23、可再生能源与直流微电网技术发展解析

可再生能源与直流微电网技术解析

可再生能源与直流微电网技术发展解析

可再生能源系统同步与智能网络管理

在可再生能源大规模应用的背景下,系统的同步性和智能网络管理至关重要。通过合理的布局,可以将某一设施的模式推广到更广泛地理区域的其他设施。同时,减少配备GPS的设备数量,还能保证达到1毫秒级别的同步质量。

智能网络需要根据需求动态发展,因此在更多控制点维持网络稳定性的控制十分关键。当前技术降低了高性能电子系统的成本,其中相量测量单元(PMUs)或同步相量是不可或缺的部分。将它们集成到IEC 61850标准中,能够定义一个本地和集中式的管理系统,该系统可与网络中的其他系统(如电能质量分析仪SPQAs和智能逆变器)协同工作。

直流微电网系统概述
  1. 直流微电网的优势与发展背景
    • 十多年前就提出了将可变能源、储能和可控负载整合为微电网(MGs)的理念。微电网可自主运行或与电网连接,根据公共耦合点的电压类型,可分为交流(AC)和直流(DC)微电网。
    • 尽管过去十年交流微电网的性能有了显著提升,但直流微电网因其更高的效率、与多种可再生能源和储能系统更自然的接口,以及与消费电子产品更好的兼容性,被认为在众多应用中更具吸引力。此外,当组件围绕直流母线连接时,不存在无功功率流动、电能质量和频率调节等问题,控制系统也相对简单。因此,近年来直流微电网在学术界和工业界都得到了高度关注。传统的直流配电应用,如牵引、电信、车辆和分布式电源系统,都可以归类到直流微电网框架下,该领域的发展也受到这些应用中所采用概念的影响。
  2. 直流微电网的硬件拓扑类型
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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