光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(ma...光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。展开更多
文摘光伏阵列在局部阴影条件下P-U曲线会出现多个峰值,传统的粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法无法快速精确地搜寻到最大功率点。针对这种情况,本文提出1种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)控制策略。首先引入混沌Sine映射构造1种非线性随机递增惯性权重,并在粒子群的“个体认知”部分引入高斯扰动,同时利用对数函数构造学习因子,形成基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群算法;通过对6种典型单峰、多峰函数的测试,证明该算法收敛速度更快,不易陷入局部最优;将算法应用于MPPT控制中,并进一步通过不同算法MPPT控制进行对比仿真研究。对比仿真结果表明:在均匀光照强度、局部静态遮荫和动态遮荫3种情况下,基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群优化算法MPPT控制策略均具有更快的收敛速度和更小的搜索振荡幅度,能准确地搜寻到最大功率点,具有更高的寻优精度,从而提高了MPPT系统的发电效率。
文摘针对现场气体绝缘组合电器(gas insulated substation,GIS)局部放电绝缘缺陷漏报、误报情况频发的问题,文中根据GIS实际运行温度范围对GIS内部常见固体绝缘缺陷开展不同温度下间歇性放电特性试验研究,搭建GIS电-热耦合间歇性放电模拟试验平台,采用脉冲电流法、特高频(ultra high frequency,UHF)法、超声波法和气体特征组分检测法获取不同温度下固体绝缘缺陷间歇性放电特征数据并进行分析。研究发现:UHF法和脉冲电流法在不同温度下均能有效检测到试验缺陷间歇性放电UHF信号,超声波法和气体特征组分检测法无法有效采集到有效放电数据;固体绝缘表面金属污秽缺陷和内部气隙缺陷间歇性放电电压与温度呈负相关,污秽缺陷间歇性放电电压呈较为明显的线性下降趋势,气隙缺陷间歇性放电电压呈先大幅下降后较平缓线性下降趋势;污秽缺陷间歇性放电的平均放电量和UHF信号幅值与温度的升高呈正相关;污秽缺陷放电间歇性在不同温度下随放电时间的增加会增强,而气隙缺陷放电时间间隔在26℃、40℃、50℃下能由秒级发展为毫秒级,存在演变成击穿放电的风险。文中研究成果进一步丰富了GIS间歇性放电理论体系,有助于提升现场GIS间歇性放电的有效诊断率。
