17、混合微电网系统的电能质量改善与医疗心血管系统预测分析

混合微电网系统的电能质量改善与医疗心血管系统预测分析

1. 混合微电网系统电能质量改善

1.1 背景与问题提出

分布式发电(DG)源接入现有电网时,会出现电能质量(PQ)问题。微电网作为合适且灵活的平台,可用于整合DG和储能系统以满足能源需求。目前主要电网为交流(AC)类型,完全的直流(DC)微电网不太可能出现。为充分发挥AC和DC配电网络的优势,应考虑采用混合微电网(HMG),它在可再生能源整合、功率转换效率提升和储能需求降低等方面具有优势。

由于存在非线性负载,HMG中的谐波污染是一个严重问题。这些谐波,特别是低阶谐波,可能会增加损耗、与并网设备相互作用,并可能引发微电网谐振。混合有源电力滤波器(HAPF)可在不增加额外成本的情况下,为AC和DC微电网提供谐波校正。

1.2 系统配置与建模

为提高PQ,推荐采用具有接口DC和AC本地负载以及并联HAPF的HMG。该HMG通过DC/DC、DC/AC和AC/DC/AC转换器将多个DG互连在DC和AC母线之间。通过开启DC集成模式,可增强微电网的PQ并保护其免受不利影响;当市电稳定时,开启AC集成以提高微电网效率。AC/DC微电网的集成用于分析HAPF的性能,所提出的方法在并网和孤岛模式下进行测试。

以下是HMG的控制结构:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(三相电网) -->|变压器| B(AC母线)
    C(DC母线) -->|DC/D
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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