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首先对逆变器无线并联的原理作了简单的介绍。其次依据逆变器技术指标设计了一种以dsPIC30F3011芯片为核心控制器的无线并联控制方案,结合系统主电路和相关控制原理,给出了该系统的硬件设计和软件设计。最后以两台逆变器并联为研究对象进行实验验证,实验结果表明该控制方案能够达到技术指标的要求并且能够有效地抑制并联系统产生的环流,使输出功率和负载电流得到均分。 相似文献
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为进一步降低微网输出电压谐波含量,减少对外电网的谐波污染,研究了一种微源逆变器串联连接的微网组网方式。首先介绍了系统拓扑结构及输出电压双重傅里叶表达式,并基于此对系统特性进行了详细分析。其次对直流环节电压波动、孤网运行时功率分配及微源实时投切等问题提出了相应的解决方法。最后建立微源数学模型,利用Matlab/Simulink软件对系统运行特性进行了仿真分析。该结构下微电网在减少输出谐波含量的同时,可有效解决微网中环流、频率差异等诸多问题,提高传统电网对分布式电源的接纳能力,并能够对微电网的全面发展提供新思 相似文献
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为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析光热发电系统的运行机理,得到影响光热发电系统出力的主要因素是太阳直接法向辐射,并根据太阳直接法向辐射特点选用卷积神经网络对其进行预测;然后,针对卷积神经网络在实际应用过程中存在的预测精度较低和训练时间较长的问题,引入带有稀疏约束的损失函数和自适应学习率思想,并提出一种改进卷积神经网络;最后,利用改进卷积神经网络建立了光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。模拟结果表明:文章提出的改进卷积神经网络能够解决一般卷积神经网络在实际应用中存在的预测精度较低和训练速度较慢的问题;基于改进卷积神经网络的预测模型可以较准确地预测出太阳直接法向辐射的变化趋势及其数值。 相似文献
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针对目前H桥逆变单元串联系统中传统线性控制器设计缺乏数学模型支持,闭环控制作用下系统稳定性也难以进行分析的问题,以孤岛模式下3单元串联型微电网为研究对象,建立了逆变系统的动态模型。首先介绍了串联型微电网的拓扑结构与逆变系统的等效模型;其次建立了逆变系统的状态空间平均模型与小信号模型,并给出了相应的等效电路模型及主要传递函数;最后基于MATLAB/SIMULINK软件环境及串联型微电网模拟实验平台进行了串联逆变系统动态行为分析。结果表明:直流侧他控型电流源输出及控制输入变化量与所引起的输出电压变化量之间呈线性关系,且仍满足各单元相互叠加的关系;仿真运行模型、实验电路输出的动态特性均与理论分析结果相一致,由此表明了所建模型的正确性。 相似文献
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因为太阳能固有的随机性和波动性会造成以其为能量来源的光热发电系统输出功率的不稳定,所以该文利用深度神经网络建立了一种光热电站聚光场太阳直接法向辐射的预测模型。结合光热电站的主要能量流和运行状态,确定影响其出力的主要因素;从理论方面说明利用深度神经网络预测太阳直接法向辐射的可行性;以实际应用对象为背景,对预测模型的网络结构进行设置,使之达到一般预测模型所要求的精度。通过对实际预测性能和对应网络评价指标进行分析,得出所建立的基于深度神经网络的太阳直接法向辐射预测模型的准确性和有效性。 相似文献
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针对微源逆变器串联连接的微网系统,分析了光伏微源特性对串联型微网(series micro-grids,SMGs)系统电压稳定性的影响。首先分析了系统结构;其次建立了复杂环境条件下光伏阵列模型,讨论了各微源直流链电压与系统输出电压之间的关系;最后分析了微源特性对SMGs输出电压的影响机理,并研究了基于混合储能的稳定性控制策略。算例结果验证了该控制策略的有效性。 相似文献