12、DROGI-FLL 控制算法在 3P4W 风/光混合系统中的应用

DROGI-FLL 控制算法在 3P4W 风/光混合系统中的应用

1. 引言

在风/光混合系统中,为了提高电力质量和充分利用可再生能源,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,从太阳能光伏(SPV)中获取最大太阳能,同时改善电力质量。对于风力发电机(WT),采用扰动观察法来实现最大功率点跟踪(MPPT)。

以下是一些常见的控制技术及其作用:
- 电池储能系统(BESS) :连接在直流母线,用于在负载和风速变化时维持微电网的功率稳定。
- 基于自动电压调节器(AVR)的电压源换流器(VSC) :调节电压,SPV 连接在 VSC 的直流母线,以支持无功功率、减轻谐波和平衡分布式发电(DG)电流。
- 基于多二阶广义积分器 - 锁频环(MSOGI - FLL)的 DSTATCOM 控制 :具有频率变化适应性和高谐波滤波能力。

本文的主要贡献包括:
- 在独立混合系统中实现具有增强源电流不平衡抑制能力的双谐振广义积分器 - 锁频环(DROGI - FLL)控制技术,该技术包含基频正序(FFP)和基频负序(FFN)分量。
- 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 在最差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 VSC 开关的参考电流。
- DROGI - FLL 与 VSC 作为静态补偿器(STATCOM),执行谐波消除、无功功率需求、快速收

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值