针对多台逆变器并联在同一公共连接点接入电网引起的谐波问题进行了研究。建立了多逆变器光伏并网系统的单台和多台逆变器小信号等效模型。推导出逆变器、PWM开关谐波源和电网的等效阻抗传递函数,通过Bode图分析逆变器、PWM开关谐波源...针对多台逆变器并联在同一公共连接点接入电网引起的谐波问题进行了研究。建立了多逆变器光伏并网系统的单台和多台逆变器小信号等效模型。推导出逆变器、PWM开关谐波源和电网的等效阻抗传递函数,通过Bode图分析逆变器、PWM开关谐波源的等效输出阻抗幅频特性和相频特性。应用Matlab/Simulink对35 k V光伏电站多逆变器并网系统在不同工况下进行谐波分析。仿真结果表明:并网逆变器台数越多,PCC处电流谐波畸变率越大,但主要为低次谐波,高次谐波含量较少,验证了建立的小信号模型的有效性。展开更多
风电并网逆变器系统具有非线性、强耦合、易受电网电压波动与非线性负载影响等特性,为取得满意的控制效果,电压外环由改进的线性自抗扰控制器LADRC(linear active disturbance rejection controller)控制.在传统扩张状态观测器ESO(exten...风电并网逆变器系统具有非线性、强耦合、易受电网电压波动与非线性负载影响等特性,为取得满意的控制效果,电压外环由改进的线性自抗扰控制器LADRC(linear active disturbance rejection controller)控制.在传统扩张状态观测器ESO(extended state observer)中引入总扰动微分信号,通过观测总扰动的变化趋势,产生有效的早期修正信号,从而提高了ESO的动态扰动观测能力,通过频率响应特性分析,表明新型LADRC具有更好的抗扰性能.多工况下的仿真结果表明,与传统LADRC相比,该改进方法不仅响应速度快,而且具备良好的抗扰能力.展开更多
薄板自动化焊时产生的光反射、飞溅、粉尘等噪声使焊缝位置信息被遮挡,从而影响特征点的识别与提取。因此,提出了用连通区域的算法对焊缝的特征进行标记,并改进了连通区域算法用于提取焊缝特征点和获取其位置信息。在图像预处理之前,用...薄板自动化焊时产生的光反射、飞溅、粉尘等噪声使焊缝位置信息被遮挡,从而影响特征点的识别与提取。因此,提出了用连通区域的算法对焊缝的特征进行标记,并改进了连通区域算法用于提取焊缝特征点和获取其位置信息。在图像预处理之前,用感兴趣区域(Region of interest,ROI)方法对激光条纹进行图像分割,可滤除大量弧光、飞溅等噪声;在图像预处理的过程中,采用中值滤波和最大类间方差的二值化算法降低激光条纹附近的干扰噪声,将激光条纹与背景分离,使焊缝特征更清晰、明显;在图像预处理后,用连通区域的方法对激光条纹进行标记,通过改进的算法判断出连通区域的位置,从而识别焊缝特征点,获得焊缝特征点的位置信息。该算法不仅保留了焊缝激光条纹的边缘信息,还能在复杂的工作环境中完成焊缝特征的识别。通过对比薄板的实际间隙宽度和试验计算出的间隙宽度,该算法平均误差在0.067 mm以内,满足工业中的精度要求,适合激光视觉的焊缝跟踪过程。展开更多
文摘针对多台逆变器并联在同一公共连接点接入电网引起的谐波问题进行了研究。建立了多逆变器光伏并网系统的单台和多台逆变器小信号等效模型。推导出逆变器、PWM开关谐波源和电网的等效阻抗传递函数,通过Bode图分析逆变器、PWM开关谐波源的等效输出阻抗幅频特性和相频特性。应用Matlab/Simulink对35 k V光伏电站多逆变器并网系统在不同工况下进行谐波分析。仿真结果表明:并网逆变器台数越多,PCC处电流谐波畸变率越大,但主要为低次谐波,高次谐波含量较少,验证了建立的小信号模型的有效性。
文摘风电并网逆变器系统具有非线性、强耦合、易受电网电压波动与非线性负载影响等特性,为取得满意的控制效果,电压外环由改进的线性自抗扰控制器LADRC(linear active disturbance rejection controller)控制.在传统扩张状态观测器ESO(extended state observer)中引入总扰动微分信号,通过观测总扰动的变化趋势,产生有效的早期修正信号,从而提高了ESO的动态扰动观测能力,通过频率响应特性分析,表明新型LADRC具有更好的抗扰性能.多工况下的仿真结果表明,与传统LADRC相比,该改进方法不仅响应速度快,而且具备良好的抗扰能力.
文摘薄板自动化焊时产生的光反射、飞溅、粉尘等噪声使焊缝位置信息被遮挡,从而影响特征点的识别与提取。因此,提出了用连通区域的算法对焊缝的特征进行标记,并改进了连通区域算法用于提取焊缝特征点和获取其位置信息。在图像预处理之前,用感兴趣区域(Region of interest,ROI)方法对激光条纹进行图像分割,可滤除大量弧光、飞溅等噪声;在图像预处理的过程中,采用中值滤波和最大类间方差的二值化算法降低激光条纹附近的干扰噪声,将激光条纹与背景分离,使焊缝特征更清晰、明显;在图像预处理后,用连通区域的方法对激光条纹进行标记,通过改进的算法判断出连通区域的位置,从而识别焊缝特征点,获得焊缝特征点的位置信息。该算法不仅保留了焊缝激光条纹的边缘信息,还能在复杂的工作环境中完成焊缝特征的识别。通过对比薄板的实际间隙宽度和试验计算出的间隙宽度,该算法平均误差在0.067 mm以内,满足工业中的精度要求,适合激光视觉的焊缝跟踪过程。
