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针对大型光伏电站各发电单元位置差异导致的并网接线阻抗不同,以及光伏电站内各单元最大输出光伏功率运行状况不一致的问题,建立以时变追踪并网光伏电站最大输出功率为目标的无功优化数学模型,并给出相应的快速求解方法。该模型建立和求解是在量测、通信技术完备的前提下,借助逆变器可快速调制有功功率和无功功率输出的电力电子化技术,依据秒级优化周期内光伏系统状态量变化微小的特点,对非线性优化模型实施泰勒展开、线性拟合等线性化近似处理,通过灵敏度计算对逆变器无功功率运行基点进行快速求解,必要时将自动弃光,达到时变追踪光伏电站最大并网输出功率并满足并网点电压水平要求的目的。最后,以某地区大型光伏电站并网系统为例进行仿真,结果验证了所提方法的有效性和合理性。 相似文献
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光伏电站故障暂态特征分析过程中,由于交流侧电网模型的差异,导致故障暂态特性分析结果可信度系数较低。因此,对基于PSCAD的光伏电站交流侧故障暂态特性进行分析。在PSCAD软件的作用下构建可靠性较高的电网模型。在PSCAD模型内提取出故障电流,并计算故障暂态特征量。汇总电容放电、电流回馈以及电压恢复三个阶段的暂态特征量,获取故障暂态特性分析结果。仿真实验结果表明:单相短路故障出现后电网内部电压跌落20%,故障点暂态电流大幅度增长,分析结果信度系数达到了0.98。 相似文献
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针对光伏电站光伏板热斑故障难以检测的问题,结合无人机巡检技术,提出一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑快速检测方法。首先设计了光伏板识别模型,将Yolov4主干特征提取网络替换成轻量级网络MobileNetV2,并将PAnet网络中标准3×3卷积替换为深度可分离卷积,实现了将光伏板快速从红外图像中识别出来。为快速识别热斑并解决光伏板反光噪声问题,将MobileNetV2网络引入DeeplabV3+模型中,改进由于下采样造成的目标缺失,并将交叉熵损失函数修改为Dice损失函数来进一步提高分割精度。试验结果表明,该方法能够准确识别光伏板热斑,光伏板识别准确率为99. 56%,检测速度为22. 1帧/秒。光伏板识别后的热斑分割准确度达到95. 99%,交并比mIou达到85. 58,检测速度为24. 5帧/秒,该方法能够满足光伏板故障检测的需要。 相似文献