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基于自适应下垂控制的直流微网群协同控制策略
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作者 陈权 田鑫 王群京 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期276-283,共8页
在直流微网群中,多个差异性及波动性大的微网接入会影响微网群的稳定运行。针对这一问题,首先提出一种自适应下垂控制策略,使储能根据自身的荷电状态(Stateofcharge,SOC)与容量进行功率分配,有效地避免了储能电池的过充与过放,同时加入... 在直流微网群中,多个差异性及波动性大的微网接入会影响微网群的稳定运行。针对这一问题,首先提出一种自适应下垂控制策略,使储能根据自身的荷电状态(Stateofcharge,SOC)与容量进行功率分配,有效地避免了储能电池的过充与过放,同时加入线路阻抗与压降补偿环节,消除了线路阻抗引起的功率均衡偏差和下垂控制引起的电压偏差。其次,构造微网自治、群间互济、群网协同三种运行模式稳定切换的协同控制策略,在其中引入协同系数,同时与改善后的下垂控制相结合,使电压越限时得以并网,从而保证微网群的稳定运行。最后,通过三种典型场景的试验验证所提群间协同控制策略的有效性。 展开更多
关键词 自适应 下垂控制 直流微网群 协同控制
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多端口能量互补设备多工况协调控制
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作者 陈权 田鑫 +2 位作者 王群京 朱刘柱 张辉 《电子测量技术》 北大核心 2023年第23期7-13,共7页
多端口能量互补设备在多工况下的稳定运行以及工况间的平滑切换是保证电网平滑运行的重要支撑。针对设备内分布式发电的波动性,基于分层控制策略,文中先提出了一种并离网模式下多工况划分方法,通过本地控制层与中央管理层两层间端口参... 多端口能量互补设备在多工况下的稳定运行以及工况间的平滑切换是保证电网平滑运行的重要支撑。针对设备内分布式发电的波动性,基于分层控制策略,文中先提出了一种并离网模式下多工况划分方法,通过本地控制层与中央管理层两层间端口参数和控制指令的协调配合来维持设备在所提多个工况下的功率平衡。其次,又提出了一种改进的并离网平滑切换方法,并在此基础上加入电压监测来避免电压正常波动所引起的工况频繁切换。最后,在MATLAB中搭建3种典型运行场景的仿真模型以验证其可行性。仿真结果表明,直流母线电压在典型场景的工况切换过程中能够迅速恢复到稳定状态,且波动在0.5%以内;同时改进的并离网平滑切换方法能够在30 ms内实现预同步,能够满足稳定、快速的运行要求。 展开更多
关键词 多端口 多工况 协调控制 平滑切换
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基于转矩解析模型和遗传算法的球形电机电流优化计算 被引量:8
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作者 王婷婷 周睿 +1 位作者 郑常宝 李国丽 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2022年第2期42-52,共11页
为了提高永磁球形电机的分析效率,本文采用洛伦兹力法建立了电机的转矩插值模型,同时提出了一种基于遗传算法优化的电机驱动电流计算方法。首先,基于圆环电流法和洛伦兹力法分析了电机的转子磁场和通电线圈的电磁转矩,建立了电机的转矩... 为了提高永磁球形电机的分析效率,本文采用洛伦兹力法建立了电机的转矩插值模型,同时提出了一种基于遗传算法优化的电机驱动电流计算方法。首先,基于圆环电流法和洛伦兹力法分析了电机的转子磁场和通电线圈的电磁转矩,建立了电机的转矩插值解析模型,该模型在保证准确度的同时显著提高了分析速度。其次,基于此转矩模型,采用遗传算法优化计算了不同姿态下的电机驱动电流,分析了不同优化目标下的电流计算结果。最后,通过实验验证了电流计算结果的正确性和可行性,为电机后续的通电策略研究提供了参考意义。 展开更多
关键词 永磁球形电机 转矩模型 驱动电流 遗传算法
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基于VMD-CNN的小电流接地系统故障电弧检测方法研究 被引量:16
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作者 崔朴奕 李国丽 +2 位作者 张倩 范明豪 张运勇 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第23期18-25,共8页
构建准确且符合特定场景的电弧模型,研究电弧小电流接地的电流信号特征,并基于可量测电气量信号进行处理,对于及时可靠辨识故障电弧具有重要意义。提出一种小电流接地系统故障电弧的检测方法,通过建立故障电弧模型,基于变分模态分解算法... 构建准确且符合特定场景的电弧模型,研究电弧小电流接地的电流信号特征,并基于可量测电气量信号进行处理,对于及时可靠辨识故障电弧具有重要意义。提出一种小电流接地系统故障电弧的检测方法,通过建立故障电弧模型,基于变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)和卷积神经网络算法(Convolution Neural Network,CNN)对故障电弧进行准确辨识。首先,采用改进“控制论”电弧模型,基于PSCAD软件平台搭建了典型10 kV配电网仿真模型和接地“控制论”电弧模型。其次,采用变分模态分解算法对故障情况下的电气信号进行处理,得到4组电流信号的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。然后,提取包含信号基频成分的第一组IMF(IMF1)作为卷积神经网络(CNN)的输入。最后,应用CNN对IMF1进行特征识别,正确辨识正常与电弧故障情境。实验与仿真结果显示,通过利用VMD-CNN识别方法,提高了对原始电流信号识别准确度,能准确检测出故障电弧。 展开更多
关键词 电弧模型 变分模态分解 深度卷积神经网络 故障诊断
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