基于最小二乘和自适应蛇优化算法的直驱风机LVRT特性辨识

为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱风机LVRT待辨识参数初值,以确定待辨识参数的寻优范围;然后,分析了蛇优化SO(snake optimization)算法分阶段寻优的边界条件,设计了分阶段自适应学习因子,并引入Levy飞行策略,提出了适用于直驱风机LVRT控制参数辨识的ASO算法;最后,将ASO算法多次辨识平均值作为最终结果。结果表明,所提方法能快速、准确辨识直驱风机LVRT控制参数。     

智能卡数据完整性校验

在智能卡的使用过程中,可能会由于某些原因破坏数据的完整性。这将影响到智能卡的正常使用,因此需要进行数据完整性校验。文中简述了异或校验和循环冗余校验的原理,结合智能卡的文件结构,提出了一种智能卡数据完整性校验的方法。     

基于改进蜉蝣算法的光伏MPPT研究

针对光伏(PV)阵列难以兼顾局部遮荫情况(PSC)下准确跟踪多峰全局最大功率点(GMPP)和均匀辐照度情况(UIC)下快速完成单峰最大功率点跟踪(MPPT)的问题,提出一种基于改进蜉蝣算法(IMA)的PV MPPT方法。首先,分析了PV阵列在理想电流源区域的电流-电压(I-U)特性曲线,提出阴影检测机制对PV阵列的遮光情况进行监测以区分PV阵列功率-电压(P-U)曲线的多峰-单峰情况;然后,采用末位淘汰策略的IMA进行多峰MPPT,同时,利用二等分搜索策略的IMA快速实现单峰MPPT;最后,仿真和实验结果表明基于IMA的PV MPPT方法可有效判断多峰-单峰情况,并在单峰MPPT场景和多峰MPPT场景下均具有更高的跟踪时效和精确度。     

一种无变压器型倍频双降压式光伏并网逆变器研究

为了抑制现有倍频双降压式光伏并网逆变器高频共模漏电流,同时为了改善其效率,首先,提出了一种新型无变压器型倍频DPGCI拓扑及其双极性倍频正弦脉冲宽度调制策略;然后,通过建立无变压器型倍频DPGCI的高频共模等效模型,对其工作模态和共模漏电流进行了详细分析;最后,搭建实验平台对所提逆变器电路进行实验研究.研究结果表明,无变压器型倍频DPGCI的高频共模漏电流得到了有效抑制,同时其还具有等效开关频率高、纹波电流小和效率高等优点.