12、DROGI - FLL 控制算法在 3P4W 风/光混合系统协调运行中的应用

DROGI - FLL 控制算法在 3P4W 风/光混合系统协调运行中的应用

1. 引言

在风/光混合发电系统中,为提高电能质量和充分利用太阳能与风能,采用了多种控制技术。例如,使用增强自适应滤波器(EAF)结合增量电导最大功率点跟踪(INC MPPT)方法,改善电能质量并从太阳能光伏(SPV)中获取最大太阳能。通过扰动观察法从风力涡轮机(WT)获取最大功率点跟踪(MPPT)。电池储能系统(BESS)连接在直流母线,以在负载和风速变化时维持微电网的电力稳定。同时,还有多种基于锁频环(FLL)和锁相环(PLL)的控制技术被应用,用于解决不同工况下的电能质量问题。

本文的主要贡献包括:
- 在独立混合系统中应用具有增强源电流不平衡抑制能力的 DROGI - FLL 控制技术,该技术包含基频正序(FFP)和基频负序(FFN)序列。
- 使控制中的 ROGI - I 不受风/光混合系统负载电流谐波分量的干扰,有助于消除干扰谐波分量。
- DROGI - FLL 能够在恶劣负载电流条件和谐波失真下提取基本有功负载分量,用于生成电压源换流器(VSC)的参考电流。
- DROGI - FLL 与 VSC 共同作为静态补偿器(STATCOM),实现谐波消除、无功功率需求、快速收敛、负载均衡和提高独立混合系统的电能质量等功能。
- 将带有电池存储的 SPV 连接到 VSC 的直流母线,减少混合系统电流在太阳能辐射/风速变化以及线性/非线性负载变化时的振荡。

2. 系统描述

所实现的 3P4W 独立风/光混合系统主要由风力涡轮机、鼠笼式感应发电机(SCIG)、锂离子电池系统、DROGI - FLL 控制算法、SPV、升压转换器

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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