11、基于逆变器资源的建模与稳定性分析

基于逆变器资源的建模与稳定性分析

1. 二阶非线性模型

在电网坐标系中,电压和电流的关系可表示为:
[V = V e^{j\delta_{PCC}} = V_g + jX_g(i_d + ji_q)e^{j\delta}]
其中,(\delta_{PCC}) 是公共连接点(PCC)母线电压角度,(\delta) 是锁相环(PLL)的输出角度。在稳态时,二者相同;但在暂态过程中,二者不同。

将上述方程转换到PLL坐标系下可得:
[V e^{j(\delta_{PCC}-\delta)} = V_g e^{-j\delta} + jX_g(i_d + ji_q)]
[v_d = V \cos(\delta_{PCC} - \delta) = V_g \cos\delta - X_g i_q]
[v_q = V \sin(\delta_{PCC} - \delta) = -V_g \sin\delta + X_g i_d]

基于此,我们可以构建一个非线性模型来展示电网电压骤降对PLL角度的影响。在PLL中,(v_q) 作为PI单元的输入来生成频率 (\Delta\omega),对频率积分得到角度 (\delta),而 (\delta) 又会影响 (v_q),从而形成一个反馈系统。

假设电流控制速度非常快,(i_d) 为给定值,(X_g) 设为1。(i_d) 有两次阶跃变化:在 (t = 1s) 时,从0.5 p.u. 变为0.6 p.u.;在 (t = 2s) 时,从0.6 p.u. 变为0.7 p.u.。电网电压在0.5 s、1.5 s和2.5 s时发生50%的电压骤降,持续时间为50 ms。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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