4、分布式发电系统中用于改善电能质量的有源、无源和混合滤波器

分布式发电系统中用于改善电能质量的有源、无源和混合滤波器

1. 引言

随着先进技术的发展和生活方式的改变,日常用电设备增多,电力消耗持续上升。以印度为例,1947 年的电力消耗为 482 GWH,到 2020 年已增至 1291494 GWH。为满足不断增长的电力需求,同时考虑到燃料成本增加、煤炭和水资源有限、输电线路拥堵以及环境污染等问题,分布式发电(DG)系统应运而生。

分布式发电系统具有分散、本地发电的特点,与传统的集中式发电不同,其功率流动方向是双向的,功率范围从 1 千瓦到 100 兆瓦。常见的分布式发电技术包括:
- 光伏系统(PV 系统)
- 燃料电池
- 风力涡轮机
- 微型涡轮机
- 天然气或往复式柴油发动机
- 燃气轮机

DG 系统根据功率大小可分为以下几类:
|分类|功率范围|
| ---- | ---- |
|微型分布式发电|1 W - 5 KW|
|小型分布式发电|5 KW - 5 MW|
|中型分布式发电|5 MW - 50 MW|
|大型分布式发电|50 MW - 300 MW|

本文重点关注光伏(PV)系统。印度由于地理位置优越,太阳能资源丰富,每年接收的太阳能能量达 5000 万亿 kWh。截至 2021 年 1 月 31 日,印度的太阳能发电装机容量达到 38794 MW。随着光伏电池技术的快速发展和成本的不断降低,PV 系统的应用越来越广泛。

然而,PV 系统在运行过程中会引入谐波,影响电能质量。为了减少谐波对系统的影响,本文将介绍三种滤波器:有源滤波器、无源滤波器和混合滤波器。 </

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性优越性。此外,文档还提及该资属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资,进行横向对比扩展研究。
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