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1.
在Windows3.1环境下,用Microsoftc 开发光伏电源设计系统的方法.详细描述了采用OOP(Object—orientedprogramming)技术. 相似文献
2.
叙述了应用微机、单片机技术构成的太阳能电站远程监控系统的结构与功能,对利用ASP.NET和ADO.NET设计和实现通过INTERNET监控太阳能电站运行做了详尽的讨论。 相似文献
3.
针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于模糊神经网络与小波变换的孤岛检测方法。该方法首先采集逆变器输出的电流信号和公共耦合点处的电压信号,再将该电流信号和电压信号分别进行小波变换,然后通过对各尺度上的细节信号进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,最后该特征向量通过模糊神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象。仿真与实验结果表明,该方法在并网逆变器功率与本地负载功率匹配及失配的多种条件下均能有效识别,具有检测速度快,盲区小,对电能质量无影响等优点,并且适合于单相、三相光伏并网系统。 相似文献
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7.
光伏并网发电及无功补偿的统一控制 总被引:18,自引:2,他引:18
针对常规光伏并网发电系统逆变主电路的结构特点,提出了将无功功率补偿与光伏并网发电相结合的新型控制方案,使光伏并网发电系统在向电网提供有功电能的同时也能够提供电网所需的无功电能,从而简化系统结构,提高供电能力,并节省设备投资.文中详细分析了系统控制结构、瞬时无功检测、并网电流的合成及并网电流的跟踪控制方法.系统以DSP数字信号处理器为基础,在30kVA光伏并网功率调节器实验样机中成功地实现了光伏并网发电和无功功率补偿的统一控制. 相似文献
8.
由于包含微源的多样性及运行模式的多样性,微网的二次频率控制面临着系统参数不确定性的挑战。文中提出了在多代理(Agent)分层混合控制模型中嵌入一种基于Q学习的智能算法。首先,动态预测出微网系统实时二次调频功率缺额值。其次,同时考虑微网运行经济性和环境效益,并采用模糊化方法和粒子群优化算法实现二次调度功率的分配。最后,在C++Builder环境下搭建了包括不同微源的本地层Agent和具有不同控制功能的中央层Agent的微网混合能量管理仿真平台,结果证明了所提出的基于Q学习的微网二次频率自适应控制器可以自适应微网系统结构及其参数的动态变化,实现微网二次调频的智能控制。 相似文献
9.
本文介绍了神经元网络的发展及一般原理,并讨论了神经元网络在光伏系统中的二些应用,如光伏系统最优工作 电压的实时识别。 相似文献
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