95、光伏逆变器与无线多媒体传感器网络控制技术研究

光伏逆变器与无线多媒体传感器网络控制技术研究

1. TNPC光伏并网逆变器无源控制研究

1.1 研究背景

太阳能光伏发电是可再生能源发电技术的重要形式,光伏并网是能源利用的重要方式。传统两级拓扑的并网逆变器受功率器件电压应力限制,难以满足高电压、高质量的并网要求。而多电平逆变器输出电压波形更丰富,电流谐波含量低,性能更优,更适用于高电压、大容量的功率变换。TNPC型三电平逆变器因其高效率、低损耗、低谐波污染等优点,成为多电平逆变器的典型应用。

1.2 TNPC光伏并网逆变器拓扑与工作原理

1.2.1 拓扑结构

TNPC型单级并网逆变器主电路结构与NPC型逆变器相比,少了两个钳位二极管。当输出正或负电平时,电流流经的器件数量少,导通损耗低。相关参数定义如下:
- 忽略三相交流电网内阻,电抗器电感为L,电抗器电阻和线路电阻等效为R。
- 直流电压为udc,直流侧两个电容为C1和C2。
- D为防回流二极管,ipv为光伏阵列提供的直流电流,ip为流入逆变器的电流,in为流入光伏阵列的电流。
- ic1为流入C1的电流,ic2为流出C2的电流。
- T1 - T12为IGBT,Sa、Sb、Sc为各桥臂的开关信号,A相桥臂四个开关信号为Sa1、Sa2、Sa3、Sa4,同理可得B、C相桥臂信号。
- ua、ub、uc为逆变器三相交流侧相电压,ia、ib、ic为逆变器输出线电流,ea、eb、ec为电网侧相电压。

1.2.2 工作原理

桥臂输出电压有正电平(P)、中性电平(0)和负电平(N)三种。可通过控制不同的开关组合来实现不同的输出电压,

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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