电压控制型逆变器VCI(voltage-controlled inverters)在弱电网下表现出更强的稳定性,有望在可再生能源发电中得到更广泛的应用。然而,VCI的有功功率控制带宽通常低于电流控制并网逆变器CCI(current-controlled inverter)。随着电网阻抗...电压控制型逆变器VCI(voltage-controlled inverters)在弱电网下表现出更强的稳定性,有望在可再生能源发电中得到更广泛的应用。然而,VCI的有功功率控制带宽通常低于电流控制并网逆变器CCI(current-controlled inverter)。随着电网阻抗增大和电网强度进一步降低,其调节时间甚至将长达数秒,难以满足可再生能源发电最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)的要求。此外,现有的以功率环改造为特点的VCI有功功率快速控制方法,则可能导致弱电网下VCI稳定性损失。针对这一问题,建立了VCI并网系统的详细输入-输出模型,揭示了弱电网下VCI功率环改造法面临稳定性和快速性矛盾的根源,并提出了一种基于外环改造和功率指令前置滤波的VCI有功功率快速控制方法,能够有效提升VCI有功功率控制带宽,且不影响其弱电网下的稳定性,进一步实现了基于VCI的MPPT控制;针对短路容量比和电网阻抗大幅波动对所提控制的影响,又提出了一种基于电网阻抗在线辨识的VCI有功功率快速控制自适应方法。最后,实验结果验证了所提方法的有效性。展开更多
随着新能源装机容量和渗透率的增加,电网逐渐呈现出较大等效电网阻抗的弱电网特性,此时常规强电网下设计的并网逆变器比例-积分(PI)参数往往会引起系统谐振等不稳定问题。针对弱电网下如何优化设计并网逆变器PI参数的问题,常规方法往往...随着新能源装机容量和渗透率的增加,电网逐渐呈现出较大等效电网阻抗的弱电网特性,此时常规强电网下设计的并网逆变器比例-积分(PI)参数往往会引起系统谐振等不稳定问题。针对弱电网下如何优化设计并网逆变器PI参数的问题,常规方法往往需要近似处理或反复试凑,而且无法结合多个性能指标进行参数整定。因此,文中基于D分割法得到了弱电网下的并网逆变器同时满足相角裕度、幅值裕度、电流环带宽和短路比等多性能指标下的PI参数稳定域,并通过图形可视化地表现出来,从而快速、准确地获取弱电网下的PI参数,避免了反复试凑。最后,得出了弱电网下的并网逆变器即使将锁相环带宽设置得很低,其PI参数也需要合理进行设计和选取才能使其稳定、高效运行的结论,并基于30 k W实验平台验证了该设计方法和结论的正确性。展开更多
针对S变换在电能质量扰动检测中存在计算量过大,时频分辨率低,电能质量扰动数据集常具备类别不平衡的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速S变换(modified Kaiser window fast S-transform,FMKST)和轻梯度提升机(light gradient boosting ...针对S变换在电能质量扰动检测中存在计算量过大,时频分辨率低,电能质量扰动数据集常具备类别不平衡的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速S变换(modified Kaiser window fast S-transform,FMKST)和轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的电能质量扰动识别与分类新方法。首先通过快速傅里叶变换得到采样信号频谱;然后利用迭代循环滤波区间定位算法确定扰动频率区间;再根据扰动频率区间所处频段确定窗宽调节因子并对相应区间进行变换;最后从采样信号的FMKST模时频矩阵中提取特征向量并构建改进LightGBM分类器进行分类。仿真与实验结果表明,提出的方法具有更高的识别准确率与更快的诊断速度,适用于海量电能质量扰动数据的快速识别与分类。展开更多
传统有限控制集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较...传统有限控制集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较少引起的预测模型参数失配问题,研究了一种基于自适应线性神经元ADALINE(adaptive linear neuron)算法的模型预测控制策略。该方案将ADALINE算法用于在线更新预测模型的计算参数,提高了预测模型的参数鲁棒性;同时对控制器延时进行了补偿,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,该方案有效减少了并网电流谐波含量,并且具有优良的瞬态性能,验证了该方案的可行性和有效性。展开更多
文摘电压控制型逆变器VCI(voltage-controlled inverters)在弱电网下表现出更强的稳定性,有望在可再生能源发电中得到更广泛的应用。然而,VCI的有功功率控制带宽通常低于电流控制并网逆变器CCI(current-controlled inverter)。随着电网阻抗增大和电网强度进一步降低,其调节时间甚至将长达数秒,难以满足可再生能源发电最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)的要求。此外,现有的以功率环改造为特点的VCI有功功率快速控制方法,则可能导致弱电网下VCI稳定性损失。针对这一问题,建立了VCI并网系统的详细输入-输出模型,揭示了弱电网下VCI功率环改造法面临稳定性和快速性矛盾的根源,并提出了一种基于外环改造和功率指令前置滤波的VCI有功功率快速控制方法,能够有效提升VCI有功功率控制带宽,且不影响其弱电网下的稳定性,进一步实现了基于VCI的MPPT控制;针对短路容量比和电网阻抗大幅波动对所提控制的影响,又提出了一种基于电网阻抗在线辨识的VCI有功功率快速控制自适应方法。最后,实验结果验证了所提方法的有效性。
文摘随着新能源装机容量和渗透率的增加,电网逐渐呈现出较大等效电网阻抗的弱电网特性,此时常规强电网下设计的并网逆变器比例-积分(PI)参数往往会引起系统谐振等不稳定问题。针对弱电网下如何优化设计并网逆变器PI参数的问题,常规方法往往需要近似处理或反复试凑,而且无法结合多个性能指标进行参数整定。因此,文中基于D分割法得到了弱电网下的并网逆变器同时满足相角裕度、幅值裕度、电流环带宽和短路比等多性能指标下的PI参数稳定域,并通过图形可视化地表现出来,从而快速、准确地获取弱电网下的PI参数,避免了反复试凑。最后,得出了弱电网下的并网逆变器即使将锁相环带宽设置得很低,其PI参数也需要合理进行设计和选取才能使其稳定、高效运行的结论,并基于30 k W实验平台验证了该设计方法和结论的正确性。
文摘针对S变换在电能质量扰动检测中存在计算量过大,时频分辨率低,电能质量扰动数据集常具备类别不平衡的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速S变换(modified Kaiser window fast S-transform,FMKST)和轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的电能质量扰动识别与分类新方法。首先通过快速傅里叶变换得到采样信号频谱;然后利用迭代循环滤波区间定位算法确定扰动频率区间;再根据扰动频率区间所处频段确定窗宽调节因子并对相应区间进行变换;最后从采样信号的FMKST模时频矩阵中提取特征向量并构建改进LightGBM分类器进行分类。仿真与实验结果表明,提出的方法具有更高的识别准确率与更快的诊断速度,适用于海量电能质量扰动数据的快速识别与分类。
文摘传统有限控制集模型预测控制FCS-MPC(finite control set model predictive control)策略需要建立准确的数学模型,当其应用于LCL型并网逆变器时则需多个电流电压传感器,若采样数据类型过少必然会产生建模误差。针对实际应用中传感器较少引起的预测模型参数失配问题,研究了一种基于自适应线性神经元ADALINE(adaptive linear neuron)算法的模型预测控制策略。该方案将ADALINE算法用于在线更新预测模型的计算参数,提高了预测模型的参数鲁棒性;同时对控制器延时进行了补偿,提高了控制精度。仿真和实验结果表明,该方案有效减少了并网电流谐波含量,并且具有优良的瞬态性能,验证了该方案的可行性和有效性。
