针对多机电力系统中的励磁系统,设计一种基于扰动观测器的滑模控制(Perturbation Observer based Sliding-mode Control,POSMC)以提高系统稳定性。首先,将系统的非线性、参数不确定性、未建模动态和外部时变扰动聚合为一个扰动,同时由...针对多机电力系统中的励磁系统,设计一种基于扰动观测器的滑模控制(Perturbation Observer based Sliding-mode Control,POSMC)以提高系统稳定性。首先,将系统的非线性、参数不确定性、未建模动态和外部时变扰动聚合为一个扰动,同时由一个滑模状态扰动观测器(Sliding-mode State and Perturbation Observer,SMSPO)对该扰动进行实时快速估计。随后,通过滑模控制器对该扰动估计进行在线完全补偿以实现全局一致的控制能力。POSMC具备结构简单、可靠性高、不依赖系统精确模型以及仅需测量发电机功角一个状态量等优点。最后,基于机械功率阶跃变化、三相短路以及发电机参数不确定性三个算例验证了POSMC的有效性和鲁棒性,其能在各种工况下实现最佳的动态性能,有利于电力系统发生故障后恢复稳定运行。展开更多
提出了一种新型自适应罗盘搜索(Adaptive Compass Search,ACS)算法,用于非均匀温差分布(Non-uniform Temperature Distribution,NTD)条件下的集中式温差发电(Thermoelectric Generation,TEG)系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tra...提出了一种新型自适应罗盘搜索(Adaptive Compass Search,ACS)算法,用于非均匀温差分布(Non-uniform Temperature Distribution,NTD)条件下的集中式温差发电(Thermoelectric Generation,TEG)系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。集中式TEG系统仅使用一个MPPT变换器,因此与组串式和模块式的TEG系统结构相比,其运行与维护成本较低。然而,在NTD条件下,集中式TEG系统通常会出现多个最大功率点(Maximum Power Point,MPP)。为有效寻找集中式TEG系统的全局MPP,采用了一种基于探索方向的自适应序列方式,通过利用过去的搜索结果来显著提高ACS的全局搜索能力。通过三个算例对ACS的MPPT性能进行了研究,即温度恒定、温度阶跃变化以及随机温度变化。仿真结果表明,与扰动观测(Perturb and Observe,P&O)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和罗盘搜索(Compass Search,CS)算法相比,ACS能以更快的速度和更高的收敛稳定性获得高质量的全局MPP。展开更多
文摘针对多机电力系统中的励磁系统,设计一种基于扰动观测器的滑模控制(Perturbation Observer based Sliding-mode Control,POSMC)以提高系统稳定性。首先,将系统的非线性、参数不确定性、未建模动态和外部时变扰动聚合为一个扰动,同时由一个滑模状态扰动观测器(Sliding-mode State and Perturbation Observer,SMSPO)对该扰动进行实时快速估计。随后,通过滑模控制器对该扰动估计进行在线完全补偿以实现全局一致的控制能力。POSMC具备结构简单、可靠性高、不依赖系统精确模型以及仅需测量发电机功角一个状态量等优点。最后,基于机械功率阶跃变化、三相短路以及发电机参数不确定性三个算例验证了POSMC的有效性和鲁棒性,其能在各种工况下实现最佳的动态性能,有利于电力系统发生故障后恢复稳定运行。
文摘提出了一种新型自适应罗盘搜索(Adaptive Compass Search,ACS)算法,用于非均匀温差分布(Non-uniform Temperature Distribution,NTD)条件下的集中式温差发电(Thermoelectric Generation,TEG)系统最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。集中式TEG系统仅使用一个MPPT变换器,因此与组串式和模块式的TEG系统结构相比,其运行与维护成本较低。然而,在NTD条件下,集中式TEG系统通常会出现多个最大功率点(Maximum Power Point,MPP)。为有效寻找集中式TEG系统的全局MPP,采用了一种基于探索方向的自适应序列方式,通过利用过去的搜索结果来显著提高ACS的全局搜索能力。通过三个算例对ACS的MPPT性能进行了研究,即温度恒定、温度阶跃变化以及随机温度变化。仿真结果表明,与扰动观测(Perturb and Observe,P&O)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和罗盘搜索(Compass Search,CS)算法相比,ACS能以更快的速度和更高的收敛稳定性获得高质量的全局MPP。
