞蛾火焰优化(MFO)算法相结合的控制策略,重新构建出控制系统中的电流环和速度环,对系统的控制参数实时自整定.将传统的PID控制算法、模糊PID控制算法和本文中的模糊飞蛾火焰优化算法(MFO)法进行仿真测试,通过这3种算法得出相应的转速和转矩的仿真曲线,并对转速、转矩的波动误差和恢复时间进行数据分析,最终结果表明,本文所提出的算法控制下的系统恢复时间相比于传统PI控制算法、模糊PID控制算法分别提升了0.04 s和0.02 s,且抗干扰能力也具有明显提升.     

基于最优潮流的多端柔性直流输电系统控制策略

在考虑风功率预测的多端柔性直流输电系统中,通过对交直流系统进行多目标潮流优化,将优化得到的各换流站有功功率和直流电压作为最优参考值,结合广义下垂控制对各换流站的控制系数进行调整,从而对多端柔性直流输电系统中各换流站的控制策略进行优化。同时,利用MATLAB对考虑风功率预测的多端柔性直流输电系统进行控制策略优化,对多种情况下的潮流结果进行分析比对,验证该控制策略优化方法的有效性。     

自阻尼条件下架空输电导线风振功率研究

为了掌握线路的振动状态,保证线路安全,需要确定大跨越架空导线的风振功率曲线。应用Slethei风能曲线、Diana 风能曲线和导线AACSR-400自阻尼特性的试验结果,得到了该导线的风振平衡点和风振功率点的数据。对导线AACSR-400风振功率点的计算结果表明,在确定风振平衡点时,Diana 风能曲线优于Slethei风能曲线。     

数据驱动的风电机组传动系统疲劳载荷计算与主动抑制研究

风电机组疲劳损伤导致的运维工作是影响风电场成本的关键因素。以机组损伤维护最频繁的传动系统为研究对象,分析了机组运行工况与其结构损伤等效载荷的耦合关系,构建了基于深度神经网络的疲劳损伤数据拟合方法。利用所建数据驱动模型在风电场有功控制过程中进行实时疲劳预测并优化机组有功控制指令。仿真实验表明,本文所建数据驱动预测模型对机组传动系统疲劳载荷有较好拟合效果,用于有功控制过程可降低风电场内各机组的传动系统疲劳载荷。     

基于功率曲线的风电机组数据清洗算法

针对风电机组性能分析过程繁琐低效、数据清洗不彻底以及传统方法难以有效识别复杂多变的异常发电状态的问题,提出一种用于风电机组功率曲线分析的数据清洗算法。通过分析风电机组数据采集与监控(SCADA)系统采集的风速功率数据,优化数据处理规则与数据分析过程,提出最优组内方差清洗算法,检测机组发电性能异常的状态,降低对检测工具和数据维度的硬性要求。实例分析表明该方法实用、高效,在不增加硬件设备投资的前提下,能准确清洗风电机组功率曲线数据并识别出机组异常运行状态,显著提高了风电机组性能分析的准确性。     

基于改进DEMD和ICA的海上风机传动系统早期故障诊断

针对传动系统早期故障振动信号较弱的情况,提出基于改进微分经验模式分解(DEMD)和独立分量分析(ICA)的海上风机传动系统早期故障诊断方法。为克服传统的DEMD算法在分解低阶本征模态函数(IMF)时存在失真现象,提出改进的微分经验模式算法将原始振动信号分解成若干个独立的IMF信号,结合ICA进一步进行原始振动信号故障特征分量的提取,并基于标准数据和风机动力传动故障诊断实验平台进行了仿真研究,最后选取海上风电机组传动系统常出现的发电机轴承故障进行诊断分析。结果表明,相对于传统的故障诊断方法,该方法能更好地放大故障分量,减少噪声和其他振动干扰信号的影响,提高了海上风电机组传动系统早期故障诊断的准确性。     

风机爬坡功率的有限度控制策略

大规模、高集中度风电接入系统,增大了风电爬坡风险。文中分析了风电爬坡特性,以及风机本身的功率控制对爬坡特性的影响。在现有风机平滑控制的基础上,提出一种风机爬坡功率的有限度控制策略。该策略引入预测控制理论,通过预测、在线优化、反馈控制3个模块的配合,优化风机参考功率,使风机有效跟踪参考功率。预测模块采用动态神经网络超短期预测模型得到风功率预测曲线,在线优化模块根据建立的爬坡率和弃风量最小优化模型,通过二次规划算法快速获得优化出力曲线,反馈控制模块产生变速变桨距协调控制规律。仿真结果表明,该控制策略实现了平滑风机出力、增大风机发电量及改善转速特性的目标。     

卡尔曼滤波理论在电力系统中的应用综述

现代电力系统中,由于可再生能源输出功率、负荷变化以及其他随机过程的存在,使得系统状态参数中往往混杂着噪声,因此有必要采取适当的方法,从随机干扰的观测信号中提取有效的系统状态参数。首先对卡尔曼滤波基本理论进行了介绍,给出了卡尔曼滤波的基本过程。然后主要综述卡尔曼滤波及其扩展形式在电力系统短期负荷预测、动态状态估计、电能质量分析、继电保护、风电场风速预测、电机状态和参数估计等方面的应用。最后给出了卡尔曼滤波在电力系统中应用的相关结论及其未来发展趋势。     

基于改进场景聚类算法的海上风电储能优化配置研究

在平滑海上风电出力波动的应用需求下,提出一种储能优化配置方法。利用小波包分解算法对海上风电出力曲线进行分解,得到储能系统全年功率响应曲线。采用基于云模型和模糊C均值聚类算法相结合的改进场景聚类算法,对储能全年功率响应曲线进行聚合,生成储能功率响应典型场景。以储能年综合成本最低为目标,构建储能优化配置模型。采用粒子群算法对海上风电储能优化配置模型进行求解,最后通过算例仿真对所提方法和模型进行分析验证。结果表明：所提模型和方法能综合考虑海上风电场侧储能的实际运行特性,可有效指导海上风电场的储能配置和建设规划。     

大型风力发电机组动态最优控制策略研究

针对额定风速以上变速恒频风力发电机组的运行优化问题,提出了一种基于有效平均风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯(AGS-LQG)最优控制策略,通过扩展Kalman滤波进行有效平均风速估计,将此有效平均风速作为调度变量对控制器参数实施AGS,以适应系统稳态工作点的变化,从而可以实现多变量综合优化控制.以1.5 MW变速恒频风力发电机组为研究对象,给出了大范围变化风况激励下反映机组运行情况的仿真曲线.仿真结果表明,相对于传统控制策略,所提出的AGS-LQG最优控制策略不仅稳定了风轮转速,平滑了输出功率,而且降低了变桨距机构的动作频率,缓和了传动链上的疲劳载荷,对于改善并网风力发电的电能质量、延长设备的使用寿命具有重要意义.     

基于Ansys的高压输电塔风振特性分析

在电力大范围应用的背景下,研究输电线路的振动特性对电网整体的安全性有着极其重要的意义。本文推导了三线两塔耦合系统的力学简化模型,并以建立典型的500kV交流双回路耐张塔为对象验证了算法的正确性。利用Ansys软件建立了两塔三线的耦合模型并进行了单塔振动分析、塔—线耦合振动分析。在此基础上利用Davenport风速谱对电力塔模型节点的风载荷进行了模拟,并对耦合模型进行了动力时程分析,最终得到了节点位移曲线,验证了模型的合理有效性。最终结果表明耦合体系的振型以塔、线各自的振型为主,并出现了一部分由塔或线诱发的新振型,且同阶下耦合的振动频率要小于单塔的振动频率。最终经过理论计算与有限元分析结果的比较,证明了所推导力学模型的正确性。