针对微电网源荷功率不平衡引发的频率波动问题,提出一种基于模型预测控制的超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system, SESS)模糊自适应频率控制策略,以提升系统频率稳定性。首先,基于模糊控制设计满足并网约束的频率控制...针对微电网源荷功率不平衡引发的频率波动问题,提出一种基于模型预测控制的超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system, SESS)模糊自适应频率控制策略,以提升系统频率稳定性。首先,基于模糊控制设计满足并网约束的频率控制器,可根据频率波动及SESS能量进行自适应频率控制,同时根据模糊规则考虑SESS充放电能力,避免SESS过充、过放;其次,设计以功率动态平衡为目标的电压控制器来抑制直流母线电压波动,提高SESS的功率平衡速度,并提出模型预测控制电流控制策略,仅利用SESS中的局部信息得到最优控制,响应速度快;最后,建立大功率负荷突变仿真模型设置多种工况,并与常规的功率、频率线性控制器进行对比,以验证所提方法的正确性和有效性。仿真结果表明,所提策略使频率及母线电压波动幅度显著减小,可显著增强微电网抗功率冲击能力,为频率紧急控制提供有效解决方案。展开更多
为了提升锂离子电池组均衡系统的性能,提出了一种基于模糊自适应模型预测控制(fuzzy adaptive model predictive control,FAMPC)的模块化均衡系统。首先,由改进的buck-boost电路和反激变压器组成双层均衡拓扑结构;其次,以不同电池剩余容...为了提升锂离子电池组均衡系统的性能,提出了一种基于模糊自适应模型预测控制(fuzzy adaptive model predictive control,FAMPC)的模块化均衡系统。首先,由改进的buck-boost电路和反激变压器组成双层均衡拓扑结构;其次,以不同电池剩余容量(state of charge,SOC)的状态作为模糊逻辑算法的输入,对均衡电流的约束条件进行调节;再次,基于FAMPC均衡控制方法,直接利用开关管的占空比作为系统输入;最后,在改变电池组状态并不使用额外电流控制机制的情况下进行仿真实验。结果表明,与传统的模糊控制方法相比,所提系统在正常条件下均衡速度提高了约24.51%,在电池低SOC的极端条件下均衡速度可以进一步提高至34.48%。所提系统将模糊算法提供的稳定性与模型预测控制算法的快速性相结合,保证了电池组更安全稳定的运行,可为电池组性能提升研究提供参考。展开更多
文摘针对微电网源荷功率不平衡引发的频率波动问题,提出一种基于模型预测控制的超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system, SESS)模糊自适应频率控制策略,以提升系统频率稳定性。首先,基于模糊控制设计满足并网约束的频率控制器,可根据频率波动及SESS能量进行自适应频率控制,同时根据模糊规则考虑SESS充放电能力,避免SESS过充、过放;其次,设计以功率动态平衡为目标的电压控制器来抑制直流母线电压波动,提高SESS的功率平衡速度,并提出模型预测控制电流控制策略,仅利用SESS中的局部信息得到最优控制,响应速度快;最后,建立大功率负荷突变仿真模型设置多种工况,并与常规的功率、频率线性控制器进行对比,以验证所提方法的正确性和有效性。仿真结果表明,所提策略使频率及母线电压波动幅度显著减小,可显著增强微电网抗功率冲击能力,为频率紧急控制提供有效解决方案。
文摘为了提升锂离子电池组均衡系统的性能,提出了一种基于模糊自适应模型预测控制(fuzzy adaptive model predictive control,FAMPC)的模块化均衡系统。首先,由改进的buck-boost电路和反激变压器组成双层均衡拓扑结构;其次,以不同电池剩余容量(state of charge,SOC)的状态作为模糊逻辑算法的输入,对均衡电流的约束条件进行调节;再次,基于FAMPC均衡控制方法,直接利用开关管的占空比作为系统输入;最后,在改变电池组状态并不使用额外电流控制机制的情况下进行仿真实验。结果表明,与传统的模糊控制方法相比,所提系统在正常条件下均衡速度提高了约24.51%,在电池低SOC的极端条件下均衡速度可以进一步提高至34.48%。所提系统将模糊算法提供的稳定性与模型预测控制算法的快速性相结合,保证了电池组更安全稳定的运行,可为电池组性能提升研究提供参考。
