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为解决光伏发电微电网负载适配性差、供电稳定性不足、电能质量波动等问题,本文以光伏微电网逆变器带负载运行系统为研究对象,系统性开展模型架构、运行特性、工况适配及故障特性研究。文章梳理了光伏微电网发电单元、逆变单元与负载单元的耦合机制,分析了逆变器在能量转换、功率调节、负载适配中的核心作用,探究了光照波动、负载突变、工况切换等场景下系统的运行规律。针对光伏发电间歇性、随机性带来的母线电压波动、谐波畸变
针对欠驱动水下无人航行器三维机动运动特性分析需求,本文依托两套完整时域仿真程序搭建统一的 UUV 动力学仿真体系。整体建模框架舍弃横滚运动自由度,构建兼顾惯性耦合、非线性水动力阻尼、静水力恢复力矩与舵控力矩的简化动力学模型,采用四阶龙格 - 库塔数值方法完成非线性微分方程组高精度离散求解。仿真体系设计两类典型任务工况,一类为恒定舵角驱动的匀速直线下潜任务,用于验证航行器纵向与垂向稳态运动性能;另一
随着“双碳”目标和绿电直连政策的推进,利用风电、光伏等新能源生产绿氨成为工业深度脱碳的重要路径。本文针对绿电制氨园区的运行优化与系统影响问题,基于逐时功率平衡、多场景调度优化和源荷储协同思想,选取新能源自发自用比例、总用电量绿电比例、新能源上网比例、吨氨成本、产能利用率和区域净负荷爬坡等指标,建立了逐时能量平衡、离散开停机、连续负荷调节、储能联合调度和多园区渗透率分析模型。针对问题一,建立典型日逐
需求响应资源数量的不断提升对响应资源的优化运行方法提出了更高的要求。面向工业园区内负荷聚合商开展日内需求响应的应用场景,提出了一种资源聚合优化配置方法,即在日前时段对响应资源预先聚合优化形成一定数量满足特定条件的聚合体,再在日内运行时段对各聚合体进行优化调用以满足电网侧需求。该方法实现对数量庞大、分散存在、特性各异的资源的灵活聚合和优化配置,充分发挥各资源响应潜力和互补特性,并通过将大量求解计算从
面向高比例分布式电源深度渗透背景下主动配电网故障恢复的强不确定性、弱可观性、高风险性难题,本文提出一种保守性可调、求解高效、工程适用的两阶段鲁棒故障恢复优化方法。该方法以区间型多面体不确定集统一刻画分布式电源出力间歇性、负荷需求时变性以及负荷估计误差带来的多重不确定性,完全摆脱对概率分布、模糊隶属函数等难以获取的先验信息依赖。模型采用两阶段嵌套决策架构:第一阶段以最大化停电区域负荷恢复总量为目标,
面向高比例新能源接入下综合能源系统运行难题,本文构建分时电价需求响应与多能调度相结合的双层优化模型。上层基于负荷数据完成峰平谷时段划分,依托需求价格弹性描述负荷响应特性,利用多元宇宙优化算法求解最优分时电价,实现负荷柔性调控与新能源波动平抑;下层整合电、热多类能源设备,搭建含多重约束的综合能源调度模型,以综合成本最低为目标完成日前优化调度。
随着可再生能源装机容量的不断升高,风电、光伏大规模并网消纳成为制约新型电力系统快速发展的主要问题。电热综合能源系统通过热电联产、电转热等技术,实现电能和热能的联合生产和供应,有助于提高能源利用效率,促进可再生能源消纳。本文研究了考虑可再生能源消纳的电热综合能源系统日前经济调度模型,旨在通过优化调度策略,实现能源的高效利用和可再生能源的高比例消纳。
摘要本文提出了一种基于神经网络的(NN-based)数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此,在每次迭代过程的每个相对时间点上,使用广义回归神经网络(GRNN)作为估计器来解决系统的关键参数,并使用径向基函数神经网络(RBFNN)作为控制器来解决控制输入。
传统预测控制凭借动态响应速度快、工程实现简便的优势,在永磁同步电机驱动系统中得到广泛应用。然而,该控制策略高度依赖电机精准参数,实际工况中电机参数失配、负载扰动、未建模动态等干扰问题,严重制约了传统预测控制的控制精度与工况适应性,成为其大规模工程应用的主要瓶颈。针对上述问题,本文以表面式永磁同步电机为研究对象,提出一种基于新型扩展状态观测器的无模型预测电流控制策略。
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随着社会的高速发展,精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用,而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响,导致负荷的随机性和波动性较大,并且需要输入的模型参数较多,使用传统的预测方法难以胜任。电力负荷预测是
混合储能永磁同步电机驱动系统仿真模型机理与特性解析。
在 “双碳” 发展战略全面推进的背景下,风电、光伏等清洁能源规模化并网应用已成为能源转型的主流趋势。综合能源系统作为整合多种能源品类、实现多设备协同运行的新型能源载体,能够充分发挥多能互补、梯级利用的优势,有效承接高比例可再生能源接入。但风光能源固有的间歇性、随机性与反调峰特性,使得系统源荷双侧波动加剧,电网负荷峰谷差值不断扩大,弃风、弃光现象频发,不仅增加了系统调度运行压力,也制约了清洁能源的高
无差拍预测电流控制凭借动态响应快、控制精度高、工程实现简便等优势,在表贴式永磁同步电机调速系统中得到广泛应用。但传统无差拍预测电流控制高度依赖电机精准参数,运行过程中电感、磁链等参数失配会大幅恶化电流预测精度,导致系统动态稳态性能下降、电流谐波增大,制约了其工业应用效果。针对该问题,本文提出一种融合增量模型与电流预测误差补偿的鲁棒无差拍预测电流控制及电感在线辨识方法。首先,构建电机增量式无差拍预测
永磁同步电机凭借高效率、高功率密度、低转矩脉动等优势,广泛应用于工业驱动、新能源装备、智能伺服等领域,其控制系统的动态响应速度、稳态控制精度与抗扰动能力直接决定整机运行性能。电流环作为永磁同步电机矢量控制系统的内环核心,承担着电流快速跟踪、抑制扰动、保障系统稳定运行的关键作用,其控制算法的性能优劣对电机调速、转矩输出特性影响显著。