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空间矢量控制技术可以实现双馈风力发电机的功率解耦控制,在控制过程中需要对转子位置进行检测.针对常规的基于转子电流的双馈风力发电机模型参考自适应转子位置观测器的不足,提出了一种基于转子电流的模型参考自适应模糊控制双馈风力发电机位置观测器的设计方法.该方法将参数自整定模糊PI控制技术引入转子位置观测器的设计中,以提高转子观测器的跟踪效果和动态品质.Matlab/Simlink仿真结果表明所设计的模型参考自适应模糊控制转子位置观测器能够快速准确地估测转子速度和位置角度,具有良好的动态品质. 相似文献
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在常规的三相整流器控制器设计中,一般均假设三相电网电压平衡,然而当实际电网不平衡时,传统双闭环控制策略将使直流侧出现严重的二次谐波功率从而严重影响整流器输出品质.鉴于此,本文在分析PWM整流器数学模型和电网不平衡条件的基础上,电压外环采用模糊PI控制,提高直流侧电压动态响应速度,电流内环采用无需进行正负序分解的正、负序电流独立控制策略,实现了不平衡电网下对三相PWM整流器的双闭环控制.仿真结果表明:所设计的控制方法保证了在不平衡条件下直流侧电压快速地稳定,有效抑制了直流侧二次谐波,提高了整流器的运行性能. 相似文献
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针对现场实际负荷成分的时变性、随机性、复杂性、多样性和非线性的特点,在考虑实际负荷暂态特性的基础上,提出一种基于神经网络的配电网受控电流源负荷模型的方法。该方法根据负荷群在稳态运行条件下的电压和电流暂态特性,通过神经网络学习负荷群的电压电流特性,用受控电流源代替实际的负荷群,受控电流源的电流大小受神经网络控制,并利用Matlab/Simlink对所提出的负荷模型建立方法进行仿真验证。仿真结果表明所建立的负荷模型在单相短路、两相短路和三相短路条件下均具有良好的稳定性和准确性。 相似文献
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针对现场实际负荷成分的时变性、随机性、复杂性、多样性和非线性的特点,在考虑实际负荷暂态特性的基础上,提出一种基于神经网络的配电网受控电流源负荷模型的方法。该方法根据负荷群在稳态运行条件下的电压和电流暂态特性,通过神经网络学习负荷群的电压电流特性,用受控电流源代替实际的负荷群,受控电流源的电流大小受神经网络控制,并利用Matlab/Simlink对所提出的负荷模型建立方法进行仿真验证。仿真结果表明所建立的负荷模型在单相短路、两相短路和三相短路条件下均具有良好的稳定性和准确性。 相似文献
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空间矢量控制技术可以实现双馈风力发电机的功率解耦控制,在控制过程中需要对转子位置进行检测。针对常规的基于转子电流的双馈风力发电机模型参考自适应转子位置观测器的不足,提出了一种基于转子电流的模型参考自适应模糊控制双馈风力发电机位置观测器的设计方法。该方法将参数自整定模糊PI控制技术引入转子位置观测器的设计中,以提高转子观测器的跟踪效果和动态品质。Matlab/Simlink仿真结果表明所设计的模型参考自适应模糊控制转子位置观测器能够快速准确地估测转子速度和位置角度,具有良好的动态品质。 相似文献
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