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🔥 内容介绍
三相 PWM 电压源换流器(Voltage Source Converter, VSC)是实现交流 - 直流 - 交流(AC-DC-AC)能量转换的核心设备,其通过全控型电力电子器件(如 IGBT)的高频开关动作,将输入交流电能转换为直流,再逆变为可控频率与幅值的交流输出。在电力供应系统中,VSC 的核心功能是稳定输出电压、抑制谐波污染,并实现能量的双向流动(如可再生能源并网、储能系统充放电)。
从拓扑结构看,三相 PWM VSC 由整流侧(AC-DC)和逆变侧(DC-AC)组成,中间通过直流电容储能。整流侧将三相交流电压转换为稳定直流电压,逆变侧通过正弦脉宽调制(SPWM)技术,使输出交流电压的基波分量跟踪给定参考值,开关频率通常为 2-10kHz,远高于电网频率(50/60Hz),因此输出谐波主要集中在开关频率附近,可通过滤波器有效抑制。
二、SimPowerSystems 模型的核心模块构建
SimPowerSystems(现为 Simscape Electrical)是 MATLAB/Simulink 中的电力系统仿真工具箱,支持基于物理建模的电力电子系统仿真。基于三相 PWM 电压源换流器的电力供应模型需包含主电路模块、控制模块、测量与保护模块三大核心部分。
三、SimPowerSystems 模型搭建步骤
四、应用场景与模型扩展
五、结论与优化方向
基于 SimPowerSystems 搭建的三相 PWM 电压源换流器模型,能精准模拟 AC-DC-AC 能量转换过程,稳态与动态性能均满足电力供应系统要求。模型的核心优势在于模块化设计(便于参数修改与功能扩展)和高精度仿真(可复现开关暂态与谐波特性)。
未来优化可从三方面入手:
- 1.引入碳化硅(SiC)器件模型,提升开关频率至 20kHz,进一步降低谐波含量;
- 2.增加虚拟同步发电机(VSG)控制策略,改善微电网中的惯量支撑能力;
- 3.结合硬件在环(HIL)测试,将仿真模型与实际控制器对接,加速产品研发周期。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 胡兆庆,毛承雄,陆继明.一种优化控制策略在基于电压源换流器的HVDC系统中的应用[J].电网技术, 2004, 28(10):4.DOI:10.3321/j.issn:1000-3673.2004.10.009.
[2] 刘洪涛,徐政.基于三电平电压源换流器的高压直流输电系统的控制策略研究[J].电工技术学报, 2003, 18(3):6.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2003.03.021.
[3] 刘洪涛,徐政.基于三电平电压源换流器的高压直流输电系统的控制策略研究[J].电工技术学报, 2003.DOI:CNKI:SUN:DGJS.0.2003-03-020.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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